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《电子科技大学》 2010年
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模拟电路软故障的智能优化诊断方法研究

周龙甫  
【摘要】: 随着电子技术的飞速发展,为了有效缩短电子产品的上市时间,提高电子设备的可靠性,对模拟电路的故障诊断提出了越来越高的要求,使模拟电路故障诊断理论和方法研究成为了目前极具挑战性的前沿和热门课题。然而,由于模拟电路响应的非连续性、元件参数的连续可变和元件参数的容差等固有特点,模拟电路故障诊断方法发展缓慢,传统的故障诊断理论和方法在实际工程中很难达到预期的效果。因此,研究高效、适应模拟电路发展需求的故障诊断理论和方法显得尤为重要。本文以模糊理论、数学规划理论和粒子群优化算法等理论和技术为基础,深入研究了模拟电路软故障的智能优化诊断方法,主要完成了的工作和成果如下: 根据模拟电路故障的特点,以测试节点上电压增量构成的方向向量为基础,研究了一种联合方向向量和模糊理论诊断模拟电路单个软故障的原理、算法和步骤。首先,在不考虑参数容差影响下,用各个测试节点上的电压增量所构成的方向向量建立了矩阵;以该矩阵为系数,构建一个线性矩阵方程;通过求解方程来定位故障元件。其次,在考虑参数容差影响时,以方向向量为特征定义了故障特征集;引入模糊理论,按照固定宽度法定义隶属函数,确定电路中可能的故障状态与故障集中定义的故障之间的相似度。诊断结果表明,该方法中故障集定义简单,故障诊断率较高。 以电路元件对测试节点灵敏度定义为基础,建立起测试节点上节点电压增量方程。并且将通过求解方程进行模拟电路软故障诊断问题转化为在容差条件下的故障元件位置、参数漂移量大小的决策问题。结合数学规划理论相继建立了一系列数学规划方程,通过求这些方程的解定位电路中的故障元件、估计故障元件的参数变化值。由此,实现了容差条件下模拟电路故障元件定位及故障元件参数漂移量确定,对于解决模拟电路故障诊断领域所关注三大重点问题(故障元件定位,故障元件参数偏移量估计,电路容差处理)作了有益的尝试,取得了良好的初步结果。 以建立的测试节点上节点电压增量方程为桥梁,将智能优化算法-粒子群优化算法理论用于模拟电路的单软故障诊断。首先,把粒子群优化算法作为求解工具,代替Lingo软件求解所建立的数学规划方程组,将该优化算法同模拟电路的单软故障诊断建立联系,有效地解决了必须依赖商业软件求解方程组的问题。其次,联合粒子群优化算法和小波神经网络,用粒子群优化算法优化网络权值,建立起粒子群-小波神经网络。该网络在诊断模拟电路故障的过程中,收敛速度快,故障诊断率高,不仅能对已训练过的故障状态正确分类,而且能够对新故障进行自动分类。 通过对测试节点电压增量方程的变化,将粒子群优化算法引入到模拟电路故障诊断领域,既丰富了模拟电路故障诊断的理论与方法,又扩展了粒子群算法的应用范围。然而,作为一种新兴的智能优化算法,粒子群优化算法本身也有很多值得进一步完善的地方。在研究Kennedy提出的随机参数如何影响单粒子轨迹的问题时,以往的研究都只分析学习因子的作用,而忽略了构成随机参数的另一个变量:随机数。本文中,着眼于随机数对粒子运动轨迹的影响。应用数学理论,研究了单个粒子位置轨迹稳定性条件,并得到了一组既包含以往研究结果,又有发展的单粒子运动轨迹稳定收敛参数取值条件。随后,受到生物学界研究成果的启发,通过对自然界中领导作用的模仿,提出了一种粒子群优化改进算法,将单个粒子的行为和群体行为有机地结合起来。通过使用标准函数测试,与经典方法相比,文中所提出的改进算法具有收敛率高,迭代次数少等特点。随后将该方法应用于模拟电路软故障诊断。实验结果表明,在模拟电路故障诊断中,新算法既继承了基本粒子群优化算法能够实现模拟电路故障元件定位及故障元件参数变化量估计的优点,又具有算法收敛率高,迭代次数少等优点。从而验证了改进算法对模拟电路软故障诊断的有效性和实用性。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN710

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 王恒华;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法及实现[D];湖南师范大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
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4 金瑜;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2008年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 段练;张玉斌;;坐标改进型粒子群算法在应用层组播中的应用[A];煤炭机电与自动化实用技术[C];2012年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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5 石钦文;综合运输系统结构协调发展理论研究[D];北京交通大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张小亮;非线性规划的信赖域算法[D];河南理工大学;2010年
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3 姜念;区间自适应粒子群算法研究及其应用[D];郑州大学;2010年
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5 李保强;基于模糊PID的叶腊石烤箱温度控制系统研究[D];郑州大学;2010年
6 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
