現(xiàn)代模擬電路故障診斷方法探討

摘 要：隨著電子技術(shù)的快速發(fā)展，電子系統(tǒng)和儀器儀表的結(jié)構(gòu)隨之也變得復(fù)雜了，同時(shí)這樣在設(shè)備運(yùn)行時(shí)也會(huì)頻繁發(fā)生故障.故障診斷則成了維持整個(gè)電路的安全運(yùn)行保障。文章主要介紹了現(xiàn)代模擬電路故障診斷中遇到的困難及診斷方法。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代模擬電路；故障診斷；方法探討

模擬電路故障，就是在模擬電路運(yùn)行過(guò)程中，因?yàn)殡娐分衅骷硞€(gè)參數(shù)發(fā)生變化致使電路無(wú)法正常運(yùn)行。模擬故障主要分為兩類(lèi)：硬故障和軟故障。硬故障是在電路運(yùn)行中出現(xiàn)的開(kāi)路或短路等狀態(tài)。軟故障就是指電路的某個(gè)器件的參數(shù)發(fā)生變化致使電路運(yùn)行不正常的故障。

1 模擬電路故障診斷中遇到的困難有哪些

⑴模擬電路出現(xiàn)的故障情況不盡相同，而且其本身參數(shù)（輸入激勵(lì)與輸出響應(yīng)及網(wǎng)絡(luò)中各元件的參數(shù)等）是連續(xù)量，造成故障模型比較繁瑣，難以量化。⑵因?yàn)閰?shù)誤差、非線性、或環(huán)境造成的干擾等多項(xiàng)因素，使得電路工作特性發(fā)生偏移，導(dǎo)致輸入與輸出關(guān)系復(fù)雜，從而使得一些故障診斷方法失去了其準(zhǔn)確性。⑶非線性問(wèn)題在模擬電路中廣泛的存在，伴隨著電路規(guī)模的線性增大，使得計(jì)算量大大增加；現(xiàn)在在電路中存在著大量的反饋回路，而這也同樣增加了計(jì)算量，也是測(cè)試變得復(fù)雜了許多。⑷現(xiàn)在的電路元器件多是被封裝的，這樣就造成可測(cè)電壓的可及節(jié)點(diǎn)數(shù)會(huì)很少，從而使可用作故障診斷的信息量減少，致使故障定位中的不準(zhǔn)確程度提高，使得判斷錯(cuò)誤，造成嚴(yán)重后果。上述這些困難如果只用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法描述將會(huì)很難達(dá)到診斷效果。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)可以很好地模擬人類(lèi)處理問(wèn)題的過(guò)程，并且具有學(xué)習(xí)能力，還可以積累經(jīng)驗(yàn)，所以這門(mén)技術(shù)在現(xiàn)代模擬電路診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。下面將介紹以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的一些診斷方法。

2 現(xiàn)代模擬電路故障診斷的方法

2.1 專(zhuān)家系統(tǒng)故障診斷方法

專(zhuān)家系統(tǒng)，就是指一個(gè)內(nèi)部具有很多專(zhuān)家水平的某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)可以依據(jù)某個(gè)領(lǐng)域中人類(lèi)專(zhuān)家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理、演算、判斷來(lái)模擬人類(lèi)專(zhuān)家處理問(wèn)題的過(guò)程，從而解決某些需要專(zhuān)家決定的復(fù)雜問(wèn)題。通過(guò)觀察到的數(shù)據(jù)來(lái)判斷出現(xiàn)故障的原因就是診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)。其基本的工作原理是：先把專(zhuān)家知識(shí)機(jī)器診斷經(jīng)驗(yàn)用規(guī)則表示出來(lái)，形成故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，再根據(jù)報(bào)警信息對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行推理，診斷出故障元件。

在模擬電路故障診斷中主要是應(yīng)用基于產(chǎn)生式規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)，其得到廣泛應(yīng)用的原因主要是由故障診斷和基于產(chǎn)生式規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)的特點(diǎn)所決定的。使用這種診斷方法的特點(diǎn)是：可以將故障與征兆之間的關(guān)系易于用直觀的，模塊化的規(guī)則表示出來(lái)，并且這種專(zhuān)家系統(tǒng)允許增加、刪除或修改一些規(guī)則，來(lái)確保診斷系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和有效性，還可以在一定程度上解決不確定性的問(wèn)題和給出符合人類(lèi)語(yǔ)言習(xí)慣的結(jié)論并具有相應(yīng)的解釋能力等。

