[發(fā)明專利]一種基于多級分類的模擬電路診斷方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910127979.1 | 申請日： | 2019-02-19 |
| 公開（公告）號： | CN109782158B | 公開（公告）日： | 2020-11-06 |
| 發(fā)明（設計）人： | 馬峻;莫凡珣;陳壽宏;徐翠鋒;郭玲 | 申請（專利權）人： | 桂林電子科技大學 |
| 主分類號： | G01R31/316 | 分類號： | G01R31/316 |
| 代理公司： | 桂林市持衡專利商標事務所有限公司 45107 | 代理人： | 陳躍琳 |
| 地址： | 541004 廣西*** | 國省代碼： | 廣西;45 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 多級 分類 模擬 電路 診斷 方法 | ||
1.一種基于多級分類的模擬電路診斷方法，其特征是，包括步驟如下：
步驟1、選取各類已知故障的模擬電路和正常的模擬電路作為樣本模擬電路，構建訓練樣本庫；
步驟2、對訓練樣本庫中的樣本模擬電路施加一個激勵源，并獲得樣本模擬電路的截止頻率參數和輸出響應參數；其中截止頻率參數包括上限截止頻率和下限截止頻率；輸出響應參數為輸出電壓；
步驟3、對各個樣本模擬電路的截止頻率參數進行頻率分析，并將所有樣本模擬電路分為4種初級故障類型，即：上限截止頻率上升，下限截止頻率保持不變；上限截止頻率下降，下限截止頻率不變；下限截止頻率上升，上限截止頻率不變；下限截止頻率下降，上限截止頻率不變；
步驟4、對各個樣本模擬電路的輸出響應參數進行多分辨分析，得到分解系數，并利用該分解系數的能量譜組成樣本模擬電路的故障特征向量；
步驟5、根據所確定的樣本模擬電路的初級故障類型，對該樣本模擬電路的故障特征向量進行分類，由此得到4組故障特征向量；
步驟6、對于每一種初級故障類型，分別利用支持向量機建立一個分類器模型，并利用該初級故障類型所對應的故障特征向量，對該分類器模型進行訓練，得到該初級故障類型所對應的故障分類器模型；
步驟7、對待診斷模擬電路施加一個激勵源，并獲得待診斷模擬電路的截止頻率參數和輸出響應參數；
步驟8、對待診斷模擬電路的截止頻率參數進行頻率分析，并確定待診斷模擬電路所屬的初級故障類型，進而選擇該初級故障類型所對應的故障分類器模型；
步驟9、對待診斷模擬電路的輸出響應參數進行多分辨分析，得到分解系數，并利用該分解系數的能量譜組成對待診斷模擬電路的故障特征向量；
步驟10、將步驟9所得到的待診斷模擬電路的故障特征向量輸入到步驟8所選擇的故障分類器模型中，對故障進行進一步分類，從而確定待診斷模擬電路的最終故障類型。
2.根據權利要求1所述的一種基于多級分類的模擬電路診斷方法，其特征是，所述激勵源為交流電壓源。
3.根據權利要求1所述的一種基于多級分類的模擬電路診斷方法，其特征是，所述多分辨分析是以Haar小波為小波基的小波變換。
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