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【摘要】在電子工業(yè)的推動(dòng)下，促使模擬電路的集成度越來越高，對(duì)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(shí)際的應(yīng)用過程中，模擬信號(hào)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?jī)?nèi)容，簡(jiǎn)要介紹模擬電路故障診斷的分類及診斷特點(diǎn)，對(duì)模擬電路智能故障診斷技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)闡述。

【關(guān)鍵詞】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(yùn)行的穩(wěn)定性，需要加大對(duì)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(dòng)診斷成為現(xiàn)階段模擬電路故障診斷一項(xiàng)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(diǎn)，其數(shù)值會(huì)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(huì)受使用時(shí)間過長(zhǎng)所引發(fā)元器件實(shí)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(shí)，說明元器件的本質(zhì)發(fā)生了較大的變化，會(huì)對(duì)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)的值均屬于正常現(xiàn)象。一旦超過容差范圍，就會(huì)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(gè)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(diǎn)

第一，模擬電路信號(hào)與數(shù)字信號(hào)之間存在著較大的區(qū)別，模擬電路信號(hào)的大小會(huì)隨著時(shí)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(shí)難以用簡(jiǎn)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(duì)功能性障礙物的故障物理位置難以確定，存在模糊性特點(diǎn)。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(cè)試及計(jì)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(cè)試的節(jié)點(diǎn)數(shù)量相對(duì)較少，受電路的多層及封裝影響較大，無法完成對(duì)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(cè)量同一個(gè)信號(hào)時(shí)，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(shí)，其應(yīng)用建立在綜合自動(dòng)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(duì)故障問題的全面性、針對(duì)性及有效性認(rèn)識(shí)。

（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(xiàng)診斷技術(shù)，專家系統(tǒng)故障屬于智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，系統(tǒng)內(nèi)部凝聚著專家的知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)，通過對(duì)某一領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷和推理，來完成對(duì)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(shí)和經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用規(guī)則的形式表示出來，形成故障診斷系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)，通過對(duì)報(bào)警信息進(jìn)行處理，來完成對(duì)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(shí)庫(kù)，知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容包括相關(guān)的診斷經(jīng)驗(yàn)及診斷技術(shù)，不同的故障類型相對(duì)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(shí)庫(kù)中。第二步，當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，診斷系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)信息，面對(duì)該種情況可以使用系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)對(duì)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(duì)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(shí)，在技術(shù)方面還存在一定缺陷，對(duì)該項(xiàng)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(shì)，其優(yōu)勢(shì)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(shí)別和解決的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障的優(yōu)勢(shì)被越來越多的人意識(shí)到，實(shí)現(xiàn)了對(duì)該技術(shù)的大力推廣和使用。第二，實(shí)現(xiàn)了對(duì)權(quán)值分布及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的非線性映射，運(yùn)用分布的形式來完成對(duì)信息的存儲(chǔ)。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(diǎn)，來提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷效果。基于以上優(yōu)勢(shì)，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(shí)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(yáng)長(zhǎng)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(diǎn)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(shí)，能夠得到多個(gè)解決防范，通過對(duì)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(shì)的同時(shí)，模糊故障診斷技術(shù)在實(shí)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(shí)、修改、語言規(guī)則的獲取不完善有直接關(guān)系，對(duì)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(shí)，受非線性、元器件容差及電路噪聲影響較大，在運(yùn)用傳統(tǒng)的電路理論來解決故障問題時(shí)，難以精確的解決故障，會(huì)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(shí)際的應(yīng)用過程中，主要是依據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)，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(shí)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(shí)別和判定元件中的故障。因此，模糊故障診斷技術(shù)在實(shí)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(yùn)用小波母函數(shù)在尺度上的伸縮及時(shí)域上的平移來完成對(duì)信號(hào)的分析，在實(shí)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(shí)-頻分析方法。在時(shí)-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(hào)的奇異性分析中，例如，通過對(duì)小波變化的應(yīng)用，能夠檢測(cè)到信號(hào)的奇異性，對(duì)信號(hào)的噪聲及突變進(jìn)行分析。同時(shí)，還可以利用離散小波變換來完成對(duì)隨機(jī)信號(hào)頻率結(jié)構(gòu)突變的檢測(cè)。小波故障診斷機(jī)理包括兩方面內(nèi)容：主要是利用觀測(cè)器信號(hào)的奇異性來完成對(duì)觀測(cè)器信號(hào)頻率結(jié)構(gòu)變化的故障診斷，在檢測(cè)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(cè)的靈敏度較高、對(duì)噪聲的抑制能力較強(qiáng)、對(duì)輸入信號(hào)的要求較低，運(yùn)算量要求不高，檢測(cè)時(shí)會(huì)出現(xiàn)時(shí)間延遲等情況，不同的小波基對(duì)選取的診斷結(jié)果也會(huì)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(duì)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(shí)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(shí)時(shí)性問題，強(qiáng)化了診斷系統(tǒng)對(duì)動(dòng)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(jì)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(cè)、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(yùn)行成本，提升故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)運(yùn)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(dòng)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(shí)用性價(jià)值的診斷方法，是模擬電路故障診斷的主要發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)

[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.

作者：呂磊；曹韌樁；田云；尹燕恒 單位：公安部第一研究所