??? 雷達系統作為現代戰爭的“千里眼”，作用、地位十分突出，某型炮瞄雷達系統已經開始裝備我陸軍大部分部隊，成為我軍防空打靶訓練中的主干設備，是地面防空系統的重要組成部分，它可在全天候條件下搜索、發現、監視和跟蹤空中目標，控制火炮對目標實施有效地射擊^[1]。但是，雷達系統也已成為戰時首波遭受重點打擊的對象之一，其戰損率高，保障難度大。
??? 電視跟蹤系統作為某型雷達的重要組成部分，是雷達系統保障的重點之一^[2]。本文以某型雷達電視跟蹤系統的終端—電視監視器為研究對象，對其內部的視頻放大電路進行分析，對基于仿真的故障知識生成方法進行研究，為解決電路故障診斷系統知識獲取的瓶頸問題提供了一個可行的方法。利用當前世界公認的PC級電路仿真軟件PSpice作為仿真平臺，通過C語言編寫的程序控制，自動生成視頻放大器故障知識庫。在仿真環境下對電路注入故障不僅可以降低測試費用，獲得有效的故障知識，而且能降低知識獲取的工作量以及對專業知識的依賴性，有效解決當前電路故障知識獲取的難題^[3]。
1 故障知識獲取方法研究
??? 知識是診斷系統的核心與關鍵。把有關信息關聯在一起所形成的信息結構定義為知識。知識具有相對正確性、不確定性、可表示及可利用性。目前智能診斷系統中，知識常被分為深層知識和淺層知識，所謂深層知識是指相關領域中的理論性知識、原理性知識，而專家的經驗通常被稱為表層知識或淺層知識。一般來說，淺層次的知識有利于診斷效率的提高，深層次的知識有利于精確解的獲得。目前大多數智能系統都比較強調專家經驗知識的作用，而較少關心深層知識，這在一定程度上限制了智能系統求解的能力^[3]。
??? 針對建立電子裝備智能故障診斷系統的知識獲取瓶頸問題，專業人員對故障診斷知識獲取技術進行了廣泛的研究，目前主要的方法有以下幾種：
??? (1)基于數據發掘的知識獲取方法。該方法是從包含大量真實數據的數據庫中提取隱藏的、先前未知的及具有潛在應用價值的信息。
??? (2)基于模糊粗糙集的知識獲取方法。模糊粗糙集是由波蘭數學家Pawlak Z提出的，可以用于分析不完整、不確定的數據，能夠將隱藏在信息系統中的知識以規則的形式挖掘出來。
??? (3)基于因果圖的知識獲取方法。1994年張勤教授提出的動態因果圖是一種不確定的基于概率論的圖形化的知識表達推理方法，可將產生式規則用直觀的因果圖表示。
??? (4)基于免疫算法的知識獲取方法。免疫算法(IAs)是近年發展起來的一類求解多模態優化問題的算法，基于該項技術的知識獲取方法是將每個診斷規則看作是抗體群中之一，通過免疫算子對抗體群進行反復迭代得到最優診斷知識^[4]。
??? (5)基于人工神經網絡的知識獲取方法。人工神經網絡具有自組織、自學習、自適應能力，基于人工神經網絡的知識獲取方法就是利用這些特點，通過對訓練樣本的學習自動獲取知識。
??? 故障知識獲取方法的研究促進了故障診斷技術的發展。目前比較成熟的故障診斷技術有專家系統和故障字典法。但是它們的基本思想都是依靠領域專家的啟發性知識，使用某種描述方法（例如：IF…THEN型規則）建立知識庫，在計算機采集到被診斷對象的信息后，推理機在一定的推理策略下進行推理，并通過解釋機將系統的推理結果解釋給用戶，從而可以迅捷有效地找到故障或者可能的故障，再由用戶進行必要的驗證^[5]。
??? 本文提出的故障知識獲取思想與以往的故障知識獲取方法在實現思路上有所創新，因此故障診斷實現方法也與上述方法有所區別。它是直接從電路的最基本單元——元器件出發，對每一個元器件建立比較準確實用的故障模型，輸入到故障模型庫當中。然后通過程序控制實現故障模型之間的相互組合，建立比較完備的故障知識庫。
2 視頻放大器電路故障知識自動生成的實現過程
2.1 故障器件模型庫的建立
??? 故障器件模型指的是對器件在非正常工作狀態下的近似描述，建立的目的是為了模擬器件在故障狀態下的行為。目前常用的故障器件模型分為兩種：用于硬故障的構造模型和用于軟故障的參數模型。構造模型一般根據器件的物理原理得到，每種元器件可能產生故障的數目和模式是固定的。例如開路時，對應的故障引腳電阻阻值設置為無窮大；短路時，其對應故障結電阻阻值一般設置為5Ω；擊穿時，對應的故障結電阻阻值設置為700Ω(PN結擊穿后電阻阻值一般在500Ω～1500Ω之間)。在仿真硬故障時采用較為簡單的模型，在開路的引腳上串聯無窮大的電阻，短路引腳用阻值為零的電阻連接，避免電源同時短路^[4]。
