电子仪器仪表设备的质量及常见故障分析

中国电子科技集团公司第五十四研究所 王怡静

空间电子仪器是针对于地球外层空间运行的电子信息系统。随着电子技术的快速发展，国内外对电子仪器的研究越来越多，特别是空间电子仪器，投入了大量的人力和财力。对于空间电子仪器而言，工业技术的快速发展让电子仪器的内部结构变得越来越精细，集成度也越来越高。加上工作环境处于高辐射、高电磁干扰以及高温的状态，相对于地面电子仪器而言更容易发生电路故障。一旦发生故障，轻则影响设备正常运行，重则造成严重的经济损失。因此，对空间电子仪器的电路故障诊断研究势在必行。

一、功能故障检测方法

（一）基于模块电路幅频特性的故障

对控件电子仪器的模拟电路进行了功能模块设计，明确了各个模块之间的信号转换方式和特征，因此在进行故障诊断过程中，可以通过对比字典信息的方式进行故障诊断。

（1）数字基带的发射滤波器的信号输入主要是通过DA进行，转换后的信号表示为：S1=Asin(w1t+φ1)，频率不变，幅度发生变化。

（2）在发射通道模块的信号输入主要通过数字基带模块进行信号传入，表示为：S2=Bsin(w1t+φ2)，输出信号是通过发射通道转换为射频信号。

（3）接收通道模块通过双工器发射的射频信号，表示为：S3=Dsin (w4(t-τ4)+φ4)+n(t)，其中n(t)表示接收信号的噪声；τ4表示信号延时。

（4）数字基带接收滤波器的信号输入主要通过接收通道获取，表示为：S5=Esin(w5t+φ5)。频率不变，幅度会变。

在检测电路故障过程中，首先判断电路发生故障的原因是否是功能故障。通过检测模块进行功能故障检测，输出信号，获取测试节点，通过输出信号的频率判断电路是否发生功能故障。

（二）基于模块电路输出波形距离的故障

先检测出故障电路，然后在进行故障诊断，确定故障元件。对于电子空间仪器中的模块，可以根据输出波形确定不同电路元件故障的差异化。在实际的电路应用中，电路的激励是不变的，在测试之前，通过激励的方式构建信号特征的方式不适用于空间电子仪器的故障诊断。如果采用输出信号的波形确定故障元件定位，有一定效果。基于模块电路，在正常状态下，输出信号波形将作为第二故障字典，引入距离函数计算故障模块电路，从而确定故障位置。

测量信号模型：

公式（1）：

表示测量信号，属于时间函数，g()表示函数的形式；t表示函数的自变量；v表示因变量；w(t)表示噪声。

本研究是对功能模块电路的故障诊断问题进行讨论，并进行问题解决。时间集根据采样信号获得离散集，即：

公式（2）：

TN={t1,t2,…,tn}距离函数是用来定义测量信号的参数值，对于任意测量信号，都会存在偏差，即：公式（3）：

在功能模块的电路故障元件中，ρ(v0,v)是用来计算电路故障的，也用来计算与电路测前仿真的状态相似度。功能模块电路的故障定位问题转化为距离计算问题，根据测前仿真的模块电路，设定输出信号字典，并对字典中存储的输出信号采样进行测试，测后通过对输出信号的采样，计算两个测量信号之间的距离。即：

公式（4）：

根据公式（4）得到最小距离ρ(Si,X)，从而判断电路的故障状态，获取故障元件位置。

二、软故障诊断方法

（一）基于故障字典的模拟电路故障诊断

1.功能模块电路的故障快速检测法

对模拟电路进行故障诊断的最终目的就是判断电路是否能够正常运行并实现各自功能，如果发生故障后能够及时处理电路故障，可以最大化的保证电路的正常工作。基于此，对空间电子仪器模拟电路进行功能模块划分后，建立基于故障字典的模拟电路快速故障检测。该方法检测的核心是在检测之前，先对不同模块的电路建立功能故障字典，检测电路的功能特性后确定模块电路是否会发生故障。故障诊断过程中，通过测量的方式得到功能模块电路的功能特性，并查找对应的故障字典，就能够快速地判断出电路功能模块是否存在故障。

