行為級模型電路系統(tǒng)的健康管理
發(fā)布時間:2021-02-05 23:11
隨著科技的發(fā)展,電子系統(tǒng)的使用日趨廣泛,電子系統(tǒng)在智能化的同時也越來越復(fù)雜化,其關(guān)鍵模塊或元件故障經(jīng)常導(dǎo)致系統(tǒng)功能失效,由此產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。為保證電子系統(tǒng)始終處于良好的運(yùn)行狀態(tài),需要對電子系統(tǒng)進(jìn)行健康管理,在進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測的同時估計其健康狀況,監(jiān)測到故障發(fā)生時對其進(jìn)行故障診斷,否則依據(jù)其健康狀況預(yù)知電子系統(tǒng)故障的概率,預(yù)測早期故障的傳播和發(fā)展,降低因故障帶來的影響。首先以元器件單故障為故障單元,結(jié)合元器件的故障模型,通過PSpice A/D、OrCAD Capture軟件對正常和潛在故障模式的電路系統(tǒng)模型分別進(jìn)行仿真,獲得相應(yīng)的響應(yīng)波形文件后,進(jìn)行特征屬性數(shù)據(jù)的提取,得到原始數(shù)據(jù)集。然后對原始數(shù)據(jù)集采用歸一化、降維、聚類等數(shù)據(jù)處理方式后得到類數(shù)據(jù)集,為健康管理的各個環(huán)節(jié)奠定了基礎(chǔ)。然后使用基于隱馬爾可夫模型的電路狀態(tài)監(jiān)測方法,建立并且訓(xùn)練得到健康電路的HMM模型,分析類數(shù)據(jù)集得到使用距離表征的參數(shù)及其閾值。將從待測電路提取到的特征屬性數(shù)據(jù)輸入至HMM模型中,計算該特征屬性數(shù)據(jù)對HMM模型的輸出似然概率,對比分析待測電路與健康電路之間的相似程度進(jìn)而判斷待測電路的健康狀況。接著將行為級模型與...
【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:76 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 健康管理技術(shù)國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 健康管理技術(shù)國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
第二章 相關(guān)基礎(chǔ)理論
2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論
2.1.1 t-SNE算法
2.1.2 集成學(xué)習(xí)方法
2.2 HMM相關(guān)基礎(chǔ)理論
2.2.1 概率計算
2.2.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
2.2.3 狀態(tài)預(yù)測
2.3 本章小結(jié)
第三章 電路故障特征的提取及處理
3.1 硬件電路仿真
3.2 電路正常仿真
3.3 潛在故障仿真
3.4 獲取電路故障特征
3.4.1 特征屬性數(shù)據(jù)提取
3.4.2 標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化
3.4.3 基于t-SNE的降維
3.4.4 二分K均值聚類
3.5 本章小結(jié)
第四章 電路系統(tǒng)的健康管理
4.1 基于HMM的狀態(tài)監(jiān)測方法
4.1.1 電子系統(tǒng)的HMM模型
4.1.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
4.1.3 狀態(tài)預(yù)測
4.2 電路系統(tǒng)行為級模型的建立
4.2.1 Elman網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
4.2.2 行為模型仿真實例
4.3 基于分類模型的故障診斷
4.3.1 電路故障診斷基本理論
4.3.2 基于Adaboost的故障診斷
4.3.3 基于隨機(jī)森林的故障診斷
4.4 電路系統(tǒng)的故障預(yù)測方法
4.4.1 故障預(yù)測方法
4.4.2 灰色系統(tǒng)理論
4.4.3 灰色預(yù)測實例分析
4.5 本章小結(jié)
第五章 健康管理系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)
5.1 系統(tǒng)功能設(shè)計
5.1.1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計
5.1.2 功能模塊設(shè)計
5.1.3 狀態(tài)監(jiān)測模塊
5.1.4 故障診斷模塊
5.1.5 故障預(yù)測模塊
5.2 軟件操作流程示例
5.2.1 數(shù)據(jù)提取
5.2.2 特征提取
5.2.3 電路狀態(tài)監(jiān)測
5.2.4 故障預(yù)測與故障診斷
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
個人簡歷、攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
本文編號:3019735
【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:76 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 健康管理技術(shù)國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 健康管理技術(shù)國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
第二章 相關(guān)基礎(chǔ)理論
2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論
2.1.1 t-SNE算法
2.1.2 集成學(xué)習(xí)方法
2.2 HMM相關(guān)基礎(chǔ)理論
2.2.1 概率計算
2.2.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
2.2.3 狀態(tài)預(yù)測
2.3 本章小結(jié)
第三章 電路故障特征的提取及處理
3.1 硬件電路仿真
3.2 電路正常仿真
3.3 潛在故障仿真
3.4 獲取電路故障特征
3.4.1 特征屬性數(shù)據(jù)提取
3.4.2 標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化
3.4.3 基于t-SNE的降維
3.4.4 二分K均值聚類
3.5 本章小結(jié)
第四章 電路系統(tǒng)的健康管理
4.1 基于HMM的狀態(tài)監(jiān)測方法
4.1.1 電子系統(tǒng)的HMM模型
4.1.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
4.1.3 狀態(tài)預(yù)測
4.2 電路系統(tǒng)行為級模型的建立
4.2.1 Elman網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
4.2.2 行為模型仿真實例
4.3 基于分類模型的故障診斷
4.3.1 電路故障診斷基本理論
4.3.2 基于Adaboost的故障診斷
4.3.3 基于隨機(jī)森林的故障診斷
4.4 電路系統(tǒng)的故障預(yù)測方法
4.4.1 故障預(yù)測方法
4.4.2 灰色系統(tǒng)理論
4.4.3 灰色預(yù)測實例分析
4.5 本章小結(jié)
第五章 健康管理系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)
5.1 系統(tǒng)功能設(shè)計
5.1.1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計
5.1.2 功能模塊設(shè)計
5.1.3 狀態(tài)監(jiān)測模塊
5.1.4 故障診斷模塊
5.1.5 故障預(yù)測模塊
5.2 軟件操作流程示例
5.2.1 數(shù)據(jù)提取
5.2.2 特征提取
5.2.3 電路狀態(tài)監(jiān)測
5.2.4 故障預(yù)測與故障診斷
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
個人簡歷、攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
本文編號:3019735
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