摘要：以現代測試技術、信號處理、信息融合等理論為基礎，以神經網絡在模擬電路故障診斷中的應用為主線，深入研究了模擬電路的故障特征提取和故障診斷方法，用TMS320F2812對選定的待測電路在元件存在容差的條件下，實現了模擬電路軟故障診斷。驗證了使用DSP實現模擬電路故障診斷系統(tǒng)的可行性。
關鍵詞：模擬電路；故障診斷；DSP；神經網絡

0 引言
    隨著現代電子技術的飛速發(fā)展，以及大規(guī)模集成電路的應用，電路規(guī)模和結構日趨功能化和模塊化。研究如何運用現代診斷技術從大規(guī)模容差電路中準確地診斷出存在故障的元件，是實際工程迫切需要解決的課題，也是模擬電路故障診斷理論和方法走向實際應用的關鍵步驟之一。

1 系統(tǒng)總體設計
1．1 待測電路
    待測電路如圖1所示。

1．2 系統(tǒng)總體設計思路
    先由DSP產生診斷所需頻率的激勵源，在被測電路的可及點中選取合適的測試點，并將信號濾波、整定后送入ADC進行模／數轉換，將轉換后的數據讀入存儲器中作為神經網絡的輸入，經過計算后得到神經網絡的輸出，根據神經網絡的輸出，確定故障元件，之后在LCD顯示器和PC機上同時顯示故障元件。系統(tǒng)硬件實現框圖如圖2所示。

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1．3 激勵源的產生
    首先由DSP產生4路所需頻率的PWM信號，再經搭建的4路濾波電路濾出所需頻率的正弦信號。
1．3．1 頻率為10 kΩ時PWM波形部分程序
  
 
1．3．2 濾波電路
    本文濾波電路采用以傳遞函數為對象的直接設計法，按給定的設計要求，選定濾波器的類型為巴特威型；考慮到濾波的效果和設計的復雜性，本文將一階低通濾波器和二階低通濾波器級聯，設計出一個三階低通濾波器，如圖3所示。通過參數計算和實際調試，得到所需頻率的低通濾波器，進行電路仿真，驗證設計結果。

1．4 信號整理電路
    由于ADC只能接受0～3 V的輸入，所以必須對電壓進行調整，本文使用如下電路。運放采用LF353，它的特點是輸入偏置電流低，而且具有高速、寬帶和低噪聲等優(yōu)點，經測試比較適合。

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1．5 數據采集模塊程序流程
    數據采集模塊主要用于實現固定采樣頻率下對4種頻率的正弦信號進行采集。基本流程是：
    (1)系統(tǒng)寄存器初始化；
    (2)設定ADC模塊的控制和狀態(tài)以及要采樣的通道數和模式；
    (3)開啟ADC轉換；
    (4)ADC轉換完成產生ADC中斷，進入中斷子程序完成多通道的一次巡回采樣，對采集完的數據代入數字濾波計算函數；
    (5)主程序不停等待；
    (6)判斷一幀樣本是否采集結束；
    (7)如果否，則繼續(xù)等待；
    (8)如果是，關閉ADC，返回。
1．6 數字濾波設計
    基于FIR濾波器的數字濾波能在保證幅度特性滿足技術要求的同時，很容易做到有嚴格的線性相位特性，故采用FIR數字濾波器進行數字濾波。本文通過ADC模塊采集被測電路輸出的正弦信號，并對該采樣值進行FIR濾波后，送神經網絡。
1．7 軟件總體設計
    程序分三部分，一部分為神經網絡的學習程序，在PC機上運行，編程語言采用Matlab，最后得到所訓練神經網絡的各項參數，將此參數輸入DSP，由此進入軟件的第二部分。軟件的第二部分在DSP上實現，編程語言采用C和匯編語言。首先將DSP產生的多種頻率的PWM信號經前面搭建的濾波電路得到所需頻率的正弦信號，作為被測電路的激勵源。讀入A／D轉換器的采樣數據，經編寫數字濾波程序處理，然后程序依照第一部分所得神經網絡的參數，代入神經網絡運行程序運算，從而得到被測電路的故障元件代碼。軟件第三部分為故障代碼顯示部分，將第三部分得到的故障代碼送LCD顯示，同時送PC機顯示。
1．8 診斷結果
    實際測試結果分析如下：在計算實際輸出時，權值和閾值是采用仿真得到的數據。實際測試數據是對被測電路通過TMS320F2812的A／D模塊采集得到的，使得兩者數據存在一定的偏差，人為設置幾個故障，系統(tǒng)能夠較好地識別故障。模擬電路故障診斷系統(tǒng)如圖5所示。

2 結語
    提出了DSP實現模擬電路診斷系統(tǒng)的總體設計思路，并對各個功能模塊提出了實現的策略，最后驗證了使用DSP實現模擬電路故障診斷系統(tǒng)的可行性。