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《大连理工大学》 2011年
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基于信息融合的模拟电路故障诊断研究

吴明岩  
【摘要】:随着电子技术的飞速发展,电路的集成度越来越高,结构和功能也日趋复杂,传统的故障诊断方法远远不能满足需要,因此模拟电路故障诊断是一个亟待解决的课题。模拟电路故障诊断发展缓慢的原因有很多,例如输入输出是连续量、容易受到周围环境的影响、模拟电路广泛存在反馈回路、元件存在非线性和容差等,另外,实际诊断过程中故障样本获取困难、故障信息利用不完全也是非常重要的因素。为了更有效地利用故障信息,本文提出了一种基于信息融合的模拟电路故障诊断方法。 本文研究了信息融合方法在电路故障诊断领域的有效性,给出了信息融合方法的原理框图以及具体实现方法。整个诊断过程为:首先,使用电路仿真软件Multisim对待测电路建立一个.“软件电路”,然后对电路进行灵敏度仿真分析,选择相对灵敏度较大的元件构成诊断故障集,并通过分析电路选择激励信号和测试点;其次,通过软件仿真或者测试实际电路得到测试点的响应信号,经过采样得到原始样本数据,把原始样本数据和理想输出数据进行做差,就得到了预处理之后的样本数据;再次,分别对预处理后的样本数据进行主元分析(PCA)和小波能量特征提取,设计了两种特征融合方法进行融合,然后归一化得到融合之后的特征;最后,设计了一种分类器融合的方法对融合后的特征进行分类识别:首先用超椭球神经网络(HENN)对测试样本进行第一次分类,如果有不能识别的样本则送入纠错支持向量机(EC-SVM)进行第二次分类,最后把二者的诊断结果综合起来得到最终的故障诊断结果。 本文最后选取一个实际电路模块来验证该方法的有效性,实验结果表明本文提出的信息融合的诊断方法能够正确定位和识别故障类型,诊断正确率高于单独的特征提取方法和分类器方法的诊断正确率。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TN710

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 夏晓琳;并行纠错SVM算法设计及在模拟电路故障诊断中的应用[D];大连理工大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 王承,陈光,谢永乐;多层感知机在模拟/混合电路故障诊断中的应用[J];仪器仪表学报;2005年06期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
2 谭阳红;基于小波和神经网络的大规模模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2005年
3 孙永奎;基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2009年
4 毛先柏;基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究[D];华中科技大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 马稳;基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究[D];大连理工大学;2010年
2 袁崇涛;基于神经网络的人脸识别算法研究[D];大连理工大学;2006年
3 李旭;基于电路仿真原理的故障检测与诊断研究[D];大连理工大学;2007年
4 孟蕊;基于Gabor特征的二次分类法在人脸识别中的应用[D];大连理工大学;2007年
5 莫良永;基于GPU的并行人脸识别算法研究[D];大连理工大学;2008年
6 桑应宾;基于K近邻的分类算法研究[D];重庆大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王兴宇;用计算机解决8 puzzle problem[J];江西化工;2004年04期
2 刘剑武;朱映映;宋娜;;融合音频特征的比赛场地主颜色聚类算法[J];莆田学院学报;2010年05期
3 王青萍;;集成电路中混合信号的测试[J];湖北第二师范学院学报;2009年02期
4 樊景峰;吴加富;;用脉冲响应不变法设计IIR数字低通滤波器[J];濮阳职业技术学院学报;2010年01期
5 柯磊,谭佳峰;微弱信号提取中的小波方法研究[J];攀枝花学院学报;2005年03期
6 郝小江;缪志农;黄昆;;基于FPGA的数字调制信号发生器设计[J];攀枝花学院学报;2010年06期
7 张惠文;网络信息检索技术的智能化趋势[J];情报理论与实践;2001年06期
8 刘秀松;;基于改进的SVM文本分类建模[J];情报理论与实践;2007年06期
9 卢盈齐,魏秀梅,谢波;用人工智能方法加强防空C4ISR的情报处理[J];情报指挥控制系统与仿真技术;2003年01期
10 衡中青;基于Hopfield网络的主题索引[J];情报杂志;2003年11期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 庄德文;周德龙;;基于LOG-GABOR滤波二值变换的人脸识别[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 ;State Estimation Model of Ferment Process Based on PSO[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 杨辰龙;;曲面变厚度工件超声检测中的波形自动跟踪技术研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
8 常俊林;魏巍;梁君燕;;基于支持向量机的SURF改进算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
