模糊诊断技术在电路故障分析中的应用

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1、模糊诊断技术在电路故障分析中的应用

2、第1lun；可能出现的故障原因有ｎ种，称之为y1,y2，…,yn；故障征兆模糊向量为X={μx1,μx2,…,μxm},其中μxi(i=1,2,…,m)是对象具有征兆xi的隶属度，其数值的大小反映了征兆的明显程度。故障原因模糊向量500)this.style.ouseg(this)">是对象具有故障yi的隶属度，其数值的大小反映了故障原因可能性的大小,则Y与X具有模糊关系：　　Y=X°R　　这就是故障原因与征兆之间的模糊关系方程，式中“°”是模糊算子，R是模糊诊断矩阵，他描述了故障征兆与故障原因之间的关系，可以表示为：　　500)this.style

3、.ouseg(this)">其中，500)this.style.ouseg(this)">的大小表示征兆xi与故障yj之间的紧密关系，如取值为0，0.5和1时分别表示他们之间关系为无关、有关和密切。2.2电路模糊诊断法的基本步骤　　从上一节的理论中可以知道模糊诊断算法的关键是：　　(1)弄清每个故障原因对系统故障症状的贡献大小。　　(2)弄清每个故障症状的明显程度对故障原因的关键重要度。　　本文紧紧环绕这两大关键，设计了以下5个步骤，从而把模糊数学理论应用到了电子线路的故障诊断中，具体步骤如下：　　(1)先对被测电路作综合性的分析，再合理地分层划分功能子电路，从而建立电路的层次模型。　　(

4、2)在分析电路的基础上，建立故障集和征兆集，并选定电路的几个关键点作为电路的状态采样点，通过这些点可以采样到电路症状明显程度的信息。　　(3)把症状同故障关系的密切程度信息合理量化，建立故障关系矩阵R。　　(4)启动某次电路状态采样，把采样数据合理量化，得到一组数据。　　(5)根据公式Y=X°R计算结果，判断各功能子电路故障可能性的大小。3关键步骤的具体实现3.1电路功能模块划分和层次模型的建立　　模糊诊断技术的基本原理是利用模糊数学的基本原理，分层计算出电路中各个子电路发生故障的概率，然后在一个较小范围内利用模糊诊断法再进行诊断。这种分层缩小故障范围的方法带来的另一个好处是可以有效降低诊

5、断的复杂度。为此，必须按照“先大后小”、“先粗后细”的原则，按功能的不同首先将被测电路划分成各个子电路。本文采用层状结构功能划分法，逐层分解电路功能，使得最底层的每个功能块只实现一个功能，从而建立整体电路的层次模型。例如，图1给出了对数字电子钟的计数译码显示电路的划分，其中的顶层为“计数译码显示电路”，第二层为顶层的下层功能子电路，如“计数电路”、“译码电路”、“显示电路”和“时钟电路”，第三层为第二层各电路的子电路，依次类推直到底层。3.2电路采样点的选定和采样值的量化　　在通过对电路原理和大量的故障模拟实验所得数据的分析基础上，就可建立各层故障集和征兆集，并选取最佳的电路采样点。采样点

6、的选取非常重要，因为，在Y=X°R这个计算公式中，其他数据都是固定的，只有受采样点数值决定的R是在变化的，他将最直接的影响计算结果。选取采样点需遵循以下2个原则：　　（1）采样点数据是该层所有故障的集中反映。　　（2）采样点数据能充分反映电路故障的模糊状态。500)this.style.ouseg(this)">　　例如，在分析电子钟的计数译码显示电路时，选取显示器的各引脚作为采样点，其中采集他的各输入脚电压信号获得他的码压值，采集他的电源或地端的功耗电流来获得他的显示辉度值。一方面该电路的所有故障都可以通过这些值反映出来，另一方面，这些值的高低或不同又刚好代表着症状的明显程度

7、，即反映着电路故障的模糊状态。比如，采样到的显示器输入脚电压信号，该值的大小，代表码压值高低的程度；该值的先后序列，代表着乱码的程度。　　这些采样值必须经过合理的量化为0～1之间的数值后，才能作为故障征兆模糊向量X中的数值，其中0表示没有该症状，1表示该症状非常严重，0～1之间的数代表该症状的严重程度。比如上例中设某次采样来的显示器输入脚电压信号高电平平均电压值为z，单位是V，则该次诊断征兆的隶属度向量中码压过低这一项值将按如下公式量化而得到：　500)this.style.ouseg(this)">　　所以，选择恰当的采样点和合理量化采样值既可以提高诊断精度，又可以简化硬件采样电路，同时

8、降低诊断程序的繁杂。3.3模糊诊断矩阵R数值的修正　　模糊诊断矩阵R的值反映了症状同故障之间关系的密切程度，在R建立之初，不可避免的含有不切实际的或者主观的成分，为了使评判结论更符合实际，必须通过学习不断修正R。本文的学习方法是：先通过对电路中各功能子电路（即可能的故障所在）和特定故障现象（即征兆）之间的密切程度的理论分析，同时结合实际维修经验和统计数据总结确定R的初值，然后不断设计各类故障调试使用，当发现系统评判出现异