[發(fā)明專利]一種模擬電路故障診斷方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310034375.5
• 申請日: 2013-01-30
• 公開（公告）號: CN103245907A
• 公開（公告）日: 2013-08-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 史賢俊;廖劍;周紹磊;肖支才;張文廣;王朕;張樹團;秦亮
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍海軍航空工程學(xué)院
• 主分類號: G01R31/316
• 分類號: G01R31/316
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.本發(fā)明涉及到一種基于信號特征空間建模的模擬電路故障診斷模式分類方法，其特征在于該方法具體實現(xiàn)步驟如下：步驟一，模擬電路故障特征信息的空間建模。電路故障時，各有效節(jié)點信號將發(fā)生改變，利用分數(shù)Fourier變換(FrFT)良好的時頻局部化分辨特性，對采集的信號進行變換，基于信息熵原理(MEP)尋找反映各故障模式差異性最大的最優(yōu)p階Fourier變換。鑒于時頻變化的相關(guān)性，構(gòu)造虛擬變量對變換后的采樣點進行R型聚類分析完成變量維數(shù)約簡，找出對故障出現(xiàn)的敏感量，優(yōu)化特征空間樣本的分布。對被診斷系統(tǒng)正常情況下和各種故障情況下分別進行分析，最終構(gòu)造故障診斷樣本特征庫；步驟二，核參數(shù)整定。把數(shù)據(jù)投影到高維空間中，借鑒特征評價“類內(nèi)距離最小，類間距離最大”的類別可分性判據(jù)構(gòu)造核參數(shù)的目標優(yōu)選函數(shù)，基于自適應(yīng)遺傳算法對目標函數(shù)最優(yōu)化進行求解，選取支持向量機核參數(shù)；步驟三，訓(xùn)練故障模式分類器。對特征數(shù)據(jù)矩陣進行標準化處理，再進行采樣樣本的Q型聚類分析，將樣本聚為兩類，分別由兩類組成樣本集，利用步驟二中的核參數(shù)整定方法，選取最優(yōu)核參數(shù)，對支持向量機進行訓(xùn)練，依此順序，采用同樣方法不斷對已經(jīng)分類的子樣本集進行進一步分類，直到各類被完全分開，這樣構(gòu)造N-1個(N為類別個數(shù))支持向量機分類器(SVC)組成層次遞推式故障模式分類器；步驟四，對未知故障樣本進行診斷識別。將采集的信號執(zhí)行步驟一并進行標準化處理后，輸入由步驟三所訓(xùn)練的故障模式分類器，對故障進行發(fā)現(xiàn)和分離，實現(xiàn)診斷的唯一性。