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龙图腾网获悉广电计量检测(西安)有限公司;广电计量检测(青岛)有限公司;广电计量检测集团股份有限公司申请的专利四运放双二阶模拟电路的复杂故障诊断方法、介质及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117272094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311101417.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权四运放双二阶模拟电路的复杂故障诊断方法、介质及系统是由欧阳洁;杨静;明志茂设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本四运放双二阶模拟电路的复杂故障诊断方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种四运放双二阶模拟电路的复杂故障诊断方法、介质及系统，该方法包括：仿真获取四运放双二阶模拟电路输出的故障特征样本数据，采用改进的KCPA算法对故障特征样本数据进行分类和降维；构建故障识别网络模型，对所述故障识别网络模型进行训练，得到训练好的故障识别网络模型；在实际中，对待测电路进行扫频，获取待测电路输出的特征数据，对特征数据进行降维，并将降维后的特征数据输入到训练好的故障识别网络模型，所述故障识别网络模型对所述降维后的特征数据进行进一步降维、故障识别和隔离定位。本发明在电路发生故障时，能准确隔离定位出发生组合故障的某个确定的元器件，从而避免错误拆卸正常元器件造成的次生影响。

本发明授权四运放双二阶模拟电路的复杂故障诊断方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种四运放双二阶模拟电路的复杂故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过仿真获取四运放双二阶模拟电路输出的故障特征样本数据，所述故障特征数据为所述四运放双二阶模拟电路输出电压信号的有效值；所述故障包括所述四运放双二阶模拟电路的单一元器件故障和多个元器件故障； S2、采用改进的KPCA算法对所述故障特征样本数据进行分类和降维，获得初步降维后的样本数据集； S21、计算所述故障特征样本数据的核矩阵，所述核矩阵的核函数采用高斯核函数；所述高斯核函数的表示如下： 其中，σ为高斯核函数的带宽参数，kxn,xm为高斯核函数，xn、xm为特征样本数据，||xn-xm||为xn,xm之间的欧氏距离； S22、对步骤S21得到的核矩阵进行中心化操作，并将中心化操作后的核矩阵转换成正交矩阵； S23、计算所述正交矩阵的特征值和特征向量，以特征值贡献率为条件对所述特征向量进行筛选，得到特征向量集； S24、获取降维后的高维空间坐标集； S25、将步骤S21中核函数的超参数值设置成不同的数值，重复步骤S21-S24，获取不同的系列高维空间坐标集； S26、核函数的超参数优化，对步骤S25获取的所述不同的系列高维空间坐标集进行寻优计算，获得更优的高维空间坐标集； 步骤S26所述寻优计算的表达式表示如下： 其中，Numi_fault、NumAll_fault为每类故障样本数量和故障类型总数，Nopt为选择的特征值数量，也即样本数据维度；i,j,k分别为故障样本数、故障类型数、样本维度数；Sb,Sw分别为数据均值之间的距离及数据标准偏差，fSb,Sw为与σ2相关的目标优化函数； S27、基于所述更优的高维空间坐标集构建初步降维后的样本数据集； S3、构建故障识别网络模型，从步骤S2获取的所述初步降维后的样本数据集中划分训练集、测试集和验证集，采用所述训练集对所述故障识别网络模型进行训练，得到训练好的故障识别网络模型； S4、在实际应用中，对待测四运放双二阶模拟电路进行扫频，获取所述待测四运放双二阶模拟电路输出的特征数据，采用步骤S2对所述特征数据进行降维，并将降维后的特征数据输入到步骤S3所述练好的故障识别网络模型，所述故障识别网络模型对所述降维后的特征数据进行进一步降维、故障识别和隔离定位，最终完成对所述待测四运放双二阶模拟电路诊断，并生成诊断报告。

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