點對主分量分析算法的模擬電路故障診斷研究

陳博文，李志華，黃穎（河海大學 能源與電氣學院，江蘇 南京211100）

點對主分量分析算法的模擬電路故障診斷研究

陳博文，李志華，黃穎
（河海大學 能源與電氣學院，江蘇 南京211100）

針對利用領域覆蓋算法（Neighborhood Covering Algorithm，NCA）解決模擬電路故障診斷過程中出現的故障診斷率不高的問題，文章采用一種改進的領域覆蓋算法稱之為點對主分量分析算法（Double Points Principal Component Analysis Algorithm，DPCAA）進行模擬電路故障診斷，首先通過對待診斷的模擬電路的可測點采用幅頻特性技術進行故障特征提取，然后構建點對主分量分析算法的三層神經網絡進行模擬電路故障診斷。為了驗證該方法的可行性，本文最后對某一個帶通濾波電路進行模擬電路故障診斷，對該電路的故障診斷率提高了2.22個百分點。

模擬電路；故障診斷；覆蓋算法；點對主分量分析算法

雷達是一個應用廣泛的復雜系統，一旦雷達系統出現故障，可能出現難以預料的后果，造成巨大的損失，因此對雷達故障的定位和快速排除就顯得非常重要。研究表明，在電路故障中模擬電路部分比較容易發生故障，所以模擬故障診斷技術是當前課題研究的重點，也是確保復雜的電路系統正常運轉的關鍵技術。傳統模擬電路故障診斷方法基本都是采用模擬電路診斷方程或者是精確的數學模型，這樣會出現計算復雜的情況，并且模擬電路的元器件很多都有離散性與非線性的特點，這樣就很難處理由于該電路模型的復雜導致的數據量大的問題，所以傳統的模擬電路故障診斷方法已經很難適用?！?br>