范治田

(六安職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 六安 237158)

0 引言

隨著集成電子電路設(shè)計(jì)技術(shù)的發(fā)展，電子電路的集成性和規(guī)模越來(lái)越大，然而在大型電子電路中，由于電路的元器件較多，集成度較高，導(dǎo)致電子電路的可靠性不好，容易產(chǎn)生故障，需要進(jìn)行電子電路的故障優(yōu)化預(yù)測(cè)，針對(duì)電子電路的故障點(diǎn)分布進(jìn)行故障診斷，提高電子電路的可靠性。電子電路分布節(jié)點(diǎn)的規(guī)模較大，模型中存在大量的故障點(diǎn)，為了提高電子電路運(yùn)行的穩(wěn)定性，需要進(jìn)行電子電路的電子電路故障點(diǎn)的優(yōu)化預(yù)測(cè)，結(jié)合電子電路的故障節(jié)點(diǎn)分布進(jìn)行大數(shù)據(jù)采樣，采用大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)，研究大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)方法，在提高電子電路的穩(wěn)定性和可靠性方面具有重要意義[1]。典型的電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)方法主要有能量譜特征提取方法、時(shí)頻特征分析方法等，上述方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)中存在計(jì)算開銷較大和過(guò)程可靠性不好的問(wèn)題，對(duì)此提出基于可用度模型的電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)方法，采用故障大數(shù)據(jù)融合聚類分析方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)的分布式檢測(cè)和自動(dòng)預(yù)測(cè)，提取電子電路故障點(diǎn)的相關(guān)性特征量，實(shí)現(xiàn)電子電路的故障點(diǎn)預(yù)測(cè)，最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，結(jié)果顯示該方法在提高電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)能力方面性能優(yōu)越。

1 電子電路故障點(diǎn)特征的大數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

1.1 電子電路故障點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)，需要構(gòu)建電子電路故障點(diǎn)的大數(shù)據(jù)分析模型。采用大數(shù)據(jù)采樣和自動(dòng)聚類分析方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)的自適應(yīng)診斷和預(yù)測(cè)，要先進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)大數(shù)據(jù)采集[2]，用圖G=(V,E)表示電子電路故障點(diǎn)檢測(cè)的大數(shù)據(jù)分布模型，假設(shè)電子電路故障點(diǎn)數(shù)據(jù)分布的邊向量為(u,v)∈E，在電子電路故障信息傳輸終端，采用窄帶濾波檢測(cè)方法，進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)的自適應(yīng)檢測(cè)，結(jié)合匹配濾波檢測(cè)器進(jìn)行自適應(yīng)濾波，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)大數(shù)據(jù)分布式特征重構(gòu)，采用分段線性回歸分析方法，建立電子電路故障點(diǎn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型，在大數(shù)據(jù)融合模式下，得到電子電路故障數(shù)據(jù)采樣的特征辨識(shí)模型為：

{H0:x′(t)=w(t)

(1)

式中，對(duì)電子電路故障采樣的參考變量為x'(t)，模板變量為s'(t)，采用分組檢測(cè)方法，得到參數(shù)估計(jì)值為：

x′(t)=x(t)*hw(t)

(2)

s′(t)=s(t)*hw(t)

(3)

提取電子電路故障點(diǎn)的負(fù)載信息流，采用包絡(luò)輪廓檢測(cè)方法[3]，進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)數(shù)據(jù)采樣和自適應(yīng)調(diào)制，得到調(diào)制變量輸出為：

d(t)=a0(x′(t)+s′(t))

(4)

如S0(t)=a0δ(t)，表示電子電路故障點(diǎn)分布連通圖中存在有限向量集，對(duì)電子電路故障點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)特征估計(jì)，得到輸出信號(hào)特征量為S(t)，多徑時(shí)延特征分布為：

(5)

構(gòu)建電子電路故障點(diǎn)特征分布的寬時(shí)域窗Sr(t)為：

Sr(t)=S(t)*h(t)+ns(t)

(6)

式中，ns(t)為時(shí)間軸上的頻譜噪聲，構(gòu)建電子電路故障點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)序列分布模型[4]，采用大數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)信息采集，當(dāng)滿足：

