基于靈敏度分析和GA的模擬電路故障診斷

摘要：為了實現模擬電路故障的檢測，提出了將靈敏度分析與遺傳算法結合的算法。該算法利用靈敏度分析估算元件參數偏移量求解故障元件，并用遺傳算法尋求最優解。提出改進的自適應遺傳算法，實驗結果表明該方法對容差模擬電路的多軟故障診斷具有較好的診斷率。本文網絡版地址：http：//www.eepw.com.cn/article/235429.htm

關鍵字：模擬電路；故障診斷；靈敏度分析； 遺傳算法；

DOI： 10.3969/j.issn.1005-5517.2014.3.015

2 遺傳算法求解實例分析

采用遺傳算法求解F的極小值。故障診斷電路采用與文獻[3]、[4]中相同的直流電路。

測試數據通過在PSpice中將標稱電路修改為容差下的故障電路進行MC仿真獲得。將其中一組數據作為測試數據輸入程序中。實驗中設置故障R1=0.5。各個元件參數的偏移百分數作為算法搜索的種群，以F為目標函數。設置連續多代算法群體均值偏差小于某個較小值L或者遺傳代數達到設置值，算法即終止。

隨機產生種群初始值，用同一個測試樣本重復進行10次模擬電路故障診斷，數據結果輸出如圖2，左邊是運行十次算法中，隨機產生的初始種群里最優個體元件參數偏移值的分布圖。右邊是算法收斂后停止時的最優個體元件參數偏移值的分布圖。從圖中可以看出十次算法運行過程中有九次算法收斂，檢測到故障。并較為準確的給出了各元件參數偏移值。其中有一次沒有收斂，因滿足遺傳代數而終止搜索。圖中X坐標為R1-R5元件，Y坐標為各元件參數偏移百分比，單位為%。

將容差故障電路進行20次蒙特卡洛分析，輸出的一次分析中三個測試點電壓值為一組測試數據，每組數據輸入并進行一次遺傳算法搜索。……