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模擬電路故障原因分析及診斷方法

2019-09-10 07:22任玲
今日自動化 2019年2期
關(guān)鍵詞:故障類型

任玲

摘要:多元信息環(huán)境下,電子設(shè)備類型多,應(yīng)用廣泛。而電路作為電子設(shè)備硬件基礎(chǔ),可細分為模擬電路和數(shù)字電路兩類。其中,模擬電路故障頻發(fā),很容易影響電子設(shè)備使用效果。文章簡要論述模擬電路故障類型及成因,明確該類型電路故障診斷特點,探究具體實施方法。

關(guān)鍵詞:模擬電路;故障類型;小波變形

中圖分類號:TN711

文獻標識碼:A

文章編號:2095-6487(2019)01-0117-02

0引言

模擬集成電路呈現(xiàn)規(guī)?;l(fā)展,日益復雜和密集,對于可靠性方面的要求非常多。實操中,要在故障之前,預先把模擬電路中的失效元件替換掉。該背景下,通過預測故障,對失效元件加以確定,而人工診斷技術(shù)無法滿足該要求,亟待創(chuàng)新。

1模擬電路故障類型及成因

首先,依據(jù)故障性質(zhì),把模擬電路劃分為早期、偶然、損耗三類故障。早期故障因設(shè)計、制造缺陷所致,偶爾故障即有效使用期內(nèi)各類故障,損耗故障指使用后期因老化磨損、疲勞等不良原因引發(fā)的故障問題。早期故障率會因使用時間的延長而降低。統(tǒng)計表明,數(shù)字電路早期故障率為3-10%,模擬電路早期故障率1-5%,電容器早期故障率僅0.1%-1%。偶爾故障因偶然因素所致,發(fā)生在有效使用期內(nèi),故障率低,又是常數(shù)川。損耗故障恰相反,發(fā)生在使用后期,原因為老化磨損、損耗等。隨著時間的延長,損耗故障隨之上升。

其次,依據(jù)故障數(shù)量,對其進行單故障和多故障劃分。單故障即模擬電路中僅一個元件存在故障。該過程中,無論參量,還是元件,均為一個,使用狀態(tài)下的設(shè)備頻發(fā)。多故障即同時有兩個及多個故障點,多發(fā)生在剛出廠設(shè)備上。實際操作中,如果沒有及時把早期的單故障排除,很容易損壞各類元件,使故障加劇,轉(zhuǎn)變?yōu)槎喙收稀?/p>

第三,依據(jù)故障程序,劃分為軟、硬故障兩類。在模擬電路內(nèi),元件受時間、環(huán)境影響,參數(shù)超出許可范圍,但其原有屬性并不發(fā)生改變,主要是電路指標、功能等與設(shè)計要求不符合,即為軟故障。硬故障即元件發(fā)生斷路,或者,斷路參數(shù)發(fā)生改變。在模擬電路中,有許多都是硬故障。倘若前期沒有及時把軟故障排除掉,會使之惡化,加劇為硬故障。

劃分依據(jù)不同,故障類型也存在差別。模擬電路.故障還有永久和間歇、獨立和從屬之分。

2模擬電路故障診斷特點

與數(shù)字電路相比,模擬電路故障診斷發(fā)展速度慢,尚無推廣性理論、方法等。診斷特點如下:

(1)模擬電路內(nèi),僅有少量可測電壓節(jié)點,很難得出全面的故障診斷信息,經(jīng)常發(fā)生故障點多,定位不準,難以診斷等情況。

(2)模擬電路輸入輸出信號,在時域、電壓幅度方面,具備連續(xù)性特征,而連續(xù)的元件參數(shù),使故障診斷模型更加復雜,不能夠單一地進行量化。

(3)在模擬電路中,包含非線性電路和反饋電路。一些模擬電路包含非線性元件,故而,診斷過程復雜,信息處理量大。

(4)模擬電路受環(huán)境影響,由制造工藝引發(fā)的元件參數(shù)偏差不僅會影響輸出響應(yīng),還會受熱噪音、電磁干擾等外界環(huán)境影響[3]。

(5)模擬電路元件有容差,而容差使故障較模糊,很難定位故障位置,導致診斷結(jié)果不準確。這在一定程度上增加了故障診斷難度。

由上述情況可知,無法直接移植成熟的數(shù)字電路故障診斷方法至模擬電路系統(tǒng),反之,需要依據(jù)模擬電路特性,對新型診斷理論、方法等加以研究、探索。

3模擬電路故障診斷方法

3.1信息融合故障診斷

無論設(shè)備自身,還是運行環(huán)境,都比較復雜,而且不夠穩(wěn)定。對于單傳感器來說,其不能夠準確對設(shè)備信息進行反映,該過程具備不確定性,從而使故障診斷過程不夠準確,甚至發(fā)生漏檢、誤診等不良情況。該背景下,發(fā)揮信息融合技術(shù)特點、優(yōu)勢,診斷復雜系統(tǒng)故障,明確這一過程中存在的漏洞及不確定性,優(yōu)選多維信息處理方法,從根本上把常規(guī)網(wǎng)絡(luò)撕裂法模擬電路故障診斷時,電路前后元件相互影響及容差、非線性因素等導致的各類不確定性問題解決掉[4]。