9 ;Research of Intelligent Control Model and System on Traffic Light Time[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
10 王重阳;彭圆;张风珍;牟林;;CWT奇异值在水中目标回波信号特征提取中的应用[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 沈锋;中短波扩频导航接收机信号同步方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
6 邹玮;荧光分子断层图像的重建技术研究[D];苏州大学;2010年
7 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
8 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
9 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
10 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
2 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
3 孙磊;集成多路单体液压支柱密封质量监测仪的设计[D];山东科技大学;2010年
4 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
5 高鹏;基于DSP的WiMAX自适应调制解调器的设计[D];山东科技大学;2010年
6 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
8 孟令君;基于DSP试验机测控系统的研究[D];长春理工大学;2010年
9 叶智祥;基于ARM的以太网转换器研究及应用[D];长春理工大学;2010年
10 郑伟光;基于小波变换的信号调制方式识别方法[D];长春理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 刘本德;胡昌华;蔡艳宁;;基于聚类和SVM多分类的容差模拟电路故障诊断[J];系统仿真学报;2009年20期
2 雷勇,陈光,杜天军;基于灵敏度的模拟电路测试参数分析[J];系统工程与电子技术;2005年01期
3 曾勇;于聪梅;宁云隆;;BCH纠错码的性能分析与仿真实现[J];科技资讯;2009年13期
4 余萍;;基于支持向量机发展的研究[J];新课程(教育学术);2011年05期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
2 张国云;支持向量机算法及其应用研究[D];湖南大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 马稳;基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究[D];大连理工大学;2010年
2 易卓霖;基于GPU的并行支持向量机的设计与实现[D];西南交通大学;2011年
3 谢涛;基于神经网络和小波变换的模拟电路故障诊断理论与方法[D];湖南大学;2007年
4 徐徐;使用CUDA平台加速支持向量机的若干算法[D];华南理工大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 钱晓东,王正欧;基于改进KNN的文本分类方法[J];情报科学;2005年04期
2 卢增祥,李衍达;交互支持向量机学习算法及其应用[J];清华大学学报(自然科学版);1999年07期
3 吴振升;杨学昌;桂俊峰;;基于分形的配电网接地故障分支识别方法[J];清华大学学报(自然科学版);2007年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
2 王春;基于小波和分形理论的齿轮故障特征提取及噪声的和谐化研究[D];重庆大学;2006年
3 彭敏放;容差模拟电路故障诊断屏蔽理论与信息融合方法研究[D];湖南大学;2006年
4 袁海英;基于时频分析和神经网络的模拟电路故障诊断及可测性研究[D];电子科技大学;2006年
5 孙永奎;基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2009年
6 刘美容;基于遗传算法、小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法[D];湖南大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴丹青;一种小波变换的计算机实现方法[D];浙江大学;2004年
2 王成波;计算机人脸识别技术的研究[D];大连理工大学;2005年
3 万喜新;基于信息融合技术的模拟电路故障诊断方法研究[D];湖南大学;2006年
4 彭刚;基于分形理论与模糊神经网络的模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2006年
5 王玲;大规模模拟电路故障诊断理论与方法研究[D];湖南大学;2006年
6 袁崇涛;基于神经网络的人脸识别算法研究[D];大连理工大学;2006年
7 刘久付;基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断研究[D];河海大学;2007年
8 姬昕禹;基于神经网络方法的模拟电路故障诊断应用研究[D];西北工业大学;2007年
9 郝俊寿;基于BP神经网络和DSP技术的模拟电路诊断系统的研究与实现[D];内蒙古工业大学;2007年
10 李旭;基于电路仿真原理的故障检测与诊断研究[D];大连理工大学;2007年
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