【摘 要】隨著電路系統(tǒng)集成度的不斷增大，模擬電路中的故障成本占據(jù)集成電路總診斷成本的絕大部分，因此加強(qiáng)模擬電路故障診斷與排除的研究十分重要。本文首先分析模擬電話故障的類型與原因，隨后詳細(xì)介紹幾種故障的診斷方法。

【關(guān)鍵詞】模擬電路；故障；診斷

1.模擬電路故障

電路（系統(tǒng)）誕失規(guī)定功能稱為故障，在模擬電路中的故障類型及原因如下：從故障性質(zhì)來(lái)分有早期故障、偶然故障和損耗故障。早期故障是由設(shè)計(jì)、制造的缺陷等原因造成的、在使用初期發(fā)生的故障，早期故障率較高并隨時(shí)間而迅速下降。統(tǒng)計(jì)表明，數(shù)字電路的早期故障率為3～10%，模擬電路的早期故障率為1～5%，晶體管的早期故障率為0.75～2%，二極管的早期故障率為0.2～1%，電容器的早期故障率為0.1～1%。

偶然故障是由偶然因素造成的、在有效使用期內(nèi)發(fā)生的故障，偶然故障率較低且為常數(shù)。損耗故障是由老化、磨損、損耗、疲勞等原因造成的、在使用后期發(fā)生的故障，損耗故障率較大且隨時(shí)間迅速上升。從故障發(fā)生的過(guò)程來(lái)分有軟故障、硬故障和間歇故障。軟故障又稱漸變故障，它是由元件參量隨時(shí)間和環(huán)境條件的影響緩慢變化而超出容差造成的、通過(guò)事前測(cè)試或監(jiān)控可以預(yù)測(cè)的故障。硬故障又稱突變故障。它是由于元件的參量突然出現(xiàn)很大偏差（如開路、短路）造成的、通過(guò)事前測(cè)試或監(jiān)控不能預(yù)測(cè)到的故障。根據(jù)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)，硬故障約占故障率的80%，繼續(xù)研究仍有實(shí)用價(jià)值。間歇故障是由老化、容差不足、接觸不良等原因造成的、僅在某些特定情況下才表現(xiàn)出來(lái)的故障。從同時(shí)故障數(shù)及故障間的相互關(guān)系來(lái)分有單故障、多故障、獨(dú)立故障和從屬故障。單故障指在某一時(shí)刻故障僅涉及一個(gè)參量或一個(gè)元件，常見于運(yùn)行中的設(shè)備。多故障指與幾個(gè)參量或元件有關(guān)的故障，常見于剛出廠的設(shè)備。獨(dú)立故障是指不是由另一個(gè)元件故障而引起的故障。從屬故障是指由另一個(gè)元件故障引起的故障。

2.測(cè)前橫擬法SBT

測(cè)前模擬法又稱故障字典法FD（Fault Dictionary）或故障模擬法，其理論基礎(chǔ)是模式識(shí)別原理，基本步驟是在電路測(cè)試之前，用計(jì)算機(jī)模擬電路在各種故障條件下的狀態(tài)，建立故障字典；電路測(cè)試以后，根據(jù)測(cè)量信號(hào)和某種判決準(zhǔn)則查字典。從而確定故障。選擇測(cè)試測(cè)量點(diǎn)是故障字典法中最重要的部分。為了在滿足隔離要求的條件下使測(cè)試點(diǎn)盡可能少，必須選擇具有高分辨率的測(cè)試點(diǎn)。在大多數(shù)情況F，字典法采用查表的形式，表中元素為d…i=l，2，…，n，j=1，2，…，m，n是假設(shè)故障的數(shù)目，m是測(cè)量特性數(shù)。

故障字典法的優(yōu)點(diǎn)是一次性計(jì)算，所需測(cè)試點(diǎn)少，幾乎無(wú)需測(cè)后計(jì)算，因此使用靈活，特別適用于在線診斷，如在機(jī)艙、船艙使用。此法缺點(diǎn)是故障經(jīng)驗(yàn)有限，存儲(chǔ)容量大，大規(guī)模測(cè)試?yán)щy，目前主要用于單故障與硬故障的診斷。

故障字典法按建立字典所依據(jù)的特性又可分為直流法、頻域法和時(shí)域法。

2.1直流故障字典法

直流故障字典法是利用電路的直流響應(yīng)作為故障特征、建立故障字典的方法，其優(yōu)點(diǎn)是對(duì)硬故障的診斷簡(jiǎn)單有效，相對(duì)比較成熟。

2.2頻域法

頻域法是以電路的頻域響應(yīng)作為故障特征、建立故障字典的方法，其優(yōu)點(diǎn)是理論分析比較成熟，同時(shí)硬件要求比較簡(jiǎn)單，主要是正弦信號(hào)發(fā)生器、電壓表和頻譜分析儀。

