论文部分内容阅读
电子设计和制作工艺迅猛发展，而故障检测和诊断技术却相对滞后，使得现有维修和检测能力远远跟不上复杂电子设备的需求。在电路维修诊断中，模拟电路因具有响应连续性、电路非线性、器件容差性、故障多样性等特点，使得基于模拟电路的故障诊断起步较晚且发展十分缓慢，模拟电路故障发生概率非常高且测试维修成本惊人：据统计，在现代电子设备中模拟电路占整个电路的20%，但模拟电路的故障率却占整个电路故障的80%，而在90%的数模混合信号电路中，模拟电路部分虽然仅占整个芯片面积的5%，但其测试维修成本却占整个芯片测试维修成本的95%；模拟电路的测试和诊断已经成为困扰现代电子电路测试诊断领域的瓶颈问题。因此开展模拟电路故障诊断具有深远的意义和实用价值。在模拟电路故障诊断的原始特征提取中，针对主成分分析（Principle ComponentAnalysis,PCA）和独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）的互补性特点，本文对PCA和ICA进行了适用性改进分析，给出“基于PCA和ICA的双空间特征提取算法”针对支持向量机在模拟电路故障诊断中存在的问题，本文给出“融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法”，并将“双空间特征提取算法”与“融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法”相结合，给出“基于双空间提取算法的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法”。本文的主要工作包括：1、给出本文拟采用和改进的特征提取方法和分类诊断方法，并总结提炼出“通用的模拟电路智能故障诊断流程”。通过深入分析模拟电路的故障理论，认真研究模拟电路故障诊断的两个重要环节：故障预处理（特征处理和特征选择）和分类诊断，对比分析常用模拟电路故障特征提取方法和分类诊断方法，给出本文拟采用和改进的特征提取方法和分类诊断方法，并总结提炼出“通用的模拟电路智能故障诊断流程”。2、给出适用于模拟电路故障特征提取的“双空间特征提取算法”。针对模拟电路故障诊断过程中原始特征维数较高，运算量较大的问题，对主成分分析和独立成分分析的算法性能进行了深入分析，并结合主成分分析和独立成分分析算法在模拟电路故障特征提取中的互补性特点，给出适用于模拟电路故障特征提取的“双空间特征提取算法”，并在第4章第4节和第5章对该算法进行了仿真分析和实测数据验证，结果表明该算法可以用于模拟电路故障诊断且故障识别率较高。3、给出“基于双空间提取算法的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法”，并进行了测试验证。本文认真研究了支持向量机基础理论和算法；深入分析了支持向量机基本分类算法、多分类算法、和变形算法的优势和不足，在对支持向量机用于模拟电路故障诊断进行可行性分析的基础上，给出本文拟采用和改进的“二叉树多分类算法”和“融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法”。通过将该方法与“双空间特征提取算法”相结合，进一步给出“基于双空间提取算法的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法”，并通过典型性电路测试分析验证了该方法的可行性和有效性。4、将本文方法与“XX自动综合测试诊断平台”相结合，进行程序开发和设计。通过设计开发基于本文方法的TPS(Test Program Set)程序并对WJ8615P超短波接收机进行整机到单元电路、单元电路到功能模块、功能模块到元器件的自动测试诊断，进一步验证了本文方法的有效性和合理性。