專利名稱：一種模擬電路故障診斷方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種故障診斷方法，具體來講，涉及一種通過建立故障模型來對模擬電路故障進行診斷的方法。

背景技術：
對于模擬電路故障診斷問題，故障建模是一項重要內(nèi)容，是研究的熱點也是難點問題。在現(xiàn)有技術中，模擬電路故障診斷過程中，故障模型有以下幾種 (1)、開路和短路故障模型 數(shù)字電路故障模型發(fā)展較早也較為成熟，采用較多的故障模型是固定1型和固定0型故障，因此，模擬電路故障建模領域一開始也借鑒了這一思想，采用的是開路和短路故障模型，這類故障模型也被稱為結(jié)構(gòu)故障模型。開路和短路故障模型建模簡單，但開路和短路都屬于硬故障，這種方式不能對模擬電路中常見的參數(shù)故障，即軟故障進行建模，其應用范圍受到局限。
(2)、故障分段模型 故障分段模型能處理線性電路發(fā)生參數(shù)故障的情況，但是該模型只能模擬元件參數(shù)在某一區(qū)間發(fā)生變化的情況。眾所周知，模擬元件發(fā)生參數(shù)故障時，其參數(shù)值是在0到無窮大之間變化的，所以該建模方法同樣有較大局限性。
(3)、參數(shù)故障模型 參數(shù)故障模型，又稱靈敏度方法故障模型使得參數(shù)故障能在電路無容差時被檢測，但它對元件容差問題處理不夠理想，且故障診斷效果不佳故障隔離率不高，不能很好地定位出故障的元件。
(4)、系統(tǒng)函數(shù)模型 系統(tǒng)函數(shù)模型理論上能診斷網(wǎng)絡中的軟故障。但由于需要寫出系統(tǒng)函數(shù)以進行故障診斷，所以其缺點是需要測點較多，對于復雜電路不易寫出傳輸函數(shù)，且元件容差可能覆蓋故障信號。
(5)、信號模型 信號模型是對電路按功能進行分塊，然后通過靈敏度分析獲得并畫出測試量與電路元件的雙向依賴圖，以選擇測試點和測試激勵。該模型有利于對電路進行測試性分析，但是我們最終目的還是要對故障進行診斷，定位出故障的元件，而該模型不能提供詳細的故障診斷結(jié)果，只能進行故障檢測，并且檢測靈敏度隨電路的復雜程度增高而降低。
上述故障檢測和診斷中常用測量參數(shù)是輸出電壓Vo，它由輸入電壓Vi、各元件(或模塊)參數(shù)xj和電路函數(shù)f確定 Vo＝Vi×f(x1，x2，…，xn)(1) 由于實際模擬電路中元件參數(shù)的連續(xù)性，可能存在多個元件分別發(fā)生不同參數(shù)故障時得到的輸出電壓是相同的。
在公式(1)中，如果j、k兩個不同的元件發(fā)生參數(shù)故障，但其導致的輸出電壓是相同的，即Vo1＝Vi×f(x1，…xj′…xn)＝Vo2＝Vi×f(x1，…xk′…xn)，此時我們稱j、k元件測參數(shù)故障是不可區(qū)分的。如圖1所示的比例放大電路，輸出電壓Vout為被測量，Vin是輸入電壓，則 考慮最簡單的電阻R1和R2參數(shù)故障，現(xiàn)有的建模方法均無法完全將電阻R1和R2的參數(shù)故障分開。比如電阻R1減小50％和電阻R2增加100％時的輸出電壓是一樣的，用傳統(tǒng)方法就不可區(qū)分這兩種故障。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術的不足，提供一種能區(qū)分不同元件參數(shù)故障的模擬電路故障診斷方法。