[发明专利]基于改进遗传算法的模拟电路多故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于改进遗传算法的模拟电路多故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取模拟电路在M个测点t_m处的传输函数，m＝1,2,…,M；

S2：当模拟电路出现故障时，在K个不同频率激励信号下测量得到M个测点t_m处的输出电压分别表示输出电压的实部和虚部，j为虚数单位，k＝1,2,…,K，构成故障输出电压向量

S3：以X＝{x₁,x₂,…,x_N}作为遗传算法中的个体，其中x_n表示第n个元件的参数值，n＝1,2,…,N；随机初始化G个个体构成初始种群P，每个个体中中随机选择h个元件的参数值在故障范围内随机取值，h≤H，H表示模拟电路中最多同时发生故障的元件数量，其余元件参数值在容差范围内随机取值；

S4：判断是否达到遗传算法的迭代结束条件，如果是，进入步骤S10，否则进入步骤S5；

S5：对种群P中的个体进行交叉操作，得到种群P′，交叉操作的具体方法如下：

将种群P中需要进行交叉的两个个体分别记为p_i和p_j，个体中故障元件数量分别记为λ_i和λ_j；

当λ_i+λ_j＜H，任意选择交叉位置；

当λ_i+λ_j＝H且λ_i×λ_j＝0，在包含故障元件的个体中任意选择一个故障元件作为交叉位置；

当λ_i+λ_j＝H且λ_i×λ_j≠0，统计得到个体p_i和p_j中参数值超过容差范围的故障元件集合φ，记元件集合φ中的元件数量为|φ|，如果|φ|＜H，任意选择交叉位置，如果|φ|＝H，任意选择故障元件集合φ中的一个故障元件作为交叉位置；

当H＜λ_i+λ_j≤2H，统计得到个体p_i和p_j中参数值超过容差范围的故障元件集合φ，记元件集合φ中的元件数量为|φ|，如果|φ|＜λ_i+λ_j，则说明两个个体的故障元件存在相同元件，在相同故障元件中任意选择一个作为交叉位置，否则任意选择故障元件集合φ中的一个故障元件作为交叉位置；在交叉完毕后，如果得到的两个个体中有个体中的故障元件数量λ′大于H，则将任意λ′-H个故障元件的参数值重置为其容差范围内的随机值；

S6：对种群P′中的个体进行变异操作，得到种群Q，如果变异得到的个体中的故障元件数量λ′大于H，则将任意λ′-H个故障元件的参数值重置为其容差范围内的随机值；

S7：将种群P和种群Q进行合并，构成种群S；

S8：将种群S中的每个个体分别代入模拟电路的传输函数，得到K个不同频率激励信号下在M个测点t_m处的输出电压分别表示输出电压的实部和虚部，g＝1,2,…,2G，构成输出电压向量然后采用以下公式计算第g个个体输出电压向量U^g与当前模拟电路的故障输出电压向量之间的欧式距离D_g，计算公式如下：

S9：根据欧式距离D_g从种群S中优选G个个体作为下一代种群P，返回步骤S4；

S10：从当前种群中选择欧式距离最小的个体，该个体中参数值位于故障范围内的元件即为故障诊断结果。

2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的模拟电路多故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中输出电压为在对应频率下多次测量测点t_m输出电压后进行平均得到的平均输出电压。