（电工理论与新技术专业论文）容差模拟电路故障诊断屏蔽理论与信息融合方法研究.pdf

博士学位论文 故障诊断策略。 针对经典诊断方法的不足，首次提出了采用不同电路测试信息、运用不同诊 方法对容差毫路进行初步诊断、应用决策融合实麓故障定位豹容差电路融合诊 方法。此法利用电量信息间的冗余性减小了故障与容差间的模糊性，利用初级 断方法闻的互补性提高了融合诊断方法的适翊性与电路的可测性，盈利用d s 据理论对不确定信息融合的鲁棒性，提高了故障定位的准确率。 针对现有神经网络诊断方法的缺陷，提出了种基于智能信息融合的容差电 故障诊断方法。该法利用多源信息间的冗余性与互补性，有机集成并应用b p 络优良的分类能力、遗传算法的全局搜索能力、模糊积分理埝的多证据合成能 等，提高了电路的可测性和诊断方法的准确性与适用性，且该法对电路的拓扑 构要求相对较低，测后计算量很小。 键词：故障诊断；信息融合；屏蔽理论；遗传算法；神经网络；最优化技术 拟电路；容蓑 i l l 容差模手c c 电路故障诊断屏蔽理论与信息融合方法研究 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fm i c r o e l e c t r o n i e s ，t h en e e df o ra u t o m a t i ct e s t sa n d f a u l td i a g n o s i so fa n a l o gs y s t e m si sb e c o m i n ga ni n c r e a s i n g l yc r i t i c a lr e q u i r e m e n ti n c i r c u i tf a b r i c a t i o na n dm a i n t e n a n c e u n f o r t u n a t e l y , t h ep r o g r e s so fa n a l o gc i r c u i tf a u l t d i a g n o s i sf r o mt h ef u n d a m e n t a lt h e o r yt os o p h i s t i c a t e dt e c h n o l o g yh a sb e e nh a m p e r e d b yt h ep r e s e n c eo f c o m p o n e n tt o l e r a n c ea n do t h e rf a c t o r s u p t on o w , n e i t h e re f f i c i e n t m e t h o d o l o g yn o rs o f t w a r ea p p l i e dw i d e l yt oa c t u a lc i r c u i td i a g n o s i sh a se m e r g e di n t h ew o r l d t h a n k st ot h ei n c r e a s i n gm a t u r eo fi n t e l l i g e n ti n f o r m a t i o np r o c e s s i n g t e c h n o l o g ya n da p p l i c a t i o n i tp r o v i d e sg r e a tp o s s i b i l i t yt oo v e r c o m et h ed i f f i c u l t i e s i na n a l o gf a u l td i a g n o s i s i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，t h er e s e a r c hi sf o c u s e do ns e e k i n ga f t e rf a u l td i a g n o s i s t h e o r ya n da p p r o a c h e sf o ra n a l o gc i r c u i t sw i t ht o l e r a n c ee f f o r t t h ea p p l i c a t i o no f f a u l ts c r e e nb a s e dd i a g n o s i sm e t h o d st ot o l e r a n c ec i r c u i t sa n dt h ei n f o r m a t i o nf u s i o n b a s e df a u l td i a g n o s i st e c h n i q u ef o rt o l e r a n c ec i r c u i t sa r ed e a l tw i t hi nd e t a i l u n d e r c o n s i d e r a t i o no fc o m p o n e n tt o l e r a n c e ，t h es t r a t e g ya n da l g o r i t h mo fkf a u l ts