基于神经网络的电路故障诊断

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摘要：研究神经网络在电路故障诊断中的应用。通过分析故障的类型和神经网络在故障诊断中的优势，设计了一种利用神经网络进行故障诊断的方法。通过实例分析，验证了神经网络在故障诊断中的有效性。

关键词：神经网络；电路分析；故障诊断；故障类别。

1引言

随着设计理念和制造工艺地不断发展，电子产品已经向小型化、智能化方向发展，这也给故障诊断带来更加严峻地挑战，由于传统的故障诊断方法已经不能满足发展的需求了[1]，因此急需研究开发出行之有效的新方法。神经网络[2]是在对人脑网络认识理解的基础上构造的，是模仿人脑网络结构和功能而建立的一种信息处理系统，是理论化的人脑网络的数学模型。电路故障诊断[3]是一个非常复杂的模式识别问题，神经网络由于其本身信息处理的特点，如并行性、自学习、自组织性、对外界输入样本有很强的识别分类能力以及联想记忆功能等，使其能够出色解决那些传统模式识别方法难以圆满解决的问题。

2故障的类型

对电子产品进行故障诊断，最基本的就是对电路的诊断，因此，首先要确定的就是电路的故障类型[4]。从对电路的影响程度来划分，故障可以分为硬故障和软故障；从故障的随机性来划分，可以分为永久型故障和间歇型故障。永久型故障即固定故障，不随时间的变化而变化，一直固定在某种状态不变间歇型故障即随机出现的故障，电路有时正常，有时则出现了故障。硬故障即结构故障，是电路中元件的参数发生了极端变化的情况，包括桥接故障（BF，bridgefault）、开路故障（OF，openfault）、时滞故障等。软故障即偏差故障，指电路元件的参数与正常情况相比，偏出了约定的容差范围，但此时器件并非完全失效。

3神经网络的电路故障诊断

神经网络之所以在电路故障诊断中得到了广泛应用，主要是因为它具有如下诸多优势[5]。（1）学习能力。学习能力是神经网络在故障诊断中的重要表现。通过对神经网络的训练可读出故障的主要特征，表现出强大的适应能力。（2）联想记忆能力。因为神经网络具有并行计算和分布存储信息的功能，所以它对输入的特征信息具有联想记忆的能力。这一能力使得它在模式识别、故障分类中起到了巨大的作用。（3）分类识别能力。因为神经网络能够很好地对非线性曲面进行逼近，所以它的分类识别能力要优越于传统的分类器。对于样本的分类实质上就是找到合适的分割区域，每个区域的样本属于一类。（4）非线性映射能力。由于神经网络可以寻求输入到输出之间的非线性模型，即可实现输入空间到输出空间之间的非线性映射。因此，神经网络可以很好地对电路故障进行诊断。从本质上说，电路故障诊断就是一个故障模式识别的过程，将正常电路及各种故障状态下的特征信息输入到神经网络，运用神经网络对这些特征信息进行学习、记忆，从而识别对应的故障模式，达到故障诊断的目的。诊断过程包括训练阶段和测试阶段[6]，具体步骤如下。（1）首先在仿真软件中对正常状态及故障状态进行模拟仿真，得到原始的响应信号，再对原始信号进行相关处理，作为神经网络的训练样本。各种故障状态对应的输出模式，由故障数目来确定。根据输入样本和对应的输出样本来训练神经网络，达到训练的目的。（2）神经网络具有一定的泛化能力，不仅能够识别已经训练过的样本，而且能够通过联想识别未出现过的样本。加入相同的激励，检测实际特征，将此信息同样经过信号处理，作为测试样本送入神经网络，最后根据网络的输出即可判断时应的故障模式。神经网络应用于具体的电路故障诊断，还有一些诊断过程中需要解决的关键问题。（1）测试节点的选择。神经网络进行电路故障诊断时，为了得到各种故障模式的特征信息，应选取有效的测试点。通过这些测试点的输出信号，提取有效的特征信息，从而进行模式识别。虽然测试点的选择标准不尽相同，但是都要遵循如下基本原则：①尽可能选取诊断能力强，同时故障隔离能力强的节点。②在满足隔离要求的情况下，尽量少选取节点。③获取节点信息时，不能影响到整个电路系统的正常工作及性能。（2）故障集的构造。因为电路中元件数众多，故障模型地构成也各不相同，因此对所有元件、所有故障模型都进行诊断是不现实的。比较可行的办法就是根据待测电路的特点和以往的经验模拟若干个元器件，组成故障集。

4实例分析

通过一个555构成的单稳态触发器电路进行仿真实验。首先，设定电阻容差为10%，电容容差为5%，在容差范围内对元器件的软故障进行研究。其次，选取文献[2]的无故障与有故障各50次蒙特卡洛分析结果，其中30次作为训练样本，20次作为测试样本。最后，将训练样本集输入到网络结构为6-10-4的BP神经网络进行训练，测试样本集输入到训练好的神经网络即可得出故障诊断率。同样地，为了加快训练速度，采用附加动量自适应梯度下降法，训练函数为traingdx，隐层传递函数为tansig，输出层传递函数为purelin训练目标为0.01，学习速率为0.01。可知20个测试样本的诊断概率为95%，达到了预期的要求。

5结语

本文分析了电路故障的类型以及神经网络在电路故障诊断中的优势，设计了一种将神经网络应用于故障诊断的方法，并通过555构成的单稳态触发器电路验证了理论的有效性，为实现更加快速、精确地故障诊断奠定了基础。

参考文献

[1]王青萍.集成电路中混合信号的测试[J].湖北第二师范学院学报,2009,26(02):86-89.

[2]王怀龙,潘强.基于电流测试的混合电路故障诊断[J].现代电子技术,2012,35(11):180-182.

[3]曹福全.深亚微米工艺下芯片的IDDQ测试技术的研究及应用[D].上海：华东师范大学，2008.

[4]徐翠锋.基于I(DDT)集成电路故障诊断小波函数选择[A].中国仪器仪表学会.2010中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C].中国仪器仪表学会:《仪器仪表学报》杂志社,2010:3.

[5]王玲,杜庆东,杨雨迎,杨军.基于BP神经网络的装备智能故障诊断技术研究[J].科学技术与工程,2011,11(06):1344-1347.

作者：蒋霖锋 单位：北京一零一中学