基于電路仿真的BP神經網絡故障診斷技術研究*

楊 健 馮 楠 劉劍超 李 靜

(海軍航空工程學院研究生管理大隊1) 煙臺 264001)(山東師范大學信息科學與工程學院2) 濟南 250014)

1 引言

末制導雷達是某型導彈武器系統的重要設備之一,用于導彈在飛行末段對目標艦艇進行自動搜索、捕捉、跟蹤和形成導引指令,以引導導彈精確地擊中目標。導彈能否直接命中目標,末制導雷達起著十分關鍵的作用[1]。因此當其不能正常工作或指標超出正常范圍時,要對其進行測試,并根據測試結果進行故障隔離與故障定位。本文以接收組合中的和路視頻放大器電路為例進行分析。

2 電路分析

和路視頻放大器電路如圖1所示。

圖1 和路視頻放大器電路圖

2.1 電路描述

該和路視頻放大器電路共有12個電阻、6個電容、5個晶體管、1種電源 +30V,1路視頻 ,3路輸出分別送至回波檢查、AGC電路和抗干擾電路,9個測試節點和1種電源。由于無源元器件如電阻、電容的可靠性較高,發生故障的概率較小,因此假設和路視頻放大器電路中電阻、電容均無故障,只有5個晶體管出現故障。

2.2 輸入激勵及測試點設定

視頻輸入節點上允許施加兩種激勵信號,分別為U1和U2。U1為+4V直流電壓,U2為幅值2.7V,周期 500μ s的正極性脈沖信號源。這里只就U1的情況進行討論。

該放大器中的元器件種類較多,但無源元器件如電阻、電容的可靠性較高,發生故障的概率較小,而晶體管發生故障的概率較大,是關鍵器件。因此,將測試點主要設于圖中五個晶體管的引腳處,具體設置如圖1所示。

圖2 晶體管近似故障模型

2.3 故障模型

在電路仿真的過程中,對使用最多的雙極型晶體管的近似故障模型進行研究,使用一種基于晶體管正常模型—GP模型為故障近似模型[2]。為使用軟件進行故障模擬,下面給出晶體管的故障模型,見表1。其中故障引腳電阻RC,RB,RE為晶體管各引腳與電路相應節點間的串聯電阻;故障結電阻RBC,RBE,RCE。分別為并聯于晶體管某兩引腳之間的電阻,用于模擬晶體管PN結的短路和擊穿。

表1 晶體管故障表

正常情況下,故障引腳電阻RC,RB,RE阻值近似為零;故障結電阻RBC,RBE,RCE阻值為無窮大。仿真時,按如下方法設置電阻阻值:

1)某引腳開路,對應的故障引腳電阻阻值設置為無窮大,文中設置為10000Ω。

2)某兩引腳短路,對應的故障結電阻阻值設置為0Ω(此處為理想值)。

3)某兩引腳擊穿時,對應的故障結電阻阻值設置為700Ω(PN結擊穿后電阻阻值一般在500～1500Ω之間)。

3 電路仿真[2]

3.1 故障定義

圖1電路中與晶體管相關的共有106種故障(包括正常狀態F0),由于篇幅有限,列舉部分故障于表2中。表中V代表晶體管,s代表短路,o代表開路,d代表擊穿,b代表基極,e代表發射極,c代表集電極。

表2 電路部分故障定義

3.2 電路仿真

某型末制導雷達接收組合中的和路視頻放大器在用軟件Multisim仿真時施加激勵U1的界面圖如圖3所示。

由表1可知本電路共有106種情況,即1個正常情況和105種個故障情況。在9個測試點上共得到106×9=954個電壓值。通過分析測得數據可知,節點1上的電壓對所列106種故障不提供任何有用的信息,始終保持4V電壓,所以將其刪除。節點6和節點9上的電壓完全相同,所以刪除節點9。同一測試點,在兩種故障現象下,被測電壓之差超過0.1V,則認為這兩個故障可分離;若被測電壓之差不超過0.1V,則認為這兩個故障為不可唯一隔離的模糊故障組合。通過分析測得數據,F1與F13,F2與F4,F5與F16,F6與F20,F7與F18,F11與F15均為兩個不能唯一隔離的故障。但由于它們皆與晶體管V1有關,任一個故障可通過更換V1來排除,因此,無需進一步隔離的必要[3]。與其余4個晶體管有關但不能彼此隔離的模糊故障與此類似。這樣,經過整理就得到一個規范標準的故障字典。

