CN102608519A - 基于节点信息的电路故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于节点信息的电路故障诊断方法，主要解决现有故障诊断方法必须已知电路原理图的缺点。其诊断抛开电路具体的元器件电气特性、连接关系及电路结构的因素，以电路测试节点的信息作为电路故障诊断的依据，不需要建立故障字典就能有效的进行故障诊断，同时将电路节点的信号特征以矩阵的数学形式表示，通过建立测试节点的位置矩阵、能量矩阵和相关矩阵分别表征电路节点的位置分布信息、能量分布信息和相关信息；然后计算出能量变化矩阵和相关变化矩阵表示节点的状态变化特征和信息传递特征；通过节点信息传递特征搜索出状态变化节点中的故障节点，从而定位出故障元件的位置。本发明具有电路节点特征表示方法简单，便于故障分析的优点。

Description

基于节点信息的电路故障诊断方法

技术领域

本发明属于测试技术领域，涉及电路故障诊断领域，特别是一种基于节点信息的电路故障诊断方法，可用于原理图未知、芯片技术资料不详的电路故障诊断。

背景技术

故障诊断是根据对被诊断对象测试所取得的有用信息进行分析处理，判断被诊断对象是否处于异常状态或故障状态，确定故障的方位，预示故障的发生的方法。故障诊断由系统建模和故障建模、故障检测、故障分离或辨识、故障预测四个部分组成。根据系统采用的特征描述和检测方法的差异，形成了不同故障诊断方法。国际故障诊断权威德国的P.M.Frank教授认为，所有的故障诊断方法可以划分为基于数学模型的故障诊断、基于信号处理的故障诊断和基于知识的故障诊断。基于信号处理的故障诊断的最大特点是不需要对象的准确模型，可以得到描述信号的本质特征，适合复杂系统的诊断。该信号处理的故障诊断方法以统计分析、相关分析、时频分析、小波分析、数理统计和随机过程为理论基础，有着广泛的应用。

随着科学技术的发展，电路的复杂程度日益提高，对其进行故障诊断的难度也越来越大。传统的电路故障诊断方法大部分是基于电路资料详尽或者电路原理图已知的情况下，利用pspice等仿真软件对电路的各种故障状态进行模拟，得出电路在正常状态和故障状态的数据模型，然后利用神经网络训练或者建立测试点-故障状态的信息矩阵，推断出故障诊断的适用专家系统、故障字典。然而对于先验知识缺乏，技术资料不全的电路，无法建立其仿真模型，不能得到用于故障诊断的故障字典，定位故障元件的位置较为困难。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出了一种基于节点信息的电路故障诊断方法，以方便确定故障元件的位置。

本发明的技术思路是：抛开电路具体的元器件电气特性、连接关系及电路结构的因素，以输入、输出及节点特征为基础，建立一种电路的数学模型，并以该模型为基础，得到电路故障的搜索规则，其实现步骤包括：

1)对电路的N个测试节点从1到N依次进行编号，用x、y两个方向的最小网格把所有的测试节点分开，空网格处的元素值填充为-1，将网格所形成的矩阵作为电路测试节点的位置矩阵P，位置矩阵的大小即为网格数的大小；

2)在电路正常状态下，将位置矩阵P中表示测试节点编号的元素值替换为该处节点的信号特征值，得到电路正常时测试节点的能量矩阵E_N；

3)将能量矩阵E_N中的节点信号特征值取出，从节点1开始，分别计算每个节点与电路上其它所有节点信号间的相关量，将每个节点与其他节点信号的相关量作为矩阵的一行，构造一个对称矩阵作为电路正常时测试节点的相关矩阵R_N；

4)在电路故障状态下，将位置矩阵P中表示测试节点编号的元素值替换为该处节点的信号特征值，得到电路故障时测试节点的能量矩阵E_F；

5)将能量矩阵E_F中的节点信号特征值取出，从节点1开始，分别计算每个节点与电路上其它所有节点间的信号相关量，将每个节点与其他节点的相关量作为矩阵的一行，构造一个对称矩阵作为电路故障时测试节点的相关矩阵R_F；

