基于盲信号分离算法的电路故障诊断方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号(10)授权公告号CNCN102445650102445650B(45)授权公告日2014.09.24(21)申请号201110282932.6CN101729157A,2010.06.09,JP特开2009-257933A,2009.11.05,(22)申请日2011.09.22冯卫国等.协方差和相关系统.《概论论与(73)专利权人重庆大学数理统计》.上海交通大学出版社,2010,135.地址400044重庆市沙坪坝区沙坪坝正街李焱骏.以电压灵敏度向量为故障特征的模174号拟电路软故障诊断方法研究.《中国博士学位论(72)发明人雍静曾礼强雷冬梅徐欣文全文数据库信息科技辑》.2011,(第5期),王晓静杨岳吴元洪李焱骏.以电压灵敏度向量为故障特征的模(74)专利代理机构北京同恒源知识产权代理有拟电路软故障诊断方法研究.《中国博士学位论限公司11275文全文数据库信息科技辑》.2011,(第5期),代理人王海权审查员张小伟(51)Int.Cl.G01R31/28(2006.01)(56)对比文件CN1908987A,2007.02.07,CN102092477A,2011.06.15,CN102129029A,2011.07.20,CN101403684A,2009.04.08,JP昭54-110416A,1979.08.29,US5500879A,1996.03.19,权权利要求书1页利要求书1页说明书6页说明书6页附图3页附图3页(54)发明名称基于盲信号分离算法的电路故障诊断方法(57)摘要一种基于盲信号分离算法的电路故障诊断方法，该方法利用不同种类元件在相应电压激励下，呈现不同特征电流响应的特点，对电路按照元件种类进行分类和可测试性设计；电路测试时，将各种元件按照预先设计的一定组合方式连接，采集各种元件输出的混合叠加信号，然后利用盲信号分离技术对该混合叠加信号进行分离估计还原出原始信号，通过与各元件正常响应信号的统计相关性分析，辨识出是否有元件发生故障以及故障类型。该方法只需对混合信号进行检测分析，使故障诊断的测试过程得到简化，且不受电路类型的局限。CN102445650BCN102456BCN102445650B权利要求书1/1页1.基于盲信号分离算法的电路故障诊断方法，其特征在于，其步骤为：1)对所需诊断的故障电路进行分析，设计成i个测试性组合电路连接方式；2)对测试性组合电路加载测试电压Ui，采集混合叠加信号Xi'，并通过公式记算出Xi为第i个测试性组合电路正常时在测试电压Ui下的的输出信号；3)将与预设阀值进行比较，小于预设阀值则没有故障，大于预设阀值则第i组测试性组合电路出现故障，转入步骤4)；4)将ΔXi的波形与数据库中所存有波形进行比对，与数据库所存波形匹配，则该波形所对应的电子元件出现问题，反之转入步骤5)；5)对混合观测信号X'进行盲分离，分离成矩阵Y'，计算分离结果Y'与Y之间的相关系数，Y为测试性组合电路正常时的分离矩阵，找出不匹配的第j个分离矩阵Yj'；6)将步骤5)中不匹配的第j个分离矩阵Yj'与数据库所存的故障信号进行比较，确定故障电路元件种类和故障类型；步骤1)中所设计的每个测试性组合电路最少包含有一个以上的电子元件，测试性组合电路输出信号之间的相关性系数小于0.3；测试性组合电路输出信号之间的相关性系数R通过以下公式计算：式中x、y是随机变量，x＝{x1,x2,…,xn}，y＝{y1,y2,…,yn}，和是两者的均值；测试性组合电路的个数与要检测的电路元件种类数保持一致；步骤5)中所述的盲分离算法步骤如下：a，把混合观测信号X(t)零均值化，即每个混合观测向量均减去自身的均值，再进行白化去相关性处理，白化同时去除冗余信息；b，预处理完成后，随机给分离矩阵设定初值；c，将白化后的数据带入FastlCA算法进行迭代运算，直到收敛为止，得到分离矩阵Wi；d，根据公式计算分离信号Yi。2CN102445650B说明书1/6页基于盲信号分离算法的电路故障诊断方法技术领域[0001]本发明涉及一种电路故障诊断方法，特别是一种用盲信号算法进行电路故障诊断的方法。背景技术[0002]由于电路逐渐向着集成化、模块化、数模电路混合化发展，由这些电路构成的仪器或装置在改善和提高自身性能的同时，也造成电路元件增多和接线的复杂化。利用硬件如万用表、示波器等人工逐点测试线路的主要参数，再根据经验分析判断故障的传统故障检测方法显现出效率低下、成本增加、准确度不够等问题。因此复杂数模混合电路故障检测方法的研究成为一个得到广泛关注的课题。[0003]在电路故障诊断领域，当前应用较多的有故障字典法和FTA（faulttreesanalysis）故障树法，这