一种利用声学测量诊断电路故障的方法及系统的制作方法
一种利用声学测量诊断电路故障的方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本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】
[0002]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。
[0003]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。
[0004]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】
[0005]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。
[0006]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。
[0007]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。
[0008]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。
[0009]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。
[0010]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。
[0011]该方法和系统通过噪声频率与电学信号频率的关联匹配定位噪声源，由此进一步确定与噪声源对应的电路连接或部件，通过监测噪声源的噪声图谱而达到监测对应的电路连接的松动异常情况，该方案可以通过对噪声信号的测量实现电路的全程监测，同时成本相对较低，另外本发明还可通过计算机的采集和比对形成资源丰富的数据库，用于未来更准确的判断电路的故障，即本发明还创新性的提供了数据库的自学习能力，大大节约了判断时间并优化了系统性能，提高了系统的智能化。
【附图说明】
[0012]图1基于本发明的利用声学噪声判断电路松动虚连的方法流程图。
[0013]图2基于本发明的利用声学噪声判断电路松动虚连的系统。
【具体实施方式】
[0014]电子设备可以包括由电路板、连接器和其他物理结构互连的各种电学和机械部件。可以听见的声学噪声可能源自这些部件中的任意一个，因此对于噪声源的定位显得尤为重要。
[0015]通常，使用运动传感器输入、话筒输入对噪声频率进行测量，通过现有的多种电学输入测量方式可以用于将电学信号的频率内容的采集。更具体地，话筒输入可以从例如话筒之类的电路设备获得，运动传感器输入可以从例如电路中的加速度计、陀螺仪等设备获得。由此生成捕捉的音频信号的频谱。由于对电学信号的频谱的采样并非本发明重点，而且已经在现有技术中广泛使用，因此在此不再赘述。
[0016]以电路板为例，对上述过程进行说明。电路板10可以安装在移动平台上，例如膝上型计算机、个人数字助理(PDA)、无线智能电话、媒体播放器、成像设备、移动因特网设备(MID)、任何智能设备(例如智能电话、智能平板、智能电视等)、或者它们的任意组合。电路板10还可以安装在固定平台上，例如个人计算机(PC)、服务器、工作站等。一个或多个板载加速度计可以用于测量电路板的一个或多个振动。另外，板载话筒和/或板外话筒可以用于测量声学噪声，其中声学噪声和/或板振动的来源是可被识别的物理特征。例如，声学噪声可以是来自机械设备的振动的结果(例如风扇或者硬盘驱动器(HDD))、跨电学部件(例如电容器)的电信号电压转换的结果、通过电感器的电信号电流转换的结果等。
[0017]另外若检测的电路属于庞大的电路体系，可以将电路进行电学分组，对每组的噪声频率和电学信号频率分别进行测量比对，由此达到更精确监测电路故障的目的。
[0018]由于某些电路连接或部件的噪声信号相对较小，基于声学信号传感器的灵敏度可能无法捕捉该相对较小的噪声信号。对于该种情况，可以采用外加噪声模拟信号源的方式，在最终测得的噪声频率信号中减去外加的模拟信号源频率即可获得实际的相对较小的噪声信号频率，由此完成对电路噪声信号频率的测量。
[0019]上述方式中外加的噪声模拟信号源的方式有多种，例如采用声学特征模拟器的方式。声学特征模拟器可包括声学发生器，例如压电声学发射器，以产生声学信号，该声学信号模拟电传导故障的声学信号，电传导故障例如为电弧故障、辉光接触的松动电连接。或者，可以采用任何合适的电学、机械或电机声学发生器或者磁致伸缩器件来模拟由电传导故障产生的声学噪声(例如，所产生的声学信号小波类似于由具有电源频率或其谐频的重复率的电传导故障导致的小波)。另外声学特征模拟器还可包括:脉冲重复率控制电路，电压脉冲生成电路，压电元件，以及接口等。
[0020]通过上述方式完成电路故障检测方法中的第一步，即采样电路中声学噪声的频率和电学信号的频率。
