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公开(公告)号：CN112464551B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011033126.0
申请日：2020-09-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/367 , G06N3/126 , G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于非支配的模拟电路故障参数范围确定方法，将元件参数向量作为遗传算法种群的个体，在生成初始种群的时候，故障元件的参数值在预设的故障取值范围中取值，其余元件在容差范围内取值，遗传算法迭代过程中，在个体优选时根据帕累托最优的思想进行个体优选，并周期性地精细化故障元件参数的取值范围，在迭代完成后根据最后一代种群提取出故障元件参数的范围。本发明采用帕累托非支配思想，实现对于故障元件参数范围的精确确定。
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公开(公告)号：CN113111618B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110254180.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/367 , G01R31/316 , G06F17/14 , G06F17/18 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的经验小波变换的模拟电路故障诊断方法，先利用蒙特卡罗统计方法对模拟电路进行仿真分析，获取各种故障状态下模拟电路输出端的电压信号，再利用改进的经验小波变换方法对电压信号进行自适应分解，得到电压信号的各个模态分量，然后利用排列熵算法计算出各种故障状态下电压信号的排列熵值，作为表征对应故障状态下的特征向量，并用这些特征向量训练最小二乘支持向量机，最后通过训练好的最小二乘支持向量机诊断模拟电路未知的故障状态。
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公开(公告)号：CN113051862B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110417811.1
申请日：2021-04-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的数模混合电路测试向量集优选方法，对数模混合电路进行仿真，得到预设测点在不同测试向量下的正常输出电压和故障输出电压，构建数模混合电路的增量矩阵，将测试向量选择向量作为遗传算法种群的个体，在个体进化过程中，根据个体中所选择测试向量从增量矩阵中抽取对应列向量构成增量子矩阵，据此计算得到个体适应度、故障检测率和故障隔离率，根据这三个指标进行个体优选，在最后一代种群中选择最优个体，其所选中的测试向量即构成优选的测试向量集。本发明可以对数模混合电路进行单故障检测的测试向量进行优选，提高故障诊断精度和效率。
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公开(公告)号：CN111950221B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010684995.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/27 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的模拟电路故障参数范围确定方法，将元件参数向量作为遗传算法种群的个体，在生成初始种群的时候，将设置的故障元件参数初始范围划分为K个子区间，在每个子区间中生成D个个体，在遗传算法迭代过程中定期对故障元件参数范围进行精细化，在迭代完成后根据最后一代种群提取出故障元件参数的范围。本发明通过遗传算法和精细化故障元件参数范围实现对于故障元件参数范围的精确确定。
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公开(公告)号：CN110399968B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201910555024.6
申请日：2019-06-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于效用函数的系统级测试性设计多目标优化方法，首先确定影响因素和优化目标函数，然后设置权重向量，使用权重向量对一个多目标优化问题分解为N个子问题，使用子问题的G个邻居，通过交叉、变异产生新的子代个体，利用适应度差值选择改善效果最好的种群中的个体进行更新，在终代种群中删除被支配解，即得到影响因素向量的帕累托最优解集。采用本发明，可以在保证得到影响因素向量的帕累托最优解集的同时，提高收敛效果和以及影响因素向量的帕累托最优解的均匀性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113391938A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110654918.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合策略的快速序惯故障诊断方法，先构建待测系统的故障测试模型，然后基于故障测试模型，通过样本模拟获得预测函数及切换比较矩阵，从而得到待测系统内部故障状态与系统中测点输出的关系，最后根据当前节点的规模选择使用由上而下或由下而上算法完成待测系统的实时故障诊断。
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公开(公告)号：CN112485651B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202011375854.X
申请日：2020-11-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于切比雪夫的模拟电路故障参数范围确定方法，将元件参数向量作为遗传算法种群的个体，在生成初始种群的时候，故障元件的参数值在预设的故障取值范围中取值，其余元件在容差范围内取值，遗传算法迭代过程中，基于切比雪夫函数值进行个体优选，采用两次遗传算法分别在迭代完成后最后一代种群提取出故障元件参数的上限和上限。本发明结合遗传算法和切比雪夫函数，实现对于故障元件参数范围的精确确定。
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公开(公告)号：CN113128145A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110304179.X
申请日：2021-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/3323
Abstract: 本发明公开了同步整流Buck电路小信号建模方法，对建立的大信号等效电路进行线性化，结合数学模型建立小信号模型，从而得到了考虑PWM影响的Buck电路的控制‑输出的小信号模型。在此基础上考虑数字控制环路的控制延迟tcntrl和调制延迟tDPWM，进一步公开了Buck电路的z域小信号模型。本发明对等效电路进行线性化，并结合数学模型对其进行小信号特性进行讨论，能得到考虑PWM影响的Buck电路的控制‑输出的小信号模型。本发明在考虑数字控制环路的控制延迟tcntrl和调制延迟tDPWM的基础上，可以从等效电路得到Buck电路的z域小信号模型。从而为PWM调制方式的数字控制方式同步整流Buck电路的控制和稳定性分析等相关研究工作提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN113111618A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110254180.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/367 , G01R31/316 , G06F17/14 , G06F17/18 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的经验小波变换的模拟电路故障诊断方法，先利用蒙特卡罗统计方法对模拟电路进行仿真分析，获取各种故障状态下模拟电路输出端的电压信号，再利用改进的经验小波变换方法对电压信号进行自适应分解，得到电压信号的各个模态分量，然后利用排列熵算法计算出各种故障状态下电压信号的排列熵值，作为表征对应故障状态下的特征向量，并用这些特征向量训练最小二乘支持向量机，最后通过训练好的最小二乘支持向量机诊断模拟电路未知的故障状态。
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公开(公告)号：CN113051862A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110417811.1
申请日：2021-04-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的数模混合电路测试向量集优选方法，对数模混合电路进行仿真，得到预设测点在不同测试向量下的正常输出电压和故障输出电压，构建数模混合电路的增量矩阵，将测试向量选择向量作为遗传算法种群的个体，在个体进化过程中，根据个体中所选择测试向量从增量矩阵中抽取对应列向量构成增量子矩阵，据此计算得到个体适应度、故障检测率和故障隔离率，根据这三个指标进行个体优选，在最后一代种群中选择最优个体，其所选中的测试向量即构成优选的测试向量集。本发明可以对数模混合电路进行单故障检测的测试向量进行优选，提高故障诊断精度和效率。
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