基于紧密度度量的模拟电路潜在故障检测与诊断方法研究

作     者：王鹤潼 

作者单位：哈尔滨工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：俞洋

授予年度：2017年

学科分类：0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 080902[工学-电路与系统] 08[工学] 

主      题：模拟电路 测试生成 紧密度 故障诊断 

摘      要：伴随电子技术的迅猛发展,电子系统被广泛地运用到航空航天、国防军工、交通医疗等众多重要领域中,因此对电子系统的可靠性要求也逐渐提高,国内外众多学者对模拟电路的故障诊断方法进行了深入的研究。模拟电路的故障状态主要分为硬故障和软故障,现阶段对模拟电路故障诊断领域的研究主要集中在硬故障与偏差较大的软故障,对软故障中的潜在故障,这一电路的早期故障状态的研究还很少。电路处于潜在故障状态下,其性能已经开始恶化,但是由于潜在故障状态的故障特征十分不明显,结合电路容差的影响,导致待测电路的正常状态与潜在故障状态有极大的混叠。因此,传统的故障诊断与检测方法以潜在故障作为检测和诊断的对象难以取得理想的效果,潜在故障的诊断与检测成为故障诊断领域中的难题。为解决以上问题,本文以模拟电路潜在故障为对象,深入研究了模拟电路潜在故障诊断方法。首先提出了基于紧密度度量算法的测试激励生成方法,生成的测试激励应用于待测电路中,能够最大程度地激发出待测电路的故障特征,从而使处于潜在故障状态的待测电路的故障特征更加明显。然后,采用小波变换的方法对上述激励作用下待测电路的输出响应进行特征提取。对于故障检测环节,提出了两种基于支持向量的模拟电路潜在故障检测方法:分别为基于支持向量机的模拟电路潜在故障检测方法和基于支持向量数据描述的模拟电路潜在故障检测方法,并对两种方法的适用性和效果进行了对比。对于故障诊断环节,提出了两种基于机器学习的模拟电路潜在故障诊断方法:分别为基于多分类支持向量机的模拟电路潜在故障诊断方法和基于深度神经网络的模拟电路潜在故障诊断方法。为验证本文提出方法的有效性,选择ISCAS’97电路集中的典型电路:Sallen-Key滤波器电路、CTSV电路以及Leapfrog电路作为待测电路分别进行了仿真实验和硬件实验的验证,并与其他方法进行了对比,实验结果表明,本文提出的方法对模拟电路潜在故障的检测和诊断都有较好的效果。