2.故障类型诊断

（1）斜率故障

对于电阻、电导、电感等线性无容差模拟电路，当发生故障后，不管参数偏离多少，任取两节点，测量电压的斜率。根据电路理论得到：公式（5）：

在线性模拟电路中，当单个元件的参数发生变化时，电路中的节点电压值不便，则斜率即可作为故障字典中的故障特征

（2）折线故障

虽然在非线性元件中，不同的状态所体现的电特性不同，但是工作状态的数量不会发生较大变化。在不同的状态下，利用线性元件进行代替，不会影响其电特性。对于非线性电路，如果电路中的非线性元件处于单一的工作状态，则电路中的每一个非线性元件都会与对应的线性元件交替，从而保证电路的整体性能保持不变。针对此，对非线性电路故障元件的折线故障模型有了新的研究方向。

假设在一个直线非线性电路中包含了多个非线性元件，用n表示，则每一个非线性元件就会有多个线性工作区间。当电路发生软故障后，故障元件的参数发生变化。在元件邻域中，故障元件始终处于工作区间，并且电路中的其他非线性元件工作状态保持不变。在小的邻域范围内，电路中所有的非线性元件都会有对应的线性元件进行替代，且不会改变电路的特性。这时电路是线性的，可以采用任意两个节点电压随着参数的变化满足线性故障元件的斜率故障模型。当电路中某一个元件参数发生变化，在元件的不同参数范围内，将电路使用不同的线性电路进行替代，从而满足不同的斜率故障。将元件中所有的斜率故障连接起来后，得到折线故障类型

3.分级故障诊断

利用字典法，对模拟电路进行故障诊断，该方法的优势就是可以节约成本，在进行故障诊断时，根据检测结果，查找电路分级故障，完成对电路的分级故障诊断。如果只检测电路故障，只需建立一级故障字典中的输出电压值即可判断电路是否正常运行。在确定电路发生故障之前，要先确定电路故障元件的位置，建立二级字典。考虑到元件容差的问题，对于线性电路，可以通过公式（6）进行斜率计算。对于非线性电路，计算出点到各折线的距离，算出最小距离即可找到对应的元件。采用二级故障字典诊断出故障元件后，还需要找到故障元件的所在区间，采用三级字典便可实现元件参数区间的查找。

公式（6）：

（二）基于改进型松散小波神经网络故障诊断

1.BP神经网络

BP神经网络采用BP学习算法，是神经网络的一种重要类型，可以对各种复杂的映射关系进行表达。多层BP神经网络可以解决非线性映射问题，结构简单，在模拟电路的故障诊断中应用较多。BP神经网络的工作过程中输入信号，是采用输入到输出的方向进行正向传播，误差信号则相反，利用BP神经网络在处理函数逼近以及数据压缩问题时具有较好效果。利用BP神经网络进行模拟电路的软故障诊断，可以降低排障人员的工作压力，完成软故障数据特征提取、软故障诊断的功能。利用BP神经网络，对软故障进行诊断，识别电路的故障元件，通过测量得到的电路故障原始输出信号，按照特定的方式进行数据特征的提取，然后再导入到神经网络中，即可自动识别发生故障的元件位置。

2.故障诊断

利用改进型松散小波神经网络进行电路软故障诊断，需要进行测前软故障特征提取以及测后的故障诊断两个阶段。

测前软故障主要是对空间电子仪器中的待测电路进行分析，确定可测节点，再利用仿真工具进行仿真测试，获取电路的软故障采样信号，根据故障特征确定网络输入层和神经元个数，再通过实验试凑方法设定隐层神经元个数。最后进行测后故障诊断，利用仿真得到目标电路的原始数据，按照与测前软故障一样的方法获取原始故障特征，从而确定故障元件位置。

三、结束语

在“大数字、小模拟”的发展趋势下，模拟电路的故障诊断极为重要。电子仪器中的模拟电路一旦发生故障，将会造成巨大的损失。空间电子仪器相对于地面电子仪器而言，故障发生后所造成的损失更大，因此以空间电子仪器为研究对象，介绍了电子仪器模拟电路发生故障的类型以及方法，为后续研究工作奠定基础。