基于多特征的模拟电路故障预测.pdf

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目：基于多特征的模拟电路故障预测学科专业：测试计量技术及仪器指导教师：龙兵副教授作者姓名：张娜班级学号：200921070127万方数据电子科技大学硕士学位论文分类号密级注1UDC学位论文基于多特征的模拟电路故障预测（题名和副题名）张娜（作者姓名）指导教师龙兵副教授_电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别硕士专业名称测试计量技术及仪器论文提交日期2012.04

2、论文答辩日期2012.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人2012年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号2万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学

3、位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要随着电子技术的快速发展，模拟电路日趋复杂，测试参数较多，每个测点都包含了系统的健康状态信息，提取单一测点或者单一的特征量并不能最大限度地表示电路故障信息。为了提高故障预测的准确性有必要采用多种故障特征量对模拟电路进行故障预测和状态监控。目前在国内外关于

4、模拟电路故障诊断的研究已较为丰富，然而关于模拟电路故障预测的报道却鲜见。且利用预测方法预测出来的只是特征量的数值，其并不能直观地和模拟电路的健康状态相联系，我们需要将预测出的数据转换为可以直观反映电路健康状态的量，从而为是否需要维修和进一步故障定位提供依据。基于上述原因，本论文主要的研究工作有：1.模拟电路多特征提取研究。特征提取是进行故障预测的前提，为了使故障预测正确可靠，总希望能从众多特征量中选取最有效的特征量，获得尽可能多的电路故障信息，故研究多特征的提取就十分关键。鉴于此本论文提出了一种基于故障信息贡献率的特征提取方法，提取在电路实际运行

5、过程中对此时出现的故障类型提供有效的故障信息量大的特征量，去除一些对故障信息无贡献或者贡献率很小的特征量，在对特征量降维的同时也保证了所选特征量的最优性。结合具体电路，验证了本文提出的多特征选取方法的有效性。2．多维预测模型研究。预测方法的好坏决定了对电路健康状态预测的准确性，传统的预测方法只是利用单一的故障特征量进行预测，并没能充分利用不同特征量之间的关联信息，故本论文详细研究了多维自回归（AR）预测模型和多维灰色预测模型，并利用粒子群优化算法对其中的参数进行了优化，结合具体电路验证了多维预测模型的有效性。3．模拟电路健康状态评估研究。模拟电路

6、故障预测的目的是对电路的健康状态进行预测，从而为是否需要进一步的故障诊断和定位提供依据。然而利用预测方法得到的只是特征量的数值，不能直观的反映模拟电路的健康状态，故本论文提出了一种基于马氏距离的健康状态评估方法，且考虑到每个特征量重要性的不同，提出了基于敏感度的加权平均法来确定权重的加权马氏距离，实验结果证明所提方法能正确的进行健康状态评估，故障检出率高，适用于早期故障的监测，并且为加权马氏距离权重的求解提供了一种新思路。关键词：多特征，多维预测模型，粒子群算法，加权马氏距离，敏感度I万方数据ABSTRACTABSTRACTWiththerapi

7、ddevelopmentofelectronictechnology,analogcircuitsareincreasinglycomplicated,andtestparametersincreasinglydiverse.Sinceeachtestpointincludesthesystem'shealthstatusinformation,insuchcaseitcan’tmaximumrepresentfaultinformationofcircuitsbyextractingsingletestpointorsinglecharacte

8、risticfeature.Inordertoimprovetheaccuracyoffailureprediction,itisnec