公安部第一研究所 呂 磊 曹韌樁 田 云 尹燕恒

試論模擬電路的智能故障診斷技術(shù)

公安部第一研究所 呂 磊 曹韌樁 田 云 尹燕恒

在電子工業(yè)的推動下,促使模擬電路的集成度越來越高,對模擬電路故障診斷技術(shù)提出了較高的要求.現(xiàn)階段,模擬電路在實際的應(yīng)用過程中,模擬信號存在非線性及連續(xù)性等問題,增加了故障診斷的難度,導(dǎo)致模擬電力智能化診斷工作難以達(dá)到預(yù)期的診斷效果,降低了模擬電路的應(yīng)用效果.本文將模擬電路的智能故障診斷技術(shù)作為主要研究內(nèi)容,簡要介紹模擬電路故障診斷的分類及診斷特點,對模擬電路智能故障診斷技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)闡述.

模擬電路;智能故障診斷技術(shù)

一、前言

現(xiàn)階段,電子電路被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)中,在控制及通信等領(lǐng)域取得了良好的發(fā)展效果.要想確保電子電路運行的穩(wěn)定性,需要加大對模擬電路及數(shù)字電路故障診斷的研究和分析,降低電子電路故障的發(fā)生概率,提升電子電路的可靠性能.目前,人工診斷技術(shù)已經(jīng)無法滿足模擬電路的診斷需求,加強(qiáng)自動診斷成為現(xiàn)階段模擬電路故障診斷一項亟待解決的問題.

二、模擬電路故障診斷的分類

模擬電路中的元器件值呈現(xiàn)出連續(xù)性變化特點,其數(shù)值會隨著溫濕度等外部條件的變化而變化.另外,在使用過程中,還會受使用時間過長所引發(fā)元器件實際數(shù)值與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值之間存在一定的差異.按照元件器的變化范圍,將模擬故障分為以下兩類:

(一)硬故障

模擬電路故障發(fā)生硬故障時,說明元器件的本質(zhì)發(fā)生了較大的變化,會對電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及自身的工作性質(zhì)造成較大的影響,進(jìn)而引發(fā)短路及開路故障的出現(xiàn),在模擬電路故障中,通常將該類故障稱為是災(zāi)難性故障.

(二)軟故障

軟故障的出現(xiàn),與模擬電路元器件自身的容差有直接關(guān)系,在容差范圍內(nèi),元器件的值發(fā)生變化,在容差范圍內(nèi)的值均屬于正?，F(xiàn)象.一旦超過容差范圍,就會引發(fā)電路軟故障現(xiàn)象.在通常情況下,元器件的容差值被控制在10%范圍內(nèi),一旦超過這個范圍,說明電路工作的特性下降[1].

三、模擬電路故障診斷特點

第一,模擬電路信號與數(shù)字信號之間存在著較大的區(qū)別,模擬電路信號的大小會隨著時間的連續(xù)變化而變化,內(nèi)部包含的物理量屬于連續(xù)函數(shù),在進(jìn)行模擬故障判斷時難以用簡單的量化處理來進(jìn)行描述.第二,模擬電路元器件特性,模擬電路中的元器件參數(shù)自身存在著較大的容差,對功能性障礙物的故障物理位置難以確定,存在模糊性特點.第三,模擬電路中存在非線性及反饋電路問題,增加了模擬電路的測試及計算難度.第四,模擬電路自身存在著嚴(yán)重的故障問題,可供測試的節(jié)點數(shù)量相對較少,受電路的多層及封裝影響較大,無法完成對電路故障信息的判斷,導(dǎo)致電路信息存在不充分情況,增加了電路故障信息的判斷難度.第五,模擬電路的頻率范圍較寬,其使用范圍直接決定了模擬電路設(shè)備之間的差異性.在測量同一個信號時,在不同的設(shè)備頻段上所使用的設(shè)備存在一定的差距,直接決定著設(shè)備的使用性能.

四、模擬電路智能故障診斷技術(shù)

現(xiàn)階段,最常見的模擬電路故障診斷技術(shù)包括專家技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、模糊技術(shù)、小波變換及Agent技術(shù)等.在應(yīng)用這些技術(shù)來解決模擬電路智能故障時,其應(yīng)用建立在綜合自動故障診斷系統(tǒng)基礎(chǔ)上,能夠快速解決數(shù)學(xué)模型中的電路故障,確保故障診斷的準(zhǔn)確性,提升故障診斷效率,提升故障檢修人員對故障問題的全面性、針對性及有效性認(rèn)識.