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8 姜婵娟;遥控式水下机器人PID运动控制算法优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 王东阳;多智能体调度优化算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 白玉成;基于MULTISIM仿真电路的设计与分析[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 谭阳红,何怡刚;模拟电路故障诊断的小波方法[J];电工技术学报;2005年08期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 宋国明;基于提升小波及SVM优化的模拟电路智能故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2010年
2 唐静远;模拟电路故障诊断的特征提取及支持向量机集成方法研究[D];电子科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 王晓艳;非线性混沌电路的分析与设计[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 康辉;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
3 程子健;系统故障诊断的设计与实现[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 杨易旻;模拟电路故障特征提取与智能融合诊断方法[D];湖南大学;2009年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 王辉;彭良玉;;基于多分辨分析和WNN的模拟电路故障诊断[J];现代电子技术;2014年06期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 王中华;基于小波分析和神经网络的模拟故障诊断方法研究[D];湖南师范大学;2014年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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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 陈晓娟;模拟电路神经网络故障诊断方法的研究[D];吉林大学;2006年
4 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
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 草英;产品数字化 模拟跟着发[J];电子产品世界;2001年03期
3 罗文广,覃伟年,孔峰,陈文辉;一种神经元自适应控制器的模拟电路实现研究[J];系统工程与电子技术;2002年09期
4 潘中良,陈翎;模拟电路测试系统的设计方法研究[J];广东自动化与信息工程;2002年01期
5 胡惟文,何怡刚;基于神经网络的模拟电路故障诊断[J];湖南文理学院学报(自然科学版);2004年02期
6 徐洊学,徐洊慧;一种特殊的防盗报警探测器电路[J];内蒙古民族大学学报(自然科学版);2004年06期
7 戴心来;李宁;张丹;;模拟电子电路网络课程的设计探究[J];渤海大学学报(自然科学版);2006年02期
8 王波;刘连惠;陈晓明;;模拟电路故障字典开发平台[J];计算机测量与控制;2006年10期
9 ;将模拟和数字分离成单芯片 采用专用接口[J];电子设计应用;2007年01期
10 许军;吕强;张耀辉;;模拟电路故障诊断的结点电压灵敏度比值法[J];微电子学与计算机;2008年01期
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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9 郸城 李西亮;自激的产生与消除[N];电子报;2007年
10 本报记者 刘华;核心技术入蓉 我们放心[N];成都日报;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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7 缪英武;集成放大器及相关模拟电路失真特性研究[D];电子科技大学;2012年
8 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
9 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
10 陈晓娟;模拟电路神经网络故障诊断方法的研究[D];吉林大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王勇;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断的研究[D];内蒙古工业大学;2006年
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5 邓颖;容差电路故障诊断BP和SOFM神经网络方法[D];湖南大学;2001年
6 周晗晓;模拟电路智能故障诊断系统的设计与实现[D];首都师范大学;2005年
7 傅建纲;惯性平台稳定回路的设计研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
8 陈谡;混沌系统电路实现研究[D];南京理工大学;2009年
9 厉芸;基于神经网络和遗传算法模拟电路故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
10 曾媚;模拟电路带宽和相位裕度的符号化优化方法研究[D];上海交通大学;2010年
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