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        基于多頻測試和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷

        2013-08-24 00:43:34梁海浪
        關(guān)鍵詞:故障診斷故障

        王 承,葉 韻,梁海浪,何 進(jìn)

        北京大學(xué) 深港產(chǎn)學(xué)研基地 深圳市系統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)(SOC)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣東 深圳 518057

        1 引言

        模擬電路故障診斷一直是一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)性的研究課題,客觀世界信號(hào)的本質(zhì)決定了模擬電路的普遍性和不可替代性。關(guān)于模擬電路故障診斷及測試信號(hào)選取的算法和理論研究[1]至今未取得突破性進(jìn)展,是由其本身特性所決定的,即:輸入輸出均是連續(xù)量、復(fù)雜的故障模型、元器件容差、非線性及反饋的存在[2]。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射、學(xué)習(xí)推理等優(yōu)點(diǎn),適合模擬電路故障診斷,具有發(fā)展前景。

        近年來,眾多學(xué)者從故障特征提取和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)角度,進(jìn)行模擬電路故障診斷研究,并取得了顯著進(jìn)展。在特征提取方面,文獻(xiàn)[3-5]利用主元分析、小波變換和信息融合等方法提取故障特征,分別對(duì)線性和非線性模擬電路進(jìn)行故障診斷技術(shù)研究;在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面,文獻(xiàn)[6-8]利用多層感知機(jī)、徑向基函數(shù)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,進(jìn)行故障分類和識(shí)別。但上述工作,對(duì)測試激勵(lì)(測試矢量)生成涉及較少,采用的測試激勵(lì)帶隨機(jī)性,缺少理論指導(dǎo)。這為多頻測試的應(yīng)用提供了發(fā)展契機(jī),開展模擬電路測試矢量生成研究,具有積極的意義。

        多頻測試是用不同頻率(測試頻率點(diǎn)集)的正弦信號(hào)激勵(lì)待測電路,通過觀測預(yù)先選定測試節(jié)點(diǎn)的輸出信號(hào)幅值,亦即故障電路與正常電路、不同故障電路之間的輸出響應(yīng)不同,從而降低和簡化模擬電路故障分類和識(shí)別的難度。

        電子設(shè)備發(fā)生單故障的概率是故障總數(shù)的70%~80%,且一些多故障往往又是相互聯(lián)系的,因此也可當(dāng)作單故障處理。為論述方便,本文主要考慮模擬電路的單故障測試。通過靈敏度分析指導(dǎo)多頻測試矢量生成,選擇最優(yōu)測試激勵(lì),使得電路的狀態(tài)差異顯著;然后在考慮元件容差情況下,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融和各測試節(jié)點(diǎn)的故障信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)故障器件的檢測和定位。實(shí)驗(yàn)證明該方法取得了較為理想的效果。

        2 多頻測試

        多頻測試是指應(yīng)用不同頻率的正弦信號(hào)激勵(lì)待測電路,使得故障電路和正常電路輸出的差異顯著。多頻測試矢量即為測試頻率點(diǎn)的集合。靈敏度分析是一種有效的模擬電路故障診斷方法[9-10],應(yīng)用靈敏度分析選擇多頻測試頻率,獲得最佳多頻測試矢量,可使得正常輸出 y(t)和故障輸出 y′(t)的差異顯著,即方差 [y(t)-y′(t)]2最大。

        被測電路元件的故障診斷方程由所選可測試點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)組成,如式(1)所示:

        其中,P=[p1,p2,…,pr]T是潛在故障向量,K是測試節(jié)點(diǎn)數(shù),系數(shù)a和b均為電路元件參數(shù)的函數(shù)。

        靈敏度分為微分靈敏度和增量靈敏度。微分靈敏度適用于軟故障診斷,是一種有效的解決方案,計(jì)算公式為:

        多頻測試矢量生成的步驟如下:

        步驟1計(jì)算測試點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)傳輸函數(shù)。

        步驟2通過靈敏度分析,計(jì)算出各測試節(jié)點(diǎn)的靈敏度方程。

        步驟3畫出各測試節(jié)點(diǎn)的靈敏度曲線圖。

        步驟4計(jì)算靈敏度曲線極值點(diǎn)處的頻率,獲得所需多頻測試矢量。

        3 仿真實(shí)驗(yàn)

        以 BPSVF(Band Pass State Variable Filter)電路為診斷實(shí)例,如圖1所示。各個(gè)參數(shù)元件的標(biāo)稱值已經(jīng)給定,容差均為5%。其中,R1=182Ω,R2=11.1 kΩ,R3=100 kΩ,R4=916Ω,R5=1 kΩ,R6=10 kΩ,R7=10 kΩ,R8=440Ω,R9=2.64 kΩ,R10=5.41 kΩ,R11=1 kΩ,C1=C2=0.01 μF。

