基于統(tǒng)一節(jié)點(diǎn)電壓增量比向量的模擬電路故障診斷方法研究.pdf

1、相對(duì)于數(shù)字電路，由于模擬電路自身的特點(diǎn)使得對(duì)其實(shí)施故障診斷非常困難，診斷技術(shù)也明顯滯后。在對(duì)模擬電路故障診斷長達(dá)幾十年的研究中，人們總結(jié)出了許多方法，而在眾多的方法當(dāng)中，使用最廣泛的就是故障字典法，它作為目前最具實(shí)用價(jià)值的方法在將來仍會(huì)發(fā)揮重要的作用。故障字典法的最大特點(diǎn)就是使用簡單，但構(gòu)造字典的過程卻遠(yuǎn)非如此。一般的故障字典方法不同程度地存在著這樣或那樣的缺陷，使得在進(jìn)行實(shí)際故障診斷時(shí)往往不能取得理想的結(jié)果。概括起來，一般的故障字典法

2、存在三個(gè)方面的主要缺陷，即：(1)字典規(guī)模與診斷范圍之間存在矛盾，即診斷范圍與字典長度成正比。要想取得較寬的診斷范圍必須增加字典的長度，這樣勢必占用更多的存儲(chǔ)空間，同時(shí)也增加了診斷的時(shí)間。(2)對(duì)軟故障（元件參數(shù)故障）的診斷能力不足，許多故障字典只能對(duì)硬故障（元件開路或短路）實(shí)施診斷。這主要是由于故障元件參數(shù)的變化連續(xù)，沒有一個(gè)固定的模型與之對(duì)應(yīng)。(3)由于元件參數(shù)容差的影響使得實(shí)際特征與字典中的特征不能一一對(duì)應(yīng)，從而造成誤診斷。另一方

3、面，人工智能(AI)技術(shù)在自動(dòng)測試領(lǐng)域中占據(jù)了越來越重要的地位，在過去的幾十年中已經(jīng)成為了一個(gè)主要的研究課題。本文以電路理論、幾何學(xué)理論、模糊理論為基礎(chǔ)，深入研究了以統(tǒng)一節(jié)點(diǎn)電壓增量比向量為故障特征的模擬電路故障診斷方法，建立了新的故障字典，并借助AI技術(shù)建立故障隔離模型來處理元件容差的影響，有效地克服了傳統(tǒng)故障字典法的以上缺陷，取得了很好的診斷效果，主要完成了以下工作：
　　 1．對(duì)傳統(tǒng)的直流與交流故障字典法進(jìn)行了深入研究，闡

4、述了兩類字典的構(gòu)建及其進(jìn)行故障診斷的方法，著重指出了它們存在的缺陷。
　　 2．提出了“故障對(duì)”的概念，利用“故障對(duì)”對(duì)可測試節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了優(yōu)選，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的優(yōu)選算法和故障隔離算法。與常用的模糊集優(yōu)選法相比，使用“故障對(duì)”概念對(duì)測試點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)選可以獲得更少的測試節(jié)點(diǎn)集，從而有效地降低了字典規(guī)模，減少了存儲(chǔ)空間，縮短了診斷時(shí)間。
　　 3．提出了“統(tǒng)一節(jié)點(diǎn)電壓增量向量”的概念，證明了當(dāng)電路中發(fā)生單一元件故障時(shí)，該故障元件的“統(tǒng)

5、一節(jié)點(diǎn)電壓增量向量”只與故障元件的位置有關(guān)，而與其參數(shù)發(fā)生改變的劇烈程度無關(guān)，即故障元件參數(shù)不論改變量有多大其節(jié)點(diǎn)電壓增量向量是統(tǒng)一的。由“統(tǒng)一節(jié)點(diǎn)電壓增量向量”推導(dǎo)出了“統(tǒng)一節(jié)點(diǎn)電壓增量比向量“，后者除了具有前者的所有性質(zhì)以外，還具備了與元件參數(shù)改變方向無關(guān)的特性，因而可將每個(gè)元件的“統(tǒng)一節(jié)點(diǎn)電壓增量比向量”作為故障特征建立一個(gè)一致的故障字典，用于對(duì)各元件的硬故障和軟故障進(jìn)行診斷?！敖y(tǒng)一節(jié)點(diǎn)電壓增量比”故障字典的顯著特點(diǎn)就是測前模擬次

6、數(shù)少、字典建立過程簡單、診斷范圍寬，并且對(duì)未預(yù)定義的故障亦能實(shí)施有效診斷。
　　 4．隨著人工智能技術(shù)在自動(dòng)測試領(lǐng)域中的地位日益凸顯，本文使用了其中的一些方法來解決由于元件容差的影響而使實(shí)際故障特征與字典中各故障特征不能一一對(duì)應(yīng)的問題。一是將幾何學(xué)的觀點(diǎn)引入到故障診斷領(lǐng)域，構(gòu)建了4種故障隔離的幾何模型。二是使用了模糊理論進(jìn)行故障診斷的方法，在分析了傳統(tǒng)模糊故障診斷模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了兩種新的模糊模型。無論是幾何模型還是模糊模型均