基于多元信息智能融合的模拟电路在线故障诊断研究

模拟电路的故障诊断由于其诊断问题极其复杂，国际上至今尚未出现实用的有效诊断方法及其软件。信息融合技术的应用为解决模拟电路诊断中的诸多难题提供了可能，但这项研究还处于起步阶段。为此，本项目以模拟电路的在线故障诊断为研究对象，借鉴信息融合的思想与方法，充分利用多元信息的冗余性与互补性，构建基于多层融合模式的智能诊断功能模型。有机集成并创造性地应用神经网络的分类能力、小波分析的特征抽取能力、粗糙集理论的数据分析与约简能力、遗传算法的全局搜索能力、证据理论与模糊积分理论的多证据合成能力等，提出对非线性电路、软故障与多故障诊断均有效的模拟电路在线故障诊断方法，以突破电路性质、拓扑结构及故障种类等对电路的可诊断性与诊断方法的适用性的限制，削减元件容差对诊断准确性的影响，并在模拟电路诊断的样本集构建方法及不相容信息的处理上取得原创性的理论成果。