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    報修信息生命周期化采集下的電子設(shè)備故障快速診斷方法

    2022-09-06 06:22:20楊曉娜劉志遠許亞偉
    測試技術(shù)學(xué)報 2022年5期
    關(guān)鍵詞:電子設(shè)備差動生命周期

    楊曉娜, 劉志遠, 王 蔚, 周 佳, 許亞偉, 鄧 珂

    (1. 國網(wǎng)慶陽供電公司, 甘肅 慶陽 745000; 2. 國網(wǎng)甘肅省電力公司, 甘肅 蘭州, 730030)

    0 引 言

    受到主要元件信號采樣周期的限制, 電子設(shè)備極易出現(xiàn)設(shè)備內(nèi)部組件漏電、 元器件老化、 短路、 電路板電容熱穩(wěn)定性差、 電阻效應(yīng)等故障, 亟需快速確定設(shè)備故障原因, 從而采用相應(yīng)的故障維修手段, 維修電子設(shè)備故障.

    目前, 國內(nèi)外將電子設(shè)備故障診斷分為故障分類和故障識別兩部分, 通常采用信號處理、 解析模型、 基于知識的診斷3大部分診斷設(shè)備故障, 研究出基本框架[1]、 云平臺[2]、 工況網(wǎng)絡(luò)[3]等故障診斷技術(shù), 同時, 文獻[4]將電動后視鏡驅(qū)動器作為研究對象, 針對其存在的故障問題, 采用EEMD技術(shù)提取其振動信號, 作為故障診斷數(shù)據(jù), 診斷電動后視鏡驅(qū)動器故障. 文獻[5]采用D -S技術(shù)建立故障診斷模型, 診斷電子設(shè)備故障. 文獻[6]將設(shè)備熱成像故障作為診斷對象, 對比故障前后設(shè)備狀態(tài)診斷設(shè)備故障.

    但是, 現(xiàn)階段的電子故障診斷技術(shù), 在診斷電子設(shè)備故障時, 極易受電子設(shè)備報修信息生命周期影響, 只能準確診斷出電子設(shè)備中存在的單一故障, 且準確度低, 為此, 引入報修信息生命周期化采集條件, 提出報修信息生命周期化采集下的電子設(shè)備故障快速診斷方法.

    1 報修信息生命周期化采集下的電子設(shè)備故障快速診斷方法

    1.1 構(gòu)建電子設(shè)備故障報修信息生命周期模型

    電子設(shè)備正常運行到故障診斷的過程屬于一個報修信息生命周期, 滿足“醞釀期-爆發(fā)期-消解期” 這一周期性規(guī)律, 分別對應(yīng) “電子設(shè)備運行使用-故障報修-故障診斷”3個階段[7]. 基于此, 從電子設(shè)備結(jié)構(gòu)維、 信息表示維和生命周期維3個方面, 構(gòu)建電子設(shè)備故障報修信息生命周期模型, 如圖 1 所示.

    圖 1 中, 針對電子設(shè)備結(jié)構(gòu)維, 考慮電子設(shè)備故障的原因在于某一部件或某一零件出現(xiàn)故障, 導(dǎo)致電子設(shè)備停止運行, 所以借助結(jié)構(gòu)樹思想, 采用節(jié)點表示形式, 將電子設(shè)備分為產(chǎn)品、 部件和零件3部分, 呈現(xiàn)出多層次的父子關(guān)系.

    圖 1 電子設(shè)備故障報修信息生命周期模型

    針對模型的生命周期維, 將其劃分為設(shè)備使用U1、 運行故障U2、 故障報修U3、 故障采集U4、 故障診斷U55個階段, 稱為電子設(shè)備故障報修信息生命周期模型的子模型, 電子設(shè)備故障報修信息生命周期模型U由子模型構(gòu)成, 其形式化定義為

    U=〈U1∪U2∪U3∪U4∪U5〉.

    (1)

    針對模型信息表示維, 以5個子模型為基礎(chǔ), 劃分電子設(shè)備零部件數(shù)據(jù)源, 并將其映射為資源, 供設(shè)備故障診斷訪問和調(diào)用電子設(shè)備運行數(shù)據(jù).

