4。3 故障诊断结果分析 27

5 结论 28

参考文献 29

致谢 30

1  前言

模拟电路作为电子科技的一个重要分支，在当前电子科技的快速发展状态下被普遍应用于电子通讯、仪表仪器检测、常用家庭电器、自动化控制电路以及片上系统等多重领域[1]。随着当代科学技术的不断快速进步，模拟电路系统自身的结构模式及其电子元件集成度不断扩大增长，电路系统整体的可靠性设计以及故障的检测与维修问题也变的日益突出。所以模拟电路的故障检测以及诊断的研究成了当代电子科学领域一个特别热门的研究课题，许多学者都针对这一热门课题进行了若干的理论研究和新方法探索[2-3]，而且也都取得了一定程度的科学成果，不过此中仍然存有许多的问题期待进一步的探索与研究。若以人工智能这一新理论作为模拟电路故障诊断方法的分界线，那么故障诊断方法可大概分为传统故障诊断方法和现代电路故障诊断法两种。因传统常规的故障诊断方法欠缺完善的理论依据，故在现实运用中研究学者们一般主要选择如神经网络等现代人工智能诊断方法。小波分析和神经网络等新兴的智能方法成为该领域的重点研究方向，而小波和神经网络相结合的方法也具有高效和高实用性，这便使得小波神经网络方法成为了电路故障诊断在今后继续研究发展中的首要目标。

1。1  模拟电路故障诊断的研究背景及意义

随着现代科学技术的不断进步和发展，电子设备在通信、家用、自动控制、测量、科研、运输等领域得到较为广泛的应用。与此同时，电路系统的结构规模也伴随着半导体、集成电路等电子技术的更新、发展而变的极速加大。如此，在满足电路设计要求的同时，电子器件可能出现故障的概率和繁杂程度也随之大大增加。有文献报道[4]指出：如同在经典的现代武器装备中，其修理耗费能够占到其整体费用的50%左右，而且其机载电子的系统修理耗费更是达到了67%。在整个集成电路中，其实模拟电路部分所占面积极小，绝对不会超过5%，但是其各种费用却能够占到该集成电路总费用的95%以上。所以，集成电路产业想要不断进步和发展就必须要先解决模拟电路检测问题这一关键的技术瓶颈[5]。故在现代电子范畴里，对于模拟电路故障诊断的探索及研究已逐渐成为了一项意义重大的研究课题。

从当前情况分析来看，模拟电路的故障诊断技术在整体方面进步较为迟缓，其原因在于[6-7]:

1)如输入、输出信息以及元器件的电路参数等都是连续的，这些连续量会使整个电路的故障模型变得更为多样繁杂，也更加无法进行数据的处理。此外，在整个电路系统中，往往任一元件的参数等因数的变化都会造成若干种的电路故障模式，所以模拟电路的故障模式相当的繁杂。

2)电路中每一个元件都会存在一定的容差，即表示在电路中，元件参数会在其容差规定范围内进行一定程度上的随机变化。电路元件容差的影响常常会导致难以辨别电路中一个或多个元件造成的故障类型，这便使得模拟电路的故障诊断更加难以进行有效的测试。所以，电路中难以避免的元件容差成为阻碍模拟电路故障诊断理论进行不断前进发展的一个重大难题。

3)模拟电路中可能出现的一些非线性元件往往会加大电路诊断的难度系数，造成庞大的计算量。这些庞大的计算量主要来自于电路系统中那些非线性元件在线性电路中产生的诸多非线性相关问题。此外，在一些电路中有时还会出现较多的反馈回路，使得电路诊断的计算和复杂度大大增加。