c r e e n d i a g n o s i s ，t h ee s t a b l i s h m e n to ff u z z yf a u l ts c r e e nd i c t i o n a r ya n di t sa p p l i c a t i o n ，t h e f a u l td i a g n o s i s p r i n c i p l e b a s e do nam u l t i l a y e ri n f o r m a t i o nf u s i o nm o d e l ，t h e d i a g n o s i ss t r a t e g ya n da l g o r i t h mb a s e do nd e c i s i o nf u s i o no fd i f f e r e n td i a g n o s i s m e t h o d s ，t h ed i a g n o s i ss t r a t e g ya n da l g o r i t h mb a s e do ni n t e l l i g e n ti n f o r m a t i o nf u s i o n a r ep r o p o s e d b o t ht h e o r e t i c a la n a l y s i sa n ds i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h e ya r em o r e e f f i c i e n ta n dp r a c t i c a lt h a nt r a d i t i o n a lm e t h o d s e q u a li n p u t e q u a lo u t p u tk f a u l ts c r e e nm e t h o dh a se x c e l l e n tp r a c t i c a l i t y , b u ti t i si n v a l i df o rt o l e r a n c e c i r c u i td i a g n o s i sb e c a u s eo ft h ed i f f i c u l t i e si no b t a i n i n gs c r e e n e x c i t a t i o na n dl o c a t i n gf a u l t s t h e r e f o r e ，t h es i n g l e - o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o nb a s e dk f a u l ts c r e e nm e t h o d a p p l i e dt ot o l e r a n c ec i r c u i t si sp r o p o s e db ym e a n so fo p t i m i z a t i o n t e c h n o l o g y , p r o b a b i l i t yt h e o r ya n ds t a t i s t i c s ，f u z z yt h e o r y , n u m e r i c a la n a l y s i sa n d m a t r i xt h e o r y i th a ss m a l lc o m p u t a t i o n a lw o r ka n dl o wf u z z i n e s sb e t w e e nf a u l t sa n d t o l e r a n c e b a s e do nt h i s ，t h et o l e r a n c e c i r c u i tf a u l ts c r e e nt h e o r ya n dm e t h o db a s e do n m u l t i o b j e c t i v eg e n e t i co p t i m i z a t i o na l g o r i t h mi sd e v e l o p e d ，w h i c he s t a b l i s h e st h e m a t h e m a t i c sm o d e lo ff a u l ts c r e e nb ym u l t i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o na n ds e a r c h e sf o r t h eo p t i m a le x c i t a t i o nb yg e n e t i ca l g o r i t h m a sar e s u l t ，t h ea c c u r a c ya n da p p l i c a b i l i t y 博士学位论文 kf a u l ts c r e e nd i a g n o s i sg a i n sm o r es a t i s f a c t o r yi m p r o v e m e n t i na d d i t i o n ，t h e p o l o g i c a lc o n d i t i o nf o rk - b r a n c hf a u l tt e s t a b i l i t yi sp r e s e n t e db a s e do i lm a t r i x e r a t i o n 。