【正文】 本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 電子電路故障診斷系統(tǒng)設(shè)計Design of fault diagnosis system for electronic circuit摘　要【摘要】目前電子自動化的發(fā)展越來越成熟，電子設(shè)備功能越來越多。一個小小的故障也會導(dǎo)致財產(chǎn)的巨大損失。鑒于上述原因，本文利用Multisim仿真軟件建立電路模型，進行故障設(shè)定，并提取故障特征值。針對這些故障類別，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理設(shè)計了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。然后用MATLAB對樣本進行訓(xùn)練與測試，并在實驗室進行調(diào)試，得到的誤差變化曲線基本上符合提出的期望。結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法能夠有效的應(yīng)用于模擬電路故障診斷?！娟P(guān)鍵詞】故障診斷；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；訓(xùn)練；測試Abstract【ABSTRACT】At present, the development of electronic bees more and more automation and the function of electronic also bees more. Little fault will resulst in property .For these reasons, in this paper, the circuit model is established by using Multisim simulation software,then setting faults and extract the fault characteristic. In view of these fault categories,according to the basic principle of neural network to found fault diagnosis system for the structure of BP neural network and RBF neural network. Then the samples are trained and tested by MATLAB and debug in the error change curve is basically consistent with the expected. The results show that the BP neural network and RBF neural network algorithm can be effectively applied to analog circuit fault diagnosis.【KEYWORDS】Fault diagnosis；BP neural network；RBF neural network；trained。 tested目　錄1 緒論 1 1 模擬電路故障診斷方法的研究現(xiàn)狀 1 本文主要的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排 3 本文主要的研究內(nèi)容 3 本文主要的結(jié)構(gòu)安排 32 診斷電路和故障特征提取 4 模擬電路故障設(shè)定的基本思想 4 兩種診斷電路的故障設(shè)定 4 SallenKey低通濾波器的故障設(shè)定 5 四運放雙二階高通濾波器的故障設(shè)定 8 診斷電路特征向量的提取 113 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷 13 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷 13 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 13 BP網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的基本思想 15 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計 15 訓(xùn)練樣本的獲取及輸入輸出模式的確定 16 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計 16 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱函數(shù) 18 SallenKey低通濾波器的故障診斷 204 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷 24 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識概述 24 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 