[0021]下面确定声学噪声和电学信号之间的对应关系，即二者之间的一致性，该一致性确定可以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能被确定为声学噪声源。
[0022]该对应过程可通过计算机程序完成。例如实施例可以包括具有指令集的计算机可读存储介质，如果由处理器执行该指令使计算机识别声学噪声频率，该频率内容与电路的物理特征相关。并且处理器包括能够运行逻辑的一个或多个核。同时该指令还会使得计算机识别与电路相关的电学信号频率，并且确定第一频率内容和第二频率内容之间的对应匹配关系。例如可以通过电流电压等的变化对应的频谱变化分析噪声频谱与电学频谱之间的对应关系，例如可以确定基频峰(例如，1.5kHz)和高阶谐振频率峰(例如，3.0kHz,4.5kHz等)值等O
[0023]确定声学噪声源位置 后、将测得的噪声频率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，若测得的噪声频率超出正常阈值范围，则可认为该噪声对应的噪声源存在异常情况，即该对应的电路部件或连接有松动虚连情况。另外可以对正常电路的阈值和极限情况的噪声进行测量，将多组正常电路的测量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比较判别程序判断频谱数据的噪声频率是否异常，若该频谱数据超出特定频谱范围则诊断为虚连，该结果通过通信接口与显示装置显示给用户，由此完成电路故障诊断。
[0024]该比对过程可以通过计算机可读存储介质中的可执行逻辑指令集实现。这种介质例如闪存、固件、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、专用集成电路(ASIC)、互补金属氧化物半导体(CMOS)或者晶体管-晶体管逻辑(TTL)技术、的固定功能性逻辑硬件上的微码等。计算机程序代码可以以一种或多种程序语言的任意组合来编写，包括面向对象的编程语言，例如C++，以及传统的过程编程语言，例如“C”编程语言或者类似的编程语言。
[0025]对于多组测量数据的存储可采用系统存储器。系统存储器可以包括常规存储器，例如动态随机存取存储器(DRAM)，配置作为存储器模块，例如，双列直插式存储器模块(DIMM)、小型双列直插式存储器模块(SODIMM)等。计算系统还可以包括平台控制中枢(PCH)，PCH作为主设备使用并且可以与话筒、海量存储(例如，HDD、光盘、闪存、可编程只读存储器/ PR0M)以及各种用户接口(UI)设备，例如，触屏、液晶显示器/ IXD、发光二极管/ LED、键盘、鼠标等通信。Π设备能够使用户与计算系统进行交互并且感知来自计算系统的信息。
[0026]另外本方法还具有自学习能力，可以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，多次训练后数据库将“记忆”这些匹配关系，而不必在经过第一次的噪声源定位而可直接迅速的定位电路故障点位。该学习能力可通过具有执行功能的自学习程序完成。该学习能力还可通过将已经匹配好的信号特征与电路故障直接输入存储在数据库中而得以强化，也就是本检测方法还可先通过实验室的各种数据(频率与故障的对应关系)对学习能力进行培养，在实际使用中，对于已经存储过的故障信息可以直接判断，无需再次经历噪声源定位或外加噪声源测试等繁琐步骤，由此实现电路检测的智能化。
[0027]本发明的实施例可以适用于所有类型的半导体集成电路(“1C”)芯片。这些IC芯片的示例包括但不限于处理器、控制器、芯片组器件、可编程逻辑阵列(PLA)、存储器芯片、网络芯片、片上系统(SoC)、SSD / NAND控制器ASIC等。
[0028]另外本实施例还提供了一种判断电路故障的系统，该系统具有智能化特点，主要包括:声学噪声测量模块，用于测量电路中的声学噪声频率，该模块可包括加速度计、光纤陀螺、话筒等多种测量元件或它们的组合；电学信号采集模块，用于采集电路中的电学信号频率，该模块可包括现有技术中的利于该电学信号测试的任何元件，例如电压源、电流源、小波变换器等；噪声源定位模块，判断声学噪声频率与电学信号频率之间的对应关系，即二者之间的一致性判断，该一致性确定可以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，该功能可通过计算机执行批处理任务高效完成，该批处理指令可通过现有的计算机语言编程获得；频谱异常判断模块，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虚连，判断模块可直接调用计算机的比较算法程序辅助进行比较判断；预警显示模块，将频谱判断结果通过通信接口传递到显示装置，若出现异常及时报警提示用户。另外本系统还具有自学习能力，可以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，多次训练后系统将“记忆”这些匹配关系，而不必在经过第一次的噪声源定位而可直接迅速的定位电路故障点位。该学习能力还可通过将已经匹配好的信号特征与电路故障直接输入存储在数据库中而得以强化，由此实现电路检测的智能化。