i ta v o i d st h ed r a w b a c k so ft r a d i t i o n a lc o n d i t i o n sf o rkf a u l tt e s t a b i l i t ya n d i k e st h ep r o c e s so fe s t i m a t i n gc i r c u i tt e s t a b i l i t ys i m p l ea n ds y s t e m a t i c t h eb r a n c hs c r e e nb a s e ds o f tf a u l td i c t i o n a r ym e t h o dp r o v i d e san e w p o s s i b l e t y t ot h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o no ft h ef a u l td i c t i o n a r yt e c h n i q u e ，b u ti ts t a r y e sf o r s t e m a t i ca n de f f i c i e n ts t r a t e g i e sd e a l i n gw i t ht o l e r a n c ee f f o r t b ya n a l y z i n ga n d c u l a t i n gt h et o l e r a n c ee f f o r tt ot h es t r u c t u r eo ft h es o f tf a u l td i c t i o n a r ya n di t s l g n o s i s ，af u z z ys c r e e nd i c t i o n a r ym e t h o di sp r o p o s e d i ta v o i d st h es u p e r p o s i t i o n e c to ft o l e r a n c ea n df a u l ta n ds u p p l i e saf e a s i b l em e a n sf o rt o l e r a n c ec i r c u i t t g n o s i sb a s e do nt h es o f tf a u l td i c t i o n a r y b yt a k i n ga d v a n t a g eo fi n f o r m a t i o nf u s i o nt e c h n o l o g y , t h eb o t t l e n e c kb l o c k i n g ：a d v a n c eo fa n a l o gf a u l td i a g n o s i st h e o r ym a yb eb r o k e nt h r o u g h h o w e v e r ，t h i s ：e a r c he m e r g i n gi nr e c e n ty e a r sh a sn o tg a i n e dt h es y s t e m i ct h e o r ya n df e a s i b l e 9 r o a c h e so ff u s i o nd i a g n o s i s b a s e do nt h el a t e s tr e s e a r c ha c h i e v e m e n t si nr e l a t i v e c a t c hf i e l d s ，t h ef u n d a m e n t a lo fa n a l o gc i r c u i t d i a g n o s i sb a s e d o nm u l t i - l a y e r d t i s e n s o ri n f o r m a t i o nf u s i o ni sp r e s e n t e d t h em u l t i l a y e rf u s i o nb a s e df u n c t i o n , d e l f o r a n a l o g c i r c u i t d i a g n o s i s i sc o n s t r u c t e d t h e p r i n c i p l e f o r d i v i d i n g o r m a t i o nh i e r a r c h ya n df u s i n gh i e r a r c h i c a li n f o r m a t i o na r ee x p o u n d e d 。