6)从节点1开始，将电路正常时的能量矩阵E_N和电路故障时的能量矩阵E_F在节点位置处的元素进行做差运算，若差值的绝对值大于或等于给定的阈值A，则将能量矩阵E_N中相应节点处的元素值替换为1，若差值的绝对值小于给定的阈值A，则将能量矩阵E_N中相应节点处的元素值替换为0，得到电路测试节点的能量变化矩阵E_Δ，阈值A由具体电路的节点信号测量误差确定；

7)将电路正常时的相关矩阵R_N和电路故障时的相关矩阵R_F进行矩阵相减运算，若差矩阵中元素值的绝对值大于或等于给定的阈值B，则将此元素值替换为1，若差矩阵中元素值的绝对值小于给定的阈值B，则将此元素值替换为0，得到电路测试节点的相关变化矩阵R_Δ，阈值B由具体电路的节点信号测量误差确定；

8)在能量变化矩阵E_Δ中取出一个元素为1的能量变化节点i，从位置矩阵P中找出能量变化节点i所有的邻域节点，将邻域节点的总个数记为n；

9)在相关变化矩阵R_Δ中找出能量变化节点i与n个邻域节点间相关性发生变化的节点，即相关变化矩阵R_Δ中元素为1的位置所对应的节点，将相关性发生变化的节点总个数记为m；

10)若m＞n/2，则判断能量变化节点i为故障节点，若m≤n/2，则判断能量变化节点i为正常节点；

11)取下一个能量变化节点，重复执行步骤8到步骤10，得到所有的故障点集合；

12)按照电路中信号从输入到输出的流通方向，将故障点集合中测试节点的故障概率从大到小依次排序。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、本发明以矩阵的数学形式表示电路特征，表示方法简单直观，克服了传统表示方法复杂的问题，便于电路故障分析。

2、本发明的电路故障诊断方法抛开电路具体的元器件电气特性、连接关系的因素，以电路测试节点的信息作为电路故障诊断的依据，克服了传统电路故障诊断方法必须已知电路原理图的缺点，便于原理图未知电路的故障诊断。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明实施例所用的带阻滤波器电路原理图；

图3为电路测试节点网格划分图。

具体实施方式

本发明的实施例选择图2所示的带阻滤波器电路进行故障诊断，假设电路中的电阻R4发生故障。

结合附图1，对本发明实施例的检测步骤如下：

步骤1.对图2的带阻滤波器电路的20个测试节点从1到20依次进行编号，用x、y两个方向的最小网格把所有的测试节点分开，空网格处的元素值填充为-1，如图3所示，将网格所形成的矩阵作为电路测试节点的位置矩阵P，位置矩阵的大小为网格数的大小，即：

$P=\left[\begin{array}{cccccccccccc}1& 2& 3& 5& 6& 7& 9& 14& -1& 17& 17& 20\\ -1& -1& -1& 4& -1& -1& 8& 15& 16& -1& -1& 19\\ -1& -1& -1& -1& 10& 11& 13& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& 12& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}\right].$

步骤2.在电路正常状态下，将位置矩阵P中表示测试节点编号1-20的元素值替换为该处节点的信号特征值，得到电路正常时测试节点的能量矩阵E_N，

$E_N=\left[\begin{array}{cccccccccccc}15209& 15540& 15225& 60901& 55895& 38467& 1.54E+05& 33.005& -1& 2.82E+05& 2.77E+05& 6.12E+05\\ -1& -1& -1& 15225& -1& -1& 38466& 0& 2.83E+05& -1& -1& 1.53E+05\\ -1& -1& -1& -1& 61791& 46682& 1.87E+05& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& 46681& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}\right]$

其中E为数学运算中以10为底的指数符号。

步骤3.将能量矩阵E_N中的节点信号特征值取出，从节点1到节点20，分别计算每个节点与电路上其它所有节点信号间的相关系数λ_xy，将每个节点与其他节点信号的相关系数λ_xy作为矩阵的一行，构造一个20行20列的对称矩阵作为电路正常时测试节点的相关矩阵R_N，因为矩阵结构较大，所以只选取相关矩阵R_N的15-20行、15-20列进行显示，即：