[0029]另外若检测的电路属于庞大的电路体系，可以将电路进行电学分组，对每组的噪声频率和电学信号频率分别进行测量比对，由此达到更精确监测电路故障的目的。
[0030]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。
[0031]上述实施方式仅是示例性的示出本发明，并不企图限制本发明。另外对于没有详细描述的步骤属于本领域技术人员熟知的技术内容。对于涵盖在本发明构思内的相应的变换和更改均在本发明范围内。
【主权项】
1.一种利用声学噪声检测电路故障的方法，该方法包括: 步骤一:利用声学传感器测量电路中的声学噪声频率； 步骤二:采样电路中的电学信号的频率； 步骤三:确定上述声学噪声频率和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，如果确定特定的电学信号与声学噪声具有高相关性，则与该电学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被确定为声学噪声源； 步骤四:将测得的噪声频率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，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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中还可包括外加噪声模拟信号源，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。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，包括对正常电路的阈值和极限情况的噪声进行测量，将多组正常电路的测量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比较判别程序判断频谱数据的噪声频率是否异常，若该频谱数据超出特定频谱范围则诊断为异常，该结果通过通信接口与显示装置显示给用户，由此完成电路故障诊断。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括自学习能力，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。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中可包括利用计算机进行频率比对，该计算机包括具有指令集的计算机可读存储介质，由其中的处理器执行指令使计算机识别声学噪声频率和电学信号频率并进行逻辑判断。6.一种利用声学噪声检测电路故障的系统，该系统包括: 声学噪声测量模块，用于测量电路中的声学噪声频率； 电学信号采集模块，用于采集电路中的电学信号频率； 噪声源定位模块，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； 频谱异常判断模块，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。7.根据权利要求6的系统，其特征在于，还包括通信模块和预警显示模块，该通信模块包括多个接口，该预警显示模块包括显示装置或发光二极管，将频谱判断结果通过通信接口传递到显示装置，若出现异常及时报警提示用户。8.根据权利要求7的系统，其特征在于，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，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。9.根据权利要求8的系统，其特征在于，还包括自学习能力，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。10.根据权利要求9的系统，其特征在于，还可通过对电路实行分组测量完成噪声和电学信号频率的测量和比对，以适应复杂电路的精确检测。
【专利摘要】本发明提供了一种用于检测电路中器件异常或不良接触发生的位置的方法及系统，该方法及系统可以准确判断电路的虚连松动情况。通过噪声频率与电学信号频率的关联匹配定位噪声源，由此进一步确定与噪声源对应的电路连接或部件，通过监测噪声源的噪声图谱而达到监测对应的电路连接的松动异常情况，该方案可以通过对噪声信号的测量实现电路的全程监测，同时成本相对较低，另外本发明还可通过计算机的采集和比对形成资源丰富的数据库，用于未来更准确的判断电路的故障，即本发明还提供了数据库的自学习能力，大大节约了判断时间并优化了系统性能。
【IPC分类】G01R31/02
【公开号】CN104898013
【申请号】CN201510310678
【发明人】赵杰民
【申请人】北京联合大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月9日
