一种基于QPSO-RVM的模拟电路故障预测方法-论文.pdf

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1、第35卷第8期仪器仪表学报VoI_35No．82014年8月ChineseJournalofScientificInstrumentAug．2014一种基于QPSO-RVM的模拟电路故障预测方法张朝龙，何怡刚，邓芳明，袁莉芬，何威(1．合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009；2．安庆师范学院物理与电气工程学院安庆246011)摘要：提出了一种可应用于模拟电路故障预测的方法。通过提取被测电路的频域响应信号，计算皮尔逊相关系数，从而表征电路元件的健康度；在获取元件在不同时间点的健康度数据的基础上，推导出电路元件发生故障时的健康

2、度阈值；将经量子粒子群算法优化的相关向量机算法用于故障预测，预测各个时间点的元件健康度变化轨迹并估计模拟电路的剩余有用寿命。该预测方法计算简单、通用性强，适用于实时预测。故障预测仿真实验与实例实验证明了方法的有效性与先进性。关键词：模拟电路；剩余有用寿命；健康度；皮尔逊相关系数；相关向量机；量子粒子群中图分类号：TM206TH16文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．1010AnapproachforanalogcircuitfaultprognosticsbasedonQPSO-RVMZhangChaolong，HeYiga

3、ng，DengFangming，YuanLifen，HeWei(J．SchoolofElectricalEngineeringandAutomation，Hefeie邢ofTechnology，Hefei230009，China；2．SchoolofPhysicsandElectronicEngineering，AnqingNormalUniversity，Anqing246011，China)Abstract：Anapproachforanalogcircuitfaultprognosticsisproposedinthispap

4、er．Thefrequencydomainresponsesignalsofthecircuitundertestareextracted，andthecomponenthealthdegreeischaracterizedthroughcalculatingthePearsonproduct-momentcorrelationcoeficient(PPMCC)．Thesampledataofthehealthdegreeatdifferenttimeareacquiredandthehealthdegreefailurethres

5、holdsofthecircuitcomponentsarededuced．Therelevancevectormachine(RVM)algorithmimprovedbyquantum—behavedparticleswarlnoptimiza-tion(QPSO)algorithmisutilizedtopredictthetrendofhealthdegreetrajectorywithrespecttotimeandestimatetheremainingusefullifeofthecircuit．Theproposed

6、faultprognosticsapproachhasthemeritsofsimplecomputationandwidespreadapplicability，andisappro-priateforrealtimeprediction．Simulationsandexperimentvalidatetheeffectivenessandsuperiorityoftheproposedapproach．Keywords：analogcircuit；remainingusefullife；healthdegree；Pearsonp

7、roduct-momentcorrelationcoeficient(PPMCC)；relevancevectormachine(RVM)；quantum-behavedparticleswarmoptimization(QPSO)模拟电路的PHM包括了故障诊断和故障预测2部1引言分内容，许多学者对此进行了关注，而大部分的研究成果集中于模拟电路的故障诊断。故障诊断的目的模拟电路在电子消费品、交通工具、航天航空和军事在于评估电路当前的健康状态，并识别故障元件。BP神防御等领域设备中发挥了至关重要的作用，模拟电路的经网络]、RBF神经网

8、络J、脊波网络、支持向量故障将影响应用设备的性能和功能，并导致设备的反应机]、最小二乘支持向量机和隐马尔科夫模型等方迟缓、功能失效甚至引起灾难性后果，因此对模拟电路法已被引入模拟电路的故障诊断，并取得了较好的识别的进行预测与健康管理(