模擬電路作為電子設(shè)備中的重要部件,其測試和故障診斷是目前研究的熱點問題。但是由于模擬電路易受外界噪聲干擾,元器件存在參數(shù)連續(xù)性、容差性以及高度非線性等問題,使得故障診斷理論及測試技術(shù)發(fā)展一直比較緩慢,遠遠不能滿足電子工業(yè)對設(shè)備高可靠性的現(xiàn)實需求。本文針對模擬電路故障診斷方法,基于交叉小波時頻分析技術(shù),融合矩陣分解技術(shù)、圖像特征分析、統(tǒng)計分類方法以及生成對抗網(wǎng)絡(luò)等理論和技術(shù),研究模擬電路故障診斷中的特征提取及故障分類策略,并探討了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在模擬電路故障診斷中的運用。本文的研究內(nèi)容如下:·（1）提出基于交叉小波變換（XWT）與矩陣分解的模擬電路故障特征提取方法。通過研究交叉小波譜的時頻特征,將奇異值分解與變分貝葉斯矩陣分解引入到模擬電路故障特征提取中,并由此提出了兩種故障特征向量構(gòu)建方法。首先通過采樣正常狀態(tài)與故障狀態(tài)下電路輸出響應(yīng)信號,隨后運用交叉小波技術(shù)將響應(yīng)信號變換為二維時頻譜,然后采用SVD和VBMF分解時頻譜矩陣,最后計算出所有故障狀態(tài)下SVD奇異值序列的信息熵和VBMF奇異值序列的統(tǒng)計參量,并構(gòu)建為故障特征向量。仿真實驗結(jié)果證明基于XWT和矩陣分解所構(gòu)建的故障特征具有較高的... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：130 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．?２模擬電路故障診斷方法流程??Ｆｉ１．２?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ａｎａｌｏｃｉｒｃｕｉｔ?ｆａｕｌｔ?ｄｉａｎｏｓｉｓ?ｍｅｔｈｏｄ??

?０．７ｃｏｓ（８０ｔｔ／）？?０?＜?／?＜?０．４??Ｓ（ｔ）＝＼?２．１ｓｉｎ（５０＾）？?０．４?＜／＜０．７?（２．２３）??１．５６ｃｏｓ（ｌ?１０＾／）．?０．７?＜ｔ＜＼??其時域圖形為??３ｒ??１?？?■：??１?＞?１?；????２?：?＂ｌ｜｜?｜丨丨ｌ｜，｜｜丨丨柳＿彳丨彳??一?Ｏ?ｌＯＯ?２００?３００?？？？００?５００?ＢＯＯ?７００?８００?９００?１?ＯＯＯ??ｔｔ?ｆ?�。�？｝?ｖ?ｍｓ＞??圖２．?１仿真信號Ｓ（ｔ）時域波形圖??Ｆｉｇ?２．１?Ｔｈｅ?ｔｉｍｅ?ｄｏｍａｉｎ?ｗａｖｅｆｏｒｍ?ｏｆ?ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ?ｓｉｇｎａｌ?Ｓ（ｔ）??對仿真信號采用傅里葉分析，可得傅里葉頻譜圖：??０．７??１??ｒ－?？?１???〇，??■?．．?■?．—??：．．．：…?－Ｉ?＇：－：：］：??Ｗ?〇?３?……丨……１．．．十．．．丨．…??０．２?????Ｉ?????????。．１?－?Ｉ．?Ｉ?ｉ，；?：??Ｏ?２０?４０?ＳＯ?８０?１００??頻率．（Ｈｚ?）??１８??

合肥工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文??圖２．?２仿真信號Ｓ（ｔ）頻譜圖??Ｆｉｇ?２．２?Ｔｈｅ?ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍ?ｏｆ?ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ?ｓｉｇｎａｌ?Ｓ（ｔ）??觀察圖２．１及圖２．２，可以看到仿真信號頻率成分在不同的時間點處是不同的，??即其為非平穩(wěn)信號。同時，傅里葉變換成功的將信號從時間軸上轉(zhuǎn)化到頻率軸上，??并給出了該信號所包含的所有頻率成分；但是，對于頻率和時間之間的關(guān)系信息??卻完全忽略了，即其無法描述頻率成分出現(xiàn)的時間點。而模擬電路由于其本身的??非線性及易受噪聲干擾的特性，從而導(dǎo)致其輸出響應(yīng)總是呈現(xiàn)出非線性非平穩(wěn)性；??另外，當電路系統(tǒng)無法正常工作時，其輸出信號中頻率分量會發(fā)生相應(yīng)的改變；??如果僅僅采用頻域方法對信號進行處理，將極有可能丟失掉區(qū)分不同故障類的高??辨識度特征。針對此種情況，利用時頻分析技術(shù)，在時間和頻率的二維坐標系中，??共同描述描述信號的基本特性，以提供任意時刻的頻率組成和幅度值。??連續(xù)小波變換通過伸縮平移基函數(shù)對信號進行運算，以獲得信號的多尺度細節(jié)??特征及聯(lián)合時間－頻率分布。為探討連續(xù)小波變換的時頻分布特性，使用連續(xù)小波??變換對汾／）處理，以得到如圖２．３所示的連續(xù)小波變換時間－頻率能量分布。??６〇??Ｉ：?５??Ｏ?０．２?０．４?０．６?ｏ．ｅ??時間ｔ／ｓ??圖２．３仿真信號ｓ（ｔ）的連續(xù)小波時頻譜圖??Ｆｉｇ?２．３?Ｔｈｅ?ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ?ｔｉｍｅ?ｓｐｅｃｔｒｕｍ?ｏｆ?Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ?Ｓｉｇｎａｌ?Ｓ（ｔ）??由上面的小波時頻圖可以觀察到，信號在４０Ｈｚ，?２５Ｈｚ和５５Ｈｚ處均顯示出能??量聚集，這表明了原始信號主要包含以上三種頻率


本文編號：3352657