【技术领域】
[0001]本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】
[0002]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。
[0003]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。
[0004]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】
[0005]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。
[0006]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。
[0007]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。
[0008]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。
[0009]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。
[0010]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。
[0011]该方法和系统通过噪声频率与电学信号频率的关联匹配定位噪声源，由此进一步确定与噪声源对应的电路连接或部件，通过监测噪声源的噪声图谱而达到监测对应的电路连接的松动异常情况，该方案可以通过对噪声信号的测量实现电路的全程监测，同时成本相对较低，另外本发明还可通过计算机的采集和比对形成资源丰富的数据库，用于未来更准确的判断电路的故障，即本发明还创新性的提供了数据库的自学习能力，大大节约了判断时间并优化了系统性能，提高了系统的智能化。
【附图说明】
[0012]图1基于本发明的利用声学噪声判断电路松动虚连的方法流程图。
[0013]图2基于本发明的利用声学噪声判断电路松动虚连的系统。
【具体实施方式】
[0014]电子设备可以包括由电路板、连接器和其他物理结构互连的各种电学和机械部件。可以听见的声学噪声可能源自这些部件中的任意一个，因此对于噪声源的定位显得尤为重要。
[0015]通常，使用运动传感器输入、话筒输入对噪声频率进行测量，通过现有的多种电学输入测量方式可以用于将电学信号的频率内容的采集。更具体地，话筒输入可以从例如话筒之类的电路设备获得，运动传感器输入可以从例如电路中的加速度计、陀螺仪等设备获得。由此生成捕捉的音频信号的频谱。由于对电学信号的频谱的采样并非本发明重点，而且已经在现有技术中广泛使用，因此在此不再赘述。
[0016]以电路板为例，对上述过程进行说明。电路板10可以安装在移动平台上，例如膝上型计算机、个人数字助理(PDA)、无线智能电话、媒体播放器、成像设备、移动因特网设备(MID)、任何智能设备(例如智能电话、智能平板、智能电视等)、或者它们的任意组合。电路板10还可以安装在固定平台上，例如个人计算机(PC)、服务器、工作站等。一个或多个板载加速度计可以用于测量电路板的一个或多个振动。另外，板载话筒和/或板外话筒可以用于测量声学噪声，其中声学噪声和/或板振动的来源是可被识别的物理特征。例如，声学噪声可以是来自机械设备的振动的结果(例如风扇或者硬盘驱动器(HDD))、跨电学部件(例如电容器)的电信号电压转换的结果、通过电感器的电信号电流转换的结果等。
[0017]另外若检测的电路属于庞大的电路体系，可以将电路进行电学分组，对每组的噪声频率和电学信号频率分别进行测量比对，由此达到更精确监测电路故障的目的。
[0018]由于某些电路连接或部件的噪声信号相对较小，基于声学信号传感器的灵敏度可能无法捕捉该相对较小的噪声信号。对于该种情况，可以采用外加噪声模拟信号源的方式，在最终测得的噪声频率信号中减去外加的模拟信号源频率即可获得实际的相对较小的噪声信号频率，由此完成对电路噪声信号频率的测量。
[0019]上述方式中外加的噪声模拟信号源的方式有多种，例如采用声学特征模拟器的方式。声学特征模拟器可包括声学发生器，例如压电声学发射器，以产生声学信号，该声学信号模拟电传导故障的声学信号，电传导故障例如为电弧故障、辉光接触的松动电连接。或者，可以采用任何合适的电学、机械或电机声学发生器或者磁致伸缩器件来模拟由电传导故障产生的声学噪声(例如，所产生的声学信号小波类似于由具有电源频率或其谐频的重复率的电传导故障导致的小波)。另外声学特征模拟器还可包括:脉冲重复率控制电路，电压脉冲生成电路，压电元件，以及接口等。
[0020]通过上述方式完成电路故障检测方法中的第一步，即采样电路中声学噪声的频率和电学信号的频率。
[0021]下面确定声学噪声和电学信号之间的对应关系，即二者之间的一致性，该一致性确定可以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能被确定为声学噪声源。
