王桂明 王剛

摘 要：多總線自動化測試系統(tǒng)主要由GPIB、IEEE1394、VXI 三總線構(gòu)成，可以對電路板上的不同信號進行采集，實現(xiàn)電路板故障的有效檢測，確定發(fā)生故障的電路元器件。支持向量機分類器采用遺傳算法，對算法中的各種參數(shù)進行了優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：自動化測試系統(tǒng) 故障診斷 支持向量機

中圖分類號：TP277 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）07（a）-0084-01

自動化測試系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域，為了進一步完善故障診斷方式、方法，多種智能算法被應(yīng)用到故障診斷中去。新的故障診斷方法利用了人工智能算法，會自動進行學(xué)習(xí)及推理，全面體現(xiàn)出了人類的智能因素，通過智能算法對機器進行分析診斷。目前對人工智能算法的研究已經(jīng)成為了推動故障診斷方法改進的關(guān)鍵。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、故障字典、支持向量機等診斷方法是目前應(yīng)用較多的。而支持向量機（SVM）具有良好識別小樣本的優(yōu)點，因此，近年來國際機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域在支持向量機方面有較多研究。

1 支持向量機原理及GA-SVM分類器算法簡介

1.1 支持向量機原理

支持向量機具有良好識別小樣本的優(yōu)點，能夠很好地學(xué)習(xí)及推理小樣本數(shù)據(jù)，不僅泛化能力強而且結(jié)構(gòu)簡單，這在解決非線性及小樣本等類型問題中得到很好的體現(xiàn)。支持向量機具有多種優(yōu)勢，這也使得它在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如發(fā)動機的故障診斷、雷達輻射信號識別等。SVM是一種模式識別分類法，它以統(tǒng)計學(xué)理論為基礎(chǔ)，通過核函數(shù)實現(xiàn)從原輸入空間到高維特征空間的函數(shù)映射，完成映射后進行最優(yōu)超平面構(gòu)造，構(gòu)造最優(yōu)超平面的關(guān)鍵是構(gòu)造最優(yōu)分類超平面。最優(yōu)分類超平面有兩類：線性不可分及線性可分，其中線性可分的最優(yōu)分類超平面是支持向量機所使用的。支持向量機在解決二分類問題上有重要作用。

1.2 GA-SVM 分類器算法

支持向量機設(shè)置是否正確對模型泛化能力及識別精度有著直接影響。為了確保良好的參數(shù)設(shè)置，支持向量機的核函數(shù)選用徑向基核函數(shù)（RBF核函數(shù)），這種基核函數(shù)不僅應(yīng)用最為廣泛，同時也具有最好性能，支持向量機使用RBF核函數(shù)時參數(shù)設(shè)置主要是懲罰因子C及參數(shù)r。支持向量機在參數(shù)設(shè)置方面并沒有提供正確選擇適當(dāng)參數(shù)的方法， 因此選擇參數(shù)值時主要依靠實驗數(shù)據(jù)及測試人員經(jīng)驗。遺傳算法是一種全局尋優(yōu)算法，主要借鑒了生物的自然選擇及遺傳機制，可實現(xiàn)種群的最佳收斂，以使之成為適合環(huán)境的最優(yōu)群體。利用該算法可以解決支持向量機在參數(shù)選擇上的不足，進而得到參數(shù)設(shè)置的最優(yōu)解。

2 多總線自動化檢測系統(tǒng)

