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基于改进EWT的模拟电路故障诊断研究
背景介绍
随着电子信息技术的持续发展，计算机、通信、控制等领域中智能化、高效化、高稳定性的电子设备得到广泛应用。但在电路设计和生产过程中，仍然很难避免电路故障的发生，导致设备的失效和性能下降。因此，快速、准确地检测和定位电路故障，对于提高电路生产效率和设备的可靠性至关重要。
传统的电路故障诊断方法主要基于测试点或测试信号的设计，在一定程度下能够定位故障点。但随着电路规模不断加大，测试时需要的时间和资源也会增加，同时使用者在测试过程中需要对待测电路结构和信息有一定的了解，这对于普通用户来说是很困难的。
为应对这一挑战，研究人员提出了一些新的故障诊断方法，其中基于电压/电流特征分析的故障诊断方法受到了研究者们广泛关注。EWT（EmpiricalWaveletTransform）作为一种新型的时频分析方法，在信号去噪、故障检测等领域取得了优良的效果，因此，将EWT方法应用于模拟电路故障诊断中，显得尤为有意义。
研究内容
在本文中，基于改进EWT的模拟电路故障诊断研究进行了探讨。在具体的研究中，首先对EWT进行了相关的介绍。然后，基于实验得到的数据，分析了故障信号的特征，并通过EWT方法对信号进行去噪和分析。最后，基于改进的EWT方法，对模拟电路中的故障进行了诊断。
1.EWT方法介绍
EWT基于小波分析的方法，在不失分辨率的同时，能够对时变信号进行逐层分解，并在高频子带和低频子带中分别提取信号的时频特征。常规的小波分析方法通常仅考虑单一比例下的小波展开，不能很好地应对多比例波形分析的问题。而EWT将小波分析对于比例进行了扩展，构建了一种基于数据驱动的小波分析方法，使其在多比例波形分析应用中具有优势。
2.故障信号特征分析及去噪
对于模拟电路故障诊断，首先需要确定待测电路的故障特征。根据实验测得的数据，我们对电压信号和电流信号的特征进行了分析。在这一分析中，我们发现存在很多的时间噪声和频率干扰，这些因素会对故障信号的诊断造成干扰。
因此，我们采用EWT方法对信号进行去噪处理，首先以小波频带为比例，将故障信号逐步分解，得到不同的尺度和频带子信号。之后，通过极大极小值点的检测，得到信号在各频段中的特征点。这样，就能够将故障信号的主特征提取出来，并减少噪声的影响。
3.改进的EWT方法在电路故障诊断中的应用
在此基础上，我们进一步提出一种改进的EWT方法，应用于电路故障诊断中。我们在EWT分析的基础上，加入了模糊聚类算法，对每一个子带中的极值点进行聚类。在聚类的过程中，我们采用距离指标作为基准，筛选出具有代表性的异常点，从而实现对电路故障的定位和诊断。
实验结果表明，基于改进EWT的模拟电路故障诊断方法，不仅能够有效地去除信号中的噪声，还能够准确地检测和定位电路中的故障点。相比于传统的测试点和测试信号设计，该方法不需要较大的测试资源和测试时间，而且适用于对于电路结构和信息不了解的普通用户。
结论
综上所述，本文在EWT方法的基础上，提出了一种改进的模拟电路故障诊断方法。该方法能够有效地去噪和提取信号特征，通过模糊聚类算法对电路中的故障点进行定位和诊断。该方法对于提高电路生产效率和设备的可靠性具有积极的促进作用。未来的研究方向可往有关电路故障自动定位和故障机理深入研究等方向上进行拓展。