基于相关分析的非线性模拟电路参数型故障诊断方法

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1、第26卷第9期控制与决策2011年9月Vol.26No.9ControlandDecisionSep.2011文章编号:1001-0920(2011)09-1407-05基于相关分析的非线性模拟电路参数型故障诊断方法邓勇,师奕兵(电子科技大学自动化工程学院,成都610054)摘要:针对非线性模拟电路故障诊断中参数型故障元件定位的难题,基于Volterra频域核的频谱比较,提出了利用小波滤波器组结合相关分析定位故障元件的方法.首先选择特定的激励信号测定Volterra频域核的非参数频谱;然后用小波滤波器组对得到的正常电路和故障电路的频谱序列

2、进行子带分解;通过计算子带响应序列的相干函数,对正常电路和故障电路进行相关分析,实现参数型故障元件的特征提取.对比实验结果表明,该方法能有效提取故障特征,提高了故障诊断效果.关键词:参数型故障;非线性模拟电路;Volterra核;子带滤波;相关分析中图分类号:TN707文献标识码:AApproachofparametricfaultdiagnosisinnonlinearanalogcircuitsbasedoncorrelationanalysisDENGYongSHIYi-bing(SchoolofAutomationEngineer

3、ing,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina,Chengdu610054,China.Correspondent:DENGYong,E-mail:yden117@126.com)Abstract:Fortheproblemofparametricfaultdiagnosisinnonlinearcircuits,anapproachbasedonthecomparisonofVolterrafrequency-domainmodels,thewaveletfilteringtec

4、hnologyandcorrelationanalysisisproposed.Firstly,theoutputsignalsofthefault-freeandfaultycircuitsexcitedbyselectedinputsignalsarefilteredbywaveletpackets.Then,thecoherencefunctionsoftheoutputsignalsequencesineightsubbandsarecomputed.Bythecorrelationanalysisbetweenthefault-f

5、reeandfaultycircuits,differentstatesofthecircuitsareidentifiedandthefaultsarelocated.Thesimulationresultsshowthattheproposedmethodcanextractthefaultsignatureeffectivelyandimprovethefaultdiagnosis.Keywords:parametricfaults;nonlinearanalogcircuits;Volterrakernel;waveletsubba

6、ndfiltering;correlationanalysis1引引引言言言将Volterra核置于子带进行分析,虽然复杂度有所减在线性电路中,正弦激励的稳态响应是与激励同少,但仍需要计算Volterra核.[4]计算了非线性电路频率的正弦信号.如果输入信号是多音信号(由?个前3阶Volterra频域核,利用支持向量机分类器辨识不同频率的正弦信号叠加组成),则稳态响应也是由故障特征,但由于需要计算Volterra频域核,效率和这?个频率的分量合成,因此电路的故障特征容易获准确性仍然受到了Volterra核计算维数灾难的制约.取.但非线性模拟

7、电路的频域响应远比线性电路复[5]提出一种以遗传算法搜索激励信号的方法,用杂,非线性模拟电路的频域响应中不仅含有输入激励Elman神经网络对系统响应进行分类并建立故障字信号的频率成分,而且含有其他频率成分.输入输出典,但计算量较大,效率不高.之间不满足叠加性,使得使用谐波信号激励被测系基于此,本文提出一种基于相关分析的方法,统,利用系统输入输出信号的关系计算Volterra核不在不需要对Volterra核进行计算的情况下,通过对易实现[1-2],因为谐波信号通过非线性模拟电路后会Volterra核的非参数频谱的子带响应进行相关分析,产生大

8、量新的谐波信号频率,使得通过计算Volterra提取其故障特征.核提取故障特征的计算量呈几何级数增加.文献[3]收稿日期:2010-06-17;修回日期:2010-11-02.基金项目:教育部

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