王幫強(qiáng)

對模擬電路的故障進(jìn)行診斷是在20世紀(jì)60年代最開始出現(xiàn)的,直到20世紀(jì)70年代,已經(jīng)有了豐富的理論基礎(chǔ)。但是由于模擬電路出現(xiàn)的故障的元件參數(shù)的非線性、離散性和多樣性的原因,因此模擬電路的故障診斷理論還有待于進(jìn)一步的發(fā)展。直到20世紀(jì)90年代,因為智能技術(shù)的不斷發(fā)展和深入,模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論等對模擬電路進(jìn)行診斷的方式開始出現(xiàn),數(shù)據(jù)融合的技術(shù)成為處理智能信息技術(shù)核心工具。

1融合診斷模型

要使模擬電路的可測試性得到提高,就應(yīng)該通過增加測試信息、測試節(jié)點(diǎn)和優(yōu)選激勵等方式實(shí)現(xiàn)。從理論的角度上來說,假如模擬電路具有十分理想的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),那么只需要選擇數(shù)量較少的測試點(diǎn)就可以對較多的故障進(jìn)行診斷。但是從可測試性的角度出發(fā),我國目前在實(shí)際電路之中,普遍存在著拓?fù)湫圆焕硐氲默F(xiàn)象,因此,在進(jìn)行測試的過程之中,應(yīng)該選擇較多數(shù)量的可測試點(diǎn),盡量避免子網(wǎng)絡(luò)或至路故障無法預(yù)測的情況。為了對測試點(diǎn)不夠的現(xiàn)象進(jìn)行彌補(bǔ),可以進(jìn)行優(yōu)選激勵,在頻域分析的基礎(chǔ)之上,可以選擇多種能夠?qū)收咸卣鬟M(jìn)行反應(yīng)的測試頻率,使用這些頻率的交流信號對模擬電路的故障特征進(jìn)行提取。在時域分析的基礎(chǔ)之上,可以使用噪聲信號的方式對被測試的電路進(jìn)行激勵,最終使在激勵信號之中存在的頻率成分大于被測試的電路的帶寬,同時保證在激勵信號之中存在的頻率成分有足夠的幅度。對測試信息的數(shù)量進(jìn)行增加,是使模擬電路的可測試性得到提高的有效方式,我國目前針對模擬故障進(jìn)行的故障診斷一般通過抽取和測量節(jié)點(diǎn)的電壓,對故障的特征進(jìn)行提取,雖然節(jié)點(diǎn)的數(shù)量受到一定限制,尤其是在大規(guī)模和超大規(guī)模的集成電路之中,存在著選擇的節(jié)點(diǎn)在總節(jié)點(diǎn)之中所占比例較低的現(xiàn)象。

在選擇了適合的測試方法之后,應(yīng)該對各種測試的數(shù)據(jù)采取規(guī)范化的處理方式,最終得到各種輸入特征的數(shù)據(jù),之后再輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對模擬電路的故障情況進(jìn)行初級的診斷。但是BP網(wǎng)絡(luò)大多使用梯度下降的搜索式的計算方式,因此對初始權(quán)向量的變化十分敏感,很容易對極小的故障進(jìn)行不適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。和以往的搜索方式相比,遺傳算法的魯棒性更強(qiáng),而且不受到函數(shù)連續(xù)性和可微性的影響,很容易在全局的范圍之中得到最優(yōu)性的診斷。

2遺傳BP網(wǎng)絡(luò)的故障分類器

因為BP網(wǎng)絡(luò)具有外推力受限的特點(diǎn),因此,如果將模擬電路在標(biāo)稱狀態(tài)之中的故障情況作為整體的訓(xùn)練樣本,很難與容差的情況相適應(yīng),最終使診斷的準(zhǔn)確率大幅度的降低。同時,一旦模擬電路之中,某一個元件產(chǎn)生軟故障時,其電路的測量時會和該電路在發(fā)生硬故障時的測量值有很大的差別,因為在硬故障特征基礎(chǔ)上建立的網(wǎng)絡(luò)很難在對軟故障進(jìn)行診斷的過程中使用。在一般的情況之中,如果在模擬電路之中的元件參數(shù)和正態(tài)分布相符合,依據(jù)統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)原理,這些線性組合依然是正態(tài)分布之中的隨機(jī)變量。對于模擬電路的硬故障來說,對有故障的電路進(jìn)行實(shí)際測量之中得到的特征向量,可以將這種狀態(tài)作為訓(xùn)練的樣本,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身存在的容錯性特征,在進(jìn)行分類的過程之中,可以將在一定范圍之中的樣點(diǎn)歸類為訓(xùn)練樣本集。對于模擬電路的軟故障來說,在對故障進(jìn)行定位的過程之中,容差的擾動效應(yīng)和特征參量的模成反比,因此,如果軟故障的故容比較大,則很容易對故障進(jìn)行定位,如果軟故障的故容比較小,則很難對故障的定位進(jìn)行分辨。因此,可以使用Monte -Carlo法隨機(jī)的選擇出數(shù)量較多的測試樣本,再在隨機(jī)樣本之中選擇出受到容差影響較大的樣本,組成訓(xùn)練樣本集。

BP網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法優(yōu)化,是使用遺傳算法能夠進(jìn)行全局性搜索的特征,尋找最佳的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)。在BP網(wǎng)絡(luò)較好的分類效果性能之中,對節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)和數(shù)量進(jìn)行優(yōu)化。

3模糊診斷融合

使用模糊積分對多種分類器進(jìn)行融合的過程之中,模糊測度會對融合函數(shù)的形成產(chǎn)生影響,因此,應(yīng)該選擇適合的模糊測度值,提高數(shù)據(jù)融合的分類性能。對于診斷系統(tǒng)來說,模糊密度值是對模擬電路進(jìn)行故障診斷的重要依據(jù),因此應(yīng)該通過模糊診斷器的使用,對單獨(dú)的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗,提高故障識別的準(zhǔn)確性。

4結(jié)語

本文綜合了模糊技術(shù)、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),在各種測試信息的基礎(chǔ)之上取得診斷電路受到各種故障損害的可能性,在對每一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出信息的重要性進(jìn)行考慮,在進(jìn)行決策融合的過程之中使用模糊積分融合的方式,并對診斷方式的魯棒性、快速性和準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗證。

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