基于故障特征区域的模拟电路故障诊断方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110470979A(43)申请公布日2019.11.19(21)申请号201910753305.2(22)申请日2019.08.15(71)申请人电子科技大学地址611731四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号(72)发明人杨成林刘震周秀云(74)专利代理机构成都行之专利代理事务所(普通合伙)51220代理人温利平陈靓靓(51)Int.Cl.G01R31/316(2006.01)G06F17/50(2006.01)权利要求书4页说明书12页附图5页(54)发明名称基于故障特征区域的模拟电路故障诊断方法(57)摘要本发明公开了一种基于故障特征区域的模拟电路故障诊断方法，首先对模拟电路进行模糊组分析，得到各个模糊组信息，对每个模糊组的代表元件分别在元件参数值的容差范围内设置若干元件参数向量，获取各个模糊组的圆模型参数特征向量范围凸域的边界向量，采用轮廓拟合得到各个模糊组的故障特征区域轮廓，在故障诊断时根据退化数据得到当前模拟电路的圆模型参数，判断该圆模型参数是否位于故障特征区域内，从而实现故障诊断。本发明可以得到容差影响下的模拟电路故障特征区域，从而实现故障诊断。CN110470979ACN110470979A权利要求书1/4页1.一种基于故障特征区域的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将模拟电路中元件数量记为C，记每个元件的参数标称值为pc0，c＝1,2,…,C；将各个元件的容差范围表示为[pc0×(1-α),pc0×(1+α)]，α表示容差参数，0＜α＜1；根据需要设置T个测点，对C个元件进行经T个测点实现故障诊断的模糊组分析，将得到的模糊组数量记为M，从每个模糊组中选择一个代表元件；S2：令代表元件序号m＝1；S3：在元件参数值的容差范围内设置N个元件参数向量，分别获取其对应的圆模型参数，包括圆心(wn,vn)，半径rn，n＝1,2,…,2N，从而构成圆模型参数特征向量(wn,vn,rn)，将这N个圆模型参数特征向量作为第m个模糊组的圆模型参数特征向量范围凸域的N个边界向量，根据N个边界向量进行轮廓拟合，得到第i个模糊组的故障特征区域轮廓Fm；根据边界向量中零元素的位置对模糊组进行分类，将在相同位置存在零元素的模糊组划分为一类；其中圆模型参数的获取方法如下：S3.1：将输入电压作为激励源，根据元件参数向量对模拟电路各元件的参数值进行设置，可以通过仿真或传输函数得到预设测点t的无故障电压S3.2：根据个体对应的元件参数向量对代表元件m以外元件的参数值进行设置，将代表元件m的参数值设置为pm1和pm2，得到测点t的故障电压，分别记为计算得到代表元件i单独作用的输出电压S3.3：如果则令圆模型参数w＝1、v＝-K、r＝0，否则求解如下方程组得到圆模型参数w、v、r：S4：判断是否代表元件序号m＜M，如果是，进入步骤S5，否则所有模糊组的故障特征范围确定完毕，进入步骤S6；S5：令m＝m+1，返回步骤S3；S6：当模拟电路发生故障，在模拟电路性能退化过程中，在K个不同时刻将输入电压输入模拟电路，其中K≥3，记录每次测点t的电压得到测试2CN110470979A权利要求书2/4页矩阵扩展得到扩展矩阵A：求解以下超定方程组，得到系数向量d*＝[w*,v*,h*]T：Ad*＝G其中上标T表示转置；然后计算得到从而得到模拟电路当前的故障特征向量(w*,v*,r*)；*S7：根据步骤S3所得到的故障特征区域轮廓Fm，判断模拟电路当前的故障特征向量(w,v*,r*)所位于的故障特征区域范围，对应的模糊组即为故障诊断结果。2.根据权利要求1所述的模拟电路故障特征范围确定方法，其特征在于，所述步骤3中容差参数α＝0.05。3.根据权利要求1所述的模拟电路故障特征范围确定方法，其特征在于，所述步骤S3.2中pm1设置为代表元件m参数的最小值pmmin，pm2设置为代表元件i参数的最大值pmmax。4.根据权利要求1所述的模拟电路故障特征范围确定方法，其特征在于，所述步骤S3中代表元件的元件参数向量采用基于遗传算法的边界向量优选方法得到，具体步骤包括：1)将元件参数向量作为遗传算法种群的个体，随机生成N个初始个体Hn＝(hn，1,hn,2,…,hn,C)构成初始种群P，hn,c表示第n个初始个体中元件c的参数值，在元件c的容差范围[pc0×(1-α),pc0×(1+α)]内取值；初始化迭代次数t＝1；2)对种群P中的个体进行交叉和变异，得到新种群Q，在交叉和变异过程中需要保证各个元件的参数在容差范围内取值；3CN110470979A权利要求书3/4页3)将种群P和种群Q进行合并，得到合并种群S；4)对于当前合并种群S中各个个体，分别获取其对应的圆