ρ=

{1,sgn(|z(k)|2-RMDMMA(k))=sgn(|z(k)|2-R)

0,sgn(|z(k)|2-RMDMMA(k))≠sgn(|z(k)|2-R)

(7)

對(duì)p(-t)進(jìn)行多普勒抑制，采用相關(guān)性頻譜特征檢測(cè)方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)異常數(shù)據(jù)采集，對(duì)采集的電子電路故障點(diǎn)信息特征量進(jìn)行匹配濾波[5]，根據(jù)濾波檢測(cè)結(jié)果，進(jìn)行故障點(diǎn)數(shù)據(jù)的特征采樣，構(gòu)建故障分布大數(shù)據(jù)集。

1.2 電子電路故障點(diǎn)信息特征分析

對(duì)采集的電子電路故障點(diǎn)信息特征量進(jìn)行匹配濾波，對(duì)提取的電子電路故障點(diǎn)統(tǒng)計(jì)信息采用模糊聚類方法進(jìn)行可用度模型構(gòu)造，得到電子電路故障點(diǎn)統(tǒng)計(jì)信息的異常特征分量的波束輸出為：

(8)

(9)

對(duì)較長(zhǎng)的電子電路故障點(diǎn)觀測(cè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分段匹配，得到匹配濾波檢測(cè)結(jié)果為：

(10)

構(gòu)建電子電路故障點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)序列分布模型，在電子電路故障點(diǎn)異常頻譜分布的t-ω平面上，得到電子電路故障點(diǎn)的預(yù)測(cè)分量為：

k=0,1,…N-1

(11)

電子電路故障點(diǎn)的關(guān)聯(lián)特征分量的線性組合為：

(12)

結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，得到電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)的頻譜帶寬為：

(13)

在上述對(duì)電子電路故障點(diǎn)特征譜分量的提取基礎(chǔ)上，對(duì)提取的電子電路故障點(diǎn)統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行融合聚類分析，根據(jù)特征分類結(jié)果進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，提高故障點(diǎn)的優(yōu)化預(yù)測(cè)和識(shí)別能力[6]。

2 電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)模型優(yōu)化

2.1 電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)的可用度分析模型

在上述建立電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)的大數(shù)據(jù)分析模型，并采用相關(guān)性頻譜特征檢測(cè)方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)異常數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上，進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出基于可用度模型的電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)方法。對(duì)提取的電子電路故障點(diǎn)統(tǒng)計(jì)信息采用模糊聚類方法進(jìn)行可用度模型構(gòu)造，結(jié)合關(guān)聯(lián)維分析方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)異常數(shù)據(jù)分析[7]，進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)，對(duì)采集的電子電路故障點(diǎn)信息特征量進(jìn)行特征匹配，得到特征匹配器的極坐標(biāo)形式有：

(14)

其中，a(t)稱為電子電路故障點(diǎn)特征分量的變量包絡(luò)，φ(t)稱為瞬時(shí)相位，采用交互式的信息調(diào)度模型進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)信息采樣，根據(jù)信息采集結(jié)果進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)的自動(dòng)預(yù)測(cè)，得到電子電路故障點(diǎn)特征分量的頻譜分離結(jié)果為：

(15)

結(jié)合參數(shù)聚合分析方法，得到電子電路故障點(diǎn)非線性統(tǒng)計(jì)分析模型表達(dá)式為：

f(WVD(n,ωj))=j-1

(16)

假設(shè)給定監(jiān)測(cè)的電子電路故障點(diǎn)時(shí)間序列量表示為：

第三步計(jì)算各指標(biāo)的平均人均率和標(biāo)準(zhǔn)差。以每組為單位，對(duì)組內(nèi)四大指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，平均人均率為四項(xiàng)指標(biāo)人均率的平均。標(biāo)準(zhǔn)差公式為：

U={U1,U2,…,UN}

(17)

2.2 電子電路故障點(diǎn)特征聚類和預(yù)測(cè)輸出

采用故障大數(shù)據(jù)融合聚類分析方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)的分布式檢測(cè)和自動(dòng)預(yù)測(cè)，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行波束聚焦處理[9]，采用大數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)的自適應(yīng)預(yù)測(cè)，統(tǒng)計(jì)分析模型用時(shí)間序列描述為：

r(t)=r′(t)*p(t)