    1.2 周期化采集電子設(shè)備故障信息

    依據(jù)圖 1 所示的電子設(shè)備故障報修信息生命周期模型, 周期化采集電子設(shè)備故障信息, 基于電子設(shè)備運行數(shù)據(jù)波動程度, 確定數(shù)據(jù)采集間隔, 實現(xiàn)電子設(shè)備故障信息采集, 其信息采集步驟如下:

    1) 將模型的5個子模型作為電子設(shè)備故障信息周期化采集的生命周期階段;

    2) 確定電子設(shè)備參數(shù), 模型學(xué)習(xí)采集電子設(shè)備數(shù)據(jù);

    (2)

    式中:P為在時間區(qū)間[t-n,t]內(nèi)的采樣點數(shù), 其中n(n≥m>0)表示時間段;K(K>1)為在時間區(qū)間[t-m,t]內(nèi)的采樣點數(shù), 其中m為時間段,t為最后一刻時間點;Ai,i=1,2,…k(k∈K)為第k個采樣點數(shù)據(jù);Ap,p=1,2,…,p(p∈P)為第p個采樣點數(shù)據(jù)[8].

    (3)

    5) 計算自適應(yīng)采樣間隔ΔT, 其計算公式為

    (4)

    式中:T0為電子設(shè)備故障信息采集基準時間間隔;Tmax為電子設(shè)備故障信息最大采樣間隔;ε為報修生命周期影響因子;Tmin為電子設(shè)備故障信息最小采樣間隔[9].

    6) 應(yīng)用式(4)計算結(jié)果, 調(diào)整電子設(shè)備故障信息采樣間隔, 結(jié)束故障信息采樣. 綜合上述6步采集到的電子設(shè)備故障信息, 提取其中存在的電子設(shè)備故障特征.

    1.3 電子設(shè)備故障特征提取及處理

    基于采集到的電子設(shè)備故障信息, 采用小波分析技術(shù), 提取信息中的故障特征, 將電子設(shè)備故障信息中的電壓信號分為高頻和低頻兩部分, 依據(jù)設(shè)備信息的間隔采樣點, 構(gòu)成各頻帶信號的能量, 則電壓信號第l層能量

    (5)

    δ=[E0,E1,…,El].

    (6)

    由于ζ中保存的電子設(shè)備故障數(shù)據(jù)量繁多且雜亂, 為此, 針對其進行歸一化和降維處理, 僅保留電子設(shè)備主要故障特征, 以此達到快速診斷電子設(shè)備故障的目的, 其具體處理步驟如下:

    1) 將式(6)進行歸一化處理, 獲取故障特征最小系數(shù), 使其符合小波權(quán)值的取值范圍, 即<1, 可知

    (7)

    式中:ζ為δ的歸一化形式.

    2) 采用主成分分析法, 建立特征向量相關(guān)性矩陣

    (8)

    式中:M為電子設(shè)備故障信息采集樣本數(shù)目.

    3) 應(yīng)用ψ可以得到特征值γ1和特征向量η;

    4) 計算第j個主元φj對總方差的貢獻率

    (9)

    式中:N為主元的總數(shù)目.

    5) 應(yīng)用式(9)計算結(jié)果, 按照從大到小的順序排列主元;

    6) 計算第j個主元φj值

    (10)

    7) 依據(jù)式(10)計算所有主元值, 得到電子設(shè)備故障特征數(shù)據(jù), 此時, 即可快速診斷電子設(shè)備存在的故障.

    1.4 快速診斷電子設(shè)備故障

    采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D -S理論相結(jié)合的方式診斷電子設(shè)備故障, 設(shè)計的電子設(shè)備故障診斷框架如圖 2 所示.

    圖 2 電子設(shè)備故障診斷框架

    圖 2 中, 將電子設(shè)備故障診斷分為局部診斷和決策診斷兩部分. 其中, 局部診斷部分將1.3節(jié)中 7步處理后得到的電子設(shè)備故障特征數(shù)據(jù)作為特征參數(shù), 構(gòu)成參數(shù)空間, 并將其劃分為n個子空間, 作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù), 應(yīng)用輸入特征劃分參數(shù)子空間個數(shù), 劃分出等個數(shù)的子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 經(jīng)過n個子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練特征數(shù)據(jù)后, 可以得到n個證據(jù)體

    (11)

    式中:k為網(wǎng)絡(luò)第k層輸出;Qik為網(wǎng)絡(luò)局部診斷電子設(shè)備故障規(guī)則;yi為第i個證據(jù)體[11].應(yīng)用式(11)計算得到的證據(jù)體yi進行決策診斷, 依據(jù)D -S理論得到的故障診斷決策規(guī)則為

    (12)

    基于此, 采用最大信任度確定電子設(shè)備故障類型, 則有

    j=1,2,…,n,

    (13)

    2 實例測試

    將差動放大器這一電子設(shè)備組件作為測試對象, 分析報修信息生命周期化采集下的電子設(shè)備故障快速診斷方法的應(yīng)用效果.