3.2模糊理論故障診斷

根據(jù)專家意見,把模糊關(guān)系矩陣建立在故障征兆和故障原因空間之間,繼而組合由各條模糊推理規(guī)則產(chǎn)生的模糊關(guān)系矩陣,把判定閾值作為故障元件識別依據(jù)。近年,模糊理論發(fā)展速度快,被應(yīng)用到各個領(lǐng)域,亮點突出。諸如,其對各類不確定問題具備較強的適應(yīng)性。在模糊知識庫內(nèi),發(fā)揮語言變量作用,對專家經(jīng)驗進行表述,這種方式與人的表述習慣接近。事實上,無論建立、識別復雜系統(tǒng)模糊模型,還是獲取、遺忘、修改語言規(guī)則等,在具體應(yīng)用過程中,尚存在諸多漏洞,仍需進一步研究。

3.3小波變換故障診斷

依托小波母函數(shù)在尺度、時域上的伸縮、平移,對信號進行分析,對母函數(shù)進行靈活選擇,確保擴張函數(shù)局部特性良好。其本質(zhì)為時頻分析方法。該故障診斷背景下,發(fā)揮小波變換作用,把故障特征信息提:取出來,然后,發(fā)送給故障分類處理器,執(zhí)行故障診斷工作。該背景下,無需系統(tǒng)屬性模型,故障檢測具備準確的靈敏度,運算量小,能夠在一定程度上,抑制噪音,而且,對輸入信息也沒有提出太高要求。但其缺陷在于大尺度背景下,濾波器時域很寬,檢測過程中,時間延遲問題屢見不鮮,而診斷結(jié)果又受小波基選擇情況影響。

3.4專家系統(tǒng)故障診斷

專家系統(tǒng)作為計算機軟件,具備智能化特性,其主要是借助知識、推理等方式,把只有專家才能夠解決的各類復雜問題解決掉。如圖1所示,模擬電路故障診斷專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。以產(chǎn)生式規(guī)則為基礎(chǔ),在診斷模擬電路故障時,靈活運用專家系統(tǒng)。通過這種方式,對故障診斷專家動作進行模擬,順利完成一系列故障診斷工作。然而,實際應(yīng)用過程中,尚存在漏洞和缺陷。諸如,知識獲取、維護難度大,不能夠?qū)⒐收显\斷過程中的各類問題、不確定因素等有效解決掉。

3.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理即通過對真實人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、功能進行模擬,對信息處理系統(tǒng)進行簡化。該系統(tǒng)具備動態(tài)性特征,高度并行、互連。發(fā)揮人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用,從征兆空間至故障空間,進行復雜非線性映射。其功能非常多,諸如,分布式存儲、并行處理、概況能力、聯(lián)想記憶能力、非編程特點、容錯性等。故而,在模擬電路故障診斷工作中,其關(guān)注度非常高。現(xiàn)階段,模擬電路故障診斷工作中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用普遍,模型數(shù)量可達40余類。其中,SOFM網(wǎng)、ART網(wǎng)、BP網(wǎng)、Hopfield網(wǎng)、Kohonen網(wǎng)這五類比較常用。然而,以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷為基礎(chǔ),涉及到很多系統(tǒng)診斷參數(shù),當征兆信息量比較大時,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復雜,訓練時間長,甚至不能夠達到良好訓練效果[5]。加之,樣本選擇存在矛盾性、隨機性特點,導致網(wǎng)絡(luò)泛化能力不強,故障定位不準確。該背景下,故障診斷準確與否,也與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度有關(guān)。

4結(jié)束語

綜上,在模擬電路中,故障原因非常多。其中,故障診斷非常關(guān)鍵。倘若選擇正確的方式,對故障內(nèi)容、位置等進行準確定位,繼而采用專業(yè)方法處理故障,使其診斷能力得到明顯提高。除此之外,還要將計算機技術(shù)融入故障診斷中,增強可靠性,使故障診斷效率、質(zhì)量等得到明顯提高,降低模擬電路故障損失。

參考文獻

[1]周啟忠,謝永樂.基于矩陣擾動分析的模擬電路故障診斷方法[J].西南交通大學學報,2017(2):369-378.

[2]吳昊.基于符號分析的模擬電路故障診斷方法及實現(xiàn)[J].信息記錄材料,2017(8):113-115.

[3]吳世浩,孟亞峰.非線性模擬電路故障診斷方法綜述[J].飛航導彈,2017(9):60-64.

[4]楊蘇娟.模擬電路故障診斷概述及相關(guān)技術(shù)[J].科技與創(chuàng)新,2018(11):72-73.

[5]趙建松.模擬電路故障的診斷及檢測技術(shù)[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2017(3):59-60.

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