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1、,第七章 模拟电路故障诊断综述,模拟电路故障诊断的主要任务： 在已知电路(也称网络)的拓扑结构、输入激励信号(也可自选激励信号)和故障下的响应时(有时可能还已知部分元器件的参数)，求解故障元件的物理位置和参数。,电子科大,CUT,Waveform generator,Digital Oscilloscope,Power Supply,Data Acquisition System,LabView,Vp-p = 1 volt Frequency 100 Hz to 200 kHz,模拟电路故障诊断任务,模拟电路故障诊断背景,模拟电路故障诊断自1970年代开始, 逐渐形成了比较系统的 理论成为继网
2、络分析和网络综合之后, 网络理论的第三大分支。 故障诊断所涉及的有关理论和技术的面较宽，如系统参数辨识、 模式识别、优化技术等。随着电子工业的发展，电子设备的复杂 性越来越高，且其中的模拟器件和电路不可缺少(多数故障也出 现在模拟器件上)，对这种设备的维修和保养十分复杂耗费精 力财力，但却是为保证系统正常运行不可缺少的。微电子技术的 迅猛发展对模拟电路的测试和诊断提出了急迫的需求，这就迫使 科技人员进一步探索新的测试理论和方法，研制新的测试设备以 适应社会的需求。,电子科大,模拟电路故障诊断的发展,1960 年 R.S.Berkowitz 首先提出了关于模拟电路故障诊断的可 解性概念及无源、线
3、性、集总参数网络的元件值可解性所必须满 足的电路条件。 从 20 世纪70 年代起，世界各国的学者相继发表了许多有关模 拟电路故障诊断方面的论文，提出了各种不同的原理和方法，并 在 1979 年达到了一个高峰，奠定了模拟电路故障诊断的理论基 础。国际电气电子工程师协会电路与系统学报（IEEE Trans.On CAS）为此出了模拟电路故障诊断特刊，促进了该领域的研究进 一步发展。,电子科大,模拟电路故障诊断的发展,20 世纪 80 年代模拟电路故障诊断方面的研究进入迅速发展时 期，主要朝着更实用化的多故障诊断方向发展。1985 年 J.W.Bandler 对模拟电路故障诊断的理论做了较全面的论
4、述。 进入 20世纪 90 年代后，随着人工神经网络等智能信息处理技 术的发展与应用，模拟电路诊断的研究开始向人工智能方向迈进。 关于这方面的研究论文已发表很多。智能技术、现代数学理论与 原有研究成果的结合，推动了模拟系统的测试和诊断研究的进一 步发展。,电子科大,模拟电路故障诊断的难点,模拟电路故障诊断理论和方法自研究以来, 取得了不少成就, 提 出了很多故障诊断方法, 如故障字典法、故障参数识别法、K故 障诊断法等。由于模拟电路故障诊断自身的困难, 进展一直比较 缓慢。模拟电路测试和诊断困难的原因主要有: 1)模拟电路中的输入激励和输出响应都是连续量, 网络中各元件的参数通常也是连续的,
5、所以, 模拟系统中的故障模型比较复杂, 难以进行简单的量化; 2)模拟电路中的元件参数具有很大的离散性,即具有容差; 3)在模拟电路中, 广泛存在非线性问题; 4)一个实用的模拟电路中, 几乎无一例外地存在着反馈回路, 仿真时需要大量的复杂计算;,电子科大,模拟电路故障诊断的难点,5)在实际测量时, 用作测量的节点数很少, 导致可用于作故障诊断的有关信息量较少, 甚至很不充分。,电子科大,故障诊断的基本思想,若被测对象全部可能发生的状态，包括正常状态和故 障状态，组成状态空间，它的可测量特征的全部可能 范围形成特征空间。 当系统处于某一状态s 时，它将具有确定的特征y ， 即存在着映射g ：,
