模擬電路故障原因分析論文_優(yōu)秀論文

1、 模擬電路故障原因分析論文一、模擬電路故障電路(系統(tǒng))誕失規(guī)定功能稱為故障, 在模擬電路中的故障類型及原因如下：從故障性質來分有早期故障、偶然故障和損耗故障。早期故障是由設計、制造的缺陷等原因造成的、在使用初期發(fā)生的故障, 早期故障率較高并隨時間而迅速下降。統(tǒng)計表明, 數(shù)字電路的早期故障率為310, 模擬電路的早期故障率為15, 晶體管的早期故障率為0.752, 二極管的早期故障率為0.21, 電容器的早期故障率為0.11。偶然故障是由偶然因素造成的、在有效使用期內發(fā)生的故障, 偶然故障率較低且為常數(shù)。損耗故障是由老化、磨損、損耗、疲勞等原因造成的、在使用后期發(fā)生的故障, 損耗故障率較大且隨時

2、間迅速上升。從故障發(fā)生的過程來分有軟故障、硬故障和間歇故障。軟故障又稱漸變故障, 它是由元件參量隨時間和環(huán)境條件的影響緩慢變化而超出容差造成的、通過事前測試或監(jiān)控可以預測的故障。硬故障又稱突變故障。它是由于元件的參量突然出現(xiàn)很大偏差(如開路、短路)造成的、通過事前測試或監(jiān)控不能預測到的故障。根據(jù)實驗經(jīng)驗統(tǒng)計, 硬故障約占故障率的80, 繼續(xù)研究仍有實用價值。間歇故障是由老化、容差不足、接觸不良等原因造成的、僅在某些特定情況下才表現(xiàn)出來的故障。從同時故障數(shù)及故障間的相互關系來分有單故障、多故障、獨立故障和從屬故障。單故障指在某一時刻故障僅涉及一個參量或一個元件, 常見于運行中的設備。多故障指與幾

3、個參量或元件有關的故障, 常見于剛出廠的設備。獨立故障是指不是由另一個元件故障而引起的故障。從屬故障是指由另一個元件故障引起的故障。二、測前橫擬法SBT測前模擬法又稱故障字典法FD(FaultDictionary)或故障模擬法, 其理論基礎是模式識別原理, 基本步驟是在電路測試之前, 用計算機模擬電路在各種故障條件下的狀態(tài), 建立故障字典；電路測試以后, 根據(jù)測量信號和某種判決準則查字典。從而確定故障。選擇測試測量點是故障字典法中最重要的部分。為了在滿足隔離要求的條件下使測試點盡可能少, 必須選擇具有高分辨率的測試點。在大多數(shù)情況F, 字典法采用查表的形式, 表中元素為di=l, 2, , n

4、, j=1, 2, , m, n是假設故障的數(shù)目, m是測量特性數(shù)。故障字典法的優(yōu)點是一次性計算, 所需測試點少, 幾乎無需測后計算, 因此使用靈活, 特別適用于在線診斷, 如在機艙、船艙使用。此法缺點是故障經(jīng)驗有限, 存儲容量大, 大規(guī)模測試困難, 目前主要用于單故障與硬故障的診斷。故障字典法按建立字典所依據(jù)的特性又可分為直流法、頻域法和時域法。(一)直流故障字典法。直流故障字典法是利用電路的直流響應作為故障特征、建立故障字典的方法, 其優(yōu)點是對硬故障的診斷簡單有效, 相對比較成熟。(二)頻域法。頻域法是以電路的頻域響應作為故障特征、建立故障字典的方法, 其優(yōu)點是理論分析比較成熟, 同時硬件

5、要求比較簡單, 主要是正弦信號發(fā)生器、電壓表和頻譜分析儀。(三)時域法。時域法是利用電路的時域響應作為故障特征而建立故障字典的方法。主要有偽噪聲信號法和測試信號設計法(輔助信號法)。當故障字典建立后, 就可根據(jù)電路實測結果與故障字典中存儲的數(shù)據(jù)比較識別故障。三、測后模擬法SAT測后模擬法又稱為故障分析法或元件模擬法, 是近年來雖活躍的研究領域, 其特點是在電路測試后, 根據(jù)測量信息對電路模擬, 從而進行故障診斷。根據(jù)同時可診斷的故障是否受限, SAT又分為任意故障診斷(或參數(shù)識別技術)及多故障診斷(或故障證實技術)。(一)任意故障診斷。此法的原理是利用網(wǎng)絡響應與元件參數(shù)的關系, 根據(jù)響應的測量

6、值去識別(或求解)網(wǎng)絡元件的數(shù)值, 再根據(jù)該值是否在容差范圍之內來判定元件是否故障。所以此法稱為參數(shù)識別技術或元件值的可解性問題, 理論上這種方法能查出所有元件的故障, 故又稱為任意故障診斷。診斷中為了獲取充分的測試信息, 需要大量地測試數(shù)據(jù)。(二)多故障診斷。經(jīng)驗證明, 在實際應用中(高可靠電路), 任意故障的可能性很小, 單故障概率最高, 如果考慮一個故障出現(xiàn)可能導致另一相關故障, 假定兩個或幾個元件同時發(fā)生的多故障也是合理的。另外對于模擬LSI(LargeScaleIntegration, 大規(guī)模集成電路)電路加工中的微調, 也是以有限參數(shù)調整為對象的。因此在1979年以后, SAT法的

7、研究主要朝著更實用化的多故障診斷方向發(fā)展。即假定發(fā)生故障的元件是少數(shù)幾個, 通過有限的測量和計算確定故障。因該法是先假定故障范圍再進行驗證, 所以又稱為故障證實技術。四、其他方法(一)近似技術。近似技術著重研究在測量數(shù)有限的情況下, 根據(jù)一定的判別準則, 識別出最可能的故障元件, 其中包括概率統(tǒng)計法和優(yōu)化法。此法原理與故障字典法十分類似, 屬于測前模擬的一類。采用最小平方準則的聯(lián)合判別法和迭代法, 采用加權平方準則的L2近似法, 采用范數(shù)最小準則的準逆法等。這些方法都屬于測后模擬, 由于在線計算量大, 運用不多。(二)模糊診斷。對于復雜電路, 由于元件容差、電路噪聲以及元件參量與特性之間的非線

8、性, 用傳統(tǒng)的電路理論難以獲得精確解和唯一解, 出現(xiàn)了模糊現(xiàn)象, 而這種模糊現(xiàn)象與隨機現(xiàn)象不同, 不便于用統(tǒng)計分析方法來解決。另外, 對于故障診斷來說。往往不要求精確解, 只要滿足故障隔離要求即可, 于是提出把復雜電路看作模糊系統(tǒng), 用模糊信息處理的方法進行故障診斷。模糊診斷的原理是模糊模式識別。測前, 利用隸屬度函數(shù)按照不同的準則構成判別函數(shù)；測后, 再利用判別函數(shù)判別所測得的特性向量對各種故障狀態(tài)的隸屬度程度。為了提高診斷效率, 模糊識別應該具有自學習和修正功能, 最簡單的方法是根據(jù)實際診斷的結果, 以適當?shù)姆绞?、自動地修正隸屬度函數(shù)或判別函數(shù), 以便不斷自我完善。(三)人工智能技術。近年來, 隨著人工智能的發(fā)展, 診斷自動化、智能化的要求逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實。其中基于知識的專家系統(tǒng)(簡稱專家系統(tǒng))的研究起步最早,