中北大學(xué)信息探測(cè)與處理山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 遲珊珊 李 凱 楊曉虹 王含蕾
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基于LabVIEW及小波變換的電路系統(tǒng)故障診斷
中北大學(xué)信息探測(cè)與處理山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 遲珊珊 李 凱 楊曉虹 王含蕾
【摘要】針對(duì)目前電路系統(tǒng)故障復(fù)雜、維修難度大等問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于LabVIEW及小波變換的電路系統(tǒng)故障診斷方式。經(jīng)實(shí)驗(yàn)探究,該方法能夠有效的診斷出電路系統(tǒng)的故障,診斷率高,操作方便,具有很好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】故障診斷;小波變換;虛擬儀器;電路系統(tǒng)
隨著電子技術(shù)的迅速發(fā)展,電子設(shè)備印制電路板(PCB)功能更加強(qiáng)大,隨之而來(lái)的是結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜,因而對(duì)電路板的故障診斷技術(shù)就提出了更高的要求[1]。據(jù)統(tǒng)計(jì),在電子設(shè)備中有80%以上的故障來(lái)自模擬電路,隨著模擬電路密集和復(fù)雜程度不斷加強(qiáng),可能出現(xiàn)的故障也越來(lái)越多[2]。如果能在方案設(shè)計(jì)初期對(duì)電路設(shè)計(jì)的正確性和穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證,剔除可能存在的故障隱患,就能提高電路的穩(wěn)定性,并在很大程度上幫助設(shè)計(jì)者提高設(shè)計(jì)水平。
本文提出了一種基于LabVIEW及小波變換的診斷方式。
模擬電路的故障診斷可以看作是一種故障的識(shí)別分類。本文所述的故障診斷方法主要有兩個(gè)過(guò)程:樣本學(xué)習(xí)和實(shí)際診斷[3]。樣本學(xué)習(xí)是將電路可能出現(xiàn)的故障作為樣本,輸入進(jìn)經(jīng)過(guò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;實(shí)際診斷是把未知的故障狀態(tài)輸入進(jìn)已經(jīng)訓(xùn)練完畢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。
小波變換是法國(guó)物理學(xué)家J.Morlet在1974年提出的[4],是一種全新的時(shí)頻分析法。從濾波的角度看,正交小波分解信號(hào)是通過(guò)一個(gè)高通和一個(gè)低通濾波器進(jìn)行濾波,低通實(shí)現(xiàn)函數(shù)的逼近,高通實(shí)現(xiàn)函數(shù)的細(xì)節(jié)抽取。
定義一個(gè)函數(shù)Ψ(x):
本文采用二進(jìn)制小波變換提取各頻帶小波系數(shù)絕對(duì)值之和作為故障特征,其過(guò)程如下:
(1)對(duì)電路中的響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行N層多分辨分解,得到一個(gè)低頻小波系數(shù)序列{li},i=1,2,…,n。
(2)對(duì)低頻序列和各層高頻小波序列進(jìn)行絕對(duì)值求和:
式中,n為低頻序列的分量個(gè)數(shù)。
(3)以低頻系數(shù)序列和各層高頻系數(shù)序列絕對(duì)值之和構(gòu)成小波特征向量:
本文以一個(gè)兩級(jí)放大電路的故障診斷為例,其主電路電路圖如圖1所示。
圖1 兩級(jí)放大電路
首先利用LabVIEW構(gòu)建虛擬儀器平臺(tái),再通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集。采用LabVIEW對(duì)Multisim仿真軟件進(jìn)行調(diào)用,通過(guò)仿真測(cè)試得到仿真數(shù)據(jù)。再利用小波變換,對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理及分析,從而完成故障診斷。
采用小波變換,其核心是模式識(shí)別,主電路的故障診斷相當(dāng)于一個(gè)模式識(shí)別與分類,主要步驟為對(duì)電壓信號(hào)進(jìn)行采樣,然后采用小波包變換提取各頻段的能量故障特征,再經(jīng)由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后完成診斷輸出。
再采用訓(xùn)練函數(shù)trainlm利用Levenberg-Marquardt算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,設(shè)置適當(dāng)?shù)挠?xùn)練次數(shù)與性能誤差,對(duì)已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果顯示,訓(xùn)練達(dá)到一定次數(shù)后,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剛好收斂于期望輸出,這時(shí)誤差遠(yuǎn)未達(dá)到0.01??梢?jiàn),此小波變換方法訓(xùn)練時(shí)間短,收斂速度快。
本文主要提出了一種基于LabVIEW及小波變換的診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此方法準(zhǔn)確率和精確度較高,能夠滿足現(xiàn)在對(duì)故障診斷精度的要求。隨著電子技術(shù)的復(fù)雜性與技術(shù)性的不斷提高,電路故障的檢測(cè)顯得越來(lái)越重要,也必將在電子技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中有一定的發(fā)展前景。
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遲珊珊(1990-),女,黑龍江哈爾濱人,碩士研究生,主要研究方向:通信與信息系統(tǒng)。
作者簡(jiǎn)介: