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自動舵電路板故障測試系統研究

2013-05-03 09:11:26李天偉李正友
中國測試 2013年2期
關鍵詞:故障診斷故障系統

李天偉,李正友,黃 謙

(海軍大連艦艇學院,遼寧 大連 116018)

0 引 言

自動舵作為船舶上最重要的航海設備之一,其發生故障時將對船舶的海上航行安全造成重大影響。目前自動舵故障電路板大部分需要返廠維修,維修周期長,維修效率低;因此,研究便攜式的自動舵電路故障測試系統具有非常重要的意義,既可以由服務商攜帶到船上進行故障測試,也可以隨船攜帶由船員進行故障測試。

1 測試系統需求分析

電路故障測試有自動測試和手動測試兩種方法[1]。自動測試不需要使用者的干預,能夠快速定位到故障元器件,但它僅能夠直接判斷出部分常見故障。手動測試能夠定位電路板全部故障,但依賴使用者的故障測試能力和經驗。在實際故障測試中,自動測試和手動測試應該結合使用。

在進行故障測試之前,電路板需要加電工作,故障測試系統需要提供交流或直流電源,以及若干模擬輸出通道,作為電路板的模擬輸入。自動測試時,為簡化測試步驟,一般在加電狀態下測試電路板上若干測試點的電壓信息,由軟件判斷出故障位置;此時故障測試系統需要提供若干數據采集通道。手動測試時,不但要測試電壓,還可能要測試電流、電阻等,為輔助測試者分析判斷故障,還需要實現數字萬用表、示波器、頻譜分析儀、信號發生器等虛擬儀器;這需要故障測試系統提供高精度、高速度、寬電壓范圍的數據采集通道。

2 測試系統硬件設計

由于經常需要攜帶測試系統到船上進行測試,系統硬件應盡量減小,便于攜帶,所以測試系統硬件由筆記本電腦、多功能數據采集卡、數字萬用表卡、電源、接口電路、專用接口電纜等組成[2],其硬件結構如圖1所示,實物如圖2所示。

圖1 測試系統結構圖

圖2 測試系統硬件實物圖

以某型自動舵為例,其內部共有2種放大板、2種電源板、1種報警板、1種顯示板、1種組合板,共計7種電路板。這些電路板既有模擬電路,也有數字電路,但都不太復雜。所有的數字電路板接口都是TTL電平,單塊電路板輸入輸出接口數目不超過32路;單塊模擬電路板需要的模擬輸出通道不超過4路,數據采集通道不超過32路。僅選擇1塊NI USB-6259[3]多功能數據采集卡即可滿足上述需求;再選擇1塊NIPCMCIA-4050數字萬用表卡,用于精確測量電阻、電壓、電流。可見系統僅采用1臺筆記本電腦、1塊數據采集卡及1塊數字萬用表卡,即可滿足該自動舵全部電路板的故障測試需求。

筆記本電腦是整個故障測試系統的控制中樞,它可以根據任務需要,控制多功能數據采集卡產生被測電路板需要的模擬或數字輸入信號,經接口電路板和專用接口電纜送入被測電路板,模擬電路板的各種工作狀態。被測電路板的輸出信號或通過探筆采集的被測電路故障特征信號,經過接口電路和數據采集卡,被送入計算機進行處理。自動測試時,將被測數據送入智能故障診斷程序,自動給出測試結果。手動測試時,計算機軟件根據測試任務需要,生成不同的虛擬檢測儀器(如示波器、萬用表、頻譜分析儀等),顯示被測電路板的相關信息。接口電路除了為被測電路板提供工作所需的假負載、供電電源及模擬輸入外,還為數據采集提供信號調理、過壓保護等。

系統硬件采用通用性與特殊性相結合的設計思路。不同的被測電路板采用與其配套的專用接口電纜和故障測試程序,它們共同使用筆記本電腦、數據采集卡、電源、接口電路等。專用接口電纜的一端與被測電路板接口相同,另一端與接口電路板上通用接口相連。這樣保證了通用性與特殊性的統一,既節約了成本、減小了硬件體積,又增強了功能,有利于二次開發。

3 測試系統軟件設計

電路故障測試的目的是為了判定電路的故障原因并修復,是判斷電路故障的基本工作[4]。電路故障測試系統與一般測試系統不同,需要采用更多的測試手段和提供相關輔助信息。它除了進行數據測試外,還與故障診斷理論相結合,共同構成電路故障診斷系統,這對測試系統軟件部分提出了更高的要求。故障測試軟件不單單是數據采集系統,除了進行數據采集、分析、顯示外,還必須提供故障診斷過程中所需的其它相關信息,如電路原理圖、標示實際測試位置的實物圖、被測元器件的性能參數、測試點的參考值、以往同類電路板的測試經驗等。體現在程序編寫上,需要綜合采用圖形編程技術、數據庫技術、數據處理技術等。現有的數據采集軟件(如LabVIEW或LabWindows/CVI)都專注于數據采集,在開發綜合應用程序、滿足多種需求方面功能偏弱,如在數據庫管理及圖形界面的制作等方面與Microsoft Visual C++等軟件還存在較大差距。

Measurement Studio[3]軟件是National Instruments公司為在Microsoft Visual Studio開發環境下使用NI公司產品而推出的開發工具,它可以作為Microsoft Visual Studio的一個組件。在應用程序中Measurement Studio軟件專注于硬件接口、數據采集及虛擬儀器軟件界面部分,Visual Studio專注于圖形界面、數據庫操作、信號處理及故障分析判斷。Measurement Studio中集成了LabVIEW中所有的虛擬儀器界面元素,它們可以作為Visual Studio中控件,與其他控件一樣,非常方便地被調用和處理。Measurement Studio還可以輕松調用NI硬件產品驅動程序提供的接口函數,比LabVIEW能輕松完成更加復雜的測試任務。