24 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的優(yōu)勢 24 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計 25 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計 25 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù) 26 275總結(jié)與展望 29參考文獻 31致謝 321 緒論 模擬電路故障診斷研究的背景與意義隨著電子行業(yè)的興盛，智能手機、筆記本電腦等一些高集成電路產(chǎn)品出現(xiàn)在我們的生活中，而且戚戚相關(guān)，難以離舍。很明顯，這只是電子技術(shù)革新的開始，目前電子自動化的發(fā)展越來越成熟，電子設(shè)備功能越來越多，其電路集成度也變得更高，這就會出現(xiàn)運行時一個小小的故障也會導(dǎo)致財產(chǎn)的巨大損失以及我們生命的危險。目前模擬電路的應(yīng)用不光局限于我們個人電子產(chǎn)品使用中，其廣泛性也已應(yīng)用到軍工、通信、家用電器等各個方面，特別是隨著集成電路的越發(fā)復(fù)雜，任何一個元部件和元器件的故障都會影響整個全局的功能。最新資料表明，高集成電子設(shè)備的維護費遠(yuǎn)高于其研發(fā)費用，這也就要求著我們不能光顧著產(chǎn)品的研發(fā)而忽視了電子設(shè)備的維護，維護做不好，研發(fā)工作也只是徒勞。但是往往維護又是一項巨大的難題，也是亟需解決的問題，我們必須要開發(fā)出一項優(yōu)越的診斷方法去面對故障診斷的研究，這樣才能保證設(shè)備系統(tǒng)功能的完整性與可靠性。所以今日我們的模擬電路的故障診斷絕不能局限于人力，顯然人力也已經(jīng)難以或無法解決模擬電路的故障診斷這一難題?？梢?，模擬電路的故障診斷是電子工業(yè)發(fā)展的一個迫切需要解決的難題。所以，我們必須要學(xué)會用智能化的方式去處理解決故障診斷的難題。 模擬電路故障診斷方法的研究現(xiàn)狀模擬電路故障診斷的研究是從1970年開始的，到迄今也有幾十年的歷史，而電路的診斷技術(shù)也越來越成熟，方法也演變的多種多樣。目前模擬電路故障診斷的主要任務(wù)有：在已知網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，輸入激勵信號，及由此獲得的故障響應(yīng)，從而來確定模擬電路故障發(fā)生的位置以及元器件的重要參數(shù)。模擬電路的故障診斷在今年的很長一段時間里都將是個難題，目前研究的主題包括故障的檢測、故障的辨識以及故障的預(yù)測[1]。故障的檢測是采用獲得的采樣數(shù)據(jù)，電路結(jié)構(gòu)及參數(shù)來判定系統(tǒng)電路故障發(fā)生位置；故障的辨識是在已經(jīng)了解到故障的發(fā)生，然后去判斷并且確定故障存在的位置；故障的預(yù)報表明系統(tǒng)還沒發(fā)生故障假想的故障位置，然后更換易發(fā)故障位置的器件，確保系統(tǒng)正常運行。目前研究的模擬電路故障診斷技術(shù)大體分為兩大類，一個是以傳統(tǒng)的人力財力為基礎(chǔ)而進行的故障診斷，一個是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要的插入手段，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引用到模擬電路的故障診斷中，從而獲得準(zhǔn)確率較高的效果。（1）傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)主要分為下述幾種：故障字典法，故障參數(shù)識別法，故障驗證法等幾類[2]。故障字典法是指把模擬電路中的所有故障類型全部提取出來，并且將故障的類別與故障的關(guān)系對應(yīng)起來，構(gòu)成多個映射，達到每種類別對應(yīng)一種關(guān)系。這樣我們在進行模擬電路的故障診斷時只要將故障類別與故障字典中的相應(yīng)關(guān)系對比即可獲得故障發(fā)生的元件。這種方法得出的故障分類很準(zhǔn)確，是不錯的診斷方法。故障參數(shù)識別法是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)潢P(guān)系，輸入激勵和輸出響應(yīng)，估出網(wǎng)絡(luò)中的所有參數(shù)，或參數(shù)偏離標(biāo)稱值的偏差，最后對比容差范圍確定故障器件，該方法尤其適用于診斷軟故障。而它又可根據(jù)識別參數(shù)分類為元件值識別及元件值增量識別。故障驗證法的做法主要是：猜測網(wǎng)絡(luò)中的故障元件，然后猜測出易發(fā)生的某個元件集合，再在對應(yīng)的集合中激勵信號，以及可及節(jié)點取得的測量數(shù)據(jù)，依據(jù)一定的判斷數(shù)據(jù)去驗證猜測的正確性[3]。假設(shè)猜測正確，就可找到對應(yīng)的故障元器件。這種方法要求模擬電路滿足可測的條件。