圖3 激勵為U1的仿真圖

3.3 故障隔離

故障字典中的結果只能檢測出有無故障,并沒有隔離各故障,這是因為存在著模糊組合的緣故。由于通過電路仿真進行故障模擬時,非線性器件的表達式難免與被診斷器件的特性不完全一致,上述測試點電壓都是假定某個元器件值是精確的,而且PN結的正向壓降實際上小于0.7V,因此故障字典中的節點電壓總不免有些偏差;另外,由于待測電路中無故障元器件的容差等因素,所測得的節點電壓也不免有偏差。為了最大程度的仿真電路的真實狀態,通過設定在允許范圍內的電阻、電容及晶體管PN結正向壓降的不同值,又可得到每種故障的十組數據,篇幅所限,這里不再列舉。

簡單地說,被測電路可視為只有六種故障,即正常狀態、第一個晶體管故障、第二個晶體管故障、第三個晶體管故障、第四個晶體管故障和第五個晶體管故障。由于對所有的故障統統進行詳細的分析過于繁瑣,同時現實意義也不大。因此,本文通過對所得大量數據的分析得出結論:即基極斷開是所有故障中最具代表性的一種故障,可以將晶體管基極斷開故障看成是所在晶體管最主要的故障。這樣做既符合事實規律,又可大大減小故障定位的難度,具有一定現實意義[3]。

4 BP神經網絡的應用

4.1 BP神經網絡的故障診斷步驟[4]

1)建立故障字典或故障狀態表。測前完成故障狀態點的選擇和測試點的選擇。應用軟件模擬出電路對應各狀態對應各測試點的理論值,并把它建成一個故障字典或故障狀態表。

2)建立神經網絡。把故障字典或狀態表中的數據作為神經網絡的輸入,按照電路故障特征點的數目以及所優化處理得到的故障輸出類別的數目建立神經網絡。

3)神經網絡的訓練、學習。設定神經網絡學習速度、訓練方法及相關參數,對網絡進行學習、訓練。

4)利用訓練好的BP神經網絡進行故障隔離。將電路的故障字典建立在神經網絡之中,網絡的輸入節點由電路的可測節點決定,輸出節點由故障狀態的數目決定。輸出有多少個故障狀態,輸出層就選用多少個神經元,每一種故障狀態對應一個相應的神經元。診斷是某種狀態時對應的那個神經元被激活,輸出其對應的編碼。

4.2 仿真實驗

和路視頻放大器電路中設置了9個測試節點,但是節點1和9不能提供有用的信息,將這兩個節點刪去,則為7個關鍵測試點。選擇6種故障現象作為神經網絡的輸出模式,如表3所示,因此實際的神經網絡輸入神經元個數為7,輸出神經元個數為6,隱含層節點數p的選擇目前沒有統一的規則,一般可以選為:

其中,α取1～10,m、q分別為輸入和輸出層節點數。經過實驗,確定隱含層神經元個數為9。

表3 BP神經網絡的輸出

這種集成的電路仿真所得故障樣本數據經過歸一化處理后作為網絡的原始訓練樣本,系統總誤差E＜15,采用Matlab編程實現,網絡訓練 2500次,得到如圖4所示的仿真波形。

4.3 結果驗證

可利用電路仿真得到的其余數據驗證神經網絡的訓練情況,如表4所示。

通過表3與表4的對比,可見仿真結果與事實相符。

圖4 BP神經網絡仿真波形

表4 驗證數據對應的輸出結果

5 結語

本文提出一種基于電路仿真獲取故障樣本數據,以之訓練神經網絡用來進行故障診斷的方法,實驗證明了此種方法的有效性,值得進一步研究。

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