瞬變電流分析法用于故障檢測和定位的研究

劉芳

摘要：瞬變電流檢測經常被用作靜態電流測試的替代或補充。提出了一種全新的方法，采用小波變換的瞬變電流分析法，進行故障檢測和定位，小波變換的時頻分辨特性對數字信號的故障檢測和局部故障檢測都有一定的幫助，對通過8-bit移位寄存器測量的數據進行實驗，對電路數據進行仿真，結果顯示在檢測和定位方面很有前景。小波檢測方法比光譜法和時域法具有更好的靈敏度。針對復雜的供電網絡、測量噪聲和工藝變化等問題，分析了該定位方法的有效性。

關鍵詞：故障定位;瞬變電流（IDD）;小波

中圖分類號：TB文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.01.091

1引言

已經有很多關于瞬變電流波形分析（IDD）的研究，IDD波形分析法是一種可以發現Ics中很多缺陷的有效方法。包括防御，如接受打開和弱晶體管缺陷，這是傳統的IDDQ測試方法無法檢測到的。在1987年，Frenzel和Marinos研究一種瞬時電流，在測試中，將電流作為設備的一種特征參數。Hasizume等人在正常和故障狀態下，對同一問題進行分析。Beasley等人應用同步脈沖，分析了瞬變電流的時間和頻譜特性。Vinnakota 等人將能量消費比例（ECR）兩個輸入轉換作為測試指標。Plusquellic等人用分布測量點，提出了瞬時信號分析的概念（TSA）。De Paul等人使用積累的電荷作為對比信號，通過數值積分計算比較當前波形。在Sachdev 等人的方法，每個IDD測試模式是一個在預定的距離內作為信號的樣本。默罕默德等開發了基于離散傅里葉變換（DFT）的信號對比來檢測故障，采用積分器提取延遲信息，分析延遲原因。

雖然有很多關于故障檢測的研究，但沒有通過分析IDD波形，有效的故障定位方法。因此，本文提出一種采用IDD波形分析法，進行故障檢測和定位的方法。小波變換同時在時間和頻率上處理信號，比固定極限頻率的傅里葉變換，測試更準確。更重要的是，小波變換可以選擇基礎方程，而傅里葉變換，只能選擇固定的基礎方程。因此，該方法可以選擇最適合的基礎方程，而且誤差最小。

綜上所述，證明小波變化具有較好的故障檢測敏感性，可以用于故障檢測，可以應用到其他IDD分析工具中，這樣可增加錯誤覆蓋率。本文還利用出現在小波系數中的時域信息，來確定故障區域，根據延遲檢測技術進行定位。

2小波變換概述

傅里葉變換分析存在嚴重的缺陷，因為其在頻域內轉換信號，和信號分布是不可變換的。另一方面，小波變換可以在多頻域或多種方式內分解信號，在變換系數中保留時域和頻域信息。

在小波變換中，本文取一個具有兩個主要性質的實復值連續時間函數：（1）從0開始積分;（2）平方積分。這個函數叫作母子波或者小波;性質①具有振蕩或有波浪狀外觀的功能，與正弦函數相反，是一種小波;性質②這意味著波的大部分能量被限制在有限區間內。

3應用小波變換進行IDD分析

3.1故障檢測

該故障檢測策略是基于被測設備（DUT）和無故障設備之間的信號。在檢測過程中，隨機選擇輸入測試信號。在實際測試中，測試寄存器組通常由自動測試模式生成，用于測試程序。為了對比小波分析法和其他方法的靈敏度，不使用自動測試模式（ATPG）工具，用于DUT的每一個刺激信號，本文計算瞬變電流的小波系數，并將其與相同輸入的無故障設備的小波系數進行對比。通過計算兩組小波系數之間的均方根誤差（RMSE）來進行比較。選擇均方根誤差進行信號比較是因為它是一種非常流行的簡單度量，通過與否的標準是通過比較RMSE預設的測試邊際來決定的。

為了比較本文的檢測方案與現有基于IDD信號純譜和純時域內容的檢測方法的有效性，本文使用了一個度量作為標準RMS。而時域方法使用當前波形下的累積電荷進行信號比較。

3.2故障定位

在這一節中，介紹了利用小波分量的時域信息實現了環形故障定位的方法。有缺陷的設備，本文可以觀察到的小波系數，并確定延遲故障電路的響應，與無故障設備相比，有明顯偏差。然后本文使用這些信息來確定故障部件。故障定位有兩點優勢，第一，它可能會提高過程和產量;第二，本文可以利用這些故障信息。

值得注意的是，首次迭代的分區，故障部件可能來自電路的不同部位，但不同輸入轉換值的后續迭代主要用于消除故障，這是遠程故障的補救措施。因此，可以確定故障區域定位過程組成的一組相鄰部件。

4實驗結果

采用C編程語言實現了檢測和定位算法。采用Matlab小波分析工具箱運行小波和傅里葉分解IDD信號。本文選用db2來作為小波函數，這是因為它是一種常用的基礎小波，是一種正交直線。可以為本文的應用程序提供良好的輸入波形圖。不同頻域范圍內的基礎小波對應不同的光譜含量，因此，本文選擇限制頻率（400MHz），傅里葉和小波組件都從基礎值達到這個頻率，本文用了4種不同的頻域進行小波分解，在限制頻率400MHz時，離散傅里葉變換分解出16種光譜分量，小波變換的范圍從8到64是二階的，不同范圍內基礎小波的頻率含量是由在光譜中的20dB點決定的，最低值的范圍，比如8，對應的最高頻率在最高邊際值400MHz范圍內選擇，比如64，因為頻譜范圍非常窄，在基線范圍內選擇。范圍內的任何一個較高值都不會在映射錯誤方面導致顯著變化，離散傅里葉變換法，在計算標準RMS時，本文既考慮頻率大小，又考慮頻率組成之間的協同作用。相應構件故障和無故障情況之間的絕對偏差，與相應構件的無故障情況進行標準化。通過計算機對RMS進行標準化計算。得到標準RMS值，在IDD曲線（通過數值積分進行制得）范圍內取絕對偏差，然后根據無故障情況進行標準化。

5故障定位的影響因素

5.1供電網絡的影響

該實驗假設電路是由直接連接電源點的單一模型組成的。更現實點講，供電網絡可以設計成網格狀，由不同模型在網格上的單點或多點連接，可以發現本文的定位方法是有效的，所有的檢測和定位工作都是在網狀供電網絡下完成的。