探析模擬電路故障診斷技術(shù)

摘 要：當(dāng)前，模擬電路故障診斷理論經(jīng)過多年的研究和發(fā)展，已經(jīng)提出了多種模擬電路故障診斷技術(shù)，主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)、模糊理論故障診斷技術(shù)、小波變換故障診斷技術(shù)。文章就結(jié)合自己對這幾種模擬電路故障診斷技術(shù)的理解，談幾點(diǎn)個人的體會。

關(guān)鍵詞：模擬電路；故障診斷；技術(shù)

隨著微電子技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是大規(guī)模模擬電路的發(fā)展，使得電子器件和設(shè)備的集成度和復(fù)雜化越來越高，導(dǎo)致在電子器件和設(shè)備制造、使用和維護(hù)過程中，傳統(tǒng)的模擬電路故障診斷技術(shù)已無法滿足其需要。當(dāng)前，模擬電路故障診斷理論經(jīng)過多年的研究和發(fā)展，已經(jīng)提出了多種有效且可行的模擬電路故障診斷技術(shù)，這些技術(shù)包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)、模糊理論故障診斷技術(shù)、小波變換故障診斷技術(shù)，這些技術(shù)在實際工作中得到了廣泛的應(yīng)用，同時也促進(jìn)了模擬電路故障診斷理論和技術(shù)的豐富、完善和向前發(fā)展。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）是通過計算機(jī)來模擬人腦結(jié)構(gòu)和人類認(rèn)知過程的信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種自適應(yīng)的模式識別技術(shù)，它會依托自身的學(xué)習(xí)機(jī)制自動形成決策區(qū)域，并以分布的方式存儲信息。它能通過網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和權(quán)值分布獲得某種映射關(guān)系，也能通過全局并行處理實現(xiàn)輸入端到輸出端的信息變換。同時它還具有學(xué)習(xí)功能，假如環(huán)境發(fā)生改變，其映射關(guān)系也能自適應(yīng)地調(diào)整。因此，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能很好地處理在故障診斷中無法用顯性公式表達(dá)的具有非線性關(guān)系的情況。因而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)在實際應(yīng)用中具有重要作用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過特征選擇、特征提取等適當(dāng)?shù)靥幚磉^程獲得相應(yīng)的診斷網(wǎng)絡(luò)；第二，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的診斷輸入對整個系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，也就是利用此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步向前計算，從而實現(xiàn)故障診斷。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)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(xùn)練樣本難獲得、忽視專家的經(jīng)驗知識、很難理解網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的表達(dá)方式。

2 模糊理論故障診斷技術(shù)

受元器件容差、非線性和電路噪聲的影響，用傳統(tǒng)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(guān)系，也就無法對故障進(jìn)行診斷，出現(xiàn)了模糊現(xiàn)象。故障狀態(tài)模糊現(xiàn)象的產(chǎn)生就不能用“是”與“否”來判斷故障，而需要精確地給出故障產(chǎn)生的可能性、故障出現(xiàn)的位置以及故障的嚴(yán)重程度。基于此，人們在對模擬電路故障診斷技術(shù)的研究中就衍生出了模糊理論故障診斷技術(shù)。模糊理論故障診斷方法就是將“故障”和“征兆”間建立模糊關(guān)系矩陣，再對模糊推理規(guī)則產(chǎn)生的模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行一定的組合，然后根據(jù)判定閾值來找到出現(xiàn)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(jù)經(jīng)驗和數(shù)據(jù)建立“故障”和“征兆”間的模糊關(guān)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(guān)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(guān)系就越不密切；第二，根據(jù)對診斷對象測試的數(shù)據(jù)，提取特征參量X；第三，根據(jù)模糊關(guān)系矩陣A和特征參量X，列出矩陣關(guān)系Y=XA，并對其求解，從而得到故障參量Y；第四，根據(jù)隸屬度原則、閾值原則等判定準(zhǔn)則，對故障參量Y進(jìn)行求解，從而得出故障診斷結(jié)果。模糊理論故障診斷技術(shù)能很好地適應(yīng)不確定性問題，通過該技術(shù)進(jìn)行故障診斷可以獲得多種故障解決方案，并能根據(jù)這些方案的模糊度的高低進(jìn)行優(yōu)先程度排序。

3 小波方法故障診斷技術(shù)

小波方法的理論基礎(chǔ)就是小波變換，與傅立葉變換一樣，其實質(zhì)都是一種積分的變換。小波變換的本質(zhì)就是用一族函數(shù)去表示一個信號，這一族函數(shù)我們將其稱為小波函數(shù)系。小波變換也就是用這個小波函數(shù)的不同尺度變換來構(gòu)成的。小波方法中的小波函數(shù)要具備兩點(diǎn)特性：

第一，小波函數(shù)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(shù)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(yīng)用。小波方法故障診斷技術(shù)就是利用小波變換，在多層分解后的不同頻帶內(nèi)分析信號，使其在不同頻帶內(nèi)通過清晰的能量變化的形式表現(xiàn)出來，并與電路正常輸出進(jìn)行對比，提取特征信號與故障庫進(jìn)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(jìn)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(shù)

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(jìn)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(fā)展，在新的時期模擬電路故障診斷技術(shù)取得了飛速的發(fā)展，這對電路的安全、可靠的工作具有極其重要的現(xiàn)實意義。同時，我們也要不斷探索新的理論和技術(shù)，推進(jìn)模擬電路故障診斷的不斷向前發(fā)展。

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