基于ofrf建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，包括以下各步骤：A.采用多频正弦信号u(t)激励待测非线性模拟电路，采集非线性模拟电路的输出数据样本y(t)；B.根据输出频域响应函数OFRF理论，以多频正弦信号u(t)与输出数据样本y(t)之间的联系建立非线性系统的OFRF数学模型，非线性模拟电路输出和元件参数之间的关系；C.采用蚁群算法进化出非线性模拟电路的元件参数值，并与正常元件参数值比较，辨识出故障元件的参数值。该方法将多频正弦信号作为非线性模拟电路的测试激励，采用OFRF系统模型，可以提高非线性模拟电路中故障元件的参数值辨识的效率和精度。
【专利说明】基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法

【技术领域】
[0001] 本发明设及一种非线性模拟电路故障元件参数辨识方法，尤其是一种基于频域响 应函数建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法。

【背景技术】
[0002] 随着电子设备的复杂性和功能性越来越强大，在复杂电子设备设计和测试中，可 靠性研究占极其重要的地位。模拟电路是电子设备中不可或缺的重要部分。至今为止，线 性模拟电路的故障诊断技术比较成熟，其中故障字典法和智能诊断算法是研究的热点，但 由于非线性电路很难获得精确的电路模型，故障元件的定位和参数识别仍然很难解决，非 线性模拟电路诊断一直是研究的难点。
[0003] 参数识别法是通过获取足够的故障信息，根据网络已知的拓扑关系、输入及输出， 估计或求解出网络中每个元件的参数（或参数偏离标称值的偏差），最后依照每个参数的 容差范围来确定网络中的故障元件。该方法需要求解处故障元件的参数值，因此可W判断 故障的损坏程度，对电路的诊断比较全面，但对于大规模电路或非线性电路来说，网络方程 很难写出。
[0004] 故障参数识别法可分为多频诊断法和伴随电路法。多频诊断法是通过改变测试频 率，增加故障方程数，确定元件值。伴随网络方法能够有效的求得各灵敏度值。参数识别法 中通常需要求解多元非线性方程组，主要方法有牛顿迭代法、区间法等。然而前者方法存在 收敛效果差，后者方法存在计算量大的弱点。近几年参数辨识法有了新的进展，如神经网络 建模法、Volterra级数建模方法等，目前，参数识别方法中所需测点较多、求解非线性方程 组效率低等问题仍然没有得到彻底的解决。


【发明内容】

[0005] 本发明的目的为解决非线性模拟电路中故障元件参数辨识的难题，采用频域响应 函数（0FR巧理论并结合蚁群算法，提出一种新的非线性模拟电路故障参数辨识方法。
[0006] 相比现有技术而言，采用如下技术方案：
[0007] 基于0FRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，包括W下各步骤：
[000引 A.采用多频正弦信号u(t)激励待测非线性模拟电路；
[0009] B.根据输出频域响应函数理论，建立系统模型得到激励与输出之间的联系：
[0010] Y(j ?) = 1]5 X 巫（j ?)T (1)
[0011] 1]^为非线性项参数的集合，r = ，@为压缩向量和，11。（ ?）= CEOU j ?。. . .，j ?n) ) X 40 W。. . .，j ?n)，其中 CE (Hn(j ?。. . .，j ?n))为非线性模拟电路的非 线性参数，4(j ?1，...，j ?。）为特征频率响应函数；巫（j?)为函数的集合：
[0012] ? (j W) = 42〇 W)，. . .，&n(j W)}，&n(j W)的定义为：
[001 引

【权利要求】
1. 基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，其特征在于，包括以下各步 骤： A. 采用多频正弦信号u(t)激励待测非线性模拟电路，采集非线性模拟电路的输出数 据样本y(t); B. 根据输出频域响应函数OFRF理论，以多频正弦信号u(t)与输出数据样本y(t)之间 的联系建立非线性系统的OFRF数学模型，得到非线性模拟电路输出和元件参数之间的关 系； C. 采用蚁群算法进化出非线性模拟电路的元件参数值，并与正常元件参数值比较，辨 识出故障元件的参数值。
2. 根据权利要求1所述的基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，其特征 在于，步骤A中所述多频正弦信号表示为： u(t) =Asin(2JTf:t)+Asin(2nf2t) +. . .+Asin(2nfnt) (I) 其中，A为初始幅值，f\，f2,. . .，4为n个不同的频率分量。
3. 根据权利要求2所述的基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，其特征 在于，所述n个不同的频率分量通过扫频法得到，为扫频曲线中的拐点频率。
4. 根据权利要求1所述的基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，其特征 在于，步骤B中所述非线性系统的OFRF数学模型为： Y(j?) =itX? (j?)T (2)
(Hn(j?i，? --，j?n))Xfn(j? ? --，j?n)，其中CE(Hn(j?i，? --，j?n))为非线性模拟电路 的非线性参数，fn(jW1,. ..，j?n)为特征频率响应函数；①（j?)为函数的集合： ①（j? ) = {伞i(j? )，伞 2(j? )，? ? ?，伞nUW ) }，伞nUW )的定义为：
其中，U(jOi)为激励u(t)的傅里叶形式；Y(j?)为输出y(t)的傅里叶形式； 得到的非线性模拟电路输出和元件参数之间的关系为： Y(j〇) = !])X①（j?)T=Fyfe1,a2, --?，am) (4) 其中，&1，a2, . . .，B111为非线性模拟电路的元件参数值。
5. 根据权利要求4所述的基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，其特征 在于，步骤C中所述蚁群算法的步骤为： Cl. 1将&1，a2, . . .，am作为蚁群算法中的城市节点，进化城市之间的最短路径； Cl. 2判断蚁群算法是否寻找到最短路径，是则退出蚁群算法，得到进化出的元件参数 值；否则继续进行进化。
6. 根据权利要求5所述的基于OFRF建模的非线性模拟电路故障参数辨识方法，其特征 在于，蚁群进化按照以下算法规则建立： 将每一个需要进化的元件参数值^a2, ...，am作为蚁群算法中的一个城市，每只蚂蚁 从任意的一个城市出发，以一定的概率选择下一个城市，在t时刻蚂蚁k从城市i移动到城 市j的概率计算公式：
其中，Tu为信息素；iVf是禁忌表，表示未被访问的城市集合；a为启发因子；0为探 索因子；nij是两个城市之间距离的倒数，为权重因子；每次进化之后，更新每条通路上的 信息素余量，为蚂蚁选择新的通路提供判断信息。
【文档编号】G01R31/316GK104502834SQ201410844746
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年12月30日 优先权日:2014年12月30日
【发明者】罗慧, 蹇兴亮, 郭海燕 申请人:南京农业大学