    2.1 差動放大器

    選擇的差動放大器電路及其參數(shù)值如圖 3 所示. 當(dāng)圖 3 所示的差動放大器電路運行時, 電阻和電容存在±5%的容差.

    圖 3 差動放大器

    2.2 測試步驟

    選擇基于模態(tài)分解的故障診斷方法[4]和基于D -S理論的故障診斷方法[5]作為對比方法, 分析圖3所示的差動放大器故障, 基于蒙特卡洛分析方法、 輸出端電壓信號, 得到故障測試數(shù)據(jù).

    2.3 提取故障特征

    將C1電容設(shè)為差動放大器故障元件, 在圖3中的輸入節(jié)點處輸入幅度為1 V 頻率為5 MHz的正弦波. 當(dāng)差動電路均處于C1短路故障時, 在圖 3 所示的測試節(jié)點處, 收集到的差動放大器輸出電壓如圖 4 所示.

    圖 4 C1短路故障條件下差動放大器輸出電壓

    將圖 4 所示的C1短路故障輸出電壓作為3組故障診斷方法診斷C1短路故障標(biāo)準, 比較3組診斷方法診斷C1短路故障性能.

    2.4 電路故障診斷

    采用3組故障診斷方法, 分別診斷差動放大器故障, 將得到的短路故障診斷結(jié)果與圖 4 所示的輸出電壓圖進行對比, 驗證3組故障診斷方法故障診斷單一故障性能; 在C1短路故障基礎(chǔ)上, 增添R1開路、 R2開路、 R3開路、 R4短路和Q4兩端短路5種故障, 以及正常狀態(tài)電路檢測, 采用3組方法分別辨識差動放大器故障, 對比3組故障診斷方法診斷不同故障的性能.

    2.4.1 短路故障診斷結(jié)果對比

    3組故障診斷方法診斷差動放大器短路故障, 得到的差動放大器電壓輸出圖如圖 5 所示.

    如圖 4 中所示, 當(dāng)差動放大器處于C1短路故障時, 其電壓幅值在7.85 V~3.25 V之間波動. 由圖 5 可知, 基于模態(tài)分解的故障診斷方法檢測到的電壓幅值在8.5 V~3 V之間波動; 基于D -S理論的故障診斷方法檢測到的電壓幅值在4 V~7.25 V之間波動, 而本文方法的電壓幅值在7.85 V~3.25 V之間波動, 與圖 4 的波動曲線較為擬合, 說明其輸出值的準確度較高.

    (a) 本文方法

    2.4.2 6種故障診斷性能對比

    該差動放大器包括6種故障和正常狀態(tài)電路輸出值, 如表 1 所示, 對表1所示的電路輸出值數(shù)據(jù)進行35次蒙特卡洛分析, 電路每種狀態(tài)分別分析5次, 以如表 1 所示的7種實際輸出目標(biāo)作為診斷結(jié)果對比值, 其他28種數(shù)據(jù)作為3組診斷方法的訓(xùn)練數(shù)據(jù), 得到6種電路故障和電路正常狀態(tài)目標(biāo)值對比表, 如表 1 所示.

    從表 1 中可知, 基于模態(tài)分解的故障診斷方法與7種電路狀態(tài)的實際輸出目標(biāo)值差分別為0.020 4, 0.023 9, 0.998 1, 1.057, 0.003 2, 0.064 9, 0.005 1; 基于D -S理論的故障診斷方法與7種電路狀態(tài)的實際輸出目標(biāo)值差分別為0.130 2, 0.058 5, 0.086 8, 0.009 9, 0.050 2, 0.906 3, 0.0686; 而本文方法與7種電路狀態(tài)的實際輸出目標(biāo)值差分別為0.010 5, 0.000 8, 0.007 3, 0.001 1, 0.000 2, 0.000 6, 0.0004, 所產(chǎn)生的差值明顯較小, 可以準確診斷不同類型的電路故障.

    3 結(jié)束語

    提出了報修信息生命周期化采集下的電子設(shè)備故障快速診斷方法, 考慮了電子設(shè)備故障報修信息生命周期, 采集電子設(shè)備故障信息, 電路故障輸出目標(biāo)值多樣, 且準確度較高, 提高了電子設(shè)備不同故障類型診斷性能.

    但是輸出的證據(jù)體對電子設(shè)備故障診斷結(jié)果影響較大, 在今后的研究中, 還需深入研究證據(jù)體沖突系數(shù), 進一步降低證據(jù)體對電子設(shè)備故障診斷結(jié)果的影響, 提高故障診斷準確度.

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