NOFRF-BLMS: 非线性输出频域自适应辨识算法提高故障诊断效率

本文主要探讨了非线性输出频域响应函数（Nonlinear Output Frequency Response Function, NOFRF）在电路系统故障诊断中的应用问题。传统的方法往往需要多次激励计算，导致诊断过程耗时较长。针对这一问题，研究者提出了一种新的频域自适应识别算法（NOFRF-BLMS），即基于块最小均方（Block Least Mean Square, BLMS）原理和约束优化理论的NOFRF辨识算法。 NOFRF-BLMS的关键在于构建了NOFRF的输入观测向量和核向量，这使得非线性系统可以被转化为一种伪线性结构，从而简化了模型的表达形式。通过BLMS迭代计算公式，算法能够实时估计并更新模型参数，以实现最小均方误差的优化目标。在噪声抑制方面，算法利用输入功率谱迭代来估计学习因子，并通过输出误差构造残差向量，实现了在线学习，只需要一次激励就可以完成NOFRF的辨识，显著减少了识别时间和复杂度。 实验结果显示，与传统算法相比，NOFRF-BLMS在保持相同辨识精度的前提下，识别时间仅为传统算法的3%，这意味着更高的效率。此外，算法在故障判断方面表现出色，能够准确地识别出故障状态，这对于实时的电路系统监控和故障预警至关重要。 当前，模拟电路在电子设备中的故障占比较高，尤其是由于其非线性和参数容差的存在，使得故障诊断变得复杂。虽然传统的故障字典法和参数辨识法在某些情况下有效，但对于复杂的软故障和非线性系统诊断显得力不从心。NOFRF-BLMS的出现提供了一个有效的解决方案，不仅提升了诊断速度，还增强了对模拟电路故障的适应性，对于提升电子设备的可靠性和维护效率具有重要意义。 本文的贡献在于提出了一种高效且适用于在线应用的NOFRF自适应辨识算法，为模拟电路系统的故障诊断提供了新的技术手段，具有广阔的应用前景。