盡管專(zhuān)家系統(tǒng)能有效的模擬故障診斷專(zhuān)家并完成故障診斷的過(guò)程，不過(guò)在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中仍存在一些缺陷，主要是知識(shí)獲取的瓶頸問(wèn)題以及你能有效解決故障診斷中許多不確定因素，這些問(wèn)題就影響了故障診斷的準(zhǔn)確性。除此之外，專(zhuān)家系統(tǒng)在自適應(yīng)能力、學(xué)習(xí)能力和實(shí)時(shí)性方面也存在著不同程度的局限。其解決方案是將其與具有信息處理特點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和適合人類(lèi)認(rèn)識(shí)特征模糊理論相結(jié)合。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是模擬人腦組織結(jié)構(gòu)和人類(lèi)認(rèn)知過(guò)程的信息處理系統(tǒng)，具有并行分布處理、自適應(yīng)、聯(lián)想記憶等優(yōu)點(diǎn)。ANN技術(shù)解決故障診斷問(wèn)題的主要步驟為：根據(jù)診斷問(wèn)題組織學(xué)習(xí)樣本，根據(jù)問(wèn)題和樣本構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇合適的學(xué)習(xí)算法和參數(shù)。利用ANN的學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、分布式并行信息處理功能，可以解決診斷系統(tǒng)中不確定知識(shí)表示、獲取、和并行推理等問(wèn)題。在上一方法中提到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以彌補(bǔ)專(zhuān)家系統(tǒng)的一部分缺陷，但是ANN技術(shù)仍有不足之處。由于其自身不夠完備，學(xué)習(xí)速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等原因，影響了它的實(shí)用化。為了可以將其更好的應(yīng)用在模擬電路故障診斷中，許多學(xué)者把ANN與遺傳算法、專(zhuān)家系統(tǒng)及故障字典法等相結(jié)合，較好地解決了智能中小規(guī)模模擬電路故障診斷難題。若是想解決大規(guī)模的模擬電路故障診斷問(wèn)題，還需學(xué)者們進(jìn)行深一步的研究。

2.3 模糊故障診斷方法

模糊故障診斷方法是依據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)在故障征兆空間與故障原因空間建立模糊關(guān)系矩陣，再講個(gè)條模糊推理規(guī)則產(chǎn)生的模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行組合，根據(jù)一定的判斷閾值來(lái)識(shí)別故障元件。其優(yōu)點(diǎn)是：模糊理論可適應(yīng)不確定性的問(wèn)題；模糊知識(shí)庫(kù)使用語(yǔ)言變量來(lái)表述專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，更接近人的表達(dá)習(xí)慣；模糊理論能夠得到問(wèn)題的多個(gè)可能的解決方案，并根據(jù)這些方案模糊度的高低進(jìn)行優(yōu)先程度排序等。由于隸屬度的獲取，復(fù)雜系統(tǒng)模糊模型的建立、辨識(shí)，語(yǔ)言規(guī)則的獲取、遺忘、修改等理論和方法還不夠完善，所以這種方法的應(yīng)用就受到了很大的限制。若是將其與專(zhuān)家系統(tǒng)、ANN等相結(jié)合，則可有效地解決這些困難。除了上述這些診斷方法外，還有小波變換故障診斷方法、多傳感器信息融合故障診斷方法、基于Agent技術(shù)的故障診斷方法等。

人工智能技術(shù)在今后的工程中具有廣泛的應(yīng)用前景，這種技術(shù)的應(yīng)用將會(huì)使得模擬電路故障診斷的方法得到進(jìn)一步發(fā)展，是診斷方法更加趨于完善，使其適用性更加廣泛，為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜大規(guī)模模擬電路的故障診斷提供更有效且更實(shí)用的方法，其將會(huì)成為今后模擬電路故障診斷的主發(fā)展方向。

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