一种集成开关电流电路故障模式测试方法

摘要

本发明公开了一种集成开关电流电路的故障模式测试方法，其步骤包括：S1：建立开关电流测试电路，并对测试电路施加激励信号；S2：定义开关电流电路故障模式；S3：采集开关电流电路的可测试节点时域响应信号；S4：预处理时域响应数据，计算信号的故障特征参数，提取信号的信息熵和峭度，计算信息熵的模糊集；S5：根据信息熵和峭度，构造神经网络分类器，获取开关电流测试电路的故障模式。本发明公开的一种集成开关电流电路的故障模式测试方法，适用于具有大量故障类别的大规模复杂集成开关电流电路的测试，且故障诊断准确率高。

主权项

一种集成开关电流电路的故障模式测试方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立开关电流测试电路，并对测试电路施加激励信号；S2：定义开关电流电路故障模式；S3：采集开关电流电路的可测试节点时域响应信号；S4：预处理时域响应数据，计算信号的故障特征参数，提取信号的信息熵和峭度，计算信息熵的模糊集；S5：根据信息熵和峭度，构造神经网络分类器，获取开关电流测试电路的故障模式，具体步骤包括：S51：构造神经网络训练样本集，分别构造该电路的软故障和硬故障样本集，包括故障模式、输入向量和输出向量，所述输入向量为信息熵和峭度，所述输出向量为“N－1”表示法的输出结果：0表示正常状态、1表示故障状态；S52：采用经典的三层BP神经网络，构造神经网络结构，其结构如下：诊断低通滤波器的软故障，所述神经网络结构的输入层神经元为熵和峭度值，神经元数目为2个；输出层神经元为电路的故障模式，神经元数目23个；隐层神经元数目选取9个；诊断低通滤波器的硬故障，所述神经网络结构的输入层神经元为熵和峭度值，神经元数目为2个；输出层神经元为电路的故障模式，神经元数目13个；隐层神经元数目选取7个。