t h ef a u l t g n o s i ss t r a t e g i e sa r ep r o p o s e db a s e do nd a t a l a y e rf u s i o n ，c h a r a c t e r l a y e rf u s i o n td e c i s i o n l a y e rf u s i o nr e s p e c t i v e l y i nv i e wo ft h ei n t r i n s i cc h a r a c t e r i s t i c so ft r a d i t i o n a ld i a g n o s i sm e t h o d s ，af u s i o n g n o s i st e c h n o l o g yf o rt o l e r a n c ec i r c u i t si si n i t i a t e da n dp r e s e n t e di nt h i sp a p e r i t p l o y sd i f f e r e n tt e s ti n f o r m a t i o n ，u t i l i z e sd i f f e r e n td i a g n o s i sm e t h o d sc o r r e s p o n d i n g t h et e s ti n f o r m a t i o nt o p e r f o r mp r i m a r yd i a g n o s i so ft o l e r a n c e c i r c u i t sa n d p l e m e n t sf a u l tl o c a t i o nb a s e do nd e c i s i o nf u s i o n a sar e s u l t ，i t r e d u c e st h e ：z i n e s sb e t w e e nf a u l t sa n dt o l e r a n c ed u et om a k i n gu s eo ft h ei n f o r m a t i o n u n d a n c yo fc i r c u i tr e s p o n s e s ，i m p r o v e st h ea p p l i c a b i l i t yo ft h ef u s i o nd i a g n o s i s t h o da n dt h e t e s t a b i l i t yo ft h ed i a g n o s e dc i r c u i t d u et om a k i n gu s eo ft h e n p l e m e n t a t i o n b e t w e e n p r i m a r yd i a g n o s i sm e t h o d s ，i n c r e a s e s t h e d i a g n o s i s ；u r a c yd u et ot h er o b u s t n e s so fd se v i d e n c et h e o r yf o rp r o c e s s i n gi m p r e c i s ea n d ：e r t a i ni n f o r m a t i o n 。 i no r d e rt oo v e r c o m et h ew e a k n e s so ft h ed i a g n o s i st e c h n o l o g yb a s e do nn e u r a l w o r k ，an e wt o l e r a n c e c i r c u i td i a g n o s i sa p p r o a c hb a s e do ni n t e l l i g e n ti n f o r m a t i o n v 容差模拟电路故障诊断屏蔽理论与信患融合方法研究 i s i o ni sd e v e l o p e d i tm a k e sf u l lu s eo ft h er e d u n d a n c ya n dc o m p l e m e n t a t i o no f l u l t i s e n s o r i n f o r m a t i o n ，i n t e g r a t e se f f i c i e n t l y a n d a p p l i e s t h ec l a s s i f i c a t i o n t p a b i l i t yo fb pn e t w o r k ，t h ea b i l i t yo fg e n e t i ca l g o r i t h mt os e a r c ht h ew h o l ea n dt h e ) t e n c yo ff u z z yi n t e g r a lt h e o r yf o rc o m b i n a t i o no fm u l t i p l