(一)專家系統(tǒng)故障診斷技術(shù)

專家系統(tǒng)故障診斷技術(shù)作為模擬電路智能故障診斷技術(shù)中應(yīng)用最為廣泛的一項診斷技術(shù),專家系統(tǒng)故障屬于智能計算機(jī)程序系統(tǒng),系統(tǒng)內(nèi)部凝聚著專家的知識及經(jīng)驗,通過對某一領(lǐng)域內(nèi)的知識及經(jīng)驗進(jìn)行判斷和推理,來完成對人類專家決策過程的模擬,以更好的解決復(fù)雜電子電路故障問題.診斷專家的系統(tǒng)任務(wù),通過觀察數(shù)據(jù)來推斷出故障存在的原因,其中最為典型的應(yīng)用為產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng),將專家的知識和經(jīng)驗運用規(guī)則的形式表示出來,形成故障診斷系統(tǒng)知識庫,通過對報警信息進(jìn)行處理,來完成對故障元件的判斷.診斷工作在開展過程中,需要做好如下工作步驟:第一步:結(jié)合電子電路的具體情況,制定故障診斷專家系統(tǒng)知識庫,知識庫中的內(nèi)容包括相關(guān)的診斷經(jīng)驗及診斷技術(shù),不同的故障類型相對于不同的診斷技術(shù),以組合的形式呈現(xiàn)在故障診斷專家系統(tǒng)知識庫中.第二步,當(dāng)故障發(fā)生時,診斷系統(tǒng)會自動發(fā)出警報信息,面對該種情況可以使用系統(tǒng)知識庫對故障進(jìn)行推理,找到故障發(fā)生的原因,為工作人員的故障診斷工作提供了較大便利,使故障診斷更具針對性,提升了故障診斷效率及效果.以上診斷過程可以理解為,專家系統(tǒng)故障診斷技術(shù),為故障診斷及決策提供了模擬的過程,有助于解決復(fù)雜的故障問題.但是該種技術(shù)在取得一定成果的同時,在技術(shù)方面還存在一定缺陷,對該項技術(shù)的使用范圍造成了較大的限制[2].

(二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)是人工智能技術(shù)中的重要組成部分,在診斷電子電路故障中展現(xiàn)出了較強(qiáng)的優(yōu)勢,其優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下幾方面內(nèi)容:第一,能夠快速處理無法用顯性公式表示及復(fù)雜非現(xiàn)性關(guān)系的故障,提升了解決反饋回路、非現(xiàn)象及容差等所引發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障問題,以上故障問題是傳統(tǒng)的故障模式所無法識別和解決的.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障的優(yōu)勢被越來越多的人意識到,實現(xiàn)了對該技術(shù)的大力推廣和使用.第二,實現(xiàn)了對權(quán)值分布及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的非線性映射,運用分布的形式來完成對信息的存儲.第三,能夠直觀的了解到非線性信息變化問題,主要是結(jié)合全局并行處理來解決信息變化問題,提升了故障診斷的效率,解決了故障指示獲取中存在的"瓶頸"及"組合爆炸"問題.第四,還可以充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的自適應(yīng)性強(qiáng)、聯(lián)想記憶及并行分布處理等特點,來提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷效果.基于以上優(yōu)勢,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)的發(fā)展開辟了新的渠道.在實際的應(yīng)用過程中,通過將專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相結(jié)合,確保了兩者之間的互補(bǔ)和揚長避短,為故障診斷工作提供了新的發(fā)展渠道.

(三)模糊故障診斷技術(shù)

