模拟电路软故障诊断的分析范文

摘要:

介绍了基于神经网络的故障针诊断方法和结合模糊理论应用的故障诊断。分析了小波变换的现代模拟电路软故障诊断的研究现状。

关键词:

模拟电路；软故障诊断；神经网络；模糊理论；小波变换

在最近几年，现代模拟电路故障诊断方法的研究成为了新的热点。其中有基于神经网络。并结合专家系统、小波变换、模糊理论和遗传算法。“小波神经网络”和“模糊神经网络”成为主流的模拟电路软故障诊断方法。

1基于神经网络的故障诊断方法

神经网络有自组织性、自学性、并行性、联想记忆和分类功能,这些信息处理特点使其能够解决一些传统模式难以解决的问题。其中模拟电路故障诊断中的非线性和容差问题就是运用神经网络的非线性映射能力和泛化能力来解决的，同时这也是专家门的较为感兴趣的研究热点。基于神经网络的模拟电路故障诊断方法有一些，其中包括测试节点的选择、确定被测故障集、故障特征的提取等步骤,这种方法与基于测前仿真的故障字典法雷同。前者用制作神经网络和样本集来储存特征信息，而且在测试完毕后定位故障是通过神经网络来处理。所以可以把基于神经网络的方法当作是基于测后仿真和测前仿真的延伸与综合。在故障诊断领域，误差反传神经网络（backpropagationneuralnetwork,BPNN）拥有较好的模式分类特性。然而仅仅以节点电压视作故障特征训练的BPNN只能适用于诊断模拟电路的硬故障。在软故障方面，一般需要基于神经网络和多种特征提取方法的综合应用来诊断。

2基于模糊理论应用的模拟电路软故障诊断

在一些故障诊断问题中，模糊规则适合描述故障诊断的机理。模糊理论中的模糊运算、模糊逻辑系统、模糊集合拥有对模糊信息的准确应付能力，这使得模糊理论成为故障诊断的一种有力工具。神经网络与模糊理论相结合，充分发挥了模糊理论和神经网络各自的优点，并以此来弥补各自的不足，这就是所谓的“模糊神经网络”。这种方法的基本思想是在BPNN的输出层和输入层中间增加一到两层模糊层构造模糊神经网络，分别利用神经网络和模糊逻辑处理低层感知数据与描述高层的逻辑框架，这样一来跟神经网络分类器相比，“模糊神经网络”对模拟电路软故障诊断效果的优势就非常明显。通过一个无监督的聚类算法自组织地确定模糊规则的数目并生成一个初始的故障诊断模糊规则库，构造了一类模糊神经网络，通过训练调整网络权值，使故障诊断模糊规则库的分类更加精确，实现了电路元件的软故障诊断。

3基于小波变换的模拟电路软故障诊断

小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的"时间-频率"窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。若满足时，则由经过伸缩和平移得到的函数成为小波函数族。小波变换具有时域局部特征,而神经网络具有鲁棒性、自学习、自适性和容错性。如何把二者的优势结合起来一直是人们所关注的问题。一种方法是用小波变换对信号进行预处理,即以小波空间作为模式识别的特征空间，通过小波分析来实现信号的特征提取，然后将提取的特征向量送入神经网络处理；另一种即所谓的小波神经网络或小波网络。小波神经网络是神经网络与小波理论相结合的产物，最早是由法国著名的信息科学研究机构IRLSA的ZhangQinghu等人1992年提出来的。小波神经用络是基于小波变换而构成的神经网络模型,即用非线性小波基取代通常的神经元非线性激励函数(如Sigmoid函数),把小波变换与神经网络有机地结合起来,充分继承了两者的优点。近几年来,国内外有关小波网络的研究报告层出不穷。小波与前馈神经网络是小波网络的主要研究方向。小波还可以与其他类型的神经网络结合,例如Kohonen网络对信号做自适应小波分解。

由于神经网络、小波变换、模糊理论在当今的发展上还不是很完善,例如在诊断中，模糊度该如何准确地定量化，对小波变换之后故障信号进行怎样构造能体现故障类别的特征等,因此这些基于神经网络的诊断方法或多或少地存在一些局限性。一般来说,神经网络方法的长处并不是提高诊断精度，而且无论运用什么方法,在选取状态特征参量和确定电路故障集方面,传统的故障诊断方法仍然具有理论上的指导意义。所以,抽取合理的故障特征比构造合适的神经网络更为重要。

参考文献：

[1]梁戈超,何怡刚,朱彦卿.基于模糊神经网络融合遗传算法的模拟电路故障诊断法[J].电路与系统学报,2004,9(2):54-57.

[2]谭阳红,何怡刚.模拟电路故障诊断的小波方法[J].电工技术学报,2005,20(8):89-93.

[3]郑致刚,胡云波.小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用[J].微机算计信息,2006,22(6-1):206-20

作者:高昕 费钊 单位:安徽理工大学电气与信息工程学院