噪声信息下的模拟电路故障诊断技术研究

发布时间：2020-08-24 20:26

【摘要】：随着现代电子系统在各大工业领域的快速发展和应用,人们对电路故障诊断技术的实用性、有效性、准确性等提出了更高的要求。通常,电路系统被工业界划分为模拟电路和数字电路两大类。近年,数字电路由于低功耗、高抗干扰、易于集成等优势迅速崛起,使得数字器件占据整个电路系统80%以上。但很多系统中的关键部件,如滤波器电路、反馈电路、模数转换器、运算放大器、锁相环等仍然不可被数字电路替代。在某些大型的合成系统中,由这些关键部件搭建的模拟电路系统在整个系统中发挥核心作用,其性能关乎着整个系统的稳定性和可靠性。模拟电路故障诊断技术已成为辅助系统安全运行的重要手段之一。本文重点研究模拟电路参数型故障。从提高诊断精度、节约测试成本、减少测试节点、缩减计算的复杂度出发,研究了一种基于噪声信息的模拟电路故障诊断技术,主要工作如下:1)分析了传统时频域方法下线性系统的描述形式,给出了线性系统在噪声信息下的新的描述形式,通过系统输出的响应的噪声信息定量反映系统当前状态。具体分析了引发模拟电路不确定度的三大因素,把引发系统偏离预期值的干扰成分建模为噪声干扰。重点考虑元件故障造成的系统干扰,这样就可以基于噪声信息挖掘的思路,构建模拟电路故障诊断思路。2)研究拉马努金代数和的性质和特征。拉马努金代数和的这些特性非常适合信号和图像处理。根据拉马努金代数和定义了一类运算符,即拉马努金类运算符。然后证明这些算子具有一阶导数和二阶导数性质,从而延伸出了基于拉马努金运算符的噪声估计方案。实例验证了此方案具有较高的估算精度。3)挖掘系统故障干扰下系统不确定度中噪声信息,构建模拟电路系统故障诊断动力模型。该模型将求解模拟电路故障问题转变为系统不确定度中噪声估计问题,利用基于拉马努金算子的噪声估计应用程序实现系统扰动成分的噪声估计。这种对元件参数变化敏感的系统噪声被选为故障特征。最后通过比对无故障与故障电路系统噪声信息的差异判断系统是否出现故障。4)在实际电路中的仿真计算结果表明,本文介绍的基于挖掘噪声信息的模拟电路故障诊断方法,能有效的识别电路中出现的单故障和多故障现象。与其他方法的对比显示了本文所提出的方法在诊断正确率、故障识别能力上更具优势。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN710
【图文】：

合成信号,运算符

图 3-2 受干扰的合成信号 s ( n)s ( n) m( n) w( n)接着利用 3.3 节介绍的基于拉马努金运算符的噪声估计方案来估算信号 s ( n)中噪声的标准偏差。我们选取合成信号 s ( n) 中的前 40000 个点做估计，也就是说信号 s ( n) 的长度为 40000。噪声估算的具体的过程如下：1) L 的长度为 40000，其对应的素因子为{2, 2, 2, 2, 2, 2,5,5,5,5}，里面有重复的因子，就可以只计算拉马努金运算符对应的2 5y ( n) ， y ( n)。归一化后，得21 [1, 1]2c ，51 [4, 1, 1, 1, 1]20c ，2)等式(3-17)，其本质就是 ( )ic 与s n卷积的过程，因此，求得2 2 5 5 ( R s )( n )=c onv ( c , s ( n )), ( R s )( n )=c onv ( c , s ( n))3)对2 ( R s )( n) 与5 ( R s )( n) ，分别以采样间隔 2 与 5 采样，得2 2 5 5 y ( n ) ( R s )(2 n ), y ( n ) ( R s )(5n )

噪声估算,相对误差,次相,方案

的平均值为 0.56%，最大相对误差为 1.8%。计算得到的 100次相对误差次的结果如图 3-3 所示。这足以验证了 3.3 节所提出的基于拉马努金运

带通滤波电路,二阶,蒙特卡洛

图 5-4 二阶 Sallenkey 带通滤波电路图在 Pspice 软件的暂态分析参数设置如图 5-5 所示，其中将运行时间的起始时间设置为 5ms，终止时间设置为 5.4ms，总共运行时间为 0.4ms，其最大采样步长设置为 10ns。蒙特卡洛参数设置如图 5-6 所示。令输出服从高斯分布，运行次数为 100 次，蒙特卡洛对应的输出分析变量名为 V [o ut ]。图 5-4 中的探针测试的是 out 点对应的输出电压。在接下来的故障诊断方案验证中，无论是无故障电路还是故障电路，只要是这个仿真电路，其暂态分析参数与蒙特卡洛分析参数设置保持不变。2）基于噪声信息的故障诊断步骤

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