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的模擬電路故障診斷方法，包括以下步驟 (1)、構(gòu)建故障模型字典 通過計算或仿真得到模擬電路中各潛在故障元件發(fā)生漸變的參數(shù)故障時，輸出參數(shù)發(fā)生相應變化的動態(tài)故障模型函數(shù)并存儲，構(gòu)建故障模型字典； (2)、故障診斷 監(jiān)控模擬電路輸出參數(shù)，采集并記錄下輸出參數(shù)的變化過程，得到一系列的離散數(shù)據(jù)，將這系列的離散數(shù)據(jù)與故障模型字典中的各故障模擬函數(shù)作對比，如果與某一潛在故障元件故障模型函數(shù)一致，則判定模擬電路中，該潛在故障元件發(fā)生了故障。
本發(fā)明的發(fā)明目的是這樣實現(xiàn)的 在模擬電路中，由于元件參數(shù)的連續(xù)性，不同元件發(fā)生不同參數(shù)故障導致輸出參數(shù)相同的情況在理論上有無窮多，這就是故障特征的投影重疊效應?，F(xiàn)有技術的模擬電路故障診斷方法只考慮某一時刻輸出參數(shù)而不考慮時間軸，當這些故障導致輸出參數(shù)的變化投影到縱軸上，則兩條曲線是重疊的，從而導致故障診斷的模糊性，從而無法區(qū)分不同元件參數(shù)故障。究其原因，現(xiàn)有技術的建模方法都是靜態(tài)的，即在某一時間點上的模型在故障發(fā)生后，對輸出參數(shù)如電壓靜態(tài)值的建模，這是與模擬電路元件參數(shù)和輸出參數(shù)的連續(xù)性特性是不相適應的，本發(fā)明為解決這一問題，提出了一種新的動態(tài)建模方法。
在模擬電路中，當元件發(fā)生參數(shù)故障時，即元件漸變失效，其參數(shù)值不再是固定值，而是時間的函數(shù)。此時，輸出參數(shù)，如輸出信號的幅度或者頻率等測試量也是時間的函數(shù)。同一類型的元件為同一失效類型，即失效函數(shù)相同，但是它們在模擬電路中的功能不同，反映在輸出參數(shù)，如幅度、頻率等的時間曲線上也是不同的。由于同時考慮了時間因素，所以這種動態(tài)模型就可以克服傳統(tǒng)故障模型的投影重疊效應。如當j號元件發(fā)生漸變故障，用xj(t)表示，模擬電路輸出參數(shù)值為時間的函數(shù)，以輸出電壓為例，則有 Vo1(t)＝Vi×f(x1，…，xj(t)，…，xn)(3) 同樣當同類型的k號元件發(fā)生漸變故障時，輸出電壓為 Vo2(t)＝Vi×f(x1，…，xk(t)，…，xn)(4) 由于j、k兩個元件在電路中所處的位置不同，除非這j、k兩個元件在電路中的功能相同，它們分別發(fā)生漸變故障時的Vo1(t)和Vo2(t)的時間曲線往往不會重合，即Vo1(t)＝Vi×f(x1，…，xj(t)，…，xn)≠Vo2(t)＝Vi×f(x1，…，xk(t)，…，xn)。通過測量和比較輸出信號的電壓時間曲線就能診斷出是哪個元件發(fā)生故障，能區(qū)分不同元件參數(shù)故障。在本發(fā)明中，故障模型是時間的函數(shù)，所以，在本發(fā)明中定義為動態(tài)模型。



圖1是比例放大器的電原理圖； 圖2是圖1所示比例放大器電阻R1、R2的動態(tài)故障模型曲線； 圖3是圖1所示比例放大器電阻R1，在電阻R2無容差、含容差時的動態(tài)斜率故障模型曲線； 圖4是巴特沃斯低通濾波器電原理圖； 圖5是圖4所示巴特沃斯低通濾波器中電阻R1、R2和電容C1的動態(tài)故障模型曲線。
圖6是電阻R1發(fā)生失效得到輸出電壓變化曲線及斜率特征曲線； 圖7是記錄得到的故障特征曲線與電阻R1的動態(tài)故障模型曲線進行對比的示意圖。

具體實施例方式 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
