【摘 要】
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模拟电路随着工作时长的增加,其电路元件的健康状态也在不断下降。及时对早期故障状态的元件进行参数估计,可以准确评估设备的健康状态,为故障预测与健康管理提供参考。目前,模拟电路故障诊断大多都是故障检测和定位,很少涉及故障参数估计。基于被测电路的传递函数和实测的故障响应,可以反推出可能的故障参数。由于模拟元件存在容差,理论上有很多参数组合可以产生相同的故障响应。因此可能的故障参数是一个区间而不是故障定位
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模拟电路随着工作时长的增加,其电路元件的健康状态也在不断下降。及时对早期故障状态的元件进行参数估计,可以准确评估设备的健康状态,为故障预测与健康管理提供参考。目前,模拟电路故障诊断大多都是故障检测和定位,很少涉及故障参数估计。基于被测电路的传递函数和实测的故障响应,可以反推出可能的故障参数。由于模拟元件存在容差,理论上有很多参数组合可以产生相同的故障响应。因此可能的故障参数是一个区间而不是故障定位中的单个特定值。综上,本文以故障参数区间估计问题为研究对象,使用基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）展开研究。具体工作如下:（1）将研究对象转化为多目标优化问题。首先通过电路分析将研究问题转化为等式约束优化问题,优化目标是上下限,等式约束为模拟响应等于测量的故障响应。通常,等式约束使用预定义正容差值转为不等式约束,但值选取困难太大会降低精度太小可能陷入局部最优。因此,本文将等式约束转化为一个优化目标,构建成多目标优化问题并提出了相应的解决方案。（2）研究参考点的设置方法。针对研究问题的特殊性,先分析了参考点的设置方法,然后推导出对数分布参考点（Logarithmic Distribution Reference Points,LDRP）。与线性坐标相比对数坐标覆盖范围更广,更关注可行域。使用LDRP在处理等式约束时无需预设,为解决等式约束优化问题提供了一个行之有效的新思路。（3）提出了基于对数分布参考点的分解多目标进化算法（MOEA/D based on LDRP,MOEA/D-LDRP）。通过将LDRP整合到MOEA/D中,并推导出自适应归一化方法和基于参考点指导的环境选择,准确且高效地实现了故障参数区间估计。最后,实验结果表明本文提出的算法比现存算法精度更高、速度更快。（4）使用匹配研究问题的进化算子进一步改进算法。在处理复杂电路时,为了提高算法的精度和速度。先使用教师监督学习策略来改进正余弦算子,再将其替换遗传算子,提出了基于改进正余弦算子的分解多目标进化算法（MOEA/D based on modified SCA,MOEA/D-m SCA）。最后检验了算法性能,并与前文算法进行对比证明了改进方法的可行性和正确性。同时搭建Simulink和Pspice联合仿真模型实现了非线性模拟电路的故障参数区间估计,验证了提出算法的普适性。
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