半导体激光器驱动电路开路故障自修复仿真
wf（2022）
摘要
当前的激光器驱动电路故障修复方法无法获取故障特征矢量,导致故障特征混乱,能量消耗较高,故障修复效率偏低.为解决上述问题,提出基于能量划分的驱动电路开路故障自修复方法.小波分解开路故障信号,提取不同频段的能量指数、功率谱熵、奇异谱熵构成多特征参变量矩阵,通过主成分分析标准化处理特征参变量矩阵,将矩阵中多特征融合信息作为驱动电路开路故障特征矢量,实现故障特征提取.在贝叶斯网络中代入多属性值和模糊集合理论,计算贝叶斯网络条件分布概率,利用能量探测函数得到节点能量剩余状况,组建节点能量衰减的测量函数来划分故障节点,实现开路故障自修复.仿真结果表明,所提方法对不同类型的开路故障均具备较强的修复能力,修复速率较快,为半导体激光器的应用提供可靠依据.
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