進行描述，以便更好地理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當采用已知功能和設計的詳細描述也許會淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時，這些描述在這里將被忽略。
實施例1 圖1是比例放大器的電原理圖 如圖1所示，在本實施例中，模擬電路以比例放大電路為例，假定電阻R1在某時刻開始發(fā)生參數(shù)漂移，即發(fā)生參數(shù)故障，其失效過程為時間函數(shù)，阻值用R1(t)表示。此時輸出電壓亦為時間的函數(shù) 當電阻R1不變，電阻R2發(fā)生參數(shù)故障時 由于電阻R1和R2都是同一類型電阻元件，所以參數(shù)失效函數(shù)相同。為討論簡單起見，假定它們的失效函數(shù)都是時間的一次函數(shù) R1(t)＝R10(1+αt)(7) R2(t)＝R20(1+αt)(8) 其中α為失效速率，R10和R20分別為電阻R1和R2的初始阻值。
將(7)代入(5)中有 將(8)代入(6)中有 根據(jù)(9)、(10)兩式故障模型函數(shù)，不難得到如圖2所示的兩條動態(tài)故障模型曲線。由該曲線可清晰地區(qū)分元件，即電阻R1和R2參數(shù)故障。
實施例2 如實施例1所述，通過比較輸出參數(shù)值的時間曲線就能區(qū)分不同元件的參數(shù)故障。但實際電路中，由于其它無故障元件可能含有容差，這將會影響輸出信號的參數(shù)值大小，如幅度大小，導致輸出參數(shù)的時間曲線與理論值發(fā)生偏差，從而故障無法區(qū)分。
在本實施例中，假定含有容差的無故障元件的參數(shù)在某一時間段內(nèi)是一固定值或者近似為一固定值，只有故障元件的參數(shù)是時間的函數(shù)，所以輸出信號的幅度雖然受容差影響，但是其變化率或變化趨勢只由故障元件的失效函數(shù)和其在電路中的位置確定，而不受無故障元件的容差值影響。由此就能區(qū)分故障元件。
由(1)式可得到無容差電路中j號元件發(fā)生參數(shù)故障時的輸出電壓變化率為 由(1)式可得到電路含容差時的輸出電壓表達式為 VoΔ＝Vi×f(x1+Δx1，x2+Δx2…，xn+Δxn)(12) 由(12)式可得到含容差電路中j號元件發(fā)生參數(shù)故障時的輸出電壓變化率為 比較式(11)和式(13)， 如前所述，ΔX在一定時間內(nèi)可以近似為一個定值，所以

是一個固定值?？梢姛o故障元件的容差只是將輸出信號的“時間-斜率”曲線的幅度壓縮或者拉伸，而其形狀或變化趨勢保持不變。
圖3是圖1所示比例放大器電阻R1，在電阻R2無容差、含容差時的動態(tài)斜率故障模型曲線。
如圖3所示的動態(tài)斜率故障模型曲線就是分別考慮圖1電路中R2無容差和含有+50歐容差情況下R1發(fā)生漸變故障時的輸出參數(shù)斜率變化過程。只要將圖3中a圖中的上面一條曲線

壓縮，即乘以1/1.025就能與下面一條曲線

曲線重合，重合后的曲線見圖3中b圖，從而能在其它無故障元件存在容差情況下準確找到故障元件。
圖4是巴特沃斯低通濾波器電原理圖 如圖4所示，在本實施例中，模擬電路以巴特沃斯低通濾波器為例，說明無故障元件含有容差時的故障診斷，為便于說明，這里例子只考慮發(fā)生參數(shù)增大的漸變故障。