ee v i d e n c e s t h u s ，t h e s t a b i l i t yo ft h ed i a g n o s e dc i r c u i ti si m p r o v e dw i t hl e s ss t r i c tr e q u i r e m e n t sf o rt h e p o l o g i c a l s t r u c t u r eo fi t ，a l l dt h es a t i s f a c t o r ya c c u r a c ya n da p p l i c a b i l i t yo ft h e ) p r o a e hi sa c h i e v e da tal o wc o m p u t a t i o n a lc o s t e y w o r d s ：f a u l t d i a g n o s i s ；i n f o r m a t i o nf u s i o n ；s c r e e nt h e o r y ；g e n e t i c g o r i t h m ；n e u r a ln e t w o r k ；o p t i m i z a t i o nt e c h n o l o g y ；a n a l o gc i r c u i t ；t o l e r a n c e v i 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以撅注弓l 用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后采由本人承担。 作者签名：婺竭友筏 目期：沙嘭年i t - 月厂曰 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 酲并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电予版，允许论文被查阅和借阅。 本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据瘁进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 l 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密冈。 ( 请在以上相应方框内打4 ) 作者签名：彰当乏音殳作者签名：彭舨叙 别帷氨够陟喇 日期：劢石年2 月厂日 日期：种伊2 月莎日 博士学位论文 第1 章绪论 1 1 模拟电路故障诊断的意义 模拟电路广泛应用于军工、航天、通讯、自动控制、测量仪表、家用电器等 各个方面，随着电子技术的飞速发展，模拟电路的复杂度与密集度不断地增长， 从而对其运行可靠性的要求也日益提高，尤其在军工、航天等部门，对电子设备 运行可靠性的要求更为严格。在模拟电路发生故障后，要求能及时将故障诊断出 来，以便检修、调试、切换。就模拟电路生产工厂而言，也要求能诊断出故障， 以便分析原因，改迸工艺，提高成品合格率。然而，由于模拟电路的故障现象多 样、元件参数具容差与广泛的非线性以及v l s i 的崛起和数字模拟混合电路的普 遍使用，给故障诊断带来了很大困难，至今无论在理论上还是方法上均未完全成 熟，距实用还有相当的距离。模拟电子电路的传统诊断只能依靠人工完成，通常 是对怀疑元件割断其前后联系，通电测试其关键点电压，判断其是否故障。但这 种方法不仅测试过程繁琐，测试工作量大，而且在不少情况下是不允许进行这种 破坏性诊断的。落后于时代的模拟电路人工诊断技术已无法满足需要，为保证产 品的质量与可维护，提高系统的稳定性，实现模拟电路的自动诊断己成为一个亟 待解决的问题! 模拟电路故障诊断不仅是微电子技术中的一个重要课题，同时也是网络理论 的一个重要课题。传统的电路理论仅包括电路分析与电路综合两个分支，而模拟 电路故障诊断所研究的是在已知网络的拓扑结构、输入激励信号( 也可选自激励信 号) 和故障下的响应时( 有时可能还已知部分元器件的参数) ，求解故障元件或子网 络的物理位置和参数，其研究内容不同于电路分析与电路综合，已成为近代电路 理论中公认的第三分支。开展这一领域的研究，不仅对促进近代电路理论的发 展有着强大的推动作用，而且其研究成果还将丰富相关学科如智能科学与计算科 学等的应用研究。 综上所述。工业生产对模拟电路有了更高的要求，现代电子技术的迅猛发展 对模拟电路故障自动诊断提出了迫切的需求，近代电路理论亦在渴望着模拟电路 故障诊断这一前沿研究领域取得突破性进展以推动学科发展跃上新台阶，因此， 进一步探索模拟电路故障诊断理论、研究实用性强的故障诊断方法并研制其测试 设备及软件已迫在眉睫。 容差模拟电路故障诊断屏蔽理论咛信包融合方法研究 1 2 模拟电路故障的分类及其诊断任务 模拟电路中的故障按其性质来区分，可分为硬故障和软故障。硬故障又称大 变动故障或灾难性故障，通常指元件的短路、开路等，其可能导致系统严重失效， 甚至完全瘫痪，这种故障的特点是元件值在两种极端情况下变化，它是一种结构 性损坏。