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基于Pspice的混合信號(hào)電路故障檢測(cè)*

2011-04-26 05:09張燦兵郁衛(wèi)星
艦船電子工程 2011年1期
關(guān)鍵詞:數(shù)模特征參數(shù)字典

張燦兵 潘 強(qiáng) 郁衛(wèi)星

(海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院1) 武漢 430033)(91656部隊(duì)2) 寧波 315718)

1 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展和制造工藝的不斷提高,電路系統(tǒng)的復(fù)雜程度日益提高,為了降低成本,芯片設(shè)計(jì)人員往往把模擬電路和數(shù)字電路集成到一個(gè)芯片上。這就產(chǎn)生了數(shù)模混合信號(hào)電路并得到了廣泛應(yīng)用,據(jù)統(tǒng)計(jì),當(dāng)前超過(guò)60%的集成電路芯片內(nèi)包含有數(shù)?;旌闲盘?hào)電路,并且隨著集成電路技術(shù)的進(jìn)步,數(shù)模混合電路所占的比例還將進(jìn)一步擴(kuò)大[1]。數(shù)模混合信號(hào)電路的快速發(fā)展,使得數(shù)?;旌闲盘?hào)電路的檢測(cè)日益受到業(yè)內(nèi)人士的重視。

目前混合電路測(cè)試面臨的問(wèn)題:1)模擬故障的定義;2)模擬和數(shù)字混合器件中,模擬電路的選擇;3)測(cè)試激勵(lì)生成。由于電路中各點(diǎn)電流是相通的,電流測(cè)試就無(wú)需區(qū)分?jǐn)?shù)字電路和模擬電路。為此,本文采用電流信息作為被測(cè)信號(hào),用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和故障字典相結(jié)合的方法對(duì)混合信號(hào)電路進(jìn)行故障檢測(cè)。

2 數(shù)?;旌闲盘?hào)電路的仿真

利用PSPICE9.2.1建立數(shù)?;旌闲盘?hào)電路:以7404反相器組成的混合信號(hào)電路進(jìn)行故障檢測(cè)如圖1所示,對(duì)電路進(jìn)行建模仿真[2]。通過(guò)對(duì)電路進(jìn)行瞬態(tài)分析和靈敏度分析,發(fā)現(xiàn)電源v1、v2和負(fù)載r3處的電流信息對(duì)電路中元器件的變化比較敏感,因此可以作為該電路故障檢測(cè)的參數(shù)。

圖1 混合信號(hào)電路圖

在元器件容差均為10%的狀態(tài)下,對(duì)電路進(jìn)行1000次蒙特卡洛分析和最壞分析,r3處的電流幅度分布圖可以發(fā)現(xiàn)檢測(cè)點(diǎn)r3處的電流幅度都在10%以?xún)?nèi)變化(如圖2所示)且波形不發(fā)生變化;而當(dāng)r3的阻值變化為20%的情況下,其電流幅度變化較大(如圖3所示),由此我們可以用r3處的電流幅度信息為檢測(cè)參數(shù)來(lái)建立故障字典。同樣可以發(fā)現(xiàn)v1和v2處電流幅度信息也可以作為檢測(cè)參數(shù)來(lái)建立故障字典。為了準(zhǔn)確地檢測(cè)混合信號(hào)電路的故障,可以采用v1、v2、r3處的電流幅度的最大值作為參數(shù)進(jìn)行故障檢測(cè),共3個(gè)檢測(cè)參數(shù)。

3 故障字典的建立

檢測(cè)參數(shù)的獲取,利用Pspice 9.2對(duì)電路進(jìn)行建模仿真,觀(guān)察電源和負(fù)載端電流信息;提取特征參數(shù);利用BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立正常狀態(tài)下的故障字典,以判斷電路的狀態(tài)。

1)數(shù)據(jù)采集與特征參數(shù)的提取[3~4]。在各元器件的容差均為10%的狀態(tài)下,對(duì)被測(cè)電路進(jìn)行充分仿真并結(jié)合蒙特卡洛、靈敏度和最壞分析對(duì)電路進(jìn)行分析,然后采集電源和負(fù)載端電流信息作為故障檢測(cè)參數(shù)。

2)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)[5]。根據(jù)電路特征參數(shù)的維數(shù),確定BP網(wǎng)絡(luò)的輸入與隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目。假特征參數(shù)的維數(shù)是N,則輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)目為N;電路檢測(cè)狀態(tài)只有兩種即正常狀態(tài)和故障狀態(tài),故輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)目為1;隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目按公式 N+1+a(N為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)目,a=1~10)進(jìn)行選取,若在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中不滿(mǎn)足要求,則逐個(gè)增加(或減少)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目。經(jīng)過(guò)分析,隱層和輸出層的激勵(lì)函數(shù)分別采用非線(xiàn)性的正切-S型(tan-sigmoid)函數(shù)和非線(xiàn)性的對(duì)數(shù)-S型(log-sigmoid)函數(shù)。

