復(fù)雜電子系統(tǒng)綜合診斷與故障預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、由于傳統(tǒng)的“計(jì)劃維修”和“事后維修”存在著很多缺陷,已經(jīng)很難滿足設(shè)備維修保障的需求。因此,故障預(yù)測(cè)與健康管理(Prognostic and Health Management, PHM)技術(shù)誕生了。正因?yàn)镻HM技術(shù)表現(xiàn)出的各種優(yōu)勢(shì),成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)?；谏鲜鲈?論文的主要研究工作有:
　　1.電子系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)與健康管理策略的研究。首先啟動(dòng)故障預(yù)測(cè)框架,對(duì)監(jiān)測(cè)的信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè),如果預(yù)測(cè)信號(hào)超過(guò)信號(hào)故障容限,則首先啟動(dòng)針對(duì)模塊級(jí)故障

2、診斷的多信號(hào)模型診斷推理,若速度優(yōu)先,可選擇實(shí)時(shí)診斷推理方法;若精度優(yōu)先,可選擇基于拉格朗日松弛診斷方法,以確定潛在的故障模塊。然后則啟動(dòng)針對(duì)元件級(jí)故障診斷的基于最小二乘支持支持向量機(jī)診斷方法,確定具體的故障元件,對(duì)故障模塊或元件進(jìn)行修復(fù)、替換與重新測(cè)試。
　　2.基于粒子濾波模擬電路故障預(yù)測(cè)方法的研究。論文主要以模擬電路為主要研究對(duì)象,提出了模擬電路故障預(yù)測(cè)框架。首先輸入測(cè)試激勵(lì)信號(hào);然后進(jìn)行特征提取,特征提取是被測(cè)電路故障預(yù)測(cè)

3、的關(guān)鍵部分,特征選取的好壞直接影響到是否能夠反映出被測(cè)電路壽命退化的趨勢(shì)。在特征提取之后,往往需要對(duì)提取的特征進(jìn)行一定的處理,即需要將提取的特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理以反映出電路性能退化的趨勢(shì),稱之為故障指示器。最后,根據(jù)設(shè)定好的失效閾值,采用粒子濾波預(yù)測(cè)算法就可以預(yù)測(cè)被測(cè)電路的剩余使用壽命,為整個(gè)電子系統(tǒng)的使用壽命提供了有效的參考標(biāo)準(zhǔn)。
　　3.基于多信號(hào)模型多故障診斷方法的研究。復(fù)雜電子系統(tǒng)故障模式多,而且易發(fā)生多故障,而系統(tǒng)級(jí)多故障診

4、斷問(wèn)題一直以來(lái)是個(gè)比較困難的問(wèn)題。本論文對(duì)基于多信號(hào)模型的系統(tǒng)級(jí)多故障診斷方法進(jìn)行了深入研究,對(duì)比了實(shí)時(shí)診斷與基于拉格朗日松弛兩種故障診斷方法的性能,實(shí)驗(yàn)表明多信號(hào)模型非常適合于復(fù)雜電子系統(tǒng)系統(tǒng)級(jí)故障診斷定位。另外,針對(duì)多信號(hào)模型測(cè)試不可靠問(wèn)題,提出了一種快捷簡(jiǎn)單的不可靠測(cè)試預(yù)警算法。
　　4.基于多特征模擬電路故障診斷方法的研究。對(duì)于支持向量機(jī)這類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診斷方法,重點(diǎn)是特征提取,即針對(duì)不同故障類型,設(shè)計(jì)最好的特征向量,以取