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龍圖騰網(wǎng)獲悉寧波力斗智能技術(shù)有限公司申請的專利基于云理論與核密度的大規(guī)模電路故障診斷方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116720103B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310611976.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)基于云理論與核密度的大規(guī)模電路故障診斷方法及系統(tǒng)是由劉美容;段濤;劉慧設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-05-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于云理論與核密度的大規(guī)模電路故障診斷方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于云理論的Epanechnikov核密度估計的貝葉斯模型的大規(guī)模電路故障診斷方法及系統(tǒng)，屬于大規(guī)模模擬電路故障診斷領(lǐng)域，采集電路撕裂后的模塊化集成電路的故障信息，用逆向發(fā)生器產(chǎn)生每種故障下云的數(shù)字特征，用正向云發(fā)生器得到每種故障模式下的若干云滴，使用標(biāo)準(zhǔn)云模型計算樣本集下各特征與對應(yīng)故障狀態(tài)的隸屬度值，根據(jù)隸屬度矩陣確定每種故障特征下的云滴，來擴(kuò)展故障樣本集，用Epanechnikov核密度估計的貝葉斯模型計算每個故障類別下的后驗(yàn)概率密度值來得到故障診斷結(jié)果。本發(fā)明結(jié)合了云理論和貝葉斯核密度的方法，有效解決網(wǎng)絡(luò)撕裂后狀態(tài)信息單一和故障樣本集少等問題，融合了數(shù)據(jù)信息和先驗(yàn)知識，大大提高了故障準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)基于云理論與核密度的大規(guī)模電路故障診斷方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于云理論的Epanechnikov核密度估計的貝葉斯模型的大規(guī)模電路故障診斷方法，其特征在于，包括： 建立大規(guī)模電路原理圖，選取模塊化撕裂節(jié)點(diǎn)的電壓作為診斷信號，根據(jù)元器件不同故障下對故障類別進(jìn)行編碼分類，采集不同故障下的撕裂節(jié)點(diǎn)的電壓構(gòu)成初始樣本集； 將不同故障下的撕裂節(jié)點(diǎn)的電壓構(gòu)成的初始樣本集，使用云模型的逆向發(fā)生器來產(chǎn)生每種故障下云的數(shù)字特征期望、熵及超熵； 由每種故障下云的數(shù)字特征期望、熵及超熵，利用正向云發(fā)生器得到每種故障下的若干云滴，以還原眾多可測節(jié)點(diǎn)電壓值，對于每一種電路故障模式，都用云來描述故障模式的隨機(jī)性和模糊性，以及兩者之間的關(guān)聯(lián)性，而故障模式下的故障樣本集中的元素則可認(rèn)為是構(gòu)成的云滴； 利用標(biāo)準(zhǔn)云模型來計算初始樣本集下各電壓值與對應(yīng)故障狀態(tài)的隸屬度值構(gòu)成隸屬度矩陣，根據(jù)故障的隸屬度矩陣來確定每種故障電壓值下的云滴，以擴(kuò)展初始樣本集； 將擴(kuò)展后的初始樣本集劃分若干折交叉驗(yàn)證，用Epanechnikov核密度估計的貝葉斯模型計算測試集中每個故障類別下的后驗(yàn)概率密度值； 將新獲取的測試樣本歸為后驗(yàn)概率密度值最高的類別，得到診斷結(jié)果； 所述將擴(kuò)展后的初始樣本集劃分若干折交叉驗(yàn)證，用Epanechnikov核密度估計的貝葉斯模型計算測試集中每個故障類別下的后驗(yàn)概率密度值，包括： 將擴(kuò)展后的初始樣本集進(jìn)行交叉驗(yàn)證分為訓(xùn)練集和測試集； 在貝葉斯模型中，通過測試集中若干個獨(dú)立同分布的樣本能夠得到Epanechnikov核密度估計的似然函數(shù)，根據(jù)貝葉斯定理得到Epanechnikov核密度估計的似然函數(shù)的后驗(yàn)分布，進(jìn)而得到每個故障類別下的后驗(yàn)概率密度值； 所述將新獲取的測試樣本歸為后驗(yàn)概率密度值最高的類別，得到診斷結(jié)果，包括： Epanechnikov核密度估計的貝葉斯模型來對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將待測故障的電壓數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個向量，并使用Epanechnikov核密度估計方法來估計每個故障類別的概率密度函數(shù)； 將待測故障的電壓數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到每個故障類別的概率密度函數(shù)上，計算出在每個類別下的概率密度值，將待測故障的電壓數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為概率密度值最高的類別； 所述將待測故障的電壓數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到每個故障類別的概率密度函數(shù)上，計算出在每個類別下的概率密度值，將待測故障的電壓數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為概率密度值最高的類別，包括： 將待測故障電壓數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個向量，向量中包含若干個特征，將向量中的特征分別與該類別的后驗(yàn)均值相減，得到的每個元素除以該類別的后驗(yàn)方差作為自變量代入Epanechnikov核函數(shù)中，得到新的向量取平均值，得到待測故障樣本在該類別下的概率密度值； 計算該類別的后驗(yàn)方差的行列式的平方根的倒數(shù)，與得到的概率密度值相乘來歸一化概率值； 根據(jù)貝葉斯定理計算待測故障電壓數(shù)據(jù)點(diǎn)在每個故障類別下的后驗(yàn)概率密度值，將待測故障電壓數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為概率密度值最高的類別。

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