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基于多特征云关联度的容差电路诊断算法

发布时间:2018-08-11 12:02
【摘要】:针对容差模拟电路故障诊断中存在的模糊性和随机性问题,提出了一种基于多特征云关联度的诊断算法。首先,结合模拟电路自身特性,提出与之相适合的组合云模型。之后,通过构建云关联矩阵,对不同电路特征的云隶属度进行综合评价。考虑到不同特征对总体云关联度的贡献不同,根据特征类内和类间散度对云关联度矩阵进行加权。最后,通过求取待识别特征向量与各故障模式的云关联序列,实现对电路故障的识别诊断。实例分析表明,所提方法在容差条件下对电路软故障有较高的诊断效率。
[Abstract]:Aiming at the fuzziness and randomness in fault diagnosis of tolerance analog circuits, a diagnosis algorithm based on multi-feature cloud correlation degree is proposed. Firstly, combined with the characteristics of analog circuits, a combined cloud model is proposed. Then, the cloud membership degree of different circuit features is evaluated synthetically by constructing cloud correlation matrix. Considering that the contribution of different features to the total cloud correlation degree is different, the cloud correlation degree matrix is weighted according to the characteristic intra-class and inter-class divergence. Finally, the identification and diagnosis of circuit faults are realized by finding the cloud correlation sequences between the feature vectors to be identified and each fault pattern. The analysis of examples shows that the proposed method has a high efficiency in the diagnosis of soft faults under the condition of tolerance.
【作者单位】: 装甲兵工程学院控制工程系;
【基金】:国家自然科学基金(61179001)资助课题
【分类号】:TN710

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本文编号:2176939


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