信息論觀點(diǎn)下的模擬電路故障診斷方法研究.pdf

1、現(xiàn)代電子系統(tǒng)的快速發(fā)展對(duì)電路的穩(wěn)定度、線性度、精確度、保密度和自修復(fù)等指標(biāo)都提出了越來(lái)越高的要求,對(duì)高性能電路的診斷技術(shù)的研究要求也越來(lái)越迫切。模擬電子器件具有組件豐富,性能穩(wěn)定,損耗發(fā)熱率小等特性,廣泛的應(yīng)用在自動(dòng)控制,制導(dǎo),電子對(duì)抗,微波通信等諸多領(lǐng)域,而由模擬電路元件搭建的模擬電路系統(tǒng),在整個(gè)大系統(tǒng)中,往往擔(dān)當(dāng)著核心子系統(tǒng)的作用,它的穩(wěn)定度與可測(cè)性,一般深刻影響乃至最終決定了整個(gè)系統(tǒng)的最優(yōu)性能。因此,模擬電路故障診斷技術(shù),是保證裝

2、備制造,裝備安全運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)。在實(shí)際模擬電路系統(tǒng)中,以元件參數(shù)漂移型故障最為常見,一直以來(lái)是模擬電路故障領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。由于容差效應(yīng)的存在,以及缺乏合適的故障模型等因素的制約,參數(shù)型故障的診斷也是模擬電路故障診斷中的難點(diǎn)。
　　目前,模擬電路系統(tǒng)參數(shù)型故障診斷,多通過(guò)增加特定測(cè)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)高故障覆蓋率,對(duì)被測(cè)系統(tǒng)要求高,測(cè)試人員勞動(dòng)強(qiáng)度大。而測(cè)點(diǎn)的熱噪聲,瞬態(tài)干擾的等因素的存在,造成了故障混疊概率大,進(jìn)一步增加了故障診斷的難度。針對(duì)這

3、些問(wèn)題,本文著重對(duì)模擬電路參數(shù)型故障的故障模型,故障特征提取及抗故障混疊技術(shù)進(jìn)行了研究。首先,從信息論的觀點(diǎn)出發(fā)給出了線性系統(tǒng)的一種新的表示,并和傳統(tǒng)的時(shí)頻域表示方法進(jìn)行了對(duì)比;其次,以非廣延統(tǒng)計(jì)力學(xué)基本量Tsallis熵為依據(jù),推導(dǎo)出了一類僅依靠方差約束的類高斯分布概率密度函數(shù)的顯式解,并深入分析了類高斯分布的參數(shù)在測(cè)量中的物理含義;最后,根據(jù)信息論中的最小相對(duì)熵原理和最小費(fèi)舍爾信息原理推導(dǎo)得到的非高斯概率密度函數(shù),給出了將一類概率密

4、度函數(shù)應(yīng)用在模擬電路參數(shù)型故障診斷上的具體方法。
　　本文的主要內(nèi)容為:
　　首先,從線性系統(tǒng)的信息表示出發(fā),基于噪聲信息挖掘的思路,建立了模擬電路系統(tǒng)故障診斷動(dòng)力模型。提出了一種聯(lián)合測(cè)量方程和系統(tǒng)演進(jìn)方程的故障診斷動(dòng)力模型。該模型將模擬電路參數(shù)型故障問(wèn)題,轉(zhuǎn)換為線性系統(tǒng)自身擾動(dòng)的估計(jì)問(wèn)題并提出一種反向使用卡爾曼濾波器算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)線性系統(tǒng)自身噪聲的估計(jì),即系統(tǒng)擾動(dòng)估計(jì),并使用香農(nóng)熵測(cè)度實(shí)現(xiàn)了故障特征提取。實(shí)測(cè)證明,所提出的基

5、于噪聲信息挖掘的診斷方法有效克服了故障混疊問(wèn)題,顯著提升了故障區(qū)分能力。
　　其次,分析電子系統(tǒng)噪聲特征及來(lái)源,深入探討了導(dǎo)出高斯分布的最大熵原理和最小費(fèi)舍爾信息方法。基于非廣延統(tǒng)計(jì)力學(xué)基本量Tsallis熵,作為高斯分布的推廣,推導(dǎo)出了一組帶參數(shù)的類高斯概率密度函數(shù)的顯式形式。通過(guò)使用最大似然估計(jì),推導(dǎo)出了該參數(shù)與測(cè)量次數(shù)之間的顯式關(guān)系,理論上指出了,在測(cè)量?jī)x器精度一定條件下,單純?cè)黾訙y(cè)量次數(shù),并不能無(wú)限制的獲取關(guān)于被測(cè)量的精度

6、信息。同時(shí),理論上給出了在需求被測(cè)量測(cè)量精度固定條件下,最佳測(cè)量次數(shù)的定量說(shuō)明。以上理論為實(shí)際模擬電路故障診斷的為獲取最大故障信息,所要進(jìn)行的最佳測(cè)量次數(shù),從信息論角度,給出了選擇依據(jù)。從而降低了故障診斷測(cè)量的盲目性,降低了測(cè)量帶來(lái)的診斷開銷。實(shí)測(cè)結(jié)果表明,該理論預(yù)測(cè)與實(shí)際測(cè)量結(jié)果之間,存在良好的吻合度。
　　再次,探討了基于最小相對(duì)熵原理的模擬電路故障診斷方法。給出了基于最大熵原理的模擬電路故障診斷方法必然會(huì)降低診斷成本,降低故

7、障混疊的結(jié)論?；谙戕r(nóng)熵是相對(duì)熵特例的事實(shí),分析了使用最小相對(duì)熵原理進(jìn)行模擬電路參數(shù)型故障診斷的理論可行性,并得出元件容差效應(yīng),通過(guò)使用該方法,可以得到有效控制的結(jié)論。進(jìn)而,基于AR模型,提出了一種使用相對(duì)熵進(jìn)行模擬電路故障診斷的新算法。實(shí)測(cè)結(jié)果顯示,相比通過(guò)簡(jiǎn)單增加測(cè)點(diǎn)來(lái)提升診斷效果的方法,使用所提出的基于該AR模型的信息論方法,在不增加測(cè)試成本和操作復(fù)雜度的情況下,提升了診斷準(zhǔn)確性和診斷效率。
　　最后,給出了最小費(fèi)舍爾信息原