摘 要:當前,模擬電路故障診斷理論經過多年的研究和發展,已經提出了多種模擬電路故障診斷技術,主要有神經網絡故障診斷技術、模糊理論故障診斷技術、小波變換故障診斷技術。文章就結合自己對這幾種模擬電路故障診斷技術的理解,談幾點個人的體會。
關鍵詞:模擬電路;故障診斷;技術
隨著微電子技術的飛速發展,尤其是大規模模擬電路的發展,使得電子器件和設備的集成度和復雜化越來越高,導致在電子器件和設備制造、使用和維護過程中,傳統的模擬電路故障診斷技術已無法滿足其需要。當前,模擬電路故障診斷理論經過多年的研究和發展,已經提出了多種有效且可行的模擬電路故障診斷技術,這些技術包括:神經網絡故障診斷技術、模糊理論故障診斷技術、小波變換故障診斷技術,這些技術在實際工作中得到了廣泛的應用,同時也促進了模擬電路故障診斷理論和技術的豐富、完善和向前發展。
1 神經網絡故障診斷技術
人工神經網絡(Artificial Neural Network)是通過計算機來模擬人腦結構和人類認知過程的信息處理系統。人工神經網絡是一種自適應的模式識別技術,它會依托自身的學習機制自動形成決策區域,并以分布的方式存儲信息。它能通過網絡的拓撲結構和權值分布獲得某種映射關系,也能通過全局并行處理實現輸入端到輸出端的信息變換。同時它還具有學習功能,假如環境發生改變,其映射關系也能自適應地調整。因此,利用神經網絡就能很好地處理在故障診斷中無法用顯性公式表達的具有非線性關系的情況。因而,神經網絡故障診斷技術在實際應用中具有重要作用。
神經網絡故障診斷過程主要分為兩個步驟:第一,基于可觀的“征兆——故障”樣本集對神經網絡進行訓練,經過特征選擇、特征提取等適當地處理過程獲得相應的診斷網絡;第二,根據神經網絡提供的診斷輸入對整個系統進行故障診斷,也就是利用此神經網絡逐步向前計算,從而實現故障診斷。
神經網絡故障診斷技術雖然能較好地解決模擬電路故障診斷中的非線性問題、容差條件下的多故障問題等,但這種方法也有一定的局限,例如,訓練樣本難獲得、忽視專家的經驗知識、很難理解網絡權值的表達方式。
2 模糊理論故障診斷技術
受元器件容差、非線性和電路噪聲的影響,用傳統的模擬電路故障診斷方法就無法精確解出“故障”和“征兆”的關系,也就無法對故障進行診斷,出現了模糊現象。故障狀態模糊現象的產生就不能用“是”與“否”來判斷故障,而需要精確地給出故障產生的可能性、故障出現的位置以及故障的嚴重程度。基于此,人們在對模擬電路故障診斷技術的研究中就衍生出了模糊理論故障診斷技術。模糊理論故障診斷方法就是將“故障”和“征兆”間建立模糊關系矩陣,再對模糊推理規則產生的模糊關系矩陣進行一定的組合,然后根據判定閾值來找到出現故障的元件。
模糊理論故障診斷過程主要分為四個步驟:第一,依據經驗和數據建立“故障”和“征兆”間的模糊關系矩陣A,此矩陣中元素的值越大就表示“故障”和“征兆”間的相互關系越密切,反之,元素的值越小就表示“故障”和“征兆”間的相互關系就越不密切;第二,根據對診斷對象測試的數據,提取特征參量X;第三,根據模糊關系矩陣A和特征參量X,列出矩陣關系Y=XA,并對其求解,從而得到故障參量Y;第四,根據隸屬度原則、閾值原則等判定準則,對故障參量Y進行求解,從而得出故障診斷結果。模糊理論故障診斷技術能很好地適應不確定性問題,通過該技術進行故障診斷可以獲得多種故障解決方案,并能根據這些方案的模糊度的高低進行優先程度排序。
3 小波方法故障診斷技術
小波方法的理論基礎就是小波變換,與傅立葉變換一樣,其實質都是一種積分的變換。小波變換的本質就是用一族函數去表示一個信號,這一族函數我們將其稱為小波函數系。小波變換也就是用這個小波函數的不同尺度變換來構成的。小波方法中的小波函數要具備兩點特性:
第一,小波函數要具備速降的特性,這樣才容易獲得空間的局域化;
第二,小波函數要具備震蕩性,這樣才能迅速衰減。小波變換由于其良好的時域、頻域局域化特性,因此在模擬電路故障診斷中具有廣泛的應用。小波方法故障診斷技術就是利用小波變換,在多層分解后的不同頻帶內分析信號,使其在不同頻帶內通過清晰的能量變化的形式表現出來,并與電路正常輸出進行對比,提取特征信號與故障庫進行比較后找到故障所在位置。
小波方法故障診斷過程最主要的是故障提取過程,其主要分為三個步驟:對電路不同模式下的原始信號進行n層Mallat分解,順序提取第n層的n個特征信號d1……dn;第二,計算每一層分解系數
第三,求出每一層的 ,然后按照尺度順序排列并歸一化處理,得到該模式下的一個特征向量后進行故障診斷。
總之,隨著模擬電路故障診斷理論的不斷豐富、完善和發展,在新的時期模擬電路故障診斷技術取得了飛速的發展,這對電路的安全、可靠的工作具有極其重要的現實意義。同時,我們也要不斷探索新的理論和技術,推進模擬電路故障診斷的不斷向前發展。
參考文獻
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