故障诊断 | 电子创新网

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键，而模拟电路由于故障模型复杂、元件参数的容差、非线性、噪声以及大规模集成化等现象使电路故障信息表现为多特征、高噪声、非线性的数据集，且受到特征信号观测手段、征兆提取方法、状态识别技术、诊断知识完备程度以及诊断经济性的制约，使模拟电路的故障诊断技术滞后于数字电路故障诊断技术而面临巨大的挑战。模拟电路故障诊断本质上等价于模式识别问题，因此研究如何把电路状态的原始特征从高维特征空间压缩到低维特征空间，并提取有效故障特征以提高故障诊断率就成了一个重要的课题。本文将简要介绍部分模拟电路故障诊断中使用的特征提取方法的原理步骤及其优缺点，为进一步的研究打下基础。

<strong>基于统计理论的特征提取 </strong>

传统的基于统计理论的特征提取方法是考虑测点数据的一阶矩和二阶矩，根据这些测点数据的重要统计特征来降低特征空间维数达到有效特征提取的目的，其中包括基于可分离性准则、K-L变换、主元分析等特征提取方法。