【摘要】：模擬電路故障診斷一直是研究熱點,當前對該領域的研究已經很深入,但是解決元件容差影響和多故障隔離的方法依然欠缺。鑒于此,為了提高故障診斷的準確率,本文基于復數(shù)域模型,對模擬濾波電路電子元件進行故障建模,研究了多頻診斷方法,帶容差的單故障診斷,基于遺傳算法的測點頻率優(yōu)選以及多故障診斷問題。具體工作如下:1)建立模擬濾波電路故障元件的復數(shù)域模型�；陔娐贩治隼碚撏茖蛿�(shù)域模型。激勵信號為標準正弦波,在Pspice軟件中配置其故障參數(shù)掃描域,進行參數(shù)掃描,跟蹤輸出電壓的實部和虛部分量,MATLAB進行數(shù)據(jù)處理得到復數(shù)域上的故障模型,存儲特征信息完成仿真建模,有相同輸出特征的元件構成一個模糊組。2)多頻診斷方法研究。通過仿真實驗建立圓模型是從二元二次方程中得到,因此在復數(shù)域上兩個故障圓模型確定的曲線可能產生兩個交點,一個表示電路無故障,另一個稱作混疊點。因電路的特征函數(shù)H(jω)受ω影響,不同的頻率下輸出的位點不同,從而消除混疊問題�；诖�,以鋸齒波信號作為激勵信號,對輸入和輸出信號分別作傅里葉變換展開成多個頻率下的正弦波,得到不同頻率下的傳輸特征,實現(xiàn)多頻診斷。一個頻率下存在混疊的曲線,可在另一個頻率下區(qū)分開。3)容差影響下的單故障診斷研究。在進行多頻診斷過程中,考慮容差影響的情況下,增加了故障診斷的模糊性,故障分類結果不便于可視化,因此引入支持向量機進行故障分類。多頻診斷可同時獲取該測點下不同頻率的故障響應特征,增加了故障特征信息的維度,可提高故障分類精度。4)基于遺傳算法的測點優(yōu)選和多目標聯(lián)合優(yōu)化。在模擬電路故障診斷領域,通過提取測點的頻率特征研究電路的可測性,提高故障診斷效率。但并非所有的測點和頻率都有效,且實際上受電路的復雜程度影響可用測點數(shù)較少,需要提出選擇方法。本文研究基于遺傳算法做單目標優(yōu)化和多目標優(yōu)化,即實現(xiàn)測點優(yōu)選和測點頻率聯(lián)合優(yōu)選,以保證提取最優(yōu)故障特征,使得故障分類的精度最高。5)多故障診斷研究�，F(xiàn)有的多故障診斷方法,如:節(jié)點電壓增量法,小波與RBF神經網絡相結合的方法,k均值模糊聚類等。本文基于復模型,故障診斷數(shù)目與測點的關系為:n(+1)(n表示測點數(shù)目,m表示故障數(shù)目),診斷雙故障至少需要2個測點,可同時獲取四維故障特征,提高了故障分辨率。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TN710
【圖文】：

電子科技大學碩士學位論文第二章 復數(shù)域模型模擬濾波電路故障診斷的主要工作是在已知電路網絡結構、激勵信號和故狀態(tài)響應情況下，完成對故障元件的定位和隔離[2]。以往的診斷方法大多以單一故障特征作為診斷指標，進行故障定位，容易造成故障診斷模糊。本文采用的復域建模方法，激勵信號為標準正弦波，在某一固定頻率下，分析待測電路的響應且正弦波激勵的電路響應也是正弦信號，得到輸入輸出信號的幅值比和相位差，單測點單頻率下可同時獲取兩個故障特征。由仿真實驗得到每個潛在故障元件故障特征，在復數(shù)域上匯成一條曲線作為故障字典，為后期的故障診斷做準備。2.1 復數(shù)域建模機理a b

第二章 復數(shù)域模型虛部跟蹤之后的曲線。Pspice 還具備數(shù)據(jù)保存功能，將仿真生成的數(shù)據(jù)保存到文本文件中。選擇工具欄的“File”下的“Export”，將仿真數(shù)據(jù)導出，導出格式為“CommaSeparated File (csv file)”，然后點擊確定保存。最后由 MATLAB 進行分析處理。2.3.2 故障特征提取模擬濾波電路系統(tǒng)是模擬電路中很常見的功能模塊，因此研究濾波電路的故障診斷方法有重要意義。本文通過提取模擬濾波電路的頻率特征作為故障特征，研究濾波電路的工作狀態(tài)。下面以二階托馬斯濾波電路為例，來說明如何提取頻率特征建立復數(shù)域模型。如圖 2-2 所示，激勵信號為 5V，1kHz 標準正弦信號，圖中t為輸出測點，測點位置放置電壓探針便于測量輸出電壓信號。

電子科技大學碩士學位論文虛部構成的二維平面上是一段圓�。ㄒ驗閷嶋H電路中阻值不可能為負）。假設輸入正弦信號表示為 = ∠ ，其中 表示幅值， 表示初始相位，設輸入信號的 = 0。假設有輸出信號 = ∠ ，則電路基于復模型的故障特征可以表示為：= ∠( ) (2-17)令 = B，根據(jù)歐拉公式上式可表示為：= cos + sin (2-18)

【參考文獻】

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本文編號：2745634