多總線自動化檢測系統(tǒng)是一種通用自動檢測系統(tǒng)，主要是由GPIB、VXI、1394三種總線構(gòu)成。這一系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成主要包括測試機柜、主控計算機及數(shù)?；旌辖涌谶m配器三大部分。其中測試機柜又可分為兩部分：VXI總線機箱和程控電源，VXI總線機箱內(nèi)包含了零槽控制器IEEE1394、6.5位數(shù)字多用表、64通道時序數(shù)字I/O、4通道A/D、32通道繼電器開關(guān)等多種VXI模塊化儀器；程控電源由多總線自動測試系統(tǒng)的主控計算機通過GPIB總線進行調(diào)控操作，程控電源包含了一路交流和兩路直流，其中直流程控電源每一路可為系統(tǒng)提供兩組電壓。主控計算機作為多總線自動測試系統(tǒng)的核心部分，它上面的FD2.0軟件完成了系統(tǒng)的主要任務(wù)，比如各模塊儀器的控制使用、測試與診斷結(jié)果的報表打印等，軟件FD2.0的主要組成部分包括：測試診斷開發(fā)平臺、測試診斷執(zhí)行平臺、用戶界面編輯、數(shù)據(jù)信息管理和在線幫助，各功能模塊的有機結(jié)合幫組測試人員有效地完成測試工作。適配器是多總線自動測試系統(tǒng)的重要組成之一，測試機柜為適配器提供電源，適配器含有3個具有150個管腳的連接器，適配器與被測板是通過適配板進行連接的，數(shù)據(jù)在采集后通過VXI總線機箱進一步傳遞到主控計算機，由主控計算機對數(shù)據(jù)進行分析，適配板通過對被測板進行穩(wěn)壓與濾波等輔助操作，進一步保證了測試信號的高質(zhì)量，同時也有利于故障診斷的正確性保障。

3 基于GA-SVM的比較器驅(qū)動電路故障診斷

自動測試系統(tǒng)為待診斷電路的比較器驅(qū)動開關(guān)電路模塊提供工作所需電源、地信號以及激勵信號。控制信號的作用是對電壓比較器的輸出端信號進行控制，從而實現(xiàn)對三極管導(dǎo)通與否的控制。

3.1 選擇激勵信號

查找電路板硬軟故障與激勵信號的選擇有著重要聯(lián)系，激勵信號的正確選取可以增大工作狀態(tài)不一樣情況下的電路信號特征值之間的差異性，有利于提取故障診斷所需特征值。一般來說系統(tǒng)設(shè)置的所需激勵信號可調(diào)性靈活，這可實現(xiàn)測試所需的波形，不需要由特定的波形發(fā)生器提供而是任意波形發(fā)生器都可以，還可根據(jù)測試要求調(diào)節(jié)激勵信號的頻率、占空比、幅值等，比如電阻軟障礙的檢測可以通過調(diào)節(jié)比較器輸出信號的占空比值進行。

3.2 提取特征值

根據(jù)發(fā)生故障的元器件不同，可將故障分為無故障、電容故障、電阻故障、二極管故障、比較器故障、三極管故障、繼電器故障7大類。電阻故障的常見模式有三種：開路、短路及電阻阻值漂移超范圍。圖1中R3在不同工作狀態(tài)下，2路輸出信號的幅值、高值與低值、占空比以及V1的集電極輸出都會發(fā)生較大的變化，這些電路特性的變化可保存用作故障診斷的數(shù)據(jù)樣本。

3.3 故障診斷結(jié)果

為了得出故障診斷結(jié)果，通常將常見的7種故障狀態(tài)的電路測試值各測10組輸出信號，得出樣本數(shù)據(jù)130組，其中訓(xùn)練樣本、測試樣本各一半，然后采用支持向量機方法進行故障診斷。在具有較少數(shù)據(jù)樣本時，基于遺傳算法的支持向量機分類器還是能夠得出正確率較高的故障診斷數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語

該文對基于GA-SVM的多總線自動化測試系統(tǒng)故障診斷優(yōu)化進行了研究，介紹了支持向量機的基本原理及GA-SVM分類器算法，對基于GA-SVM的比較器驅(qū)動電路故障診斷進行了分析，運用遺傳算法實現(xiàn)故障診斷優(yōu)化。

參考文獻

[1] 李洪烈，李洪河，王好同.自動測試技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展[J].海軍航空工程學(xué)院學(xué)報，2002，17（2）：231-234.