$R_N=\left[\begin{array}{cccccc}1& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0.99391& 0.98217& 0.9538& 0.95379\\ 0& 0.99391& 1& 0.9928& 0.96645& 0.96645\\ 0& 0.98217& 0.9928& 1& 0.97301& 0.97301\\ 0& 0.9538& 0.96645& 0.97301& 1& 1\\ 0& 0.95379& 0.96645& 0.97301& 1& 1\end{array}\right].$

步骤4.在故障状态下，将位置矩阵P中表示测试节点编号1-20的元素值替换为该处节点的信号特征值，得到故障时测试节点的能量矩阵E_F，

$E_F=\left[\begin{array}{cccccccccccc}16468& 17182& 16489& 65954& 54312& 40315& 1.61E+05& 35.651& -1& 3.27E+05& 3.85E-15& 0.0071\\ -1& -1& -1& 16489& -1& -1& 40314& 0& 3.3E+05& -1& -1& 0.0071\\ -1& -1& -1& -1& 62115& 43396& 1.74E+05& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& 43395& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}\right]$

其中E为数学运算中以10为底的指数符号。

步骤5.将能量矩阵E_F中的节点信号特征值取出，从节点1到节点20，分别计算每个节点与电路上其它所有节点信号间的相关系数λ_xy’，将每个节点与其他节点的相关系数λ_xy’作为矩阵的一行，构造一个20行20列的对称矩阵作为故障时测试节点的相关矩阵R_F，因为矩阵结构较大，所以只选取相关矩阵R_F的15-20行、15-20列进行显示如下：

$R_F=\left[\begin{array}{cccccc}1& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0.99356& 0.25145& -0.46668& -0.46669\\ 0& 0.99356& 1& 0.14014& -0.5018& -0.5018\\ 0& 0.25145& 0.14014& 1& 0.20801& 0.20801\\ 0& -0.46668& -0.5018& 0.20801& 1& 1\\ 0& 0.46669& -0.5018& 0.20801& 1& 1\end{array}\right].$

步骤6.从节点1到节点20，将电路正常时的能量矩阵E_N和故障时的能量矩阵E_F在节点位置处的元素进行做差运算，若差值的绝对值大于或等于E_N中元素的10％，则将能量矩阵E_N中相应节点处的元素值替换为1，若差值的绝对值小于E_N中元素的10％，则将能量矩阵E_N中相应节点处的元素值替换为0，得到电路测试节点的能量变化矩阵 $E_{\mathrm{\Δ}},E_{\mathrm{\Δ}}=\left[\begin{array}{cccccccccccc}0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& -1& 0& 1& 1\\ -1& -1& -1& 0& -1& -1& 0& 0& 0& -1& -1& 1\\ -1& -1& -1& -1& 0& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1\\ -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}\right].$

步骤7.将电路正常时的相关矩阵R_N和故障时的相关矩阵R_F进行矩阵相减运算，若差矩阵中元素值的绝对值大于或等于R_N中元素的10％，则将此元素值替换为1，若差矩阵中元素值的绝对值小于R_N中元素的10％，则将此元素值替换为0，得到电路测试节点的相关变化矩阵R_Δ，因为矩阵结构较大，所以只选取相关变化矩阵R_Δ的15-20行、15-20列进行显示如下：

$R_{\mathrm{\Δ}}=\left[\begin{array}{cccccc}0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 1& 1\\ 0& 0& 0& 1& 1& 1\\ 0& 1& 1& 0& 1& 1\\ 0& 1& 1& 1& 0& 0\\ 0& 1& 1& 1& 0& 0\end{array}\right].$

步骤8.在能量变化矩阵E_Δ中取出一个元素为1的能量变化节点18，从位置矩阵P中找出能量变化节点18的邻域节点为17，19，20，邻域节点的总个数n＝3。

步骤9.在相关变化矩阵R_Δ中找出能量变化节点18与节点17、19、20间相关性发生变化的节点，即相关变化矩阵R_Δ中元素为1的位置所对应的节点，相关性发生变化的节点为节点17、19、20，总个数m＝3；

步骤10.因为m＝3，n＝3，所以m＞n/2，判断能量变化节点18为故障节点；

步骤11.取下一个能量变化节点19，执行步骤8到步骤10，判断能量变化节点19为正常节点，取下一个能量变化节点20，执行步骤8到步骤10，判断能量变化节点20为正常节点，得到所有的故障点集合为{18}；

