谢永成，程延伟，2，吕 强，李光升

（1.装甲兵工程学院 控制工程系，北京100072；2.装甲兵技术学院 控制工程系，吉林 长春130117）

0 引 言

电子设备的维修是武器装备保障工作中的一个重要环节，高效、快速地诊断出故障所在是武器装备维修的关键。一般电子设备的故障诊断可分为数字电路和模拟电路的故障诊断。数字电路的故障诊断技术已经日趋成熟，但对于模拟电路，到目前仍然没有十分有效的诊断方法。这主要是影响模拟电路故障诊断的因素较多，如：模拟器件的容差、非线性特性、测点数目限制及电路模型难以建立等［1］。在此情况下，基于模式识别的方法逐渐被引入到模拟电路故障诊断中，已在很多领域内得到应用［2－7］。

但这些方法主要通过分类器的改进来提高诊断性能，没有从测点信号中提取更多有用的信息来区别不同的故障模式，并且采用的特征提取方法得到的故障特征往往具有较高的维数，从而影响了故障分类器的分类精度及训练测试时间。

因此，本文利用数据融合处理的原理，提出了基于特征层融合的模拟电路故障诊断方法，并将其应用在车辆电压调节电路的故障诊断中。

1 基于特征层融合的故障诊断方法

在模拟电路元件参数变化时，系统的特性发生变化，但单一特征包含的故障信息是有限的。不同测试点的多种特征可以包含丰富的故障信息，可组合生成的特征具有冗余性和高维性。为此，先对各节点高维数据进行特征提取，再进行特征选择，从而获得有效的最优特征集并对分类器进行训练和测试，实现模拟电路的故障诊断。……