2.3時(shí)域法

時(shí)域法是利用電路的時(shí)域響應(yīng)作為故障特征而建立故障字典的方法。主要有偽噪聲信號(hào)法和測(cè)試信號(hào)設(shè)計(jì)法（輔助信號(hào)法）。當(dāng)故障字典建立后，就可根據(jù)電路實(shí)測(cè)結(jié)果與故障字典中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)比較識(shí)別故障。

3.測(cè)后模擬法SAT

測(cè)后模擬法又稱為故障分析法或元件模擬法，是近年來(lái)雖活躍的研究領(lǐng)域，其特點(diǎn)是在電路測(cè)試后，根據(jù)測(cè)量信息對(duì)電路模擬，從而進(jìn)行故障診斷。根據(jù)同時(shí)可診斷的故障是否受限，SAT又分為任意故障診斷（或參數(shù)識(shí)別技術(shù)）及多故障診斷（或故障證實(shí)技術(shù)）。

3.1任意故障診斷

此法的原理是利用網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)與元件參數(shù)的關(guān)系，根據(jù)響應(yīng)的測(cè)量值去識(shí)別（或求解）網(wǎng)絡(luò)元件的數(shù)值，再根據(jù)該值是否在容差范圍之內(nèi)來(lái)判定元件是否故障。所以此法稱為參數(shù)識(shí)別技術(shù)或元件值的可解性問(wèn)題，理論上這種方法能查出所有元件的故障，故又稱為任意故障診斷。診斷中為了獲取充分的測(cè)試信息，需要大量地測(cè)試數(shù)據(jù)。

3.2多故障診斷

經(jīng)驗(yàn)證明，在實(shí)際應(yīng)用中（高可靠電路），任意故障的可能性很小，單故障概率最高，如果考慮一個(gè)故障出現(xiàn)可能導(dǎo)致另一相關(guān)故障，假定兩個(gè)或幾個(gè)元件同時(shí)發(fā)生的多故障也是合理的。另外對(duì)于模擬LSI（Large Scale Integration，大規(guī)模集成電路）電路加工中的微調(diào)，也是以有限參數(shù)調(diào)整為對(duì)象的。因此在1979年以后，SAT法的研究主要朝著更實(shí)用化的多故障診斷方向發(fā)展。即假定發(fā)生故障的元件是少數(shù)幾個(gè)，通過(guò)有限的測(cè)量和計(jì)算確定故障。因該法是先假定故障范圍再進(jìn)行驗(yàn)證，所以又稱為故障證實(shí)技術(shù)。

4.其他方法

4.1近似技術(shù)

近似技術(shù)著重研究在測(cè)量數(shù)有限的情況下，根據(jù)一定的判別準(zhǔn)則，識(shí)別出最可能的故障元件，其中包括概率統(tǒng)計(jì)法和優(yōu)化法。此法原理與故障字典法十分類似，屬于測(cè)前模擬的一類。采用最小平方準(zhǔn)則的聯(lián)合判別法和迭代法，采用加權(quán)平方準(zhǔn)則的L2近似法，采用范數(shù)最小準(zhǔn)則的準(zhǔn)逆法等。這些方法都屬于測(cè)后模擬，由于在線計(jì)算量大，運(yùn)用不多。

4.2模糊診斷

對(duì)于復(fù)雜電路，由于元件容差、電路噪聲以及元件參量與特性之間的非線性，用傳統(tǒng)的電路理論難以獲得精確解和唯一解，出現(xiàn)了模糊現(xiàn)象，而這種模糊現(xiàn)象與隨機(jī)現(xiàn)象不同，不便于用統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)解決。另外，對(duì)于故障診斷來(lái)說(shuō)。往往不要求精確解，只要滿足故障隔離要求即可，于是提出把復(fù)雜電路看作模糊系統(tǒng)，用模糊信息處理的方法進(jìn)行故障診斷。模糊診斷的原理是模糊模式識(shí)別。測(cè)前，利用隸屬度函數(shù)按照不同的準(zhǔn)則構(gòu)成判別函數(shù)；測(cè)后，再利用判別函數(shù)判別所測(cè)得的特性向量對(duì)各種故障狀態(tài)的隸屬度程度。為了提高診斷效率，模糊識(shí)別應(yīng)該具有自學(xué)習(xí)和修正功能，最簡(jiǎn)單的方法是根據(jù)實(shí)際診斷的結(jié)果，以適當(dāng)?shù)姆绞健⒆詣?dòng)地修正隸屬度函數(shù)或判別函數(shù)，以便不斷自我完善。

4.3人工智能技術(shù)

近年來(lái)，隨著人工智能的發(fā)展，診斷自動(dòng)化、智能化的要求逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。其中基于知識(shí)的專家系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱專家系統(tǒng)）的研究起步最早，目前在診斷中已有成功的應(yīng)用。模糊理論由于具有處理不確定信息的能力，因此通常和專家系統(tǒng)結(jié)合，作為前處理和后處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在診斷中的應(yīng)用起步較晚，但由于其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力和自學(xué)習(xí)功能及聯(lián)想能力，很適合作故障分類和模式識(shí)別，因此在診斷中很受歡迎。