本文選題：故障診斷 + 電路板��； 參考：《中國民航大學》2017年碩士論文

【摘要】：機載電路板傳統(tǒng)的故障檢測是利用儀表手動測量電壓、電流等信號,工程師依據經驗判斷故障原因。由于儀表檢測無法處理高頻電路實時故障,還會給精密的機載電路板帶來二次故障,使得技術復雜、效率低。因此研究一種基于紅外技術的機載電路板故障診斷方法和健康狀態(tài)檢測方法,提高檢測的準確率和效率,具有通用性強與成本低的優(yōu)勢。首先,設計以紅外熱像儀為核心的機載電路板故障檢測系統(tǒng),完成采集數據、圖像處理、數據提取等工作流程。高性能紅外熱像儀給系統(tǒng)融入先進的紅外技術,從硬件角度提高故障診斷靈敏性。通過3個實驗研究電路板發(fā)熱模型,建立工作狀態(tài)與紅外特性的聯(lián)系。然后,為采集到的電路板故障熱圖定義故障代碼,構建包含81種故障的標準數據庫。在熱圖差分法與序列分析法故障診斷實驗的基礎上,提出一種多級SVM故障診斷方法,建立溫度信息與故障征兆之間的關系。提取8個特征值構成工作狀態(tài)向量,從8個維度建立第一級故障診斷SVM模型和第二級數據融合SVM模型。使用遺傳算法對參數c和g尋優(yōu),提高故障診斷準確率。最后,在灰色模型故障預測實驗的基礎上,提出使用SVM回歸算法,預測電路板下一工作周期溫度序列,并返回到第一級、第二級SVM模型預測故障代碼。分析電路板失效機理,建立熱效應隨老化程度的變化關系。采集電路板19586飛行小時的溫度序列,構建紅外溫度老化模型,劃分為6個老化等級,訓練SVM模型推算出實際飛行小時與剩余壽命。在橫向課題研發(fā)的測試平臺中,對WRT-2100型號機載氣象雷達電路板進行實驗驗證。多級SVM故障診斷方法能夠綜合多維度信息實現(xiàn)故障的多分類,具有較高的準確率和效率。SVM故障預測均方誤差較小,紅外溫度老化模型能夠推算出老化程度與壽命。
[Abstract]:The traditional fault detection of airborne circuit board is to use the instrument to manually measure the signals such as voltage and current, and engineers judge the cause of the failure according to the experience. Because the instrument detection can not deal with the real-time fault of the high frequency circuit, it will bring secondary fault to the precise airborne circuit board, which makes the technology complex and the efficiency low. Therefore, a fault diagnosis method and a health condition detection method based on infrared technology for airborne circuit board are studied to improve the accuracy and efficiency of the detection, and have the advantages of strong generality and low cost. Firstly, an airborne circuit board fault detection system with infrared thermal imager as the core is designed to complete the work flow of collecting data, image processing, data extraction and so on. The high performance infrared thermal imager integrates advanced infrared technology to improve the sensitivity of fault diagnosis from the point of view of hardware. Through three experiments to study the heating model of circuit board, the relation between working state and infrared characteristic is established. Then, the fault code is defined for the collected circuit board fault thermal graph, and a standard database containing 81 kinds of faults is constructed. Based on the experiments of thermal graph difference method and sequence analysis method, a multistage SVM fault diagnosis method is proposed, which establishes the relationship between temperature information and fault symptoms. Eight eigenvalues are extracted to form the working state vector, and the first stage fault diagnosis SVM model and the second stage data fusion SVM model are established from the eight dimensions. Genetic algorithm is used to optimize the parameters c and g to improve the accuracy of fault diagnosis. Finally, based on the experiment of grey model fault prediction, SVM regression algorithm is proposed to predict the next working cycle temperature sequence of circuit board, and return to the first stage and the second stage SVM model to predict the fault code. The failure mechanism of circuit board is analyzed and the relationship between thermal effect and aging degree is established. The temperature sequence of 19586 flying hours of circuit board was collected, and the infrared temperature aging model was constructed, which was divided into 6 aging grades. The SVM model was trained to calculate the actual flying hours and the remaining life. In the horizontal research and development of the test platform, the WRT-2100 model of airborne weather radar circuit board is verified. Multi-level SVM fault diagnosis method can integrate multi-dimensional information to realize multi-classification of faults. It has high accuracy and efficiency. The mean square error of fault prediction is small. The infrared temperature aging model can calculate the aging degree and life span.
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：V267;TN219

【參考文獻】

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本文編號：1927125