[發明專利]一種基于希爾伯特-黃變換的非線性模擬電路軟故障診斷方法

有效

• 申請號: 201210573834.2
• 申請日: 2012-12-26
• 公開（公告）號: CN103064008A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發明（設計）人: 馬翔楠;徐正國;王文海;孫優賢;王力;肖海生;程崇峰
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01R31/316
• 分類號: G01R31/316;G06N3/02
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 張法高

技術領域

????本發明涉及一種模擬電路軟故障診斷方法，特別涉及一種基于希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang?Transform，HHT）的非線性模擬電路軟故障診斷方法，屬于模擬電路故障診斷和性能退化檢測技術領域。

背景技術

在電路故障診斷研究領域，經實際經驗表明，雖然模擬電路部分通常只占整個電子系統的20%左右，但80%以上的故障來自模擬電路部分，并且模擬電路的測試成本占總測試成本的90%以上。相對于數字電路，模擬電路的故障診斷研究進展緩慢且困難重重，在理論上和實際應用中都尚未成熟完善，究其原因有以下幾點：（1）模擬電路的結構及故障情況復雜；（2）可用診斷信息不充分；（3）可及測試節點有限；（4）模擬元件參數容差的影響；（5）普遍存在的非線性特性，等等。總之，模擬電路的故障診斷已經成為電路故障診斷領域的瓶頸問題，為了確保系統的可靠性和可維護性，該問題已成為一個亟待解決的重要課題。

模擬電路故障診斷技術發展至今，對于故障定位的研究已經取得了較為成熟的研究成果，形成了很多行之有效的診斷策略，傳統模擬電路故障診斷法主要有：故障字典法、概率統計法、故障驗證法和參數辨識法；現代模擬電路故障診斷方法主要有：專家系統法、模糊理論法、小波變換法、神經網絡法、遺傳算法、支持向量機法、多種智能技術的混合診斷方法，等等。傳統診斷方法中的故障字典法需要大量的測前模擬，一般只適用于無容差電路的單、硬故障的診斷；故障驗證法和參數辨識法都需要足夠的獨立數據，且測后計算量非常大，實施較為困難。傳統模擬電路故障診斷方法無法很好地解決元件容差帶來的診斷困難，且不適應于非線性模擬電路的故障診斷，現代模擬電路故障診斷方法較好地克服了傳統模擬電路故障診斷方法的不足，成為模擬電路故障診斷研究領域的主要方向，具有廣闊的發展前景，但是在非線性電路的軟故障診斷問題上，現有的方法仍存在不足之處。

現代模擬電路故障診斷方法的一個關鍵環節在于故障特征的提取，而如何從系統輸出的有限信息中提取出足以準確定位故障元件的故障特征卻是研究的難點。目前，通常是采取施加多個不同頻率的激勵源的方法，或者在一組經過優化選擇的測試點采集信號，然后通過行之有效的信號分析技術對輸出信號進行處理，得到足以準確定位故障元件的故障特征。但是實際電路中往往沒有足夠的可及測試點，并且施加多個激勵信號的方法實施起來相對比較麻煩。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提供一種基于希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang?Transform，HHT）的非線性模擬電路軟故障診斷方法。

一種基于希爾伯特-黃變換的非線性模擬電路軟故障診斷方法，步驟如下：

（1）根據被測電路的靈敏度分析結果和元件發生故障的概率建立故障模式集合，給定電路各個元件的容差均為5%；

（2）激勵源作用于無故障的非線性模擬電路，提供激勵信號，對電路進行多次容差條件下的蒙特卡羅仿真分析，將每次蒙特卡羅分析的可及測試節點電壓信號做希爾伯特-黃變換，得到可及測試節點電壓信號的n階固有模態函數分量和希爾伯特邊際譜，求出n階固有模態函數分量的能量，記為ES_i，其中i=1,…,n，和希爾伯特邊際譜總能量，記為ES，并由ES_i和ES組成判別電路無故障的特征向量，作為BP神經網絡的訓練樣本；

（3）激勵源分別作用于各種故障模式下的非線性模擬電路，提供激勵信號，在考慮元件容差的條件下，分別對各種故障模式下的電路采集多次可及測試節點電壓信號，將每次采集的可及測試節點電壓信號做希爾伯特-黃變換，得到信號的n階固有模態函數分量和希爾伯特邊際譜，求出n階固有模態函數分量的能量，記為ES_j，j=1,…,n和希爾伯特邊際譜總能量，記為ES，并由ES_j和ES組成判別電路發生哪一類故障的特征向量，作為BP神經網絡的訓練樣本；

（4）將步驟（2）和（3）中的訓練樣本歸一化后作為輸入向量訓練BP神經網絡；訓練樣本的輸出向量確定方法為：設電路有K種故障模式，即模式1、模式2、…、模式j、…、模式K，網絡輸出向量為（y₁,y₂,…,y_j,…,y_K），若電路狀態處于模式j，則令y_j=1，其余為0，網絡輸出向量為（0,0,…,1,…,0）；