        圖1 BPSVF電路

        3.1 多頻測試矢量生成

        對(duì)圖1電路,進(jìn)行可測性分析:選定最佳測試節(jié)點(diǎn)集①③④⑤;確定待診斷故障元件為:{G2,G5,G6,C1,C2}。根據(jù)多頻測試矢量生成步驟,畫出各測試節(jié)點(diǎn)的靈敏度曲線圖(如圖2至圖5所示)。

        圖2 測試節(jié)點(diǎn)①

        圖3 測試節(jié)點(diǎn)③

        圖4 測試節(jié)點(diǎn)④

        圖5 測試節(jié)點(diǎn)⑤

        從圖2~5中,計(jì)算靈敏度曲線極值點(diǎn)處的頻率,獲得所需多頻測試矢量(如表1所示)。

        表1 測試點(diǎn)與多頻測試頻率1)

        根據(jù)表1,獲得所需多頻測試矢量集合:

        ω={1.3E5,0.6E5,1.8E5,1.9E5,2.0E5}(單位:rad/s)

        通過分析和壓縮,當(dāng)ω=1.8E5 rad/s,完全可以檢測并能識(shí)別出上述故障。

        與文獻(xiàn)[11]相比,本文方法所需測試矢量只有原來的20%,從而提升了電路測試的時(shí)間和效率。

        3.2 故障診斷

        為驗(yàn)證測試矢量對(duì)故障元件的實(shí)際診斷效果,令Vin=sin(1.85E5 ·t),各待測元件的故障值:R?i?(i=2,?5,?6)為 ±40%,C j?(j=1,?2)為 ±50% ,即為:R?i↑ 和 R?i↓ 、C j↑ 和 C j↓ ,共計(jì)有10種故障模式。

        從測試節(jié)點(diǎn)提取輸出波形的波峰和波谷值,即VmH和VmL(m=1,?3,?4,?5),作為故障特征信息。將四個(gè)測試節(jié)點(diǎn)①③④⑤的故障特征信息進(jìn)行信息融和,形成對(duì)應(yīng)故障模式的8維故障特征向量:

        其中,i=1,2,…,10;?j=1,2,…,30 。

        對(duì)應(yīng)的故障特征向量與故障模式構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出序列,形成電路所需的樣本集。為此構(gòu)建兩個(gè)樣本集:訓(xùn)練樣本集和測試樣本集。對(duì)每一種故障模式進(jìn)行30次Monte-Carlo分析,其中20次為訓(xùn)練樣本,構(gòu)成訓(xùn)練樣本集;10次為測試樣本,構(gòu)成測試樣本集。

        應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)驗(yàn)電路進(jìn)行故障診斷,采用BP算法的啟發(fā)式改進(jìn)方法,即加動(dòng)量修正法。經(jīng)多次調(diào)整后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為8-8-15-10,學(xué)習(xí)速度0.25,動(dòng)量因子0.80,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過4 390次訓(xùn)練調(diào)整后達(dá)到期望的均方誤差值0.015。為檢驗(yàn)經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷能力,分別使用訓(xùn)練樣本集和測試樣本集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試,詳見表2。

        表2 BP網(wǎng)絡(luò)的故障診斷結(jié)果

        從表2可知,訓(xùn)練模式與測試模式的平均正確率達(dá)94%,故障診斷正確率高。證明所選擇的測試矢量對(duì)電路故障診斷是行之有效。

        為驗(yàn)證本文方法的有效性,采用文獻(xiàn)[12]掃頻分析進(jìn)行仿真和驗(yàn)證,相關(guān)數(shù)據(jù)為:提取的故障特征值28個(gè),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)28-30-45-33,訓(xùn)練次數(shù)10 460,均方誤差值0.015;網(wǎng)絡(luò)的故障診斷效果,訓(xùn)練模式和測試模式的平均正確率僅為54%。由此可見,本文方法的效果十分顯著,與文獻(xiàn)[12]的方法相比:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡化了31%;訓(xùn)練次數(shù)減少為42%;故障識(shí)別率提升了74%。

        4 結(jié)束語

        本文提出一種多頻測試和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法,從測試矢量生成到測試響應(yīng)分析,進(jìn)行了系統(tǒng)全面的闡述:利用靈敏度分析選取測試頻率和測試矢量壓縮,對(duì)故障特征信息進(jìn)行融合,最后應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障檢測和診斷。對(duì)電路仿真結(jié)果表明,該方法是行之有效的,對(duì)大規(guī)模模擬電路測試亦有一定借鑒作用。

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