中北大學(xué)信息探測與處理山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 遲珊珊 李 凱 楊曉虹 王含蕾

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基于LabVIEW及小波變換的電路系統(tǒng)故障診斷

中北大學(xué)信息探測與處理山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 遲珊珊 李 凱 楊曉虹 王含蕾

【摘要】針對目前電路系統(tǒng)故障復(fù)雜、維修難度大等問題，設(shè)計(jì)了一種基于LabVIEW及小波變換的電路系統(tǒng)故障診斷方式。經(jīng)實(shí)驗(yàn)探究，該方法能夠有效的診斷出電路系統(tǒng)的故障，診斷率高，操作方便，具有很好的應(yīng)用前景。

【關(guān)鍵詞】故障診斷；小波變換；虛擬儀器；電路系統(tǒng)

0 引言

隨著電子技術(shù)的迅速發(fā)展，電子設(shè)備印制電路板（PCB）功能更加強(qiáng)大，隨之而來的是結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜，因而對電路板的故障診斷技術(shù)就提出了更高的要求[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在電子設(shè)備中有80%以上的故障來自模擬電路，隨著模擬電路密集和復(fù)雜程度不斷加強(qiáng)，可能出現(xiàn)的故障也越來越多[2]。如果能在方案設(shè)計(jì)初期對電路設(shè)計(jì)的正確性和穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證，剔除可能存在的故障隱患，就能提高電路的穩(wěn)定性，并在很大程度上幫助設(shè)計(jì)者提高設(shè)計(jì)水平。

本文提出了一種基于LabVIEW及小波變換的診斷方式。

1 基于小波變換的故障診斷

模擬電路的故障診斷可以看作是一種故障的識別分類。本文所述的故障診斷方法主要有兩個過程：樣本學(xué)習(xí)和實(shí)際診斷[3]。樣本學(xué)習(xí)是將電路可能出現(xiàn)的故障作為樣本，輸入進(jìn)經(jīng)過拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；實(shí)際診斷是把未知的故障狀態(tài)輸入進(jìn)已經(jīng)訓(xùn)練完畢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別。

小波變換是法國物理學(xué)家J.Morlet在1974年提出的[4]，是一種全新的時頻分析法。從濾波的角度看，正交小波分解信號是通過一個高通和一個低通濾波器進(jìn)行濾波，低通實(shí)現(xiàn)函數(shù)的逼近，高通實(shí)現(xiàn)函數(shù)的細(xì)節(jié)抽取。

定義一個函數(shù)Ψ(x)：

本文采用二進(jìn)制小波變換提取各頻帶小波系數(shù)絕對值之和作為故障特征，其過程如下：

（1）對電路中的響應(yīng)信號進(jìn)行N層多分辨分解，得到一個低頻小波系數(shù)序列{li}，i=1，2，…，n。

（2）對低頻序列和各層高頻小波序列進(jìn)行絕對值求和：

式中，n為低頻序列的分量個數(shù)。

（3）以低頻系數(shù)序列和各層高頻系數(shù)序列絕對值之和構(gòu)成小波特征向量：

2 實(shí)例分析

本文以一個兩級放大電路的故障診斷為例，其主電路電路圖如圖1所示。

圖1 兩級放大電路

首先利用LabVIEW構(gòu)建虛擬儀器平臺，再通過數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集。采用LabVIEW對Multisim仿真軟件進(jìn)行調(diào)用，通過仿真測試得到仿真數(shù)據(jù)。再利用小波變換，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理及分析，從而完成故障診斷。

采用小波變換，其核心是模式識別，主電路的故障診斷相當(dāng)于一個模式識別與分類，主要步驟為對電壓信號進(jìn)行采樣，然后采用小波包變換提取各頻段的能量故障特征，再經(jīng)由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后完成診斷輸出。

再采用訓(xùn)練函數(shù)trainlm利用Levenberg-Marquardt算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置適當(dāng)?shù)挠?xùn)練次數(shù)與性能誤差，對已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果顯示，訓(xùn)練達(dá)到一定次數(shù)后，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剛好收斂于期望輸出，這時誤差遠(yuǎn)未達(dá)到0.01?？梢姡诵〔ㄗ儞Q方法訓(xùn)練時間短，收斂速度快。

3 小結(jié)

本文主要提出了一種基于LabVIEW及小波變換的診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此方法準(zhǔn)確率和精確度較高，能夠滿足現(xiàn)在對故障診斷精度的要求。隨著電子技術(shù)的復(fù)雜性與技術(shù)性的不斷提高，電路故障的檢測顯得越來越重要，也必將在電子技術(shù)的發(fā)展過程中有一定的發(fā)展前景。

參考文獻(xiàn)

[1]臧大進(jìn),曹云峰.故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及展望[J].西安文理學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2011,14(1):33-39.

[2]周鵬,許鋼,馬驍瑜,等.精通LabVIEW信號處理[M].北京:清華大學(xué)出版社,2013.

[3]左昉,胡仁喜,閆聰聰,等.LabVIEW 2013中文版虛擬儀器從入門到精通[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2014.

[4]鐘建林,何友,王紅星.基于多頻小波分析和D.S推理的電路故障診斷[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2010,25(8).

遲珊珊（1990－），女，黑龍江哈爾濱人，碩士研究生，主要研究方向：通信與信息系統(tǒng)。

作者簡介：