软故障又称偏离故障，是指故障元件的参数值随着时间或环境条件而偏 离允许的取值范围，即元件的参数偏移超出容差范围，大多情况下它们未使设备 完全失效，但会引起系统性能的异常或恶化，这种故障的特点是其可能形成的状 态是无限的，且易于与容差混淆，这是模拟电路故障诊断的难点之一。 按模拟电路中存在的故障数来区分，可将故障分为单故障和多故障。单故障 是指电路中只存在一个元件发生故障，多故障是指电路中同时有两个或两个以上 的元件发生故障。据统计，在实际中电子设备同时发生两个或两个以上类型的故 障的概率相对较低，大约是2 0 3 0 ，大部分是发生单故障，而且有些多故障又 是互相联系的，有时也可当作单故障处理。 一般来说，模拟电路故障诊断包括以下四个方面的工作： 故障检测：根据测试数据与已知的电路结构和参数，判断电路中是否存在 故障。 故障定位：确定故障的数目及其所在位置或区域。 故障识别：确定或估计故障元件的有关参数。 故障预测：在系统未发生故障之前预报出将发生故障的元件或模块，以便 提前更换或作其它处理，将故障消灭在萌芽之中。但目前对模拟电路故障预测的 研究尚未起步。 1 3 模拟电路故障诊断的研究动态 模拟电路故障诊断理论最初是在1 9 6 2 年由r s b e r k o w i t z 开始研究的。1 ，网 络理论中这一新的研究领域引起了国际上众多学者的关注和兴趣，许多电路理论 工作者纷纷投入这一领域的研究。二十世纪七十年代末，国际上掀起了模拟电路 故障诊断的热潮，1 9 7 9 年国际电气电子工程师协会电路与系统学报出了模拟电路 故障诊断特刊，刊登了这一时期提出的各种不同的故障诊断原理和方法h “】，使该 领域的研究得到了进一步的发展，至二十世纪八十年代中期正式确立了它在电路 理论中应有的地位，成为继分析和综合之后的电路理论的第三分支。 可以说二十世纪七十年代末是模拟电路故障诊断理论研究方法上的一个分界 线，在这以前，研究的重点是网络元件值的可解性问题，其着眼点主要是整个网 络的每一个元件，即力图通过某种方法确定所有元件的实际取值，并且比较多的 是将其它领域的方法推广到任意故障诊断，考虑故障本身的特点不够。这一时期 2 博士学位论文 提出的方法除字典法外，主要是任意故障的分析法，比较突出的如参数估计法及 一大类模式识别方法。 二十世纪七十年代末以后，大量的研究表明任意故障的诊断方法往往需要较 多的测点并导致很大的计算量，因而难以实用化。根据故障诊断问题的实际情况， 多故障诊断的方法被提了出来，这类方法基于网络中故障元件数不大于某个数的 假设( 这在实际中是合理的) ，使诊断问题大为简化。从此，研究的着眼点由全部 元件转移到故障元件，不再力图解出所有元件的实际值，而是致力于确定故障元 件或区域，从而可减小网络可解性条件的限制，使得可用较少的可及节点达到定 位故障的目的。同时，研究发现将故障诊断分故障定位和定值两步来完成，可以 迸一步简化诊断问题，不但计算量减少，而且对可测节点的要求也降低了。八十 年代以来，多故障诊断的研究已成为主流“”“1 ，其中比较有代表性的方法有k 故 障诊断法与失效元件定界法等。同时，为了解决大规模电路的诊断问题，撕裂技 术在电路诊断中得以应用，网络分解方法“”1 越来越受到关注。此外，由于多故 障诊断法一般只需少量的可及节点，电路的结构对故障诊断方法的有效性有着很 大的影响，因而可测性设计的研究幢”1 也日益得到重视，几乎所有后来提出的方 法都力图用拓扑的术语给出其可诊断条件，并用以转变为相应的可测性设计准则。 至八十年代末，这一领域的研究成果主要集中在解决线性网络在无容差或小容差 情况下的诊断理论与方法上。 智能信息处理技术的不断发展与深入，为解决模拟电路传统诊断方法中所存 在的元件容差与非线性、电路的可诊断性等难题提供了有力的工具。二十世纪九 十年代以后，专家系统、模糊理论、神经网络等逐渐被应用于模拟电路故障诊断 中乜3 。”。此外，还出现了非网络理论的诊断方法，如红外成像诊断法和激光等离 子体探测法等”3 ”。本世纪以来，将小波分析、遗传算法及信息融合技术等应用 于模拟电路故障诊断的研究亦开始起步“”例，为形成实用的有效诊断方法开辟了 新的途径。同时，对数模混合电路故障诊断的研究瞄”1 亦引起了各国研究工作者 的很大兴趣。 纵观近年来模拟电路故障诊断领域所取得的成果，其研究主要集中在以下几 方面： 基于神经网络的融合智能故障诊断 针对不同的诊断目的，集成神经网络与模糊理论、遗传算法、小波分析等计 算智能的优势，将其应用于模拟电路故障诊断中，形成基于融合智能的诊断方法， 以提高诊断系统的综合性能，比较有代表性的主要有：模糊神经网络诊断方法、 小波神经网络诊断方法及遗传神经网络诊断方法等“”删。 基于信息融合技术的故障诊断 将信息融合的思想与方法应用于模拟电路故障诊断的研究还刚刚起步，其研 容差模拟电路故障诊断屏蔽理论与信包融合方法研究 究旨在提高电路的可测性与故障诊断的准确性，耳前所取得的成果还只是对单层 次信息融合诊断的原理及其融合算法等的研究h ”例。 参数识别法、故障验证法等诊断方法的实用性研究 参数识别法、故障验证法等一大类传统诊断方法已经历了较长的发展过程， 各有其特点，可满足不同的电路诊断要求，但元件的容差与非线性等严重制约了 此类方法的进一步发展与应用，因此近年来仍有不少学者致力于以上各类传统方 法在容差、非线性电路等实际情况中的应用研究“”删。 