摘 要：电路系统的集成化程度提高，电路系统故障对系统的运行的影响也增强。模拟电路故障的诊断与排除研究的发展也备受关注，本文将针对主要的几种故障原因，提出一些诊断方法。
关键词：集成度；模拟电路；故障诊断
基于高效、高速、低耗能的需要，未来集成电路必然朝着高集成度、小型化、高性能方向发展。电路系统的集成度不断增大，故障成本在模拟电路的总成本中占有的比重也越来越大，保证系统的稳定运行、降低运行成本，故障的诊断是比不可少的。
1.模拟电路故障的定义和类型
故障 （fault）指设备或系统在使用过程中出现不能符合规定性能或丧失执行预订功能的偶然事故状态。电路系统中，故障主要有：早期故障、损耗故障和偶然故障三类。
1.1早期故障
早期故障是在使用初期就发生的故障，具有早期故障率较高并随时间而迅速下降的特点，模拟电路的早期故障率一般在1%到5%之间，是由设计、制造的缺陷造成。
1.2损耗故障
损耗故障是发生在使用后期，由于系统的老化、磨损、损耗、疲劳等原因造成，具有故障发生率大，并随时间增长迅速上升的特点。依据故障发生的过程，又可分为：软故障、硬故障和间歇故障。
(1)软故障又称渐变故障，是一种可以通过事前测试或监控就可以预测的故障，是元件本身参量随时间和环境条件的影响而超出容差造成。
(2)硬故障又称渐变故障，是所有故障中最常见的一种，占到了系统故障率的80%。主要是因为元件的参量突然出现很大的偏差（如开路、短路）造成，是一种无法通过事前测试或监控预测的故障。
(3)间歇故障是由于元件的老化、容差不足、接触不良等原因造成，但具有仅在某些特定情况下才表现出来的特性。从故障数来分有单故障和多故障，从故障间的相互关系来分有独立故障和从属故障。
1.3偶然故障
偶然故障是在有效使用期内发生的故障，具有故障率较低且为常数，由偶然因素造成和不可预知的特点。
2.模拟电路的诊断方法
针对模拟电路故障的成因和特点，现在主流的模拟电路故障诊断的方法可以分为测试前模拟法、估计法和测试后模拟法三大类。
2.1测试前模拟法
测试前模拟法SBT，就是常说的故障字典法FD（Fault Dictionary），是以模式识别为原理，依托于计算机技术，在电路测试前，对电路的各种故障状态进行模拟，从而建立故障字典。在电路实测以后，根据测量所得信号和判决准则查询故障字典，确定故障。故障字典法的重中之重在于测试测量点的选取，为了减少工作量和隔离的要求，在选取测点数量小的前提下，应选择具有高分辨率的测点。故障字典法的优点是一次性完成测算、所需测点少、测后工作量小、使用灵活、尤其适用于在线诊断。但庞大的原始数据存储和有限的故障经验，主要用于单故障和硬故障的诊断，使其无法在大规模测试中应用。
2.2测试后模拟法
测试后模拟法SAT，又被称为故障分析法或元件模拟法，其特点是在电路测试后，根据测量所得的信息运用计算机进行电路模拟，从而进行故障诊断。根据同时可诊断的故障是否受限，SAT 又分为任意故障诊断（参数识别技术）及多故障诊断（故障证实技术）。
(1)任意故障诊断是利用网络响应与元件参数的关系，根据测得的数值求解网络元件的数值，再与规定容差比较，根据是否在范围内来判断元件是否故障。理论上，通过测量所得数据，可以求解系统中任意元件的数值，判断元件的故障情况，故被称为任意故障判断。诊断时为了获取足充分的测试信息，需要进行大量的测量工作。
(2)多故障诊断在实际应用中(高可靠电路)，任意故障的可能性很小，单故障概率最高，如果考虑一个故障出现可能导致另一相关故障，假定两个或几个元件同时发生的多故障也是合理的。另外对于模拟LSI(Large Scale Integration，大规模集成电路)电路加工中的微调，也是以有限参数调整为对象的。因此在1979年以后，SAT法的研究主要朝着更实用化的多故障诊断方向发展。即假定发生故障的元件是少数几个，通过有限的测量和计算确定故障。因该法是先假定故障范围再进行验证，所以又称为故障证实技术。
2.3估计法
估计法是一种近似的方法，一般只需较少的数据，然后依据相应的资料、技术，找到最可能发生故障的元件。这类方法有：确定法、概率法、结合判据法和迭代法等。其主要原理为，根据对估计元件的测量，通过元件与网络参数的关系，可以得出一个元件的实际工作参数，把这些数据和元件容差进行比对，看其是否在容差范围内，从而判断元件故障与否。估计法中的大部分方法都适用于电路元件的故障定位，不但可用于诊断线性电路中的单个的软故障。而且很多方法还可用于多故障诊断。
3.模拟电路故障诊断的展望
模拟电路的诊断是为了挖掘，电路元件的工作潜力，减低系统的运行成本；同时新的制造技术的产生，对电路诊断技术的革新也是大势所趋。除了传统的线性的近似技术外，对于复杂的电路，由于元件容差、电路噪声以及元件参量与特性之间的非线性特征，传统的电路理论已难以得到精确解和唯一解，出现了模糊现象，这是一种不同于随机现象的情况，用统计分析的方法来解决已成难题。另外，对于故障诊断来说。往往不要求精确解，只要满足故障隔离要求即可，于是提出把复杂电路看作模糊系统，用模糊信息处理的方法进行故障诊断。近年来，随着计算机技术和人工智能取得长足的进展，诊断自动化、智能化不但成为现实，也成为了一种趋势。其中起步较早的基于知识的专家系统，在诊断中已经有了成功的案例。模糊理论由于具有处理不确定信息的能力，因此通常和专家系统结合，作为前处理和后处理。神经网络技术在诊断中的应用起步较晚，但由于其强大的并行计算能力和自学习功能及联想能力，很适合作故障分类和模式识别，因此在诊断中很受欢迎。
参考文献：
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