模擬電路故障診斷的現(xiàn)狀與發(fā)展研究

穆 鵬

(陜西郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 咸陽(yáng) 712000)

電子技術(shù)發(fā)展至今，已取得了不少喜人的成果，集成電路廣泛應(yīng)用在日常生活當(dāng)中，不斷推動(dòng)著社會(huì)的進(jìn)步，不斷推動(dòng)著醫(yī)療領(lǐng)域、國(guó)防軍事領(lǐng)域、工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域等眾多領(lǐng)域的發(fā)展。與此同時(shí)，電子電路的規(guī)模更大，其系統(tǒng)的復(fù)雜性更是不言而喻，由此進(jìn)一步加深了對(duì)電子電路系統(tǒng)的維修、調(diào)試的困難程度。與日益成熟的數(shù)字系統(tǒng)的檢測(cè)和診斷技術(shù)相比，模擬電路由于其與之相比較低的集成度，且模擬電路信號(hào)的連續(xù)性特點(diǎn)導(dǎo)致故障診斷模型不易進(jìn)行簡(jiǎn)易的量化，構(gòu)成模擬電路的各個(gè)元器件具有較大容差性、極易受到外界環(huán)境的影響，模擬電路多層次、高封裝度的特點(diǎn)會(huì)減少有效的故障診斷的檢測(cè)點(diǎn)[1]，這一系列的原因都影響了模擬電路故障診斷的發(fā)展速度和進(jìn)程。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法早已無(wú)法應(yīng)對(duì)現(xiàn)代電子電路系統(tǒng)更高水平的要求，而自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)為電子電路系統(tǒng)的檢測(cè)、故障診斷、調(diào)試和更換提供了更好、更高效的途徑。

一、現(xiàn)代模擬電路故障診斷的方法

人工智能具有并行處理和整體作用的特點(diǎn)，更特別的在于其具備高效率的組織性和自學(xué)習(xí)能力，使得人工智能診斷技術(shù)成為現(xiàn)代模擬電路故障診斷技術(shù)研究的主流方向，也在大量的實(shí)際系統(tǒng)的檢驗(yàn)、運(yùn)用中獲得了驗(yàn)證和成功，其技術(shù)主要是包含了專家理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN、模糊理論、小波分析等。(1)專家理論的基本原理在于：知識(shí)采集，即收集專家在模擬電路故障診斷上的專業(yè)知識(shí)并將其整理成具有一定規(guī)則的形式，構(gòu)建模擬電路故障診斷的知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)。但由于知識(shí)理解、信息不匹配等因素，極易導(dǎo)致效率抵下的問題。(2)與將側(cè)重點(diǎn)放置在從理論上模擬人腦的模糊性的模糊理論不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)則偏重于信息的自組織、自學(xué)習(xí)的能力。簡(jiǎn)言之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是選用物理上可成功實(shí)現(xiàn)的一系列設(shè)備、系統(tǒng)等對(duì)人腦結(jié)構(gòu)、功能進(jìn)行最大程度模擬的人工系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的誕生，為模擬電路故障診斷提供了一種新穎的方式，在面對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷(例如非顯性公式表示、非線性關(guān)系等情況)上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更是首選方案，也是操作可行并高效的方法。模糊理論的優(yōu)點(diǎn)在于其對(duì)一些較為模糊的信息具備超強(qiáng)的處理能力，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合模糊理論技術(shù)，可使得故障診斷系統(tǒng)兼具兩者的優(yōu)點(diǎn)，既具備邏輯推理能力，又具備自學(xué)習(xí)優(yōu)化能力，優(yōu)劣互補(bǔ)、軟硬件結(jié)合，由此便能大大提高系統(tǒng)性能，以及滿足高水平診斷需求。(3)連續(xù)小波變換[2]是利用在尺度伸縮小波母函數(shù)以及時(shí)域平移小波母函數(shù)的方式對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析，是一種時(shí)域和頻域結(jié)合的分析方式。選擇好合適的小波母函數(shù)，可以在不同頻帶對(duì)信號(hào)分析，將隱含的信號(hào)頻率進(jìn)行頻率分解并使得各個(gè)分解信號(hào)在不同子空間里表示其能量的變化，最后對(duì)比正常的信號(hào)表征形式，診斷出電路故障的相關(guān)信息[3]。

二、模擬電路故障診斷的發(fā)展研究

模擬電路故障診斷的研究開始于20世紀(jì)70年代，電子設(shè)備的日益復(fù)雜，對(duì)其關(guān)鍵器件的保養(yǎng)和維修也面臨著前所未有的迫切需求，但實(shí)際的維護(hù)方式耗時(shí)耗力，且結(jié)果不盡如人意，因此相關(guān)科技人員越來(lái)越集中在對(duì)新的、更符合實(shí)際需求的測(cè)試?yán)碚摵蜋z測(cè)方式的探索上，由此模擬電路故障診斷得到了進(jìn)一步的發(fā)展。1979年P(guān).Duhamel和J.C.Rault提出了應(yīng)用于電路故障檢測(cè)和診斷的估計(jì)法和拓?fù)浞ǖ确椒?，通過近十年的發(fā)展，于1979，奠定了模擬電路故障診斷的理論基礎(chǔ)；20世紀(jì)80年代，對(duì)于模擬電路故障診斷的研究步入了迅猛發(fā)展階段，研究人員更是在總結(jié)前人的經(jīng)驗(yàn)和基礎(chǔ)知識(shí)理論上，使得模擬電路故障診斷的研究朝著更實(shí)用化的方向發(fā)展；20世紀(jì)90年代，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能信息處理的發(fā)展，人工智能技術(shù)的研究開始成為主流研究方向，也因此促進(jìn)了模擬電路故障診斷的進(jìn)一步發(fā)展[4]。故障診斷技術(shù)發(fā)展至今，越來(lái)越多是多種技術(shù)緊密結(jié)合，例如“模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)”，就源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的結(jié)合，這種結(jié)合的新型技術(shù)，吸收的兩種技術(shù)各自的優(yōu)點(diǎn)，也能彌補(bǔ)兩者的不足之處，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)至模糊理論的模糊邏輯系統(tǒng)的邏輯、推理當(dāng)中，促進(jìn)了知識(shí)的學(xué)習(xí)和利用。小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合則是另一種形式，小波分析首先預(yù)處理信號(hào)，在此基礎(chǔ)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和診斷；或是小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行嵌套結(jié)合[5]。

三、結(jié)語(yǔ)

模擬電路故障診斷在實(shí)際的電子電路系統(tǒng)中是必不可少的一環(huán)，在近些年也有了飛速的發(fā)展和突破。本文著重介紹了現(xiàn)代模擬電路故障診斷的主要技術(shù)，并簡(jiǎn)要回顧了模擬電路故障診斷的發(fā)展歷程和發(fā)展研究趨勢(shì)?？萍嫉陌l(fā)展，大規(guī)模電路的普及，提出新的理論研究要求、結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求，這些都需要進(jìn)行大量的研究工作，也對(duì)當(dāng)今的模擬電路故障診斷技術(shù)而言既是新的挑戰(zhàn)，也是朝著自動(dòng)化、智能化的前沿發(fā)展的機(jī)遇。