自動故障診斷

自動判斷故障有無和確定故障位置的技術。50年代以來，電子技術迅速發展，系統規模不斷擴大，依靠人來查找故障已不可能，必須依靠機器自動地實現故障定位。

基本介紹

• 中文名：自動故障診斷
• 含義：有無和確定故障位置的技術
• 實現要求：對數目輸入端和輸出端進行測量
• 常用方法：預定向量測試，隨機測試

自動故障診斷簡介

故障診斷一般是通過對有限數目的輸入端和輸出端進行測量來實現的。對於大規模和超大規模積體電路，必須利用計算機生成和執行測試程式。在數字電路方面，系統診斷理論和生成測試程式的算法已有若干成果。在模擬電路方面，由於輸入與輸出信號之間的關係複雜，又涉及非線性和噪聲問題，一般故障診斷理論不如數字電路方面成熟。

數字系統診斷方法

常用方法有兩種：

①預定向量測試，用預先選定的測試集檢驗電路是否正常。

②隨機測試，即在測試過程中隨機地生成輸入向量，將相應的輸出回響與標準參考電路的輸出回響比較，以判斷電路是否正常。前一種方法已得到較多的研究。

預定向量測試分類

在預定向量測試中，又可根據測試碼生成方法的不同分為三大類：確定性生成、隨機生成和混合生成。其中以確定性生成法最為成熟。確定性生成法常用的有通路敏化法、因果函式法、圖論法和功能驗證法。通路敏化法是使故障至少沿一條通路敏化，即適當選擇原始輸入值使故障位置的正常信號值與故障值相反。在故障情況下，隨著此信號值改變，線路內至少應有一個輸出端的值受其影響而改變，即敏化為故障。因果函式法用來解決多故障的檢測問題，為此必須作出在故障情況下線路回響的精確數學描述，即把故障狀態（因）寫進線路的輸出回響（果）式中，從而得出反映故障的輸出回響函式。在輸入信號作用下由因果函式所確定的輸出來判斷故障。圖論法是用線圖來描述故障特性，這種方法直觀明了。以上方法都是根據線路結構假定故障模型，然後推求測試的，稱為結構測試。另一類是功能測試，它不管線路的結構如何，只要輸入測試碼能核實線路的功能是否正確即可區分線路的好壞。但這種方法不能實現故障定位。

模擬系統診斷方法

主要方法有估值法、拓撲法、分類法等。估值法是利用數目少於系統參量的測量值來估計故障參量，可分為確定性法和隨機法。拓撲法是以被測系統的網路拓撲為基礎來診斷故障，其測試規律是：如果某一組成部分的輸入是正確的,而其輸出不正確,則斷定有故障。分類法主要是故障字典法，即測量一定數量的測試點，將測得的特徵與故障字典中存儲的故障特徵比較，以達到故障定位的目的。對線性系統來說，如果已知其傳遞函式的形式，則可利用參量提取法、參量辨識法和脈衝回響估值法進行故障診斷。以上各種方法不涉及建立被測系統的具體技術，因而其指導思想也適用於非電子領域中部件與系統的故障診斷問題。

近年來，人工智慧已用於故障定位問題，主要是在研製測試程式過程中對電路的理解。一般說，將電路設計成模組結構更為有效。人工智慧測試方法是將電路按功能分塊，然後加測試信號進行信號跟蹤，把故障隔離在一個或多個子電路中，加診斷模型可將故障隔離在子電路內某一元件處。