[0022]该对应过程可通过计算机程序完成。例如实施例可以包括具有指令集的计算机可读存储介质，如果由处理器执行该指令使计算机识别声学噪声频率，该频率内容与电路的物理特征相关。并且处理器包括能够运行逻辑的一个或多个核。同时该指令还会使得计算机识别与电路相关的电学信号频率，并且确定第一频率内容和第二频率内容之间的对应匹配关系。例如可以通过电流电压等的变化对应的频谱变化分析噪声频谱与电学频谱之间的对应关系，例如可以确定基频峰(例如，1.5kHz)和高阶谐振频率峰(例如，3.0kHz,4.5kHz等)值等O
[0023]确定声学噪声源位置 后、将测得的噪声频率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，若测得的噪声频率超出正常阈值范围，则可认为该噪声对应的噪声源存在异常情况，即该对应的电路部件或连接有松动虚连情况。另外可以对正常电路的阈值和极限情况的噪声进行测量，将多组正常电路的测量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比较判别程序判断频谱数据的噪声频率是否异常，若该频谱数据超出特定频谱范围则诊断为虚连，该结果通过通信接口与显示装置显示给用户，由此完成电路故障诊断。
[0024]该比对过程可以通过计算机可读存储介质中的可执行逻辑指令集实现。这种介质例如闪存、固件、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、专用集成电路(ASIC)、互补金属氧化物半导体(CMOS)或者晶体管-晶体管逻辑(TTL)技术、的固定功能性逻辑硬件上的微码等。计算机程序代码可以以一种或多种程序语言的任意组合来编写，包括面向对象的编程语言，例如C++，以及传统的过程编程语言，例如“C”编程语言或者类似的编程语言。
[0025]对于多组测量数据的存储可采用系统存储器。系统存储器可以包括常规存储器，例如动态随机存取存储器(DRAM)，配置作为存储器模块，例如，双列直插式存储器模块(DIMM)、小型双列直插式存储器模块(SODIMM)等。计算系统还可以包括平台控制中枢(PCH)，PCH作为主设备使用并且可以与话筒、海量存储(例如，HDD、光盘、闪存、可编程只读存储器/ PR0M)以及各种用户接口(UI)设备，例如，触屏、液晶显示器/ IXD、发光二极管/ LED、键盘、鼠标等通信。Π设备能够使用户与计算系统进行交互并且感知来自计算系统的信息。
[0026]另外本方法还具有自学习能力，可以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，多次训练后数据库将“记忆”这些匹配关系，而不必在经过第一次的噪声源定位而可直接迅速的定位电路故障点位。该学习能力可通过具有执行功能的自学习程序完成。该学习能力还可通过将已经匹配好的信号特征与电路故障直接输入存储在数据库中而得以强化，也就是本检测方法还可先通过实验室的各种数据(频率与故障的对应关系)对学习能力进行培养，在实际使用中，对于已经存储过的故障信息可以直接判断，无需再次经历噪声源定位或外加噪声源测试等繁琐步骤，由此实现电路检测的智能化。
[0027]本发明的实施例可以适用于所有类型的半导体集成电路(“1C”)芯片。这些IC芯片的示例包括但不限于处理器、控制器、芯片组器件、可编程逻辑阵列(PLA)、存储器芯片、网络芯片、片上系统(SoC)、SSD / NAND控制器ASIC等。
[0028]另外本实施例还提供了一种判断电路故障的系统，该系统具有智能化特点，主要包括:声学噪声测量模块，用于测量电路中的声学噪声频率，该模块可包括加速度计、光纤陀螺、话筒等多种测量元件或它们的组合；电学信号采集模块，用于采集电路中的电学信号频率，该模块可包括现有技术中的利于该电学信号测试的任何元件，例如电压源、电流源、小波变换器等；噪声源定位模块，判断声学噪声频率与电学信号频率之间的对应关系，即二者之间的一致性判断，该一致性确定可以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，该功能可通过计算机执行批处理任务高效完成，该批处理指令可通过现有的计算机语言编程获得；频谱异常判断模块，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虚连，判断模块可直接调用计算机的比较算法程序辅助进行比较判断；预警显示模块，将频谱判断结果通过通信接口传递到显示装置，若出现异常及时报警提示用户。另外本系统还具有自学习能力，可以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，多次训练后系统将“记忆”这些匹配关系，而不必在经过第一次的噪声源定位而可直接迅速的定位电路故障点位。该学习能力还可通过将已经匹配好的信号特征与电路故障直接输入存储在数据库中而得以强化，由此实现电路检测的智能化。