3)故障字典的建立。為了讓BP網(wǎng)絡(luò)識(shí)別電路的狀態(tài),首先必須對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,即建立故障字典。以特征參數(shù)為訓(xùn)練樣本輸入向量,訓(xùn)練樣本輸出標(biāo)準(zhǔn)為:假設(shè)電路特征參數(shù)的維數(shù)為N,只有當(dāng)N個(gè)維數(shù)均滿(mǎn)足正常狀態(tài)的條件,電路才處于正常狀態(tài),網(wǎng)絡(luò)輸出“1”;任意1個(gè)維數(shù)不滿(mǎn)足正常狀態(tài)下的條件就判定電路有故障,網(wǎng)絡(luò)輸出“0”。本文主要進(jìn)行混合信號(hào)電路的故障檢測(cè),利用大量訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,建立故障字典,達(dá)到所期望的誤差目標(biāo)。

4)檢測(cè)結(jié)果。把待測(cè)電路的特征參數(shù)輸入到訓(xùn)練過(guò)的BP網(wǎng)絡(luò)(即故障字典),得到輸出結(jié)果,從而判斷電路的狀態(tài)。

4 故障檢測(cè)結(jié)果

由以上分析可知該電路所需的BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為:輸入層神經(jīng)元數(shù)目為3個(gè),即特征參數(shù)的維數(shù);輸出層神經(jīng)元數(shù)目為1個(gè),即電路的狀態(tài)只有兩個(gè)(正常和故障);隱層神經(jīng)元數(shù)目為3~12個(gè)。

運(yùn)用MATLAB7.1對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、測(cè)試,得到的 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3—12—1[6]。網(wǎng)絡(luò)的具體參數(shù)如下:隱層和輸出層分別選用非線(xiàn)性函數(shù)tansig和 logsig,訓(xùn)練函數(shù)用彈性梯度下降法(trainrp),學(xué)習(xí)速率為 0.01,最大訓(xùn)練次數(shù)為10000,訓(xùn)練精度為0.009,權(quán)值變化增加量為1.2,權(quán)值變化減小量為0.5,初始權(quán)值變化為0.07,權(quán)值變化最大值為50。經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練、測(cè)試得到訓(xùn)練、測(cè)試結(jié)果圖如圖4所示。

其中圖中十字表示期望目標(biāo),實(shí)線(xiàn)表示訓(xùn)練結(jié)果,虛線(xiàn)表示測(cè)試結(jié)果。

圖4 訓(xùn)練、測(cè)試結(jié)果圖

訓(xùn)練向量共252組,其中前28組向量期望輸出為“1”表示電路正常,其余期望輸出均為“0”;測(cè)試向量共226組,其中只有在13~15、31~43處共17組測(cè)試向量所表示的電路是正常的,即期望輸出為“1”,其余期望輸出均為“0”。利用 MAT LAB 7.1圖表里的工具函數(shù)可以找出訓(xùn)練結(jié)果只有前三組數(shù)據(jù)沒(méi)有達(dá)到期望輸出結(jié)果,即訓(xùn)練的正確率為98.8%;測(cè)試結(jié)果為“1”(判斷準(zhǔn)則為:大于 0.5默認(rèn)為“1”,反之為“0”)的數(shù)據(jù)是:15~17,33~42組,與測(cè)試向量相比發(fā)現(xiàn)測(cè)試向量的漏檢數(shù)據(jù)為5組,虛檢為2組,誤檢率3.1%,由此可知利用改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)建立的故障字典能夠很好地實(shí)現(xiàn)混合信號(hào)電路的故障檢測(cè)。

5 結(jié)語(yǔ)

本文以7404反相器組成的混合信號(hào)電路為實(shí)例,利用Pspice9.2對(duì)該電路進(jìn)行了建模、仿真、分析,以其電流信息為測(cè)試參數(shù)來(lái)建立故障字典,運(yùn)用matlab 7.1對(duì)該方法進(jìn)行了訓(xùn)練、檢驗(yàn)、計(jì)算。檢測(cè)結(jié)果證明該方法不僅能檢測(cè)出電路中阻容元件故障還能檢測(cè)出三極管、反相器、電源的故障,具有很高的故障覆蓋率和故障檢測(cè)率(96.9%)。

[1]汪涌.基于DES理論的數(shù)模混合電路故障診斷技術(shù)研究[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2008

[2]王輔春.電子電路 CAD與ORCAD教程[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2005

[3]M.R.A shouri.Fault detection of analog circuits using neural networks and Monte-Carlo analysis[C]//Proc.44thMidwest Symposium,2001,2:14~17

[4]Kyung Ki Kim,Yong-Bin Kim,Minsu Choi,et al.Accurate Macro-modeling for Leakage Current for IDDQ Test.Instrumentation and Measurement Technology Conference-IM TC 2007 Warsaw,Poland,2007,5:1~3

[5]王承,陳光褕,謝永樂(lè).小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2005,17(8):1936~1938

[6]董長(zhǎng)虹.MAT LAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2007

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