基于红外热像采集的BPSO-WD-ESN电路板故障预测研究

摘要 本文针对电路板集成度高、时序模块故障波动无序，幅度大,伪周期性等难以准确预测定位的问题，借助红外热成像仪应用于电路板故障诊断，提出了一种基于Bootstrap采样技术的粒子群优化（BPSO）小波回声状态网络（WD-ESN）模型，运用红外热像故障分析模式，对功能电路板进行动态分析，获取相关模块的热成像变化数据。利用WD解析出表征不同元器件变化区间，根据不同热量变化规律，建立相应的储备池网络预测模型，采用Bootstrap粒子群算法对WD-ESN网络的组合权值矩阵进行优化。分别采用三种不同算法和经过BPSO优化后的WD-ESN模型对某型航电产品功能电路进行分析，仿真结果表明，经过PSO优化后的WD-ESN模型能够更加准确预测温度变化趋势(误差低于15%)，满足了高速、实时、准确的红外温度预测的要