可测性理论及可测性设计 主要研究模拟电路可测性的度量、电路可测性的提高、可测性设计的一般结 构等m 1 。 数模混合系统及其混合信号系统级芯片( s o c ) 的测试 有关s o c ( s y s t e mo nc h i p ) 的测试研究主要包括s o c 的软硬件协同测试、可 复用芯核测试、低功耗测试等。s o c 的可测试性设计研究主要包括s o c 中嵌入芯 核的测试体系结构和方法、s o c 的内建自测试( s i s t ) 结构等，研究用于层次式芯 核的b i s t 测试的可复用性、可扩展性等强4 ”1 。 总的来看，模拟电路故障诊断的研究尽管已取得了许多显著的阶段性理论成 果，但由于网络的拓扑结构与可测点等制约了电路的可诊断性与诊断方法的适用 性，电路元件的广泛非线性与具容差及其故障现象的多样性等使得现有诊断理论 与方法难以解决实际电路的诊断问题，至今国际上尚未出现能得以广泛应用的有 效诊断方法及其软件，要获得突破性的进展最终形成成熟的应用技术，可能还需 要更具创新性的研究或大量细致的完善工作。 1 4 模拟电路故障诊断方法述评 1 4 1 诊断方法的分类 模拟电路的故障诊断方法很多，并各有其特点，从不同的角度有不同的分类 方法。如按故障诊断的环境区分，可分为在线诊断和离线诊断；按被测试电路性 质，可分为线性电路故障诊断与非线性电路故障诊断；按故障诊断的目的，可分 为故障检测法、故障定位法与故障识别法；按诊断所采用的测试信号区分，可分 为工作信号法与仿真信号法、单测试信号法与多测试信号法、单频信号法与多频 信号法、电量信号测试法与非电量信号测试法等。 较常见的分类方法是依据电路的仿真是在实际测试的前或后来区分，将其分 为测试前模拟法、测试后模拟法以及介于两者之间的逼近法和智能化方法等，图 1 1 是基于这种分类思想对研究较多的诸方法的一种比较细致的分类。 4 博士学位论文 图1 1模拟电路故障诊断方法的分类 1 4 2 诊断方法及其特点 1 4 2 1 测试前模拟法 故障字典法是测试前模拟法的典型代表，也是模拟电路故障诊断中较具实用 价值的方法。其基本思想是首先进行电路模拟，求出电路在各种故障状态下的电 路特征( 如测试点的直流电位向量、网络的幅频特性等) ，然后将特征与故障的一 一对应关系列成一个字典。在实际诊断时，只要获取电路的实时特征，就可以从 故障字典中查出此时对应的故障。该法的主要特点是所需测试点少，几乎无测后 计算，适用于线性和非线性系统的诊断。但传统故障字典法的测前模拟工作量与 故障字典规模均很大，且诊断准确率的提高受制于实际电路的容差，因此一般只 用于单、硬故障的诊断，对于少量软故障，也是将其转化成硬故障的形式来处理。 1 4 2 2 测试后模拟法 测试后模拟法主要包括元件参数识别法和故障验证法。参数识别法是通过获 取足够的故障信息，根据网络已知的拓扑关系、输入及输出，估计或求解出网络 中每个元件的参数( 或参数偏离标称值的偏差) ，最后依照每个参数的容差范围 来确定网络中的故障元件。其包括多频测量法和伴随网络法，前者是对元件值进 行识别，后者为元件值增量识别。此类方法可对电路进行比较全面的诊断，并可 用于诊断软故障，但由于一般网络所包含的元件( 模块) 数较大，且方程多为非线 容差模拟电路故障诊断屏蔽理论与信皂融合方法研究 性方程，所以求解这些方程是很艰巨的工作。此外，由于这些工作都是测试后进 行的，使其实时性较差。虽然现在已有一些改进的方法将其中的非线性方程转换 成线性方程，但由于同时增加了许多中间变量，方程个数也有相应的增加，所以， 总的计算量仍是相当大的。 故障验证法的基本思想是在获取少量故障信息的基础上，预先猜测电路中的 故障所在，然后根据所测数据去验证这个猜测是否正确。此类方法由于所需故障 信息较少，实施较为方便，因而具有较好的应用前景，其包括k 故障诊断法、失 效定界法和网络分解法等。 k 故障诊断法假定电路或系统中同时出现的故障数为k 个，经过有限次测量 ( 一般测量数m = k + 1 ) 和适当运算，采用某种判据算法( 如检验线性方程是否相 容) 来确定故障。其包括k 故障节点诊断法和k 故障支路诊断法，前者对节点建 立诊断方程，实施诊断时先确定故障节点，再确定故障支路。后者直接对支路建 立故障诊断方程，然后检验诊断方程的相容性进行故障定位，必要时再定值。该 法所需可测点较少，且不受元件可解性条件的限制，但当k 值和电路规模较大时， 其测后计算量很大。在k 故障诊断法的基础上发展起来的等输入等输出k 故障屏 蔽方法是一种能应用于线性与非线性电路的诊断方法，其以诊断步骤简单、可应 用于大规模电路的诊断且测后计算量较小而见长，但元件容差严重制约了该法的 发展。 失效定界法在诊断中将电路划分为两个子网络a 、b ，假设其中一个子网络a 中的元件是正常的，用a 的已知特性和测量数据对b 中的元件进行计算，若a 中 的元件确是正常，则计算结果符合故障假设，否则，根据一定的方法重新划分网 络，直到划分出包含所有故障元件的子网络b ，从而定位出故障的位置。该法的 模拟工作较完善，考虑到使用线性和非线性电路两种情况，线性模拟在频域上进 行，非线性模拟在时域上进行，且较容易实现从电路扩展到系统的应用，但该法 亦存在测后计算量大等缺点，且受容差的干扰大。 。 网络撕裂法的基本思想是根据网络的拓扑和系统结构，将网络撕裂成若干互 不耦合的子网络。