3.1 自動測試

為提高故障診斷的自動化程度,自動測試方式基于神經網絡方法,對多個測試點的數據進行綜合分析判斷,給出故障診斷的初步結果。系統采用三層BP網絡。BP神經網絡是一種誤差反向傳播學習算法的多層前饋網絡,它是利用實際輸出與期望輸出之差對網絡各層連接權由后向前逐層進行校正的一種計算方法[5-6]。網絡的輸入是表征電路板故障特征的向量,網絡的輸出是表征電路板故障模式的向量,一個故障特征向量對應一個故障模式向量,一個故障模式向量對應元件的某種故障,共同構成訓練模式對[7-8]。

以該自動舵某放大板故障為例。在實際維修過程中發現該電路板經常發生的故障有:穩壓管bz1~3燒壞、三極管bg1~2損壞、運算放大器ysq損壞等6個元件8種故障,加上電路板正常狀態,共9種模式。在分析電路板工作原理的基礎上,找到電路板上的一些重要測試點,再根據主成分分析及實際的神經網絡訓練結果對測試點進行選擇,最終選擇5個測試點作為故障特征提取點。神經網絡的輸入節點5個,對應電路板的5個故障特征;神經網絡的輸出單元5個,按表1所示分別對應電路板的8種故障和正常狀態;隱層節點為7個。

獲取訓練數據時,將平時積累的故障元件更換到7塊工作正常的電路板上,通過測試系統硬件采集相關測試點的電壓數據,得到表1所示的訓練樣本和測試樣本。將訓練數據輸入神經網絡,得到神經網絡參數,編寫自動測試程序。

自動測試程序界面如圖3所示。界面中上方為電路板的輸出曲線,界面左下方為電路板實際輸出數據,界面右下方為利用神經網絡方法自動測試結果。當電路板故障時,利用該類電路板的專用測試電纜將電路板連接到故障測試系統上,打開該類電路板專用的自動測試程序,只要點擊“開始測試”按鈕,自動測試程序控制硬件產生該類電路板的工作環境及各種模擬輸入,通過變換電路板不同的模擬輸入模擬電路板的不同工作狀態,分別測試電路板上相關測試點的輸出曲線,測定特征參數,輸入事先訓練好的人工神經網絡,初步判斷電路板的常見故障,自動給出診斷結果。

表1 樣本示例

圖3 自動測試軟件界面

3.2 手動測試

手動測試方式為測試者提供被測電路板的工作環境、測試電路時所需的常用虛擬測試儀器、被測電路板的相關資料等。

圖4所示為手動測試軟件的典型界面。界面左邊是被測電路板的原理圖,界面右邊從上到下分別為虛擬數字萬用表、虛擬示波器、虛擬頻譜分析儀、被測元件型號及作用說明、被測元件在電路板上的實際位置等。使用者可以在分析電路工作原理的基礎上,結合故障現象,選用相應的虛擬測試儀器對電路上的元器件或故障測試點進行故障測試分析。

圖4 手動測試軟件界面

3.3 故障測試實例

利用電路板測試系統進行測試時,首先進行自動測試,可能遇到如下3種情況:(1)某電路板的輸出曲線如圖5(a)所示,自動測試程序給出的測試結果為“電路板工作正常”。(2)某電路板輸出曲線如圖5(b)所示,自動測試程序給出的測試結果為“三極管bg1損壞”,更換三極管bg1后電路板恢復正常。(3)某電路板輸出曲線如圖5(c)所示,自動測試程序給出的結果為“非常見故障,請手動測試”。運行該類電路板手動測試程序,在分析電路板工作原理的基礎上,利用虛擬測試工具對電路板進行測試,最終確定故障為電容C20故障,更換后電路板恢復正常。

4 結束語

根據自動舵維修需要,設計了自動舵電路板便攜式故障測試系統,并闡述了測試系統的軟硬件設計方法。在實踐應用中證明,系統具有成本低、體積小、功能強的優點。采用自動測試和手動測試相結合的方法,自動測試時不需要太多的故障診斷專業知識,就能對電路板進行初步測試,可供船員使用;手動測試時能提供大量的設備隨機資料和虛擬測試儀器,免去服務商或生產商上船測試時攜帶大量資料和儀器的困難。

圖5 不同情況下電路板輸出曲線

[1]楊江平.電子裝備維修技術及應用[M].北京:國防工業出版社,2006:1-4.

[2]李慶偉,蘇燕辰.基于LabWindows/CVI的車內氣壓波動信號處理[J].中國測試,2012,38(3):87-89.

[3]National Instruments.Measurement and automation catalog[G]∥Austin:NI,2007:50-58.

[4]朱大奇.電子設備故障診斷原理與實踐[M].北京:電子工業出版社,2004:39-45.

[5]許力.智能控制與智能系統[M].北京:機械工業出版社,2007:170-175.

[6]張彥斌,賀從林.基于神經網絡的某裝備電路單元故障診斷研究[J].測試技術學報,2010(6):558-561.

[7]陽輝,羅琨,何怡剛.模擬電路故障診斷的小波神經網絡方法[J].微電子學,2010(1):50-53.

[8]趙鵬,王友仁,崔江,等.模擬電路免疫記憶網絡故障診斷方法[J].信息與控制,2010(5):574-579.

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