基于行为级模型的电路故障诊断方法研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目基于行为级模型的电路故障诊断方法研究学科专业通信与信息系统学号201521010610作者姓名李琦指导教师何春副研究员分类号密级注1UDC学位论文基于行为级模型的电路故障诊断方法研究（题名和副题名）李琦（作者姓名）指导教师何春副研究员电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2018.4.30论文答辩日期2018.5.21学位授予单位和日期电子科技大学2018年6月答辩委员会

2、主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchOnCircuitFaultDiagnosisMethodBasedOnBehaviorModalAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDiscipline:CommunicationandInformationSystemsAuthor:QiLiSupervisor:AssociateResearcherChunHeSchool:SchoolofInformation&CommunicationEn

3、gineering摘要摘要随着电子设备的普及以及其规模和复杂性的提升，尤其是在航空、航天、军事国防等应用领域，电子设备的可靠性、安全性显得尤为重要。电路故障诊断作为一种提高电子设备安全性和可靠性的重要手段，既可以用于发现电路故障与否，也可以实现故障电路中故障的定位。因此，对电路进行故障诊断具有重要意义。针对不同规模的电路，故障诊断的难度存在差异，对于小规模电路来说，采用传统故障诊断方法即可得到较好的诊断效果；对于大规模的数模混合电路，其所含故障模式众多，电路故障状态复杂，电路诊断难度较大，因而需要采用一种新的诊断方法。大数据时代的到来为系统级电路的故障诊断提供了一种新的思路

4、，本文将机器学习、行为级模型和电路故障诊断有机结合，提出了基于行为级模型的电路故障诊断方法，其主要内容是：通过电路仿真、数据预处理、标准归一化、降维以及故障合并等手段获取故障诊断模型和行为级模型的数据源。其中，利用主成分分析法实现数据的降维，解决样本中特征亢余的问题；利用二分K均值聚类实现相似故障模式的聚合，解决故障重叠的问题，从而减小各模型的复杂度。电路故障诊断中的诊断模型包括故障检测模型和故障分类模型。针对电路同时发生故障数目的不同，提出电路单故障诊断方法和多故障诊断方法。电路单故障诊断方法包括基于分类模型的单步故障诊断方法和基于异常检测模型的两步故障诊断方法。在基于分

5、类模型的单步故障诊断方法中，通过BP神经网络或支持向量机建立故障分类模型，用于简单电路的单故障排查；在基于异常检测模型的两步故障诊断方法中，先利用异常检测算法构造故障检测器，再利用分类算法(BP神经网络)构造故障分类器，分别用于系统级电路单故障的两级定位；在电路多故障诊断方法中，利用异常检测算法构建故障的目标类筛选器，用于系统级电路多故障源的逐层筛选。辅以实例证明：三种方法均取得了较好的故障诊断效果，与传统方法相比，故障覆盖率和检测率有明显提升。为提高系统级电路故障诊断的效率和精度，将行为级模型引入电路故障诊断中，包括行为仿真模型和故障行为模型。通过行为仿真模型缩短仿真时间

6、，提高诊断效率；通过故障行为模型提升电路故障诊断的精确程度。关键词：电路故障诊断，机器学习，行为级模型IABSTRACTABSTRACTWiththepopularizationofelectronicdevicesandtheenhancementoftheirscaleandcomplexity,especiallyinthefieldsofaviation,spaceflightandmilitarydefense,thereliabilityandsecurityofelectronicdevicesseemparticularlyimportant.Asanimp

7、ortantmeanstoimprovethesecurityandreliabilityofelectronicequipment,circuitfaultdiagnosiscannotonlyfindoutwhetherthecircuitisfaulty,butalsorealizefailurelocationinthefaultycircuit.Therefore,thecircuitfaultdiagnosisisofgreatsignificance.Forthedifferentscaleofcir