(1)、建立故障模型字典 輸入信號Vi為幅度為1伏、頻率為1千赫茲的正弦信號。假定電阻R1的失效函數(shù)為R1(t)＝R10(1+0.05t)，實際應用中，元件的失效函數(shù)可由加速試驗獲得。為了得到電阻R1在此濾波電路中的動態(tài)故障模型，令t分別取遍0～20，即考慮參數(shù)值增加100％的漸變故障，電阻R1得到相應的21個離散值，在電阻R1逐次取這21個值時分別對電路進行仿真，記錄輸出電壓值Vo，根據(jù)輸出電壓值Vo繪出的曲線就是R1的動態(tài)故障模型曲線，如圖5(a)中最下面一條曲線所示。同樣可以得到R2和C1的動態(tài)故障模型曲線，這些動態(tài)故障模型曲線構(gòu)成故障模型字典。
在本實施例中，對模擬電路巴特沃斯低通濾波器元件參數(shù)的修改、執(zhí)行仿真和讀取仿真結(jié)果都是用工具軟件Matlab控制完成的，無需人工參與。通過圖5(a)的電壓數(shù)據(jù)就能得到圖5(b)所示的動態(tài)斜率故障模型，即圖5(b)中的斜率曲線就是圖5(a)中對應曲線的斜率值。圖5(b)即為一個由R1、R2和C1的故障特征構(gòu)成的一個簡單故障模型字典。
(2)、故障診斷 以診斷電阻R1發(fā)生參數(shù)故障為例進行說明?？紤]到實際電路元件存在一定容差，假定容差范圍為10％，用工具軟件Matlab隨機產(chǎn)生圖4中各無故障元件的參數(shù)值R2＝9.5k，R3＝2.6k，R4＝10.6k，C1＝0.95u，C2＝0.82n。同樣根據(jù)電阻R1的失效函數(shù)注入故障，采樣點同樣為21個，得到21個點的離散數(shù)據(jù)，根據(jù)這一系列離散數(shù)據(jù)，繪制出輸出電壓變化曲線，如圖6(a)所示。根據(jù)圖6(a)不難得到如圖6(b)所示的斜率特征曲線，即故障特征曲線。將如圖6(b)的曲線與圖5(b)中的曲線對比。對比的方法是，首先對齊時間起點，然后將故障特征曲線在故障模型字典圖中上下移動，找到形狀最接近的由故障模擬函數(shù)繪制的故障模型曲線即完成故障診斷，如有多條故障模型曲線與故障特征曲線形狀相同，則距離最近的一條為診斷結(jié)果，對應的元件為故障元件。曲線的上下移動通過乘以常數(shù)完成，曲線間的比對通過采樣點之間距離求平方和獲得，這種常用的數(shù)學方法不在這里贅述。從圖7不難看出故障特征曲線與電阻R1的故障模型曲線最為接近，顯然故障元件為R1，診斷正確?？梢娫摲椒芮宄膮^(qū)分R1、R2和C1故障，而R1和R2是傳統(tǒng)方法不能區(qū)分的。事實上，如果只通過測量輸出電壓有效值的方法來進行故障診斷，其它的故障建模方法均不能區(qū)分R1、R2、R3、R4、C1和C2故障，本發(fā)明的動態(tài)建模方法能很好的解決該問題。
在具體實施過程中，對于容易寫出系統(tǒng)函數(shù)的模擬電路，可以通過計算得到如(3)式的j號元件的動態(tài)故障模型函數(shù)，存貯于字典中。對于較為復雜的電路，就可以通過仿真得到形如圖2或圖3的動態(tài)故障模型曲線，將曲線擬合成函數(shù)的形式存貯于字典中。其中，仿真方法為對被測電路施加與工作信號相同的激勵信號，然后根據(jù)元件失效函數(shù)分明按照參數(shù)增大和減小兩個方向注入故障，在輸出參數(shù)端記錄輸出波形，最后將所有潛在故障的特征波形擬合成函數(shù)的形式放入故障模型字典中。仿真工具可用Pspice等仿真工具實現(xiàn)，由于仿真量較大，手工修改元件參數(shù)和記錄數(shù)據(jù)不可行，所以需要用C語言或者matlab修改電路參數(shù)、控制Pspice仿真和讀取結(jié)果等過程，實現(xiàn)自動化仿真。
