电力电子电路故障预测技术分析

陆国强

（三江学院，江苏 南京 210012）

0 引言

随着科技的发展，我国在电子行业领域的研究不断进步，为了给人们提供更多的服务，电子电路的结构逐渐复杂起来，这也提高了电子设备出现故障的概率。电力电子电路是电子设备的重要组成部分，一旦电力电子电路发生故障，一定会对设备的正常使用造成影响。因此，通过使用故障预测手段对电路进行分析，可以更好地降低经济损失，有效提高电子产品的质量，促进我国电力电子行业良好发展，从而更好的为人们提供服务。

1 电子电路中常见的几种故障类型

在使用电子设备的过程中，电力电子电路出现故障，可能是由于受到各种内在、外在因素的影响，因此，要及时找到出现故障的原因，并解决故障问题，从而实现电力电子电路的正常使用[1]。

1.1 测试设备出现故障

通常，当测试设备出现故障的条件下，使用这样的测试设备对电力电子电路进行测试时，测试设备会显示电子电路整体出现问题，或者电子电路没有出现问题，这个原因就有可能是测试设备方面出现了问题，例如测试设备不灵敏，试探棒损坏等测试设备出现的故障。除了测试设备出现故障以外，还有可能是因为测试设备的使用人员使用了不正当的操作方式对电力电子电路进行测试，从而导致测试设备不能测出电力电子电路的故障。比如在进行测定电效应的物理现象这个实验时，所需要使用到的仪器是示波器，操作人员在使用示波器的时候使用不正确，没有选择合理的档级，这可能会造成波形显示出现异常或者无波形的问题。这就不是测试设备和电子电路的问题了，而是操作人员的操作方式的问题[2]。

1.2 元器件的损坏导致出现故障

在整个电子产品中包含了很多电子电路的元器件以及有关线路，而且由于电子产品所提供的多样性的服务，表现出电子元器件的复杂性，再加上元器件大多比较精细。元器件是电子电路的重要组成部分，如果它出现了任何问题，那么整个电子电路也会出现故障，从而导致电子设备不能正常使用。例如像电阻、电容、集成器件以及晶体管等最为常见的几种元器件，如果被烧毁，将会导致受毁部分功能损失，极大地影响电子电路的电流输入及输出，甚至直接无法输入输出。

1.3 人为原因造成故障

电子电路出现故障，除了电子电路自身出现故障，还可能因为操作人员在进行设计制作电子电路的操作过程存在失误。比如：操作人员没有连接电源、连线接错接漏、元器件的选择错误、元器件的安装顺序出现错误、元器件的安装出现了遗漏、晶体管管型搞错、二极管或电解电容极性接反等，这些情况都有可能会导致电子电路出现故障，从而使电子产品无法正常使用。

1.4 电路的接触存在故障

只有持续而稳定的通电条件，才能保证电力电子电路能够保持正常工作。因此，如果电路的接触存在故障，也就是通俗所说的接触不良，这会使电子产品因通电不稳定影响设备的正常使用。长此以往，很可能会对电子电路造成一定的损害。

1.5 其他干扰引起的故障

当外界因素对电路产生信号的干扰，可能会导致电子电路出现故障。例如在进行接地处理时，接地错误或者接地线电阻过大，电路中的电流会通过接地线产生干扰信号，从而影响电路的正常工作。在对电子设备的电压源进行处理的时候，如果纹波电压幅值过大，会干扰电路电力的流动[3]。还有一些干扰源会通过电感耦合，形成磁场耦合干扰，从而导致电子电路产生振荡，电子电路出现故障。

2 电子电路故障预测技术方法

由于目前人们对于电子设备的要求越来越高，电子设备规模越来越大，电子电路的复杂程度也逐渐提高，因此，在对电子电路的故障进行人工的诊断和预测上有很大的困难。而随着电子技术的不断发展，在日常工作中，虽然可以很好的解决一些常见的电子电路故障类型，但是在处理一些新的电子电路的故障诊断及预测工作时，就需要采用新的技术方法。本文介绍了几种诊断和预测电力电子电路故障的技术方法。

2.1 电路故障的检修步骤

在进行电子电路故障的诊断和修复过程中，首先要准确找到电路故障，之后根据故障的情况分析故障产生的原因，从而选择合适的技术进行相应的维修措施。在进行故障分析过程中，要对故障进行多方面的统计排查，这样可以更加准确的发现故障问题，促进故障问题的更好解决。

