模拟电路性能退化型故障诊断方法研究

摘要

随着电子工业的发展，电子元器件朝着数字化、集成化、微型化的方向发展，电子产品和设备的复杂性越来越高，模拟电路由于它的某些功能不可替代，在整个配套系统中仍扮演着重要的角色和占有重要的位置。理论分析和实际应用表明，模拟电路比数字电路更易出现故障，且模拟电路的测试成本要比数字电路大得多。模拟电路的故障类型通常是模拟元器件的参数发生一定程度漂移而引起的性能退化型故障，这类故障属于元件级的早期故障，一般不容易被察觉，却是影响系统可靠性和安全性的潜在隐患。我们希望能及时检测出这些隐患并进行有针对性的维护和维修，这样既确保了系统的安全可靠，又极大程度地节约了检测时间和维修成本，因此，研究模拟电路故障诊断技术具有很强的实际需求和现实意义。
　　 本文重点研究模拟电路中性能退化型故障的诊断技术，利用计算机仿真平台，着眼于实际应用效果，主要对以下问题进行了研究:
　　 (1)针对线性模拟电路性能退化型故障的诊断问题进行研究，提出了基于灵敏度分析的故障字典构造方法，通过构造比较电路，并结合网络撕裂法实现了多个故障元件的定位和故障参数的辨识。通过测量可及测试点的电压，计算原电路和比较电路的电压增量之比即可定位故障元件，求解节点电压增量方程可得到故障元件的参数漂移量。
　　 (2)将希尔伯特-黄变换应用于模拟电路故障诊断领域，提出了基于希尔伯特-黄变换的故障特征提取方法，并结合BP神经网络实现了单个和多个故障元件的定位。该诊断方法测试条件宽松，只需一个可及测试点，线性电路和非线性电路均适用，诊断精度比较理想。
　　 (3)提出了一种基于希尔伯特-黄变换的模拟电路故障元件参数估计方法，实现了单个故障元件的参数估计。通过拟合曲线法得到元件参数和Hilbert边际谱能量之间的关系方程，该方程作为参数估计方程。定位单个故障元件之后，将待测电路的输出电压信号经希尔伯特-黄变换处理得到Hilbert边际谱能量，代入参数估计方程并求解，即可得到故障参数值。该方法对于线性模拟电路和非线性模拟电路均适用，故障参数估计精度较高，且只需要一个可及测试节点，特别适合于实际工程应用。
　　 对于各部分的研究，均做了仿真实验或实际电路实验，验证了所提出方法的可行性和有效性。实验结果表明，本文提出了各个有针对性的方法均实现了既定目标，可以在一定程度上满足实际工程应用的需求。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 课题背景及意义

1．2 模拟电路故障诊断技术综述

1．2．1 故障诊断技术概述

1．2．2 模拟电路故障的分类

1．2．3 模拟电路故障诊断的主要任务

1．2．4 模拟电路故障诊断的发展、现状及展望

1．2．5 模拟电路故障诊断方法

1．3 本研究的主要工作

1．4 论文的结构安排

第二章 基于灵敏度分析的模拟电路故障诊断方法研究

2．1 引言

2．2 问题描述

2．3 基于灵敏度分析的模拟电路故障诊断方法

2．3．1 故障字典的构造及单故障诊断策略

2．3．2 网络撕裂法介绍

2．3．3 多故障诊断策略

2．3．4 故障参数识别

2．3．5 诊断策略的具体步骤

2．4 仿真实例

2．5 本章小结

第三章 基于希尔伯特-黄变换的模拟电路故障诊断方法研究

3．1 引言

3．2 问题描述

3．3 希尔伯特-黄变换介绍

3．3．1 EMD原型

3．3．2 HHT及Hilbert谱

3．4 神经网络概述

3．4．1 神经网络的发展及展望

3．4．2 神经网络的模型及分类

3．4．3 神经网络的特性及优势

3．4．4 神经网络的故障诊断能力

3．5 BP神经网络

3．5．1 BP算法

3．5．2 BP神经网络的结构

3．5．3 BP神经网络的设计

3．5．4 BP神经网络的初始值选取

3．5．5 BP神经网络的不足及改进

3．6 基于希尔伯特-黄变换和神经网络的故障诊断策略

3．7 实验验证

3．7．1 仿真实验验证

3．7．2 实际电路实验验证

3．8 本章小结

第四章 基于希尔伯特-黄变换的模拟电路故障元件参数估计方法研究

4．1 引言

4．2 问题描述

4．3 基于希尔伯特-黄变换的参数估计策略

4．3．1 故障元件参数估计的具体步骤

4．3．2 实际测量误差及系统误差的补偿方法

4．4 实验和测试中应注意的问题

4．4．1 测试环境的要求

4．4．2 测试方法和参数估计方程解的取舍原则

4．5 实验验证

4．5．1 仿真实验验证

4．5．2 实际电路实验验证 1

4．5．3 实际电路实验验证 2

4．6 用Hilbert边际谱能量值作为参数估计指标的有效性说明

4．6．1 利用元件参数和输出电压的关系作为参数估计方程

4．6．2 利用元件参数和Hilbert边际谱能量的关系作为参数估计方程

4．6．3 结论

4．7 本章小结

第五章 总结及展望

5．1 全文总结

5．2 研究展望

参考文献

作者在攻读硕士学位期间的科研成果