[0029]另外若检测的电路属于庞大的电路体系，可以将电路进行电学分组，对每组的噪声频率和电学信号频率分别进行测量比对，由此达到更精确监测电路故障的目的。
[0030]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。
[0031]上述实施方式仅是示例性的示出本发明，并不企图限制本发明。另外对于没有详细描述的步骤属于本领域技术人员熟知的技术内容。对于涵盖在本发明构思内的相应的变换和更改均在本发明范围内。
【主权项】
1.一种利用声学噪声检测电路故障的方法，该方法包括: 步骤一:利用声学传感器测量电路中的声学噪声频率； 步骤二:采样电路中的电学信号的频率； 步骤三:确定上述声学噪声频率和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，如果确定特定的电学信号与声学噪声具有高相关性，则与该电学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被确定为声学噪声源； 步骤四:将测得的噪声频率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，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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中还可包括外加噪声模拟信号源，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。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，包括对正常电路的阈值和极限情况的噪声进行测量，将多组正常电路的测量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比较判别程序判断频谱数据的噪声频率是否异常，若该频谱数据超出特定频谱范围则诊断为异常，该结果通过通信接口与显示装置显示给用户，由此完成电路故障诊断。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括自学习能力，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。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中可包括利用计算机进行频率比对，该计算机包括具有指令集的计算机可读存储介质，由其中的处理器执行指令使计算机识别声学噪声频率和电学信号频率并进行逻辑判断。6.一种利用声学噪声检测电路故障的系统，该系统包括: 声学噪声测量模块，用于测量电路中的声学噪声频率； 电学信号采集模块，用于采集电路中的电学信号频率； 噪声源定位模块，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； 频谱异常判断模块，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。7.根据权利要求6的系统，其特征在于，还包括通信模块和预警显示模块，该通信模块包括多个接口，该预警显示模块包括显示装置或发光二极管，将频谱判断结果通过通信接口传递到显示装置，若出现异常及时报警提示用户。8.根据权利要求7的系统，其特征在于，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，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。9.根据权利要求8的系统，其特征在于，还包括自学习能力，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。10.根据权利要求9的系统，其特征在于，还可通过对电路实行分组测量完成噪声和电学信号频率的测量和比对，以适应复杂电路的精确检测。
【专利摘要】本发明提供了一种用于检测电路中器件异常或不良接触发生的位置的方法及系统，该方法及系统可以准确判断电路的虚连松动情况。通过噪声频率与电学信号频率的关联匹配定位噪声源，由此进一步确定与噪声源对应的电路连接或部件，通过监测噪声源的噪声图谱而达到监测对应的电路连接的松动异常情况，该方案可以通过对噪声信号的测量实现电路的全程监测，同时成本相对较低，另外本发明还可通过计算机的采集和比对形成资源丰富的数据库，用于未来更准确的判断电路的故障，即本发明还提供了数据库的自学习能力，大大节约了判断时间并优化了系统性能。
【IPC分类】G01R31/02
【公开号】CN104898013
【申请号】CN201510310678
【发明人】赵杰民
【申请人】北京联合大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月9日
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