以子网络间的关联节点作为可及点，在诊断过程中根据自测试 和互测试方法，判断出有故障的子网络。该法适用于大规模电路的诊断，不仅适 用于线性电路，还适用于非线性电路，但该法同样存在容差与错判问题。 1 4 2 3 逼近法和人工智能法 这两种方法介于测前模拟诊断与测后模拟诊断之间。逼近法故障诊断是一种 近似技术，一般需要测量较少的数据，采用一定的估计技术，估计出最可能发生 故障的元件。它包括测前模拟中的概率统计方法和测后模拟中的优化方法。概率 统计方法依据统计学原理，根据测量数据和系统参数值的分布，决定电路或系统 6 博士学位论文 中各元件发生故障的概率，从而判断出最可能的故障元件，该法适用于小偏差、 单软故障的定位，其缺点是要求大量的测试数据。优化法通过采用适当的目标函 数，估计出最可能出现故障的元件，这类方法可用于软故障诊断，且大多数能用 来诊断多故障，但存在测后计算量过大等不足。 人工智能方法包括测前模拟中故障特征的收集和处理过程以及测后模拟中故 障推理搜索等过程，其典型的代表是专家系统方法。专家系统方法大多基于产生 式规则，即首先将专家知识及诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统 知识库，然后根据测试数据利用知识库进行推理诊断出故障元件。该法具有诊断 效率高等特点，为运用网络理论难以进行诊断的场合开辟了新的途径，其主要不 足是存在知识获取的瓶颈问题，且知识难以维护、知识的“组合爆炸”和“无穷 递归”、系统本身自适应能力与学习能力存在不同程度的局限性等大大影响了故 障诊断的准确性 1 4 2 4 神经网络等计算智能技术的应用 将神经网络技术应用于模拟电路的故障诊断中，实际上是根据训练样本的内 部数据结构建立输入特征和诊断结果之间的映射关系，它不要求建立待诊断电路 的详细数学模型，从而特别适合处理模拟电路故障诊断中所遇到的无法用显性公 式表示、具有复杂的非线性关系等情况，且神经网络所具有的泛化能力、容错性 和鲁棒性，能在一定程度上解决由于元件容差、故障现象的多样性与故障参数的 连续性等所引起的问题。特别是利用模糊理论在处理不确定、不完整数据及不精 确问题上的优势所构建的模糊神经网络，利用遗传算法的全局搜索能力优化神经 网络结构与参数等所构建的遗传神经网络、利用小波分析的特征抽取能力所构建 的小波神经网络等，能更好的满足故障诊断的需要，提高基于神经网络诊断的诊 断准确率。但从目前的研究成果来看，基于神经网络的诊断尚存在着特征信息量 不能满足诊断需要、类间边界误分类、训练样本集构建不完善等主要不足，尚需 进一步的深入研究。 1 4 2 5 信息融合技术的应用 模拟电路故障诊断的研究经历表明，利用单一信息、采用单一手段、基于单 一理论的故障诊断方法是难以解决模拟电路故障诊断中的重重困难的。信息融合 技术具有多信息量、多层次、多手段等优点与特点，将其应用于模拟电路故障诊 断，将使其诊断系统由此获得比应用以往诸方法更为优越的性能，可望解决以往 诸方法中所普遍存在的由于诊断信息不足所带来的电路可测性难题以及由于元件 容差所导致的类间边界误分类等问题。但这项研究还处于初创阶段，在测试信号 的优化选择、测试数据的分析处理、融合诊断模型的构建及其融合算法等方面尚 7 容差模拟电路故障诊断屏蔽理论与信皂融合方法研究 有待进一步的深入研究。 1 5 本文研究工作介绍 1 5 1 研究背景和目的 由于元件容差的存在使电路故障与容差效应相互交叠，诊断时难于正确识别 故障尤其是故障效应较小的软故障，从而导致现有诊断方法的诊断准确率不够理 想。这一问题严重地制约着模拟电路故障诊断理论与方法的进一步发展，能否突 破这一瓶颈是能否形成实用的有效诊断方法的关键之一，对于这个问题的研究一 直是模拟电路故障诊断领域的热点和难点。 在诸多各具特色的模拟电路传统诊断方法中，等输入等输出k 故障屏蔽方法 以其诊断步骤简单、计算量较小、能应用于非线性电路、可以诊断软硬两类故障、 能满足对大网络进行诊断的要求而见长。但此法对元件容差十分敏感，难于获取 容差情况下能屏蔽故障支路或故障子网络的特定激励从而难以准确定位故障等问 题，严重地阻碍着该法朝实用化方向发展。同时，目前所使用的代数形式的k 故 障可诊断条件在对网络可测性进行判断时计算量很大，而所使用的拓扑条件又是 基于对电路的观察，无法系统化。为此，本文将应用最优化技术、概率与统计论、 遗传算法、模糊集理论等对等输入等输出k 故障屏蔽方法在容差情况下的应用进 行系统深入的研究，以将该法朝实用化的方向推进，并探索简单、系统化的电路 可测性条件。 故障字典法是模拟电路传统诊断方法中最具实用性的方法，其因无需建立电 路的精确数学模型、可诊断条件没有严格的限制，测后计算量小、适用于在线故 障诊断而一直颇受关注，但传统的故障字典法一般只适用于单、硬故障的诊断， 因而其应用具有较大的局限性。基于支路屏蔽原理的软故障字典法，由于其避开 了故障元件参数值的变化对故障定位的影响，可用于诊断模拟电路的软故障和多 故障，从而为工程上故障字典法的应用开辟了新的途径，是对传统故障字典法的 进一步完善和发展。但该法对容差的影响尚缺乏系统而有效的处理策略，由于故 障因素与容差因素的相互交叠，致使该法的诊断准确率不高。因此，本文力图为 容差电路软故障字典的构造与诊断提供可行的策略与实施方法