本文選題：模擬電路 + 故障診斷�。� 參考：《南京郵電大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著科學技術的發(fā)展,電子電路取得了長足的發(fā)展,各式各樣的電子設備給人們的日常生活帶來極大的便利。一旦模擬電路發(fā)生故障,整個電路的性能會發(fā)生嚴重的畸變,甚至會帶來毀滅性災難。對模擬電路進行故障診斷與預防,是保證整個電子電路系統(tǒng)正常運行的關鍵,對于改善電子設備性能意義重大。本文從測試點提優(yōu)、最優(yōu)特征子集提取、故障模式分類三個方面對模擬電路診斷技術進行優(yōu)化,具體如下:(1)修正灰色關聯(lián)分析的測試點選擇模型由于實際可供提取的模擬電路故障樣本數(shù)量有限,反映的故障信息不夠豐富,模擬電路具有灰色系統(tǒng)的特征,可以將模擬電路系統(tǒng)看成灰色系統(tǒng)。本文在闡述灰色關聯(lián)分析模型的基礎上,分析該模型的不足并對其進行改進,以灰色熵作為衡量不同測試點敏感度的標準,提出一種修正灰色關聯(lián)分析的故障測試點選擇技術。(2)平衡權重因子的mRMR原則最優(yōu)故障特征選擇模型本文對Wiener級數(shù)的理論知識進行闡述,給出優(yōu)化低階Wiener核計算量的方式,給出基于Wiener核的特征提取技術。其次,介紹信息學中mRMR原則,提出其不足并進行改進。最后,構建平衡權重因子的mRMR原則模擬電路故障特征選擇模型。(3)自適應梯度算法的組合核SVDD故障分類模型該分類模型選用高斯核函數(shù)與多項式核函數(shù)的組合最作為SVDD核函數(shù),新的核函數(shù)具有較好的泛化能力和分類精度。在尋找組合核函數(shù)的權重系數(shù)的過程中,利用改進梯度算法,解決梯度下降算法在極值點處局部最小化問題。
[Abstract]:With the development of science and technology, electronic circuits have made great progress. Once the analog circuit fails, the performance of the whole circuit will be seriously distorted and even bring about disaster. Fault diagnosis and prevention of analog circuits is the key to ensure the normal operation of the whole electronic circuit system, and it is of great significance to improve the performance of electronic equipment. This paper optimizes the analog circuit diagnosis technology from three aspects: test point optimization, optimal feature subset extraction and fault mode classification. The test point selection model of the modified grey correlation analysis is not rich enough because of the limited number of fault samples that can be extracted from the analog circuit, and the analog circuit has the characteristics of grey system. The analog circuit system can be regarded as a grey system. On the basis of describing the grey relation analysis model, this paper analyzes the deficiency of the model and improves it. The grey entropy is used as the criterion to measure the sensitivity of different test points. This paper presents an optimal fault feature selection model based on the mRMR principle, which modifies the fault test point selection technique of grey relational analysis. The optimal fault feature selection model is based on the theory of Wiener series, and the way to optimize the computation of low order Wiener kernel is given. A feature extraction technique based on Wiener kernel is presented. Secondly, introduce the principle of mRMR in informatics, put forward its deficiency and improve it. Finally, the mRMR principle of balance weight factor is constructed to simulate the fault feature selection model of circuits. (3) the combined kernel SVDD fault classification model of adaptive gradient algorithm. The classification model selects the combination of Gao Si kernel function and polynomial kernel function as SVDD kernel function. The new kernel functions have better generalization ability and classification accuracy. In the process of searching for the weight coefficient of the combined kernel function, an improved gradient algorithm is used to solve the local minimization problem at the extremum of the gradient descent algorithm.
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN710

【參考文獻】

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本文編號：1847971