（2）現(xiàn)代故障診斷技術(shù)現(xiàn)代故障診斷技術(shù)主要是指以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的故障診斷方法。下面我們了解下今年來比較有影響力的故障診斷的做法。2000年，F(xiàn)arzan Aminian等人主要是針對小波變換的思想，構(gòu)造出模擬電路的輸出信號，然后對這些信號進行一系列的預(yù)處理，提取小波處理后的逼近信號，進行主元分析，即PCA和歸一化處理，最后將前面的處理數(shù)據(jù)應(yīng)用到到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進行故障診斷，這樣的診斷方法正確率可達到百分之九十五以上[4]。然而上述方法僅僅利用了分解信號后的低頻部分并不能全部顯示，這樣也就出現(xiàn)了部分故障難以診斷的問題，需要改進。因此，2005年，He Y等人在上述做法的理論上，加入低頻和高頻的數(shù)據(jù)，從而增加了診斷的全面性，而且構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)故障進行診斷，使得診斷準(zhǔn)確率提升到百分之九十九以上。但是，這種小波網(wǎng)絡(luò)也存著著一個問題，就是會隨著樣本數(shù)據(jù)維數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)將變得龐大，計算工作量，網(wǎng)絡(luò)的運行時間等，變得越來越難以接受。2008年，Y．Tan等人提出了應(yīng)用遺傳算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行故障診斷，但是也要采集多個測試點的數(shù)據(jù)，這樣就會出現(xiàn)獲取樣本數(shù)據(jù)的復(fù)雜難題。到了2010年，Lifen Yuant等人的做法是在一定頻域內(nèi)，對故障信號處理，運用提取器提取兩種故障特征，將特征通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模擬輸出。Lifen Yuant等人的做法在通過減少輸入個數(shù)簡化了網(wǎng)絡(luò)，也增加了診斷的準(zhǔn)確性，但不足的是沒有驗證多組特征的情況下的故障診斷。 本文主要的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排利用Multisim仿真軟件建立電路模型，對sallenKey低通濾波器及四運放雙二階高通濾波器進行分析，得出易出故障器件的故障值，并對故障進行分析，確定故障類型，然后對故障數(shù)據(jù)進行整理和計算。并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立sallenKey低通濾波器及四運放雙二階高通濾波器的故障診斷系統(tǒng)。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。用matlab對過程進行編程仿真，并進行調(diào)試，得出輸出的期望值與實際值及正確百分比。本文共分為五章，第一章 介紹了模擬電路故障診斷研究的背景與意義以及研究現(xiàn)狀和本文研究內(nèi)容的主要內(nèi)容及其結(jié)構(gòu)安排。第二章 闡述了診斷電路硬件設(shè)計的基本知識。第三章 運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷的基本思想和系統(tǒng)設(shè)計。第四章 運用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷的基本思想和系統(tǒng)設(shè)計。第五章 總結(jié)與展望，給出了本論文研究的結(jié)論并說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的不足，并展望了故障診斷研究的后續(xù)工作。2 診斷電路和故障特征提取 模擬電路故障設(shè)定的基本思想本文主要針對電路的一個故障考慮，不考慮多個故障同時出現(xiàn)的情況。很多時候我們依靠傳統(tǒng)的笨拙的方法只能進行硬故障診斷，而不能有效的對出現(xiàn)的軟故障給予一定的診斷保障，然而在這樣一個電器自動化高速發(fā)展的年代，又不得不提高故障診斷的效果，只有這樣才能保證電路正常運行，才能更好地服務(wù)于民。由此可見，對付軟故障診斷是亟需解決的難題，其對電路系統(tǒng)的影響很大，本文主要就是研究SallenKey低通濾波器以及四運放雙二階高通濾波器電路軟故障的診斷。在濾波電路中，電阻和電容的容差分別為5％和10％。給電路施加脈沖激勵，進行仿真時，設(shè)定電阻和電容在各自的容差范圍內(nèi)變化，則認(rèn)為電路為無故障狀態(tài)。當(dāng)電路中的任何一個元件高于50%，或低于50％，而其它元件均在50%之內(nèi)浮動時，對電路進行仿真并獲得在某個特定時間段的模擬波形，然后記錄下對應(yīng)波形下的故障值，用multisim軟件對正常波形也在上述某個特定時間段進行波形模擬，得出正常情況和故障情況的波形對比[4]。現(xiàn)在我們借用例子直觀的來說明設(shè)定故障值的做法，在一具備多個元器件組成的模擬電路中，其中有元器件電容C1=5nF，容差為10%，我們只考慮