步骤12.因为故障点集合中只有节点18，所以节点发生故障的概率为p(18)＝1，对照图2中所示，节点18的位置为电阻R4所在的位置，诊断结果与所假设的故障相符合。

Claims (3)

1.一种基于节点信息的电路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对电路的N个测试节点从1到N依次进行编号，用x、y两个方向的最小网格把所有的测试节点分开，空网格处的元素值填充为-1，将网格所形成的矩阵作为电路测试节点的位置矩阵P，位置矩阵的大小即为网格数的大小；

2)在电路正常状态下，将位置矩阵P中表示测试节点编号的元素值替换为该处节点的信号特征值，得到电路正常时测试节点的能量矩阵E_N；

3)将能量矩阵E_N中的节点信号特征值取出，从节点1开始，分别计算每个节点与电路上其它所有节点信号间的相关量，将每个节点与其他节点信号的相关量作为矩阵的一行，构造一个对称矩阵作为电路正常时测试节点的相关矩阵R_N；

4)在电路故障状态下，将位置矩阵P中表示测试节点编号的元素值替换为该处节点的信号特征值，得到电路故障时测试节点的能量矩阵E_F；

5)将能量矩阵E_F中的节点信号特征值取出，从节点1开始，分别计算每个节点与电路上其它所有节点间的信号相关量，将每个节点与其他节点的相关量作为矩阵的一行，构造一个对称矩阵作为电路故障时测试节点的相关矩阵R_F；

6)从节点1开始，将电路正常时的能量矩阵E_N和电路故障时的能量矩阵E_F在节点位置处的元素进行做差运算，若差值的绝对值大于或等于给定的阈值A，则将能量矩阵E_N中相应节点处的元素值替换为1，若差值的绝对值小于给定的阈值A，则将能量矩阵E_N中相应节点处的元素值替换为0，得到电路测试节点的能量变化矩阵E_Δ，阈值A由具体电路的节点信号测量误差确定；

7)将电路正常时的相关矩阵R_N和电路故障时的相关矩阵R_F进行矩阵相减运算，若差矩阵中元素值的绝对值大于或等于给定的阈值B，则将此元素值替换为1，若差矩阵中元素值的绝对值小于给定的阈值B，则将此元素值替换为0，得到电路测试节点的相关变化矩阵R_Δ，阈值B由具体电路的节点信号测量误差确定；

8)在能量变化矩阵E_Δ中取出一个元素为1的能量变化节点i，从位置矩阵P中找出能量变化节点i所有的邻域节点，将邻域节点的总个数记为n；

9)在相关变化矩阵R_Δ中找出能量变化节点i与n个邻域节点间相关性发生变化的节点，即相关变化矩阵R_Δ中元素为1的位置所对应的节点，将相关性发生变化的节点总个数记为m；

10)若m＞n/2，则判断能量变化节点i为故障节点，若m≤n/2，则判断能量变化节点i为正常节点；

11)取下一个能量变化节点，重复执行步骤8到步骤10，得到所有的故障点集合；

12)按照电路中信号从输入到输出的流通方向，将故障点集合中测试节点的故障概率从大到小依次排序。

2.根据权利要求1所述的基于节点信息的电路故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3)中计算每个节点与电路上其它所有节点信号间的相关量，按如下步骤进行：

3a)将电路正常时的两个节点信号x(t)和y(t)采样得到离散序列x(n)、y(n)，n表示离散序列的序号，n＝0，1，…，K-1，K为采样点总数；

3b)计算出电路正常时的两个节点信号x(t)和y(t)之间的相关系数λ_xy，

该λ_xy即为电路正常时节点信号间的相关量：

3.根据权利要求1所述的基于节点信息的电路故障诊断方法，其特征在于，所述步骤5)中计算每个节点与电路上其它所有节点信号间的相关量，按如下步骤进行：

5a)将电路正常时的两个节点信号x’(t)和y’(t)采样得到离散序列x’(n)、y’(n)，n表示离散序列的序号，n＝0，1，…，L-1，L为采样点总数；

5b)计算出电路故障时的两个节点信号x’(t)与y’(t)之间的相关系数λ_xy’，

该λ_xy’即为电路故障时节点信号间的相关量：

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