6、电子科大,反之，一定的系统特征也对应确定的状态，即存在映 射f ： 状态空间和特征空间的关系可用图1表示。如果f和g 是双射函数，即特征空间和状态空间存在一对一的满 映射，则由特征向量可惟一地确定系统的状态。,故障诊断的基本思想,电子科大,图1 状态空间与特征空间,故障诊断的基本思想,所以故障诊断的目的在于根据可测量的特征向量判断系统处于何 种状态，即故障诊断的任务是找到映射f,电子科大,模拟电路故障分类,在模拟电路中,从程度上划分，故障可分为两大类： 一类称为硬故障，又称为突变故障，即故障元件的参 数突然发生大的变化，例如元件的开路和短路等失效 故障； 另一类称为软故障，又称为渐变故障，指元
7、件的参数 随着时间或环境条件而超出预定的容差范围而造成的 故障。一般它们均未使设备完全失效，例如，由于元 件的老化、变质或使用环境的变化等造成的元件参数 变化。,电子科大,模拟电路故障分类,按电路中存在的故障数来划分，可将故障分为单故障和多故障。 在实际应用中，电子设备发生单故障的概率是故障总数的 70%到 80%，而且一些多故障往往又是相互联系的，因此有时也可当作 单故障处理。 按故障存在的时间来划分，可将故障分为永久性故障和间歇故障。 永久性故障指一旦出现就长期存在的故障，任何时刻进行检测均 可发现此类故障。间歇故障指某种特定条件下才出现的或随机性 的，存在时间短暂的故障现象，这种故障难以
8、把握其出现规律与 时机，不易检测。,电子科大,模拟电路故障分类,按故障电路中不同故障的关系来划分，可分为独立故 障和从属故障。独立故障即电路中两个或多个元件发 生故障时，彼此不存在因果关系。从属故障即一个元 件发生故障后，导致另一个元件发生故障，这个被诱 发的故障成为从属故障。,电子科大,模拟电路故障诊断方法的分类,对模拟电路故障诊断方法的分类常依据对实际电路的 仿真是在实际测试的前还是后。 如果对电路的仿真是 在现场测试之前实施，则称为测前模拟诊断(Simulation Before Test Approach)； 如果电路的仿真是在现场测试之后实施，则称为测后模拟诊断（Simulation
9、 After Test Approach）。,电子科大,模拟电路故障诊断方法的分类,1. 测前模拟诊断 测前模拟诊断的典型方法是故障字典法（Fault Dictionary），它是目前模拟电路故障诊断中最具有实用价值的方法。字典法主要是根据经验或实际需要，选定测试点，然后确定所要诊断的故障集。它具有实时性好的特点，但往往只考虑单故障，如果考虑多故障，则因多故障的状态组合数很大导致字典的规模很大。,电子科大,模拟电路故障诊断方法的分类,2. 测后模拟诊断 测后模拟诊断的典型方法主要有元件参数辨识法和故障验证法。参数辨识事实上是参数估计，它是在取得足够的独立数据后，根据电路的结构去估计或求解电路中
10、每个元件的参数。如果一个元件参数超出预先所确定的容差范围，则认为它是一个故障元件。因此只有在解得电路中所有元件的参数之后，才能断定电路中有多少个元件存在故障。故障验证法是在获取“不完整”的有限故障信息的基础上作诊断，实施比较方便，具有较好的实用前景。,电子科大,模拟电路故障诊断方法的分类,目前还有逼近法（Approximation Method）,人工智能 （Artificial Intelligence）等方法。逼近法包括测前模拟中 的概率统计方法和测后模拟中的优化方法；人工智能法包括专家 系统、神经网络及模糊理论等方法。专家系统包括类似字典法中 的故障特征的收集和处理过程，以及测后模拟中的
11、故障推理搜索 等过程。因此逼近法和专家系统是介于测前模拟诊断和测后模拟 诊断之间的一种方法。神经网络在故障诊断中的应用近几年已引 起越来越多的关注，随着数字信号处理技术的发展，在此领域的 研究必定会在模拟系统故障诊断技术的发展中发挥越来越重要的 作用。,电子科大,模拟电路故障诊断方法的分类,模拟电路故障诊断方法分类图,电子科大,模拟故障字典技术,模拟电路故障测试和诊断问题是目前研究的热点，在诸多模拟电路故障诊断方法中，故障字典法是最成熟和最具有实用价值的一种方法，它属于测前仿真故障诊断方法（与测后仿真方法相对而言）。故障字典技术包含三项重要内容：故障字典的构建，测点选择和故障诊断。为了构造初始
