基于相关度优选特征参量的模拟电路故障预测理论与算法研究

Analog circuit is an important part of complex electrical and electronic system. The reliability of the analog circuit plays an important role in protecting the normal operation and improving the safe stability of the complex electrical and electronics system. Fault prognostics theory and the algorithm are researched on the reliability of analog circuit in the topic. 1, Performance parameters variations of each main component of the analog circuit in the degradation process are explored on the basis of the experiment and the degradation rules are profound grasped. 2, Correlation method is proposed to select the suitable features for the each main component in the analog circuit base on exploring the various feature extraction methods, and the performance data which represented the degradation degree of the component are quantified and the performance threshold is deduced when the component fault occurs. 3, The model based method particle filter algorithm and data driven method relevance vector machine algorithm are optimized respectively, and high precision and strong real-time fault prognostics algorithm based on optimized particle filter algorithm and relevance vector machine algorithm is proposed and applied to the analog circuit fault prognostics. The complete analog circuit fault prognostics framework studied in the topic can significantly improve the precision and real timing of analog circuit fault prognostics.It is with wide application prospect, and plays an important role to improve the reliability, safety and mission success, increase the efficiency of the security and reduce security costs of complex electrical and electronics system.

模拟电路是复杂电气与电子系统的重要组成部分，模拟电路的可靠性在保障复杂电气电子系统的正常运行、提高安全稳定性方面发挥了重要作用。本课题针对模拟电路的可靠性展开故障预测理论和算法的研究。1，以实验为基础，探索模拟电路各个主要元件在退化过程中性能参数的变化，揭示元件的退化规律；2，在探索各种特征参量提取方法的基础上，首次提出应用相关度的方法为模拟电路各主要元件优选合适的特征参量，并量化表示为该元件退化程度的性能数据以及推导出元件发生故障时的性能阈值；3，提出基于模型的粒子滤波算法和数据驱动的相关向量机算法优化方法，并基于优化的粒子滤波算法和相关向量机算法提出精度高和实时性强的模拟电路故障预测算法。本课题提出的模拟电路故障预测方法，可显著提高模拟电路故障预测的准确性和实时性，具有广泛应用前景，对于提高复杂电气电子系统可靠性、安全性和任务成功性，提高保障效能、降低保障费用具有重要意义。

模拟电路是复杂电气与电子系统的重要组成部分，模拟电路的可靠性在保障复杂电气电子系统的正常运行、提高安全稳定性方面发挥了重要作用。本项目深入研究了模拟电路故障预测理论和算法，取得的主要成果如下：1，以实验为基础，获得了模拟电路各个主要元件在退化过程中性能参数的变化，揭示了元件的退化规律；2，提出了多种模拟电路特征参量提取方法，首次提出了应用相关度的方法为模拟电路各主要元件优选合适的特征参量，并量化表示为该元件退化程度的性能数据以及推导出元件发生故障时的性能阈值；提出了基于概率密度的熵估计方法，从全带宽矩阵核概率密度函数和高阶核概率密度函数两个角度出发，优化了熵估计。将改进熵估计的核熵成分分析用于提取模拟电路故障信号的非线性特征时，诊断的准确率得到了提高；将信息理论学习准则函数用于局部线性嵌入算法，对含非高斯噪声的人工数据集能够消除噪声的影响，在低维空间中保留数据集的原有几何结构。基于信息理论准则的局部线性嵌入算法和多维尺度分析，直接用于故障特征提取而不需要分类器，具有高精度的诊断能力；提出了基于交叉小波变换（XWT）与矩阵分解的模拟电路故障特征提取方法；提出了利用交叉小波谱图像的几何矩特性和纹理结构信息，将Krawtchouk矩和局部二值模式（LBP）用于模拟电路故障特征提取。3，提出了基于模型的粒子滤波算法和数据驱动的相关向量机算法优化方法，在此基础上提出了精度高和实时性强的模拟电路故障预测算法。本项目提出的模拟电路故障预测方法，可显著提高模拟电路故障预测的准确性和实时性，具有广泛应用前景，对于提高复杂电气电子系统可靠性、安全性和任务成功性，提高保障效能、降低保障费用具有重要意义。.本项目创新成果发表SCI等期刊论文33篇，其中SCI 论文18篇，授权美国发明专利2项，授权中国发明专利8项，培养毕业硕士8人，毕业博士3人。圆满完成了研究任务。