參數(shù)故障，即軟故障診斷問題和容差問題一直是制約模擬電路故障診斷的瓶頸問題，本發(fā)明提出的動態(tài)建模方法由于較好的解決了故障模型投影重疊問題，所以能較好應用于含容差電路的參數(shù)故障診斷問題，并為今后的研究和應用提供了新的思路。除此之外這種動態(tài)建模方法還有諸如可以使用故障模型字典方法進行故障診斷，簡單易用；實現(xiàn)故障的在線診斷等優(yōu)點。
盡管上面對本發(fā)明說明性的具體實施方式
進行了描述，以便于本技術領的技術人員理解本發(fā)明，但應該清楚，本發(fā)明不限于具體實施方式
的范圍，對本技術領域的普通技術人員來講，只要各種變化在所附的權利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些變化是顯而易見的，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護之列。
權利要求
1.一種模擬電路故障診斷方法，其特診在于，包括以下步驟
(1)、構(gòu)建故障模型字典
通過計算或仿真得到模擬電路中各潛在故障元件發(fā)生漸變的參數(shù)故障時，輸出參數(shù)發(fā)生相應變化的動態(tài)故障模型函數(shù)并存儲，構(gòu)建故障模型字典；
(2)、故障診斷
監(jiān)控模擬電路輸出參數(shù)，采集并記錄下輸出參數(shù)的變化過程，得到一系列的離散數(shù)據(jù)，將這系列的離散數(shù)據(jù)與故障模型字典中的各故障模擬函數(shù)作對比，如果與某一潛在故障元件故障模型函數(shù)一致，則判定模擬電路中，該潛在故障元件發(fā)生了故障。
2.根據(jù)權利要求1所述的模擬電路故障診斷方法，其特征在于，所述的模擬電路中無故障元件含有容差；
步驟(1)中所述的輸出參數(shù)發(fā)生相應變化的動態(tài)故障模型函數(shù)為輸出參數(shù)變化率的動態(tài)斜率故障模型函數(shù)；
步驟(2)中所述的輸出參數(shù)的變化為輸出參數(shù)的斜率變化。
3.根據(jù)權利要求1所述的模擬電路故障診斷方法，其特征在于，步驟(2)中所述的對比為
根據(jù)離散數(shù)據(jù)繪制故障特征曲線，首先對齊時間起點，然后將故障特征曲線在故障模型字典圖中上下移動，找到形狀最接近的由故障模擬函數(shù)繪制的故障模型曲線即完成故障診斷，如有多條故障模型曲線與故障特征曲線形狀相同，則距離最近的一條為診斷結(jié)果，對應的元件為故障元件。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種模擬電路故障診斷方法，包括以下步驟通過計算或仿真得到模擬電路中各潛在故障元件發(fā)生漸變的參數(shù)故障時，輸出參數(shù)發(fā)生相應變化的動態(tài)故障模型函數(shù)并存儲，構(gòu)建故障模型字典；監(jiān)控模擬電路輸出參數(shù)，采集并記錄下輸出參數(shù)的變化過程，得到一系列的離散數(shù)據(jù)，將這系列的離散數(shù)據(jù)與故障模型字典中的各故障模擬函數(shù)作對比，如果與某一潛在故障元件故障模型函數(shù)一致，該潛在故障元件發(fā)生了故障參數(shù)故障。本發(fā)明提出的動態(tài)建模方法由于較好的解決了故障模型投影重疊問題，所以能較好應用于含容差電路的參數(shù)故障診斷問題，除此之外這種動態(tài)建模方法還有諸如可以使用故障模型字典方法進行故障診斷，簡單易用；實現(xiàn)故障的在線診斷等優(yōu)點。
文檔編號G01R31/316GK101819252SQ200910216299
公開日2010年9月1日 申請日期2009年11月23日 優(yōu)先權日2009年11月23日
發(fā)明者田書林, 楊成林, 龍兵 申請人:電子科技大學