基于模糊免疫算法的電路故障診斷研究

王榮海

(綿陽職業技術學院，四川綿陽，621000)

1 電路測試生成、特征獲取與故障診斷方法機理概述

1.1 電路測試生成

電路故障診斷功能性測試主要針對被測試系統生成的測試向量，從而檢驗功能測試標準的準確性。功能性測試把整個系統看作黑盒，并僅關注其輸入與輸出而無需了解其內部工作機制，依據輸出端口響應判別功能指標和系統存在的障礙點。功能性測試不適合超級規模混成的電路系統，所產生的測試數據往往超過裝備的接收能力。

1.2 電路故障診斷特征獲取方法

電路尤其是大規模集成電路中的故障數據多為非線性并帶有很強的噪聲干擾。常用的特征獲取[1]方法將現有的特征向量與障礙數據相對應，并將現有數據特征往高維域映射，并在高維域中選取最具重要的障礙數據，去除無用數據點。

1.2.1 主成分方法下的特征獲取策略

主成分方法是一類有效的多維信息獲取方法，即把幾個相關參量轉換為無關聯并各自獨立的主成分參量，并利用線性組合保存初始數據。主成分方法可利用降維方法削減特征維數，再根據線性關聯算法完成數據轉換，從而實現簡約數據各自獨立的目標，削減障礙分類操作量，提升障礙識別幾率。

1.2.2 獨立特征獲取方法

獨立特征獲取方法即把數據和噪聲分離，數據和噪聲往往在頻率上存在交叉。而獨立特征獲取方法假定初始數據為線性混合的，并利用混合數據的線性組合復原初始源數據，并完成縮放。……