近年來,模糊故障診斷技術(shù)被廣泛應(yīng)用,其自身的優(yōu)點不斷的展現(xiàn)出來,應(yīng)用于不確定問題故障中.模糊理論在解決故障問題時,能夠得到多個解決防范,通過對方案模糊度的高低及優(yōu)先程度進(jìn)行排序來完成故障解決.然后,在具備一定優(yōu)勢的同時,模糊故障診斷技術(shù)在實際的應(yīng)用過程中,還受隸屬度獲取、復(fù)雜系統(tǒng)模糊模型的建立、辨識、修改、語言規(guī)則的獲取不完善有直接關(guān)系,對該理論的合理有效應(yīng)用造成了極大的限制.模糊故障診斷技術(shù)主要應(yīng)用于復(fù)雜電路中,在進(jìn)行故障診斷時,受非線性、元器件容差及電路噪聲影響較大,在運用傳統(tǒng)的電路理論來解決故障問題時,難以精確的解決故障,會引發(fā)故障解決出現(xiàn)模糊現(xiàn)象.模糊故障診斷方法在實際的應(yīng)用過程中,主要是依據(jù)專家的經(jīng)驗,在故障征兆空間與故障原因空間之間通過建立模糊關(guān)系矩陣的形式來實現(xiàn),通過將各條模糊推理規(guī)則,模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行組合,結(jié)合閾值來識別和判定元件中的故障.因此,模糊故障診斷技術(shù)在實際的應(yīng)用過程中,需要與ANN及專家系統(tǒng)理論有機(jī)結(jié)合起來,提升故障解決效果[3].

(四)小波變換故障診斷技術(shù)

小波變換故障診斷技術(shù)的基本原理為:主要是運用小波母函數(shù)在尺度上的伸縮及時域上的平移來完成對信號的分析,在實際的應(yīng)用過程中,要合理選擇母函數(shù),促進(jìn)函數(shù)的擴(kuò)張,以展現(xiàn)出小波變換故障診斷技術(shù)的局部性特征,因此可以判定其是一種時-頻分析方法.在時-頻域中展現(xiàn)出了良好的局部化性質(zhì)及多分辨分析特性,主要應(yīng)用于非平穩(wěn)信號的奇異性分析中,例如,通過對小波變化的應(yīng)用,能夠檢測到信號的奇異性,對信號的噪聲及突變進(jìn)行分析.同時,還可以利用離散小波變換來完成對隨機(jī)信號頻率結(jié)構(gòu)突變的檢測.小波故障診斷機(jī)理包括兩方面內(nèi)容:主要是利用觀測器信號的奇異性來完成對觀測器信號頻率結(jié)構(gòu)變化的故障診斷,在檢測過程中,不需要借助系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行診斷,故障檢測的靈敏度較高、對噪聲的抑制能力較強(qiáng)、對輸入信號的要求較低,運算量要求不高,檢測時會出現(xiàn)時間延遲等情況,不同的小波基對選取的診斷結(jié)果也會產(chǎn)生一定的影響.因此,在模擬電路診斷中,需要借助小波變換器來提取故障特征信息,并將故障特征信息傳送入故障分類處理器中,以完成對故障的診斷.

(五)Agent故障診斷技術(shù)

Agent故障診斷技術(shù)自身具有較強(qiáng)的感知能力、外界通訊能力及問題求解能力的實體,通過外部Agent和預(yù)定義協(xié)議來完成通訊工作,并通過松耦合的分布式途徑來完成分布式智能求解.將Agent故障診斷技術(shù)應(yīng)用于模擬電路故障診斷中,有效的克服了傳統(tǒng)人工智能診斷系統(tǒng)中無法解決的實時性問題,強(qiáng)化了診斷系統(tǒng)對動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)能力,提升了不完全信息的處理能力,為網(wǎng)路環(huán)境下的分布式計算機(jī)問題求解提供了渠道,強(qiáng)化了故障診斷中的信息監(jiān)測、搜索及推理,展現(xiàn)出了良好的故障診斷效果[4].

五、結(jié)論

豐富智能化故障診斷技術(shù)內(nèi)容,有助于提升系統(tǒng)故障診斷能力,降低系統(tǒng)的開發(fā)及運行成本,提升故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)運行成本,促進(jìn)故障診斷系統(tǒng)資源的共享.人工智能診斷方法被廣泛應(yīng)用于工程電子電路智能故障診斷中,進(jìn)一步推動了模擬電路故障診斷理論及方法的發(fā)展,確保了故障診斷技術(shù)的完善性及適用性,為復(fù)雜及大規(guī)模的電子電路故障診斷提供了有效及具有實用性價值的診斷方法,是模擬電路故障診斷的主要發(fā)展方向.

[1]孟萍.電力電子電路智能故障診斷技術(shù)研究[J].無線互聯(lián)科技,2017,(14):130-131.

[2]宋芷瑩.人工智能在電力電子電路故障診斷中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2015,(16):350.

[3]楊博.模擬電路的融合智能故障診斷[J].通訊世界,2015,(02):198.

[4]方惠蓉.模擬電路軟故障的智能優(yōu)化診斷方法分析[J].電子技術(shù)與軟件工程,2014,(12):141-142.