斜率模型故障診斷與ARMA預(yù)測技術(shù)研究及電路驗證.pdf

1、隨著模擬電路復雜性的提高，電路故障診斷與預(yù)測的難度也在不斷的增加。研究人員致力于故障診斷與預(yù)測算法研究，取得了諸多成果，促進了算法研究的發(fā)展，但是卻一直缺乏實測數(shù)據(jù)來源和實際故障診斷系統(tǒng)來評判算法的優(yōu)劣性，所以這兩方面的研究發(fā)展也顯得緩慢。論文將在研究基于斜率模型故障字典診斷方法，以及ARMA預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，選用leapfrog電路建立故障診斷與預(yù)測系統(tǒng)，實現(xiàn)對算法的實際驗證。
　　在理論研究上，論文致力于兩種算法研究。首先，對

2、基于斜率模型故障診斷方法進行研究，探討了使用該法建立故障字典的理論基礎(chǔ)和具體步驟，對leapfrog低通濾波器電路建立了斜率故障字典，得出了最佳測試節(jié)點，減少了測試節(jié)點數(shù)；同時，對ARMA預(yù)測技術(shù)進行了深入研究，對建立 ARMA模型的關(guān)鍵技術(shù)進行了詳細闡述，對比了矩估計和極大似然估計兩種模型參數(shù)計算方法，在此基礎(chǔ)上給出使用粒子群算法（PSO）對ARMA模型的AR參數(shù)和MA參數(shù)進行優(yōu)化的思想。通過仿真和實例驗證，證明優(yōu)化后的參數(shù)更適合建立

3、ARMA模型。
　　在實踐上，搭建了模擬電路故障診斷與預(yù)測的驗證系統(tǒng)，包括被測模塊，采集模塊和數(shù)據(jù)處理模塊。針對leapfrog電路，使用Protel設(shè)計原理圖和電路板，利用Pspice和Matlab實現(xiàn)了電路仿真，并使用VC++軟件建立用戶界面，實現(xiàn)了在線故障診斷與預(yù)測。系統(tǒng)為故障診斷算法提供實測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)在線故障診斷；同時，系統(tǒng)也為預(yù)測算法研究提供數(shù)據(jù)來源，實現(xiàn)在線狀態(tài)預(yù)測。
　　實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)運行良好，基本實現(xiàn)在線