2.2 PHM技术

通过利用各种发达的信息技术以及人工智能技术，对电子电路进行故障诊断和故障预测。在过去，人们都是依靠人工对电子电路中的故障进行诊断和预测，而PHM技术能够很好地改变过去的诊断预测方式，它能够在联网状态下，持续监控电子电路的情况，不仅会预测故障发生的位置及类型，还能在故障发生的时候，迅速诊断故障产生的位置以及故障的类型，并及时将故障情况进行反馈。因此，可以看出PHM技术能够很好的补充人工进行电子电路故障诊断的不足，确保诊断的准确、高效,也减少了人力财力的浪费。通过预测故障能够给予检修人员更多的维修时间，提高维修成功率。PHM技术能够实现对电子电路故障的预测，从而保证电子设备运行的稳定性和可靠性，有效提高了电子设备的工作效率。

2.3 HMM技术

HMM技术也被称为隐马尔科夫技术，它存在的时间很长，可以追溯至上世纪六七十年代。HMM技术能够将状态转移和统计观测值两方面充分表现出来。HMM技术中主要的就是语音识别技术，它对语音进行识别的过程与观测到的电子电路出现故障的类型是非常相似的。HMM技术是通过利用可观察的参数来确定隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析[4]。HMM技术会将所有可能出现的情况都列入参考范围，它的参考范围比较广泛，因此HMM技术被用于预测电路故障是比较适宜的。

2.4 AR模型

AR模型也被称为自回归模型，它在信号的线性排序、功率的连续性等方面的成绩突出，能够预测电力电子电路自身进行预测，AR模型预测技术在对平稳随机序列的研究有着很大的贡献。AR模型的差分方程可以通过式子表示：x(n)+a1x(n–1)+a2x(n–2)+…+apx(n–p)=ω(n)。在计算过程中，为减小误差、提高预测精确度，AR模型参数一般采用最小二乘法、Burg递推法、列文森法、自相关函数法和Yula-Walker法进行求解。

2.5 BP神经网络预测算法

BP神经网络预测算法是在BP神经网络现有算法提出的，BP神经网络预测算法也被认为是误差逆传播算法。BP网络算法就是输入样本数据，获得误差函数，之后求取误差函数的最小值，使用反向传播算法反复调整网络的权值和偏差，使网络误差在允许范围内，之后输出权值和偏差。BP神经网络预测算法就是通过历史数据获得未来值，这对于数据预测的准确性具有很大的影响。

2.6 GM预测技术

GM预测技术主要是针对一些不确定因素很多、样本较小、信息未知量多的系统，在这类系统中，应用GM预测技术可以将已有的信息进行收集转化，使之成为有效信息，从而更好的监控电子电路，控制并避免故障问题出现。在现实运用过程中，GM预测技术主要对那些不确定的电子电路系统进行预测和监控。

2.7 离散频谱技术

在对电力电子电路故障进行诊断时，通常会使用离散频谱技术。离散频谱技术的技术原理是通过离散傅里叶变换，将电子电路检测得到的信号频率进行分析，将不同内容和不同参数的信号频率进行变换，找到各种数据之间的的误差，从而判断出各种故障类型，为维修人员提供精准的位置等故障有关信息，提高电子电路的维修效率。

2.8 红外线热像技术

电力电子电路在发生故障的时候，故障部位往往会与正常部位有所不同，其中最为明显的就是故障位置可能会发热。红外线能够判断温度变化,因此可以通过使用红外线热像技术对故障位置进行判断。一旦电子电路在发生故障的时候发热，通过红外线热像技术可以准确快速的找到故障位置并及时进行维修，这一般可用于高压电路电器。

2.9 建立科学有效的数据库

近年来大数据技术的不断发展和进步，成为了与人们生活不可分割的一部分。大数据技术具有及其强大的数据资源库[5]。因此可以通过数据库的方式对电子电路故障的类型及诊断情况进行收集整理，在不断进行故障诊断修复的过程中不断积累，这会极大的提高解决电子电路故障的效率。

3 结语

综上所述，随着电力电子电路技术的不断发展，在电子电路的使用中经常会出现一些故障，通过使用相关的故障诊断和预测技术，可以有效降低故障的发生。此外，相关工作人员在进行电力电子电路工作时，要正确看待这些故障，通过发现故障、解决问题、总结经验，才能更好的降低电子电路故障发生率，降低经济损失，提高人们的使用满意程度，促进电力电子行业发展。