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摘要
模拟电路随工作时长的增加，其健康状态也在不断下降。及时对早期故障状态的元件进行参数估计，可以准确地评估设备健康状态，为故障预测提供参考。基于被测电路的传递函数和实测的故障响应，可反推出可能的故障参数。由于容差的影响，有很多参数组合可以产生相同的故障响应。本文通过数学分析，将故障参数估计问题转化为多目标优化问题，并针对优化目标量级相差巨大、难以合理生成权重向量进行环境选择等问题，提出基于对数分布参考点来指导种群进化，并提出了一种基于对数分布参考点的分解多目标进化算法，该.法能够准确且稳定地找到故障参数估计问题的最优解，通过仿真跳藕滤波电路，验证了随容差的增.,参数范围越来越宽，且所有标准偏差最大仅18.616Ω,在时间效率上，具有3种不同容差的12个故障实例的运行时间没有显著差异，平均运行时间为0.7 s,和实际电路实验证明了该算法的正确性和鲁棒性，并通过对比该方向前沿研究的其他多种算法，验证了本文的方法在精度上优于双目标进化算法2～3个数量级，对比Tadeusiewicz提出的方法具有更宽的故障区间等，验证了本文的方法具备更高的准确性和有效性，体现了本文方法的优越可靠。
- 出版日期2023
- 单位电子科技大学
