容差条件下模拟电路软故障诊断方法研究

摘要

模拟电路故障诊断是电子电路测试领域中极具挑战性的前沿和热点研究课题。然而,由于模拟电路元件参数的连续可变、元件参数的容差影响以及电路响应的非线性等固有特点,模拟电路故障诊断方法发展缓慢,传统的故障诊断理论和方法在实际的模拟电路故障诊断中很难达到预期的效果。因此,研究高效、适应模拟电路发展需求的故障诊断理论和方法显得尤为重要。
　　针对基于模式分类的模拟电路故障诊断方法对电路的早期软故障状态、未知故障状态以及多软故障状态诊断能力不足的问题,本文从概率分布理论、随机过程理论和粒子群优化理论几个角度深入研究了容差条件下模拟电路的软故障诊断方法。论文的主要研究工作和成果如下:
　　(1)结合模拟电路故障诊断中经典的斜率故障模型诊断方法,提出了一种电路元件容差处理的新方法。将容差影响下的模拟电路斜率故障特征视为一个随机变量(正态商分布随机变量),并以其定义为基础,推导了斜率故障特征的近似概率分布函数。证明了正态商分布与标准正态分布在一定范围内的单调连续映射关系,推导了容差影响下斜率故障特征变化范围的估计公式。设计了一种新的测点选择算法,并建立了待测电路的故障字典。诊断结果表明,基于正态商分布的容差处理方法是有效的,能够显著提升容差影响下斜率故障模型诊断方法的故障诊断率。
　　(2)针对基于斜率故障模型和正态商分布的模拟故障诊断方法无法有效诊断模拟电路早期软故障的问题,提出了模拟电路早期软故障的隐马尔科夫模型诊断方法。受到隐马尔科夫模型在机械设备工作状态监测领域成功应用的启发,将待测电路元件参数的变化过程视为隐藏的状态随机过程,将测量得到的待测电路的输出信号视为观测随机过程,采用隐马尔科夫模型对模拟电路的故障状态进行动态建模。给出了相关的故障电路仿真方法、隐马尔科夫模型的选择和训练方法以及故障诊断步骤。诊断结果表明,模拟电路早期软故障的隐马尔科夫模型建模方法是有效的,能够显著提升容差影响下模拟电路早期软故障的故障诊断率。
　　(3)针对隐马尔科夫模型诊断方法对模拟电路未知故障状态或多软故障状态诊断能力不足的问题,提出了一种模拟电路软故障的粒子群优化诊断方法。以待测电路的节点电压灵敏度矩阵为基础,设计了一种基于测点对故障隔离能力评估的测点选择新策略,并建立起模拟电路节点电压增量方程组。以节点电压增量方程组为约束条件,结合模拟电路故障的特点,采用数学规划方法建立了基于L1范数、L2范数以及电路故障元件数的模拟故障诊断方程,并经罚函数法将其转化为无约束优化问题。将上述无约束优化问题视为目标函数,并采用粒子群优化算法进行统一求解,得到与故障电路相对应的最优的电路元件参数向量。诊断结果表明,模拟电路软故障的粒子群优化诊断方法是有效的,能够实现容差影响下模拟电路元件早期单软故障状态和双软故障状态的诊断。
　　(4)针对模拟电路软故障的粒子群优化诊断方法故障诊断率相对较低的问题,提出了模拟电路软故障的改进粒子群优化诊断方法。基本粒子群算法惯性权重线性减小的调整方案,使得其求解高维问题时收敛率和收敛速度急剧下降,从而严重影响了模拟软故障粒子群优化诊断方法的诊断能力。论文从粒子群体运动状态实时监测和评估的角度,提出了两种改进的惯性权重自适应调整的粒子群优化算法(模糊自适应变异的粒子群优化算法和自适应惯性权重的粒子群优化算法),将算法的惯性权重调整与粒子群体的实时搜索状态有机地结合起来。通过求解标准测试函数,与经典方法相比,论文提出的自适应惯性权重的粒子群优化算法具有更高的收敛率、收敛速度和收敛稳定性。随后将该改进算法应用于模拟电路软故障诊断。诊断结果表明,改进的粒子群优化诊断方法显著提升了基本粒子群优化诊断方法的故障诊断率和诊断速度,对容差影响下电路的无故障状态、单软故障状态、早期单软故障状态和双软故障状态均具有良好的诊断能力。

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英文缩写汇总

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 模拟电路故障类型及诊断内容

1.3 模拟电路故障诊断的国内外研究现状

1.4 本文的主要内容及结构安排

第二章 基于正态商分布的模拟软故障诊断方法研究

2.1 斜率故障模型简介

2.2 正态商分布相关理论

2.3 基于斜率故障特征和正态商分布的测点选择策略

2.4 故障诊断方法与过程

2.5 故障诊断实验

2.6 本章小结

第三章 基于隐马尔科夫模型的模拟早期软故障诊断方法研究

3.1 隐马尔科夫模型简介

3.2 模拟电路早期单软故障的隐马尔科夫诊断模型[119]

3.3 模拟电路早期单软故障的改进隐马尔科夫诊断模型

3.4 故障诊断实验

3.5 本章小结

第四章 基于粒子群优化的模拟多软故障诊断方法研究

4.1 模拟电路节点电压增量方程组的建立

4.2 基于节点电压灵敏度矩阵的测点选择策略

4.3 模拟故障诊断方程的建立

4.4 基于粒子群优化的模拟电路故障诊断方法

4.5 故障诊断实验

4.6 本章小结

第五章 基于改进粒子群优化的模拟多软故障诊断方法研究

5.1 基本粒子群优化算法的不足

5.2 模糊自适应变异的粒子群优化算法

5.3 自适应惯性权重的粒子群优化算法

5.4 故障诊断实验

5.5 综合诊断实验

5.6 本章小结

第六章 结束语

6.1 全文总结

6.2 进一步的工作

致谢

参考文献

攻博期间取得的研究成果