安防之家讯：提出了一种新的大规模模拟电路的测试和诊断故障的方法，利用大变化灵敏度分析得到诊断电压和电流，使用子分解技术，提出了故障节点、故障相关与故障子电路的分离算法，讨论了硬件及测试节点的优化。基于一种模型技术的电路分析较传统方法的复杂性低，对一个具体电路进行分析显示了该方法的有效性。关键词：模型故障诊断；大变化灵敏度；分解技术
1大变化灵敏度分析(LCS)
讨论一个连续时变的线性网络，由激励源与被测元件组成。系统方程为：
Y0V0=W(1)
式中：Y0为节点导纳矩阵；V0为电压矢量；W为节点电流源矢量。
网络输出是电压矢量V0的线性组合。
假设m个元件偏离正常值，新导纳阵为Y0 Yf［图(b)］，其中电路中元件分别为R，L，C，传感器和运算放大器，节点方程变为PYfQt，其中P和Q为连接矢量，t表示转置，根据等效定理［7］［图1(c)］，只要电路解是唯一的，我们可以将每个元件等效为独立电压源，故障元素Yf可用独立电压源Vd［图1(b)］或独立电流源［图1(e)］Id=YfVd代替。定义它们为诊断电压和诊断电流。利用此节点与参考节点间相连的等效独立电流源代替与该节点相连所有元件导致故障的诊断电源［图1(f)］，参考节点的选择是为了测试所有可及节点(包括地节点)。
为了解出诊断电压和诊断电流，由等效电路见图1(c)给出以下分解：
以上分析提供了测试模拟电路所需足够信息，应用如下：
1)建立故障字典：随着Yf变化公式(5)代表了响应值，每个元件有其自己的曲线，与所有可能曲线比较测量值F，确定故障元件，因此利用公式(5)建立故障字典。
2)优化测试节点：公式(5)第一项是在不同测试节点的电路正常响应，而电路偏离部分为>
利用不同的dt(代表内部节点位置)计算上式，能够看到由于一些元件值偏移导致该值很高，这些元件值可通过增益和相位参数得到。因此由dt决定的内部节点被选为测试节点，否则如果该值为0或很小e,e=1.0×10-8，则由dt确定的节点被略去，这个方法可获得测试节点的优化。
3)产生测试频率：根据LCS定义
利用一组测试频率即可得到可能的故障定位。
对于大规模电路以上各式不易计算，为解决这个问题提出了模型计算法。
2模型故障诊断
图2表示了模型故障诊断步骤流程图。
SOE提供了代表转移函数的一种选择方式，替代了传统方法中单个表达式的转移函数，SOE的显著特点：
(1)模型计算项由线性增长替代了传统方法中的指数增长；
(2)计算时间减少(因为所需估计的转移函数的数学计算量减少)；
简单介绍模型概念，讨论一个线性时变网络F包括被测元件、理想运算放大器和四类受控源、理想的SOE要产生一系列彼此相关的连续函数。
很显然，表达式增长数目为线性的。对于大规模电路，频域分析的主要问题不是步骤的复杂而是估计时间，解决这个问题并使频域分析实时完成利用插值算法和误差预测公式减少估计时间。
模型故障诊断具体方法：
(1)故障节点：与可及节点i相连m个元件的故障可以用与参考节点相连的独立电流源。
［图1(f)］表示。如果Ii=0，则节点i无故障，与节点i相连的所有元件无故障。如果Ii≠0，则节点i是有故障节点至少有一个与节点i相连的元件是有故障的。
(2)故障相关：原始电路被分析为主电路和子电路，主电路与可及节点相连称相关。如果主电路相连的两个节点均有故障认为主电路有故障，否则无故障。
(3)故障子电路：与可及点重合的终端电路，讨论不可及节点的子电路内部节点，如果至少它的终端的两个有故障，子电路有故障，否则无故障。
详尽解释如下：
(1)一旦有了被测电路采用用户定义的分解电路方法，子电路与相关电路和可及节点相连，子电路主要是用户定义的模型块；
(2)基于SOE的模型仿真器SCAPP直接用于仿真被测电路，诊断电压Vd与诊断电流Id均可测；
(3)分离故障节点与故障子电路，对于每个故障子电路，运用LCS分析，这可以优化测试节点，产生测试频率和建立故障字典；
(4)最后利用所得测试频率的测试信号作为故障分析的输入激励，如果结果满足则运算完毕，否则重新循环。
3仿真实验
以图3带通滤波器为例说明测试过程。假设G2，G10，G15，G4有故障。原始电路被分解为相关电路和子电路，结果明确表示出了子电路S1，S2，S3，S4，S5，然后用模型仿真器SCAPP可以测量在每一个可及节点的故障电流，因为I2，I5，I8，I9，I12，I15不为0，故障节点为2，5，8，9，12，15。子电路S1，S2有故障，相关电路G2和G10有故障。根据LCS分析，节点5和12被选为测试节点，为定位子电路S1和S2的故障元件，利用表1的测试频率，当输入22kHz和21kHz正弦信号激励时，测出输出节点的最大偏差，这就意味着由G4和C15元件引起故障。
4结论
以上说明了基于LCS分析的SOE的运用以及应用于大规模电路测试的好处。该方法克服了大规模电路故障诊断电流敏感性和模型方法的缺点，计算量及存储空间要求比传统方法低得多。
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