王帮强

对模拟电路的故障进行诊断是在20世纪60年代最开始出现的,直到20世纪70年代,已经有了丰富的理论基础。但是由于模拟电路出现的故障的元件参数的非线性、离散性和多样性的原因,因此模拟电路的故障诊断理论还有待于进一步的发展。直到20世纪90年代,因为智能技术的不断发展和深入,模糊理论、神经网络理论等对模拟电路进行诊断的方式开始出现,数据融合的技术成为处理智能信息技术核心工具。

1融合诊断模型

要使模拟电路的可测试性得到提高,就应该通过增加测试信息、测试节点和优选激励等方式实现。从理论的角度上来说,假如模拟电路具有十分理想的拓扑结构,那么只需要选择数量较少的测试点就可以对较多的故障进行诊断。但是从可测试性的角度出发,我国目前在实际电路之中,普遍存在着拓扑性不理想的现象,因此,在进行测试的过程之中,应该选择较多数量的可测试点,尽量避免子网络或至路故障无法预测的情况。为了对测试点不够的现象进行弥补,可以进行优选激励,在频域分析的基础之上,可以选择多种能够对故障特征进行反应的测试频率,使用这些频率的交流信号对模拟电路的故障特征进行提取。在时域分析的基础之上,可以使用噪声信号的方式对被测试的电路进行激励,最终使在激励信号之中存在的频率成分大于被测试的电路的带宽,同时保证在激励信号之中存在的频率成分有足够的幅度。……