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摘要：研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電路故障診斷中的應(yīng)用。通過分析故障的類型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的優(yōu)勢，設(shè)計了一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的方法。通過實(shí)例分析，驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的有效性。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；電路分析；故障診斷；故障類別。

1引言

隨著設(shè)計理念和制造工藝地不斷發(fā)展，電子產(chǎn)品已經(jīng)向小型化、智能化方向發(fā)展，這也給故障診斷帶來更加嚴(yán)峻地挑戰(zhàn)，由于傳統(tǒng)的故障診斷方法已經(jīng)不能滿足發(fā)展的需求了[1]，因此急需研究開發(fā)出行之有效的新方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]是在對人腦網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識理解的基礎(chǔ)上構(gòu)造的，是模仿人腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)，是理論化的人腦網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型。電路故障診斷[3]是一個非常復(fù)雜的模式識別問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其本身信息處理的特點(diǎn)，如并行性、自學(xué)習(xí)、自組織性、對外界輸入樣本有很強(qiáng)的識別分類能力以及聯(lián)想記憶功能等，使其能夠出色解決那些傳統(tǒng)模式識別方法難以圓滿解決的問題。

2故障的類型

對電子產(chǎn)品進(jìn)行故障診斷，最基本的就是對電路的診斷，因此，首先要確定的就是電路的故障類型[4]。從對電路的影響程度來劃分，故障可以分為硬故障和軟故障；從故障的隨機(jī)性來劃分，可以分為永久型故障和間歇型故障。永久型故障即固定故障，不隨時間的變化而變化，一直固定在某種狀態(tài)不變間歇型故障即隨機(jī)出現(xiàn)的故障，電路有時正常，有時則出現(xiàn)了故障。硬故障即結(jié)構(gòu)故障，是電路中元件的參數(shù)發(fā)生了極端變化的情況，包括橋接故障（BF，bridgefault）、開路故障（OF，openfault）、時滯故障等。軟故障即偏差故障，指電路元件的參數(shù)與正常情況相比，偏出了約定的容差范圍，但此時器件并非完全失效。

3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以在電路故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用，主要是因為它具有如下諸多優(yōu)勢[5]。（1）學(xué)習(xí)能力。學(xué)習(xí)能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的重要表現(xiàn)。通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練可讀出故障的主要特征，表現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)能力。（2）聯(lián)想記憶能力。因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行計算和分布存儲信息的功能，所以它對輸入的特征信息具有聯(lián)想記憶的能力。這一能力使得它在模式識別、故障分類中起到了巨大的作用。（3）分類識別能力。因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地對非線性曲面進(jìn)行逼近，所以它的分類識別能力要優(yōu)越于傳統(tǒng)的分類器。對于樣本的分類實(shí)質(zhì)上就是找到合適的分割區(qū)域，每個區(qū)域的樣本屬于一類。（4）非線性映射能力。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以尋求輸入到輸出之間的非線性模型，即可實(shí)現(xiàn)輸入空間到輸出空間之間的非線性映射。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地對電路故障進(jìn)行診斷。從本質(zhì)上說，電路故障診斷就是一個故障模式識別的過程，將正常電路及各種故障狀態(tài)下的特征信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這些特征信息進(jìn)行學(xué)習(xí)、記憶，從而識別對應(yīng)的故障模式，達(dá)到故障診斷的目的。診斷過程包括訓(xùn)練階段和測試階段[6]，具體步驟如下。（1）首先在仿真軟件中對正常狀態(tài)及故障狀態(tài)進(jìn)行模擬仿真，得到原始的響應(yīng)信號，再對原始信號進(jìn)行相關(guān)處理，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。各種故障狀態(tài)對應(yīng)的輸出模式，由故障數(shù)目來確定。根據(jù)輸入樣本和對應(yīng)的輸出樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到訓(xùn)練的目的。（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的泛化能力，不僅能夠識別已經(jīng)訓(xùn)練過的樣本，而且能夠通過聯(lián)想識別未出現(xiàn)過的樣本。加入相同的激勵，檢測實(shí)際特征，將此信息同樣經(jīng)過信號處理，作為測試樣本送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸出即可判斷時應(yīng)的故障模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于具體的電路故障診斷，還有一些診斷過程中需要解決的關(guān)鍵問題。（1）測試節(jié)點(diǎn)的選擇。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電路故障診斷時，為了得到各種故障模式的特征信息，應(yīng)選取有效的測試點(diǎn)。通過這些測試點(diǎn)的輸出信號，提取有效的特征信息，從而進(jìn)行模式識別。雖然測試點(diǎn)的選擇標(biāo)準(zhǔn)不盡相同，但是都要遵循如下基本原則：①盡可能選取診斷能力強(qiáng)，同時故障隔離能力強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)。②在滿足隔離要求的情況下，盡量少選取節(jié)點(diǎn)。③獲取節(jié)點(diǎn)信息時，不能影響到整個電路系統(tǒng)的正常工作及性能。（2）故障集的構(gòu)造。因為電路中元件數(shù)眾多，故障模型地構(gòu)成也各不相同，因此對所有元件、所有故障模型都進(jìn)行診斷是不現(xiàn)實(shí)的。比較可行的辦法就是根據(jù)待測電路的特點(diǎn)和以往的經(jīng)驗?zāi)M若干個元器件，組成故障集。

4實(shí)例分析

通過一個555構(gòu)成的單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)器電路進(jìn)行仿真實(shí)驗。首先，設(shè)定電阻容差為10%，電容容差為5%，在容差范圍內(nèi)對元器件的軟故障進(jìn)行研究。其次，選取文獻(xiàn)[2]的無故障與有故障各50次蒙特卡洛分析結(jié)果，其中30次作為訓(xùn)練樣本，20次作為測試樣本。最后，將訓(xùn)練樣本集輸入到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為6-10-4的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，測試樣本集輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可得出故障診斷率。同樣地，為了加快訓(xùn)練速度，采用附加動量自適應(yīng)梯度下降法，訓(xùn)練函數(shù)為traingdx，隱層傳遞函數(shù)為tansig，輸出層傳遞函數(shù)為purelin訓(xùn)練目標(biāo)為0.01，學(xué)習(xí)速率為0.01?？芍?0個測試樣本的診斷概率為95%，達(dá)到了預(yù)期的要求。

5結(jié)語

本文分析了電路故障的類型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電路故障診斷中的優(yōu)勢，設(shè)計了一種將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷的方法，并通過555構(gòu)成的單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)器電路驗證了理論的有效性，為實(shí)現(xiàn)更加快速、精確地故障診斷奠定了基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

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[4]徐翠鋒.基于I(DDT)集成電路故障診斷小波函數(shù)選擇[A].中國儀器儀表學(xué)會.2010中國儀器儀表與測控技術(shù)大會論文集[C].中國儀器儀表學(xué)會:《儀器儀表學(xué)報》雜志社,2010:3.

[5]王玲,杜慶東,楊雨迎,楊軍.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裝備智能故障診斷技術(shù)研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2011,11(06):1344-1347.

作者：蔣霖鋒 單位：北京一零一中學(xué)