基于Volterra級數、小波分析與神經網絡的非線性網絡故障診斷方法的研究.pdf

1、模擬電路故障診斷的研究經過三十多年的發(fā)展，形成了一系列的診斷理論和方法，但由于模擬電路診斷問題本身的復雜性和困難，這些理論和方法存在各自的局限性和實用性不強等缺點。特別是對非線性電路的故障診斷，由于元件的非線性，不存在一種普遍適用的非線性網絡模型，缺乏通用的非線性電路仿真程序，導致電路的故障特性無統(tǒng)一的分析計算方法。隨著小波理論的出現和發(fā)展，神經網絡理論和方法的日益成熟，利用小波進行故障信號的分析和處理以及用神經網絡來進行故障診斷，已成

2、為熱門的研究課題。大量的研究成果表明，它們?yōu)槟M電路的故障診斷提供了新的途徑。 本文主要研究了將Volterra泛函級數理論應用于非線性模擬電路故障響應的分析計算，以及用小波分析和神經網絡對電路故障實施診斷與識別的方法，其主要內容：研究并得出了一大類非線性動態(tài)網絡模型的Volterra級數解的離散計算遞推算式，為分析計算非線性網絡故障響應提供了簡捷的數值計算方法，便于編程仿真得到響應曲線；提出將Volterra級數與方波脈沖函數

3、變換相結合，得到了一大類非線性動態(tài)網絡混合模型的辨識方法；基于混合模型，提出了多模型預置的故障診斷方法；研究并提出了以非線性網絡模型的Volterra級數解的頻域核為特征的頻域故障字典診斷方法；給出了建立以網絡故障標志量為未知量的非線性電阻電路故障診斷方程以及采用神經網絡求解的故障定位方法；文章對具有時頻局部化特性、緊支撐和零調和性的HAAR小波的分解和重構進行了闡述，并將其用于非線性模擬電路的故障響應特征的提取，利用HAAR小波對電路