基于Labview的舰船模拟电路故障诊断程序∗

盛 沛 王庆江 陈黎明

（海军航空大学 烟台 264001）

1 引言

目前，我军部分舰船设备中仍含有大量模拟电路成分，在这些模拟电路中还含有大量的可调元件。对该类产品的故障诊断除了要做到对故障点的排查定位，更重要的是要进一步确定参数超差的具体量值。

然而，目前配套的测试设备还无法达到板级故障点的精确定位，其具体超差参数更是无法确定。部队及修理厂急需一种故障分析方法和诊断手段，将高复杂性的排故工作变成易行的流程工序，有效降低故障修复时间进而提高技术保障能力。使原本在阵地即可完成的修复工作不必再返厂、换件。

针对这一问题，本文以海军某型舰船模拟电路为研究对象，利用局部特征尺度分解算法及分形维数算法提取其测点电压的故障特征，将这些故障特征输入概率神经网络进行故障诊断，利用基于可视化语言的Labview软件开发出电路运行状态识别诊断程序。该程序的显著优点是可以极为便捷地对几种常见参数超差型电路故障进行精确定位并给出准确的处理意见。

2 算法介绍

2.1 基于LCD-BCM的故障特征提取方法

当前，以神经网络法［1］、模糊理论［2～3］、专家系统［4］、遗传算法［5］等为代表的的跨学科研究方法越来越多地被引入到模拟电路故障诊断技术中。2012年，湖南大学的程军圣、杨宇团队提出了局部特征尺度分解方法［6～7］（Local Characteristic-scale Decomposition，LCD），该方法在相关领域已经取得了较好的成果。对于模拟电路故障诊断而言，在测点较少、电路模型复杂的情况下，准确提取故障特征是故障诊断所要解决的首要问题。……