非线性模拟电路软故障诊断方法

针对非线性模拟电路故障诊断中软故障诊断的难题,提出了Volterra级数结合隐马尔科夫模型(HMM)进行故障诊断的方法。首先利用梯度搜索算法求解Volterra级数并提取出故障特征,然后利用提取出来的故障特征构造出观察变量对隐马尔科夫模型进行训练,最后用训练好的隐马尔科夫模型完成故障诊断。实验结果表明,该方法能有效提取故障特征,提高故障诊断效果。

非对称分布差错模型下特征分析器混叠概率研究

本文讨论了使用非对称分布差错模型准确计算特征分析器混叠概率的一种新颖的方法,通过对混叠过程的分析,构造了由两个相同的特征分析器组成的一个虚拟特征分析器,其中一个特征分析器被参考电路的输出序列驱动,另一个被有故障的被测电路的输出序列驱动,根据所得到虚拟特征分析器对应的马尔可夫链的状态概率分布,就可以准确计算对于任意测试输入序列长度的特征分析器的混叠概率。研究了线性和非线性特征分析器的混叠概率的动态特性。分析了故障激活概率对混叠概率的重要影响。与独立分布差错模型相比,非对称分布差错模型在混叠概率的建模、准确计算和分析中能提供更全面的信息。最后,给出了应用实例,验证了文中方法的可行性和有效性。