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《基于多源信息融合模擬電路故障診斷的研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展電子設(shè)備的組成和結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜，規(guī)模也越來越龐大，為了提高系統(tǒng)的安全性和可靠性，故障診斷技術(shù)越來越受到人們的重視，成為各界研究的熱點方向之一。另外，電子系統(tǒng)中容易出現(xiàn)故障的部分往往是模擬電路，因此，從某種意義上說模擬電路的可靠性決定了電子設(shè)備系統(tǒng)的可靠性，所以對模擬電路故障診斷的研究已成為故障診斷的重中之重。本文首先采用兩種基于信息融合的故障診斷方法——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合模糊融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合D．S證據(jù)理論融合兩種方法，其基本思想是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測試信息進(jìn)行預(yù)處理，融合方法對預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行綜合診
2、斷。通過兩種方法對一個具體的模擬電路進(jìn)行仿真試驗，結(jié)果表明：D—S證據(jù)理論融合方法在處理模擬電路故障診斷中的不確定性方面優(yōu)于模糊融合。其次，對D．S證據(jù)理論進(jìn)行改進(jìn)并進(jìn)行仿真，結(jié)果表明：改進(jìn)的D．S證據(jù)理論在處理證據(jù)間的沖突問題方面明顯優(yōu)于基本的D．S證據(jù)理論，因此提高了診斷結(jié)果的可靠度。最后，基于支持向量機的信息融合方法進(jìn)行模擬電路故障診斷，實驗表明：支持向量機特別適用于小樣本情況下的模擬電路故障診斷，該方法具有很多優(yōu)點，在模擬電路故障診斷中具有很好的應(yīng)用前景。為了提高診斷的準(zhǔn)確性和效率，本文以MATLAB7．0
3、和Access2003為平臺設(shè)計了一個基于信息融合的電路故障診斷系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：模擬電路：故障診斷；信息融合；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；證據(jù)理論；支持向量機AbstractAselectronictechnologydevelopsrapidlythecomposeandstructureofelectronicequipmentsgetsmoreandmorecomplicated，scalegetslarger,thefaultdiagnosistechnologyisregardedbymorepeopletoimproves
4、ystem’Ssafetyandsecurityandbecomesoneofbeingresearchedhotspotaspects．Besides，analogcircuitsfaultmoreeasilyinelectronsystems，SOinawaytheanalogcircuits’securitydecidesthesecurityofelectronicequipmerits，thereforeitbecomesmoreimportanttoresearchanalogcircuits’faul
5、tdiagnosis．Inthisthesis，firstly,twofaultdiagnosismethodsbasedoninformationfusionareadopted,neuralnetworkcombinesfuzzymethodandneuralnetworkcombinesD·Smethod，theessentialideaisthat塒marydisposeofmesurementinformationisdonebyneuralnetworkandintegrateddiagnosisofd
6、isposedresultisdonebyfusionmethods．Aspecificanalogcircuit’sexperimentisdonebytwomethods，resultsindicatethatthelaterismorepredominantthantheformerintheuncertaintyofdisposingtheanalogcircuitsfaultdiagnosis．Secondly，D．Sisprovedandsimulationresultsindicatethatimpr
7、ovedD—SismorepredominantthanthebasicD．Sindisposingtheconflictionsamongevidencesanddiagnosisresultismorereliable．Finally,amethodisadoptedbasedonSVM’sinformationfusion，experimentsindicatethatitismoreapplicableforSVMtodiagnosetheanalogcircuits’faultswithverysmall
8、samples，SVMhasmanymeritsandabetterapplicationforeground．Toimprovetheaccuracyandefficiencyofdiagnosis，acircuitfaultdiagnosissystembasedOllinformationfusionisdesignedwiththeMATLAB7．0
