基于复数域模型的滤波电路容差与多故障问题研究

摘要

模拟电路故障诊断一直是研究热点,当前对该领域的研究已经很深入,但是解决元件容差影响和多故障隔离的方法依然欠缺.鉴于此,为了提高故障诊断的准确率,本文基于复数域模型,对模拟滤波电路电子元件进行故障建模,研究了多频诊断方法,带容差的单故障诊断,基于遗传算法的测点频率优选以及多故障诊断问题.具体工作如下: 1)建立模拟滤波电路故障元件的复数域模型.基于电路分析理论推导复数域模型.激励信号为标准正弦波,在Pspice软件中配置其故障参数扫描域,进行参数扫描,跟踪输出电压的实部和虚部分量,MATLAB进行数据处理得到复数域上的故障模型,存储特征信息完成仿真建模,有相同输出特征的元件构成一个模糊组. 2)多频诊断方法研究.通过仿真实验建立圆模型是从二元二次方程中得到,因此在复数域上两个故障圆模型确定的曲线可能产生两个交点,一个表示电路无故障,另一个称作混叠点.因电路的特征函数H(jω)受ω影响,不同的频率下输出的位点不同,从而消除混叠问题.基于此,以锯齿波信号作为激励信号,对输入和输出信号分别作傅里叶变换展开成多个频率下的正弦波,得到不同频率下的传输特征,实现多频诊断.一个频率下存在混叠的曲线,可在另一个频率下区分开. 3)容差影响下的单故障诊断研究.在进行多频诊断过程中,考虑容差影响的情况下,增加了故障诊断的模糊性,故障分类结果不便于可视化,因此引入支持向量机进行故障分类.多频诊断可同时获取该测点下不同频率的故障响应特征,增加了故障特征信息的维度,可提高故障分类精度. 4)基于遗传算法的测点优选和多目标联合优化.在模拟电路故障诊断领域,通过提取测点的频率特征研究电路的可测性,提高故障诊断效率.但并非所有的测点和频率都有效,且实际上受电路的复杂程度影响可用测点数较少,需要提出选择方法.本文研究基于遗传算法做单目标优化和多目标优化,即实现测点优选和测点频率联合优选,以保证提取最优故障特征,使得故障分类的精度最高. 5)多故障诊断研究.现有的多故障诊断方法,如:节点电压增量法,小波与RBF神经网络相结合的方法,k均值模糊聚类等.本文基于复模型,故障诊断数目与测点的关系为:n>log2(m+1)(n表示测点数目,m表示故障数目),诊断双故障至少需要2个测点,可同时获取四维故障特征,提高了故障分辨率.

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 选题背景及研究意义

1.2 模拟电路故障诊断研究现状

1.3 论文结果与研究内容

第二章 复数域模型

2.1 复数域建模机理

2.2 圆模型的建立

2.3 仿真实验

2.3.1 系统搭建

2.3.2 故障特征提取

2.3.3 完整复数域模型

2.4 实物电路

2.5 本章小结

第三章 基于SVM故障诊断方法

3.1 支持向量机原理

3.1.1 线性分类

3.1.2 线性不可分

3.1.3 非线性分类

3.2 多分类支持向量机

3.2.1 一对多SVM

3.2.2 一对一SVM

3.2.3 SVM参数选择

3.2.4 基于LIBSVM实现多分类

3.3 仿真实验

3.4本章小结

第四章 基于复数域模型的混叠问题

4.1 混叠问题描述

4.2 多频诊断方法

4.3 基于多频方法解决混叠问题

4.4 带容差的单故障诊断

4.5 本章小结

第五章 模拟电路故障诊断测点优选

5.1 遗传算法简介

5.2 基于遗传算法的测点优选

5.3 多目标优化

5.4 本章小结

第六章 模拟电路多故障诊断

6.1 单测点诊断双故障

6.2 双故障的三维模型

6.3 基于SVM实现多故障分类

6.4 应用实例

6.5 对比实验

6.6 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 本文总结

7.2 展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果

附录一

附录二