本文选用Buck-Boost电路作为故障诊断实例来验证信息融合技术在电路故障诊断中应用的效果，如图3所示。电路的参数为输入直流电压V (in)为12V，开关管M1型号为IRF130（工作频率50kHz、占空比为75%），续流二极管D1型号为MUR1610CT，L1=10μH，L2 =100μH,L3=10μH,C1=100μF,C2=300μF,C3=500μF，负载Rl设定为10Ω。用PspICe9.2软件对该电路进行仿真。
该电路的融合对象可选择输出电压和支路电流，根据Buck-Boost电路工作原理，输入电流反映整个电路在设置的各种故障状况下的电流信息，而电感L2为储能元件，在电路中属于核心元件。
因此可将输入电流（支路电流1）和电感L2支路电流（支路电流2），分别作为融合的对象，最后分别用信息特征融合的方法对其进行故障诊断。其实例电路在正常情况下输入电流和电感L2支路电流的波形如图4和图5所示（图中曲线在考虑容差的情况下，由蒙特卡罗分析得到）。
对于该实例电路，可设置20种故障模式，包括单硬故障、双硬故障、软故障和无故障模式，分别用符号F1一F19表示故障状态，FO表示正常状态。
设电阻的容差为5%，电容和电感的容差均为10%。当电路的一个或两个元器件发生故障时，其余器件均在容差范围内正常工作。其中软故障的设置为标称值的30%或50%．具体故障模式设置如下表所示。经过仿真可得实例电路中输入电流与电感L2支路电流在几种故障情况下的波形如图6、图7、图8、图9所示，图中曲线是在考虑容差的情况下，由其中的任意两条构成。
经过以上仿真分析，此处选用Harr小波为小波基，选择对输出电压故障数据和支路电流故障数据分别进行4层小波包分解，并依据所诊断电路的故障模式选取每个样本，经小波包变换后得到的数据点为(4，0)、(4，1)、(4，2)、(4，3)……(4，15)，取这些数据点的最大值作为故障特征，用主成分分析的方法提取出主元信息，减少信息之间的相关性，并降低特征矢量的维数，对min_frac参数进行设置（min_frac是数据在变换过程中所使用的一个理解值，即仿真中原数据在处理过程中所有影响程度小于0.02的其他因素都被剔除掉)．分别得到9维的电压特征矢量和电流特征矢量。采用特征信息关联的方法，用间隔交叉的方式将信息融合在一起，最终形成了18维的联合特征矢量。
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