模拟电路故障诊断：基于改进马氏距离的高效策略

本文介绍了一种创新的模拟电路故障诊断方法，该方法主要基于改进的马氏距离。马氏距离原本是一种统计学上的距离度量，常用于数据分析中的异常检测，但在模拟电路故障诊断领域，通过结合模拟电路的特性进行改造，可以更有效地识别和定位潜在故障。 首先，研究者针对待检测的模拟电路进行了可测性分析，这是故障诊断的基础步骤。他们根据电路的拓扑结构，评估哪些部分是可测量的，哪些可能隐藏故障。通过构建测试矩阵，确定了规范模糊组，这些组代表了单个故障假设下可能存在的故障类型。 接着，文章的核心改进在于对马氏距离的定制化应用。传统马氏距离通常依赖于数据集的整体统计特性，但模拟电路的故障模式可能更为复杂，因此需要对其进行适应性调整。作者可能是通过引入电路特性的权重或采用非线性转换来增强距离度量对故障特征的敏感性。 在诊断过程中，作者利用测点特征值的改进马氏距离对潜在故障元件进行细致划分，这样可以显著减少可疑故障元件的种类，提高了诊断分类的速度。这种方法特别适用于软故障的检测，即那些不易观察到明显物理损坏但会影响电路性能的故障。 实验结果显示，基于改进马氏距离的诊断方法在处理模拟电路软故障时表现出较高的效率，诊断速度得到了显著提升，同时保持了良好的故障诊断准确性。这表明该方法对于实际的模拟电路维护和故障排除具有实用价值。 总结来说，本文的主要贡献是提出了一种结合模拟电路特性和改进马氏距离的故障诊断策略，通过优化距离度量和分类过程，提升了故障检测的精度和速度，对于提高模拟电路的可靠性和故障应对能力具有重要意义。