[发明专利]一种利用声学测量诊断电路故障的方法及系统在审

专利信息
申请号: 201510310678.4 申请日: 2015-06-09
公开(公告)号: CN104898013A 公开(公告)日: 2015-09-09
发明(设计)人: 赵杰民 申请(专利权)人: 北京联合大学
主分类号: G01R31/02 分类号: G01R31/02
代理公司: 北京驰纳智财知识产权代理事务所(普通合伙) 11367 代理人: 谢亮
地址: 100101 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 利用 声学 测量 诊断 电路 故障 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及声学测量领域,尤其涉及对电路中噪声的测试以及利用该测试诊断电路故障的方法。

背景技术

电路出现虚连现象是电路在实际使用中的常见问题。由于在松动电连接两端之间的电压降相对较小,所以很难通过监视每个电连接处的电压降判断电路虚连松动的故障。经过多年的探索,人们对电路松动造成的虚连问题提供了多种途径,例如目前广泛采用的红外成像扫描技术,但该方法无法提供连续的检测和监视,而是局限于仅仅检测看得见的接头,并且在执行过程中操作者不得不暴露于潜在有害的条件下。还有一种方式是在产品的每个电接头处采用温度感测,由此判断电路是否出现虚连松动的情况,然而,该方案成本较高,因此很难广泛使用。

近期探索人员又研制出尝试利用声学测量诊断电路虚连问题的方法。例如通过电弧故障或辉光接触而产生的声学特征对电路故障做出判断。不论存在何种类型的电负荷或者故障产生于何种环境中,声学传感器直接“听到”由故障产生的特征噪声。由电弧故障或辉光接触产生的声学噪声具有处于一个或多个特定波长的声学信号,该一个或多个特定波长与例如电弧和其共振频率的基本特征直接相关,或与AC电源调制频率及其谐频直接相关。通过声学传感器检测电弧故障的声学信号。所产生的脱扣信号被发送到脱扣装置,以例如脱扣打开可分离的接触,以便中断电弧故障。但是由于电路中的噪声存在很多来源,另外有些故障点的噪声相对较弱,对应的声学传感器没有达到如此高的灵敏度,因此可能无法准确获得该噪声,上述情况极易造成电路故障的误判或未察觉出相应的故障。

因此人们迫切希望能研制出一种可以准确判断电路松动虚连的方法,该方法可以克服现有情况中存在的诸多问题,同时具有良好的成本使用性。

发明内容

本发明为了克服现有技术中的诸多问题,提供一种利用声学噪声检测电路中器件的异常或不良接触发生的位置的方法,该方法可以准确判断电路的虚连松动情况。该方法包括:首先提供电路中声学噪声的频率和电学信号的频率,用于确定声学噪声和电学信号之间的一致性,一致性确定可以包括识别每个电学信号的频率内容中与声学噪声频率内容中一个或多个谱峰相对应的一个或多个谱峰。如果确定特定的电信号与声学噪声或者机械板振动具有高相关性,与该电信号相对应的连接以及耦合到该连接的一个或多个电学部件可能被确定为声学噪声源。确定声学噪声源位置后、与正常噪声频率情况比对,该正常噪声频率是在电路完好的情况下测量的结果,也可将多组结果形成数据库存储在计算机程序中,通过调用数据库中的频谱数据判断噪声频率是否异常,若测得的噪声频率超出正常噪声频率阈值范围,则认为该噪声对应的噪声源存在异常情况,由此确定该噪声源对应的电路部件或连接有异常情况。通过通信接口与显示装置连接以显示给用户,由此完成电路故障诊断。

另外本发明的方法还创新性的在检测方法中提供了检测的自学习能力,通过对噪声信号和电学信号的收集和存储与相应的电路故障进行关联匹配,计算机可不经过噪声源定位过程而直接定位电路故障点位。

本发明还特别针对小噪声信号(难以通过声音传感器捕捉到的噪声信号)设计了外加噪声模拟信号源,用于辅助小噪声信号的测量。该外加噪声模拟信号源包括声学特征模拟器,声学特征模拟器包括声学发生器,以产生声学信号,脉冲重复率控制电路,电压脉冲生成电路,压电元件,以及接口。由于该外加噪声模拟信号源的存在,扩宽了该检测方法的使用范围,进一步增强了其实际使用性。

本发明还提供一种利用声学噪声检测电路故障的系统,该系统包括多个功能模块,分别用于测量电路中的声学噪声频率和采集电路中的电学信号频率,并确定声学噪声频率与电学信号频率之间的对应关系,该对应关系确定包括识别每个电学信号的频率内容中的一个或多个谱峰与声学噪声频率内容中相对应的一个或多个谱峰,如果确定特定的电信号与声学噪声具有高相关性,则与该电信号相对应的连接以及耦合到该连接的一个或多个电学部件可、被确定为声学噪声源。将测试到的噪声频谱与正常电路的噪声频谱比对,判断噪声频谱是否超出正常阈值范围,若该频谱数据超出特定频谱范围则诊断为与该频谱对应的电路连接或部件故障。

为了进一步增加该系统的使用范围,提高对小噪声信号的捕捉,该系统还包括外加噪声模拟信号源模块,用于对微小噪声信号的测量。

另外该系统还特别的包括自学习能力,通过对噪声信号和电学信号的收集和存储以及与相应的电路故障进行关联匹配,经训练后计算机可无需经过噪声源定位过程而直接定位电路故障点位。

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