12、故障字典，首先列出所有潜在故障并选定测试信号（包括类型、频率、幅度等），然后用选定测试信号激励被测电路（包括无故障和所有故障状态），最后记录下所有备选测点上的响应特征（如电压，电流，等参量或由这些参量计算得到的故障特征）并存放于故障字典中。,电子科大,模拟故障字典技术,测点选择的任务是根据给定的测试性指标，从初始故障字典中选择最少的测点构成最优故障字典，并根据选择结果设置实际的物理测点和选择测试激励以及测试参量。故障诊断阶段只需要用与构造字典阶段相同的信号激励被测电路，根据测点上获得的参数计算故障特征，将故障特征与最优字典相比较诊断出故障。,电子科大,模拟故障字典技术,右侧表格就是一个电压的故
13、障字典 此表示利用整数编码概念选取电压 值作为区分故障的特征，假设某电 路存在8个潜在的故障特征(f1-f8) 和4个备选测点(n1-n4),在电路正常 和故障时，4个测点得到的电压可列 表如右侧表格。,电子科大,模拟故障字典技术,在得到故障字典以后，就可以构建模糊组，Hochwald 等人首先提出了模糊组的概念。对于任何给定节点， 可能存在许多故障在此节点上产生的故障信号（如电 压值等）很相近，从而导致这些故障在此节点上是不 可区分的。这些故障就称为属于同一个模糊组。如果 考虑容差，那么一个故障在某个测点上产生的电压就 可能在一定范围内随机变化，多个故障的故障信号变 化区域就有可能发生重叠，
14、那么这些故障也称为属于 同一个模糊组。模糊组的确定可由蒙特卡罗仿真得 到，该仿真需要考虑元件容差，测量工具误差等因素。,电子科大,模拟故障字典技术,目前较常用的方法是如果两个故障产生的故障特征的差异小于某给定阈值，就认为这两个故障属于同一个模糊组。对于目前普遍采用的电压特征方法，一般认为当两个故障产生的电压差的绝对值小于0.7伏（二极管的导通电压）时就认为这两个故障属于同一个模糊组且不可区分。0.7伏标准是否合适不在本文讨论范围。因为对于不同电路可能有不同的电压区分值，采用不同的故障特征（如电流）也会有不同的故障区分标准，在实际应用中根据需要确定。,电子科大,模拟故障字典技术,考虑之前的例子，
15、建立模糊组，认为0.7v为不可分，可以看到，n1列的第一行，f1和f3之前电压差为0.3v小于0.7v标准，因此属于同一个模糊组，以此类推，可建立剩余模糊组，如下表：,电子科大,模拟故障字典技术,电子科大,模拟故障字典技术,然后对不同的模糊组进行编号， f4-f8属于第一个模糊组，编号 为0，f3为第二个编号为1，f1 为2，f2为3，f0为4，这样就可 以得到一个整数编码表 。如右 表：根据此编码表，就可以得 到不同的故障对应的向量，从 而引入各种算法，进行分类和 统计。,电子科大,概率统计法,概率统计法属于测前拟似法，属于逼近法的一种，原 理和字典法相似，但是利用了数学上的Bayes后验概
16、率 准则，即根据以往维护工作中所得的各元件的故障发 生率（先验概率）的经验，再配合测试结果，从而确 定各元件实际上发生故障的条件概率，其中最大的便 是最可能的故障元件。,电子科大,参数辨识法,参数指元件参数，此法是通过解析分析，直接从网络响应与元件参数值之间的关系中解出原件的实际参数值，因此在测试条件充分的情况下，有可能不牵涉容差的问题，但是，正因为它是通过解析分析直接从网络响应与元件参数值之间的关系中求解元件的实际参数值，所以它只适用于故障元件的位置已明确的场合。在元件参数解法中，待诊断电路即使是线性的，其诊断方程往往也是非线性的，所以计算量较大。特别是当需要从非线性诊断方程中解出所有元件参数值时，从可解性的条件出发，端口测试必须充分。,电子科大,参数辨识法,电子科大,预测验证法,预测验证法一般用于测试条件较差的场合，即可及端口数较少的场合，该法首先认为网络中存在的故障很少，而且假定非故障元件的实际值即为其标称值，这样就预猜哪几个元件故障。通常根据测试结果与故障元件拓扑之
