容差模拟电路故障诊断屏蔽理论与信息融合方法研究

论文摘要

微电子技术的迅猛发展对模拟电路的自动测试和诊断提出了迫切的需求,但由于元件容差的存在等严重阻碍了模拟电路故障诊断基础理论朝成熟的应用技术方向的发展,至今国际上尚未出现能广泛应用的有效诊断方法及其软件。智能信息处理技术的日益成熟,为解决模拟电路故障诊断中的诸多难题提供了可能的途径。本论文以探索模拟电路在具容差情况下的故障诊断途径为核心,对基于屏蔽理论的故障诊断方法在容差电路中的应用、基于信息融合技术的容差电路故障诊断理论与方法等进行了系统深入的研究。提出了容差电路的K故障屏蔽诊断原理及其算法、故障模糊屏蔽字典的构造及其诊断方法、基于多层信息融合模式的故障诊断思路、基于多种诊断方法融合决策的策略及其算法、基于智能信息融合的诊断策略及其算法等,理论分析与模拟试验结果均表明了它们的有效性和优越性。等输入/等输出K故障屏蔽方法是诸多诊断方法中较具应用价值的方法。本文针对该法在电路具容差情况下的屏蔽激励获取与故障定位难题,应用最优化技术、概率与统计论、模糊集理论、数值分析与矩阵论等,提出了一种基于单目标优化的K故障屏蔽诊断方法,降低了故障与容差间的模糊性,且测后计算量较小。以此为基础,通过引入多目标优化方法构建故障屏蔽模型、利用遗传算法搜索最优激励等,提出了基于多目标遗传优化的容差电路故障屏蔽原理及其算法,进一步提高了诊断方法的容错性与适用性。同时,提出了以矩阵运算形式表示的K故障支路可诊断拓扑条件,克服了以往K故障可测性条件的不足,使电路可测性检验的过程简单而又系统。基于支路屏蔽原理的软故障字典法为工程上故障字典法的应用开辟了新的途径,但此法对容差的影响尚缺乏系统而有效的处理策略。本文通过分析计算容差效应对软故障字典构造与诊断的影响,提出了模糊屏蔽字典方法,有效地避免了故障因素与容差因素的相互交叠,为软故障字典法在容差电路中的应用提供了可行的实施方法。借鉴信息融合的思想与方法,可望突破模拟电路故障诊断基础理论实用化进程中的瓶颈,但此项研究还刚刚起步,尚缺乏系统的融合诊断理论与行之有效的方法。本文针对模拟电路及其诊断的特点,在充分吸收国内外相关领域最新研究成果的基础上,提出了利用多源信息通过多层融合实现电路诊断的基本思想及基本原理,构建了基于多层融合模式的故障诊断功能模型,阐述了融合诊断的分层方法及其有效的结合方式,并提出了分别基于数据层、特征层、决策层信息融合

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 模拟电路故障诊断的意义
• 1.2 模拟电路故障的分类及其诊断任务
• 1.3 模拟电路故障诊断的研究动态
• 1.4 模拟电路故障诊断方法述评
• 1.4.1 诊断方法的分类
• 1.4.2 诊断方法及其特点
• 1.5 本文研究工作介绍
• 1.5.1 研究背景和目的
• 1.5.2 研究内容
• 1.5.3 论文结构
• 第2章 K 故障屏蔽法的实用性研究
• 2.1 引言
• 2.2 等输入/等输出 K 故障屏蔽法
• 2.2.1 基本原理
• 2.2.2 诊断方法
• 2.3 电路的可测性
• 2.3.1 K 故障支路可测性
• 2.3.2 矩阵运算形式的可诊断拓扑条件
• 2.4 容差电路的 K 故障屏蔽诊断
• 2.4.1 诊断模型
• 2.4.2 故障屏蔽算法
• 2.5 诊断实例及其分析
• 2.5.1 待诊电路
• 2.5.2 故障模拟及诊断
• 2.5.3 诊断结果及其分析
• 2.6 小结
• 第3章 基于遗传优化算法的故障屏蔽诊断
• 3.1 引言
• 3.2 遗传算法简介
• 3.2.1 遗传算法的描述
• 3.2.2 遗传算法的实现
• 3.2.3 遗传算法的特点
• 3.3 多目标优化问题
• 3.3.1 基本概念
• 3.3.2 基本求解方法
• 3.3.3 遗传多目标优化
• 3.4 基于多目标优化的故障屏蔽模型
• 3.5 最优激励的遗传搜索
• 3.5.1 染色体编码方案
• 3.5.2 适应值计算
• 3.5.3 算法步骤
• 3.6 故障诊断
• 3.6.1 故障定位方法
• 3.6.2 诊断实例及其分析
• 3.7 小结
• 第4章 基于支路屏蔽原理的故障字典法
• 4.1 引言
• 4.2 故障字典法的基本原理
• 4.3 基于屏蔽原理的软故障字典法
• 4.3.1 基本方法
• 4.3.2 电路容差的处理
• 4.4 容差电路的模糊屏蔽字典法
• 4.4.1 故障检测
• 4.4.2 故障定位
• 4.4.3 字典建立及故障诊断
• 4.4.4 算例及其分析
• 4.5 小结
• 第5章 信息融合在电路诊断中的应用研究
• 5.1 引言
• 5.2 信息融合基础理论
• 5.2.1 基本原理
• 5.2.2 信息融合模型
• 5.2.3 信息融合算法
• 5.3 模拟电路融合诊断的基本思想
• 5.4 融合诊断系统的基本框架
• 5.4.1 基于信息融合层次的诊断模型
• 5.4.2 基于信息融合过程的诊断模型
• 5.5 电路的融合诊断方法
• 5.5.1 分层融合诊断方法
• 5.5.2 融合诊断算法
• 5.6 小结
• 第6章 基于证据理论的容差电路故障诊断
• 6.1 引言
• 6.2 证据理论基础
• 6.2.1 有关概念
• 6.2.2 证据组合规则
• 6.2.3 基于证据理论的信息融合过程
• 6.3 基于决策融合的电路诊断原理
• 6.3.1 测试方案
• 6.3.2 融合诊断的实现策略
• 6.3.3 诊断方法及其特点
• 6.4 基于单一测试信息的初级诊断
• 6.4.1 基于可测点电压的模糊诊断
• 6.4.2 基于电路增益的模糊诊断
• 6.5 融合诊断方法
• 6.5.1 决策融合算法
• 6.5.2 故障定位规则
• 6.6 诊断实例及其分析
• 6.6.1 待测电路及其故障模拟
• 6.6.2 试验参数设置
• 6.6.3 诊断结果及其分析
• 6.7 小结
• 第7章 基于智能信息融合的电路诊断方法
• 7.1 引言
• 7.2 基于 BP 网络的电路诊断
• 7.2.1 BP 网络概述
• 7.2.2 故障诊断方法
• 7.2.3 诊断方法分析
• 7.3 智能信息融合诊断系统
• 7.3.1 融合诊断模型的构建及其实现
• 7.3.2 诊断系统特点
• 7.4 GA-BP 网络故障分类器
• 7.4.1 特征提取
• 7.4.2 样本集的构建
• 7.4.3 GA-BP 算法
• 7.4.4 故障分类
• 7.5 模糊融合诊断方法
• 7.5.1 模糊测度与模糊积分
• 7.5.2 数据融合算法
• 7.6 实际网络的诊断
• 7.6.1 待测电路与测试信号选择
• 7.6.2 诊断过程及其分析
• 7.7 小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录 A 攻读学位期间发表的学术论文
• 附录 B 攻读学位期间的科研工作及科研成果