资源描述:
《模拟电路故障检测与定位新方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第20卷第1期•10•电子测量与仪器学报JOURNALOFELECTRONICMEASUREMENTANDINSTRUMENTV〇L20NoA2006年2月模拟电路故障检测与定位新方法彭敏放1何怡刚1贺建飚2,3(1.湖南大学电气与信息工程学院,长沙;2.中南大学,长沙;3.湖南省科学技术研究开发院,长沙)摘要:提出了一种基于统计理论与智能信息处理技术的容差模拟电路故障检测与定位新方法。在充分考虑容差效应的基础上,构建了故障阈值函数与故障判据,从而可通过监测可测点工作电压实现电路的故障在线检测。再通过离
2、线测量电路在不同测试频率下输出对输人的增益,将可测点工作电压与电路增益两类测试信息经特征层融合,运用所提出的遗传神经网络方法对电路进行故障定位。仿真结果表明:所提方法对模拟电路的硬故障与元件参数偏移较小的软故障均适用,故障检测与定位准确率高。关键词:故障定位,故障检测,神经网络,遗传算法,统计理论,模拟电路ANewMethodforFaultDetectionandLocationofAnalogCircuitsPengMinfang1HeYigang1HeJianbiao2,3(1.Collegeof
3、ElectricalandInformationEngineering,HunanUniversity,Changsha,China2.CentralSouthUniversity,China;3.HunanAcademyofScienceandTechnology,China)Abstract;Basedonstatisticstheoryandintelligentinformationprocessingtechnology,anewmethodforfaultdetectionandlocat
4、ioninanalogcircuitswithtolerancewaspresented.Toleranceefforttoterminalperformancewascalculatedaccordingtoelementparameterdeviation,bywhichafaultthresholdfunctionandafaultcriterionwereestablished.Bymonitoringaccessiblenodevoltages,faulton-linedetectionwas
5、implementedbasedontheproposedfaultthresholdfunctionandfaultcriterion.Then,circuitgainsunderdifferenttestfrequenciesweregainedbyoff-linemeasurement.Underthefullconsiderationoffaultandtoleranceeffort,faultfeaturewasextractedfromnodevoltagesandcircuitgains
6、andcharacteristicdatafusionwasrealized.FaultlocationwasperformedbymeansoftheproposedGA-BPalgorithm.Thesimulationresultsshowthattheproposedmethodcandetectandlocatecatastrophicandparametricfaultsoftolerancecircuitsandhassatisfactorydiagnosisaccuracy.Keywo
7、rds:faultlocation,faultdetection,neuralnetwork,geneticalgorithm,statisticstheory,analogcircuit.模拟电路故障诊断的基础理论研究始于60年代初元件可解性问题的研究,至今在世界范围内已取得卓有成效的研究成果。总的来看,20世纪90年代以前,模拟电路故障诊断的研究成果主要集中在以故障字典法为代表的测前模拟法以及以元件参数识别法和故障验证法为代表的测后模拟法。但故障字典法一般只能解决无容差或小容差网络单、硬故障的诊断
8、,因而其应用受到较大的限制;元件参数识别法因要求较多的诊断信息,对于大规模电路而言,测试和计算的工作量都太大,所以实施较为困难;故障验证法由于计算量大,难于实现实时诊断,且受实际电路拓扑条件的限制,往往只能做到单故障可测。20世纪90年代以来随着智能信息处理技术的本项目为国家自然科学基金项目(编号:);国家科技攻关计划项目(编号:2003BA104C);湖南省自然科学基金项目(编号:〇4JJ6034);湖南省科技重点项目(编号:mFJ200