基于红外热像采集的BPSO-WD-ESN电路板故障预测

针对电路板集成度高、故障规律波动无序、伪周期性等难以准确预测的问题,借助红外热成像仪应用于电路板故障诊断中,提出了一种基于Bootstrap采样技术的粒子群优化(BPSO)小波回声状态网络(WD-ESN)模型,运用红外热像故障分析模式,对功能电路板进行动态分析,获取相关模块的热成像变化数据。利用WD解析出表征不同元器件变化区间,根据不同热量变化规律,建立相应的储备池网络预测模型,采用Bootstrap粒子群算法对WD-ESN网络的组合权值矩阵进行优化。分别采用三种不同算法和经过BPSO优化后的WD-ESN模型对某型航电产品功能电路温度图谱进行分析,仿真结果表明,经过PSO优化后的WD-ESN模型能够更加准确预测温度变化趋势(误差低于15%),满足了高速、实时、准确的红外温度预测的要求。