=S(t)*p(-t)*δ(t)*p(t)+n(t)

=S(t)*δ(t)+n(t)

(18)

式中δ(t)為行電子電路故障點(diǎn)的分布的頻譜分量ni(t)=n1i(t)*p(t)的近似值。采用大數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息建模，得到故障預(yù)測(cè)的輸出回歸分析分量為：

(19)

建立故障預(yù)測(cè)的可用度模型，得到電子電路故障點(diǎn)需求信息的離散特征分量為si=(xi，xi+r,…,xi+(m-1)r)T，上式為一組短時(shí)離散信息分布集，電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)的特征分解為正變量和負(fù)變量分別為：

(20)

采用子空間重構(gòu)方法，得到電子電路故障點(diǎn)自動(dòng)預(yù)測(cè)的概率密度函數(shù)表達(dá)為：

(21)

Θ=[α,u,∑]

(22)

G(U|μk,∑k)=(2π)-d/2|∑k|-1/2

(23)

其中，G(U|μk,∑k)為樣本回歸分析值，故障預(yù)測(cè)的頻譜窗函數(shù)為：

(24)

(25)

式中ni(t)為窗函數(shù)干擾項(xiàng)：ni(t)=n1i*p(t)，綜上分析，提取電子電路故障點(diǎn)的相關(guān)性特征量，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘法實(shí)現(xiàn)電子電路故障點(diǎn)的可用度模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化預(yù)測(cè)[10]。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

圖1 電子電路故障點(diǎn)特征采樣

為了測(cè)試本方法在實(shí)現(xiàn)電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)方面的性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)采用Matlab 7 仿真設(shè)計(jì)，對(duì)電子電路故障點(diǎn)的特征采樣的頻譜帶寬為26Kbps，耦合干擾分量為-10dB，相關(guān)性頻譜特征檢測(cè)初始采樣閾值為σ0=0.2，對(duì)電子電路故障點(diǎn)數(shù)據(jù)的采樣時(shí)間間隔為β=5，電子電路故障點(diǎn)的數(shù)據(jù)樣本測(cè)試集為12000，訓(xùn)練集為200，匹配濾波檢測(cè)的終止采樣頻率為100KHz，根據(jù)上述仿真環(huán)境和設(shè)定，進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)仿真，得到電子電路故障點(diǎn)大數(shù)據(jù)采樣結(jié)果如圖1所示。

以圖1的電子電路故障點(diǎn)特征采樣結(jié)果為研究對(duì)象，進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)，提取電子電路故障點(diǎn)的相關(guān)性特征量，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘法實(shí)現(xiàn)故障點(diǎn)定位，得到預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2所示。

圖2 電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果

分析圖2得知，采用該方法能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)電子電路故障點(diǎn)的優(yōu)化預(yù)測(cè)，對(duì)故障點(diǎn)的特征聚類性較好，頻譜特征的分辨能力較強(qiáng)。測(cè)試不同方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)的精度，得到結(jié)果見表1，分析表1得知，該方法進(jìn)行電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)的精度較高。

表1 預(yù)測(cè)精度對(duì)比

4 結(jié)語(yǔ)

為提高電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)能力，結(jié)合電子電路的故障節(jié)點(diǎn)分布進(jìn)行大數(shù)據(jù)采樣，采用大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，提出基于可用度模型的電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)方法。采用自適應(yīng)模糊聚類分析方法，得到電子電路故障數(shù)據(jù)的模糊聚類中心，對(duì)較長(zhǎng)的電子電路故障點(diǎn)觀測(cè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分段匹配，并采用相關(guān)性頻譜特征檢測(cè)方法對(duì)電子電路故障點(diǎn)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式檢測(cè)和自動(dòng)預(yù)測(cè)，從而在可用度模型中實(shí)現(xiàn)電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)。研究顯示，采用該方法進(jìn)行取電子電路故障點(diǎn)預(yù)測(cè)的精度較高，可提高故障診斷能力。