??? 為了盡可能模擬電路中可能產生的所有故障，參數模型的建立是解決問題的關鍵。在模擬電路的實際故障當中，短路以及斷路的情況發生的畢竟比較少，排除起來也較為簡單；電路故障的排除難點在于元器件參數的漂移，至今仍沒有找到很好的解決辦法^[6]。本文從元器件的本身出發，詳細分析內部參數與故障現象之間的關系，進行元器件的參數建模。
??? 參數模型完全建立在器件模型的基礎之上，每一個元器件的故障模型不止一個，而同類型的元器件也完全可以用同一個故障模型來代替。因此，完全可以按照元器件的類型進行建模，根據實際需要建立一定的步長，通過修改器件模型中的參數值，建立實用的故障模型。
2.2 PSPICE的工程管理
??? PSpice軟件主要包含5個部分：
??? (1)輸入部分：主要負責文本或圖形的讀入和編譯；
??? (2)器件模型處理：根據用戶輸入的器件參數將器件表示成數學表達式或參數數組；
??? (3)建立電路方程：根據電路結構、元件參數、分析類型等用改進節點法建立方程；
??? (4)求數值解：根據分析要求對上一步建立的方程求解；
??? (5)輸出部分：負責輸出結果的后處理^[7]。
??? 如果以PSpice軟件作為仿真平臺，PSpice軟件就真正地成為了一個故障仿真器，根據故障器件模型建立的原則，使用Pspice軟件中的Model Editor模塊^[8]，根據器件手冊給出的元器件特性參數建立元器件故障模型，保存在本工程下的故障模型庫當中^[9]。
??? 最后將所有可能的故障情況的仿真結果仿真出來，然后將每一種仿真結果輸入到數據庫中，實現了視頻放大電路故障知識庫自動建立^[10]。
2.3 VC++編譯環境下的程序設計
??? 視頻放大器電路故障模型庫建立以后，每一個元器件在故障模型庫內均可以找到自己的故障模型，然而電路故障發生的可能性往往是由故障器件之間的相互組合形成的，因此可能出現的故障數量眾多，仿真結果數目也十分巨大。如果用傳統的手工建立這樣的數據庫，不僅耗時耗力，而且非常難實現。
??? 針對以上出現的難點問題，本文提出在VC++編譯環境下，利用C語言程序控制已經建立好的故障器件模型自動地去替代原來正常的器件模型，實現故障模型之間的相互組合，理論上覆蓋了所有可能的故障情況，建立比較完備的故障仿真知識庫。
??? 利用C程序控制命令行，通過命令行來啟動PSpice仿真文件，PSpice可以通過配置命令行參數自定義啟動模式。從Design Manager菜單中選擇File/Properties命令，用戶可以在命令行文本屬性對話框中自定義這些屬性，設置啟動參數。通過實驗驗證了該方法的可行性，實現了故障知識獲取的新思路，如圖1所示。

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3 驗證
??? 以視頻放大器電路為例進行簡單分析。視頻放大器原理圖如圖2所示，在輸入輸出端口放置探針，觀察輸入輸出波形。具體步驟為：(1)根據視頻放大器內部電路元器件的失效方式以及參數建立故障模型；(2)在VC++編譯環境下利用C程序控制命令行建立與PSpice軟件的鏈接。根據實際驗證，命令行完全可以實現對PSpice文件的啟動，而命令行又可以利用C語言程序進行控制。因此對PSpice軟件的程序控制難題得到解決；(3)利用C程序控制故障模型庫中的故障模型不停地去替換現有的元器件模型，并實現故障模型之間的相互組合，生成視頻放大器電路故障知識庫。

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??? 本文利用逆向思維，提出了基于PSpice仿真的故障知識獲取新方法，以電視監視器電路為例具體分析了實現的過程，在一定程度上實現了知識獲取的“智能化”。如果根據國家標準，定義元器件的故障失效方式以及具體參數，不斷地更新元器件故障模型庫，通過填寫故障知識，就可以應用到雷達系統中的各個電路模塊中，并可以根據不同模塊添加故障知識，修改程序。在維護檢修過程中，可以對模塊進行檢測從而縮小檢測范圍，提高效率，通過更換模塊節約成本，結合專家經驗設計一套簡便而準確快速實用的故障字典。
參考文獻
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