一种基于滤波的电子电路故障特征生成方法与流程

本发明涉及电子电路故障检测领域，尤其涉及一种基于滤波的电子电路故障特征生成方法。

背景技术：

1、在电子电路的使用过程中，可能由于各种原因导致电路发生故障。传统的电路故障检测方法主要依赖于人工检测和维修，这种方法既效率低下，也容易出错。近年来，虽然出现了一些基于信号处理技术的电路故障检测方法，但这些方法通常只能检测特定类型的电路故障。

2、传统的电路故障诊断方法主要基于线性和非线性模型，但是对于复杂的电子电路，这些方法往往无法有效的提取电路故障的特征信息，从而影响了故障诊断的准确性。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于滤波的电子电路故障特征生成方法。目的是利用电子电路输出波形的频带能量特征建立故障类型与各频带内信号能量之间的映射关系，从而识别故障特征，实现对电子电路故障的准确诊断。

2、本发明涵盖以下内容。

3、信号分解和间断点检测。

4、对电子电路故障时的输出电压波形进行采样。

5、使用特定的分解函数对信号进行间断点检测，确定信号的间断点。

6、频带信号提取。

7、对每个故障信号使用高通和低通滤波器，提取一个低频带s0和6个高频带范围s1-s6的信号。

8、通过滤波过程获得第一至第六高频信号和第六低频信号，保证结果不损失原信号。

9、能量计算。

10、计算各频带信号的总能量，构造各频带的能量特征向量t。

11、对应电路中某一故障的特征量。

12、数据特征标签化。

13、对数据特征值进行标签形成诊断样本。

14、神经网络学习。

15、将整流电路的诊断样本作为神经网络的学习样本集。

16、通过神经网络的输出，确定电路中的特定故障元件。

17、本发明具有以下优点。

18、高效诊断：通过特定的分解和滤波操作，可以快速并准确地诊断电子电路故障。

19、灵活适用：适用于不同类型的电子元器件和电路。

20、准确诊断：结合神经网络，可以实现精确的故障定位和分类。

21、无损检测：整个诊断过程不损失原信号，确保数据完整性。

22、本发明提出一种基于滤波的电子电路故障特征生成方法，该方法通过分解分析电子电路输出波形中的各个频带的信号能量特征，建立电子电路故障类型与各频带内信号能量之间的映射关系，进而有效地提取故障特征。这种方法包括了故障信号的采样，信号的分解，滤波处理，以及能量特征向量的构造。通过这一方法，可以更有效地对电子电路的故障进行神经网络训练和故障诊断。

技术特征：

1.一种用于电子电路故障检测的方法，其特征在于，该方法通过以下步骤实现：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分解函数h(x)为实函数g(x)的一阶导数，具体公式为h(x)=dg(x)/dx，并且实函数g(x)=o(1/(1+x^2))。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高通和低通滤波器通过多次滤波操作，生成1个低频信号和6个高频信号，并通过7个频带的重构信号构造表达式s=(s0,s1,s2,s3,s4,s5,s6)。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能量特征向量t由各频带总能量以及该频带信号幅值点对应的时间组成，具体形式为t=[e0(t0),e1(t1),e2(t2),e3(t3),e4(t4),e(t5),e6(t6)]。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括将整流电路的诊断样本作为神经网络的学习样本集进行故障分类。

6.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，神经网络输出神经元数量为6个，根据电子元器件的故障状况，设定相应输出oi的值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，整流电路故障包括电子元器件不导通或电子元器件开路、串接熔断器熔断，触发脉冲丢失等。

技术总结
本发明提出一种基于滤波的电子电路故障特征生成方法，该方法通过分解分析电子电路输出波形中的各个频带的信号能量特征，建立电子电路故障类型与各频带内信号能量之间的映射关系，进而有效地提取故障特征。这种方法包括了故障信号的采样，信号的分解，滤波处理，以及能量特征向量的构造。通过这一方法，可以更有效地对电子电路的故障进行神经网络训练和故障诊断。

技术研发人员：胡清波
受保护的技术使用者：武汉京品电子科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16