探析模拟电路故障诊断技术

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随着微电子技术的飞速发展，尤其是大规模模拟电路的发展，使得电子器件和设备的集成度和复杂化越来越高，导致在电子器件和设备制造、使用和维护过程中，传统的模拟电路故障诊断技术已无法满足其需要。当前，模拟电路故障诊断理论经过多年的研究和发展，已经提出了多种有效且可行的模拟电路故障诊断技术，这些技术包括：神经网络故障诊断技术、模糊理论故障诊断技术、，j、波变换故障诊断技术，这些技术在实际工作中得到了广泛的应用，同时也促进了模拟电路故障诊断理论和技术的丰富、完善和向前发展。

1神经网络故障诊断技术人工神经网络(Artifcial Neural Network)是通过计算机来模拟人脑结构和人类认知过程的信息处理系统。人工神经网络是-种自适应的模式识别技术，它会依托自身的学习机制自动形成决策区域，并以分布的方式存储信息。它能通过网络的拓扑结构和权值分布获得某种映射关系，也能通过全局并行处理实现输人端到输出端的信息变换。同时它还具有学习功能，假如环境发生改变，其映射关系也能自适应地调整。因此，利用神经网络就能很好地处理在故障诊断中无法用显性公式表达的具有非线性关系的情况。因而，神经网络故障诊断技术在实际应用中具有重要作用。

神经网络故障诊断过程主要分为两个步骤：第-，基于可观的征兆--故障”样本集对神经网络进行训练，经过特征选择、特征提取等适当地处理过程获得相应的诊断网络；第二，根据神经网络提供的诊断输人对整个系统进行故障诊断，也就是利用此神经网络逐步向前计算，从而实现故障诊断。

神经网络故障诊断技术虽然能较好地解决模拟电路故障诊断中的非线性问题、容差条件下的多故障问题等，但这种方法也有-定的局限，例如，训练样本难获得、忽视专家的经验知识、很难理解网络权值的表达方式。

2模糊理论故障诊断技术受元器件容差、非线性和电路噪声的影响，用传统的模拟电路故障诊断方法就无法精确解出故障”和征兆”的关系，也就无法对故障进行诊断，出现了模糊现象。故障状态模糊现象的产生就不能用是”与否”来判断故障，而需要精确地给出故障产生的可能性、故障出现的位置以及故障的严重程度。基于此，人们在对模拟电路故障诊断技术的研究中就衍生出了模糊理论故障诊断技术。模糊理论故障诊断方法就是将故障”和征兆”间建立模糊关系矩阵，再对模糊推理规则产生的模糊关系矩阵进行-定的组合，然后根据判定阈值来找到出现故障的元件。

模糊理论故障诊断过程主要分为四个步骤：第-，依据经验和数据建立故障”和征兆”间的模糊关系矩阵A，此矩阵中元素的值越大就表示故障”和征兆”间的相互关系越密切，反之，元素的值越型表示故障”和征兆”间的相互关系就越不密切；第二，根据对诊断对象测试的数据。

提取特征参量x；第三，根据模糊关系矩阵A和特征参量x，列出矩阵关系Y-xA，并对其求解，从而得到故障参量Y；第四，根据隶属度原则、阈值原则等判定准则，对故障参量Y进行求解，从而得出故障诊断结果。模糊理论故障诊断技术能很好地适应不确定陛问题，通过该技术进行故障诊断可以获得多种故障解决方案，并能根据这些方案的模糊度的高低进行优先程度排序。

3小波方法故障诊断技术小波方法的理论基赐是小波变换，与傅立叶变换-样，其实质都是- 种积分的变换。小波变换的本质就是用-族函数去表示-个信号，这-族函数我们将其称为小波函数系。小波变换也就是用这个小波函数的不同尺度变换来构成的。小波方法中的小波函数要具备两点特胜：第-，小波函数要具备速降的特性，这样才容易获得空间的局域化；第二，/J、波函数要具备震荡性，这样才能迅速衰减。小波变换由于其良好的时域、频域局域化特胜，因此在模拟电路故障诊断中具有广泛的应用。小波方法故障诊断技术就是利用小波变换，在多层分解后的不同频带内分析信号，使其在不同频带内通过清晰的能量变化的形式表现出来，并与电路正常输出进行对比，提取特征信号与故障库进行比较后找到故障所在位置。

小波方法故障诊断过程最主要的是故障提取过程，其主要分为三个步骤：对电路不同模式下的原始信号进行n层Malat分解，顺序提取第n层的n个特征信号d ·· 第二，计算每-层分解系数 Dj，Dj ；第三，求出每-层的 ，然后按照尺度顺序排列并归-化处理，得到该模式下的-个特征向量后进行故障诊断。

总之，随着模拟电路故障诊断理论的不断丰富、完善和发展，在新的时期模拟电路故障诊断技术取得了飞速的发展，这对电路的安全、可靠的工作具有极其重要的现实意义。同时，我们也要不断探索新的理论和技术，推进模拟电路故障诊断的不断向前发展。