模拟电路障碍原因和诊断方式

一、模拟电路故障

电路(系统)诞失规定功能称为故障，在模拟电路中的故障类型及原因如下摘要：从故障性质来分有早期故障、偶然故障和损耗故障。早期故障是由设计、制 造的缺陷等原因造成的、在使用初期发生的故障，早期故障率较高并随时间而迅速下降。统计表明，数字电路的早期故障率为3～10％，模拟电路的早期故障率为 1～5％，晶体管的早期故障率为0.75～2％，二极管的早期故障率为0.2～1％，电容器的早期故障率为0.1～1％。

偶然故障是由偶然因素造成的、在有效使用期内发生的故障，偶然故障率较低且为常数。损耗故障是由老化、磨损、损耗、疲惫等原因造成的、在使用后期发 生的故障，损耗故障率较大且随时间迅速上升。从故障发生的过程来分有软故障、硬故障和间歇故障。软故障又称渐变故障，它是由元件参量随时间和环境条件的影 响缓慢变化而超出容差造成的、通过事前测试或监控可以猜测的故障。硬故障又称突变故障。它是由于元件的参量忽然出现很大偏差(如开路、短路)造成的、通过 事前测试或监控不能猜测到的故障。根据实验经验统计，硬故障约占故障率的80％，继续探究仍有实用价值。间歇故障是由老化、容差不足、接触不良等原因造成 的、仅在某些特定情况下才表现出来的故障。从同时故障数及故障间的相互关系来分有单故障、多故障、独立故障和从属故障。单故障指在某一时刻故障仅涉及一个 参量或一个元件，常见于运行中的设备。多故障指和几个参量或元件有关的故障，常见于刚出厂的设备。独立故障是指不是由另一个元件故障而引起的故障。从属故 障是指由另一个元件故障引起的故障。

二、测前横拟法SBT

测前模拟法又称故障字典法FD(FaultDictionary)或故障模拟法，其理论基础是模式识别原理，基本步骤是在电路测试之前，用计算机模 拟电路在各种故障条件下的状态，建立故障字典；电路测试以后，根据中国测控网测量信号和某种判决准则查字典。从而确定故障。选择测试测量点是故障字典法中最重要的部 分。为了在满足隔离要求的条件下使测试点尽可能少，必须选择具有高分辨率的测试点。在大多数情况F，字典法采用查表的形式，表中元素为 d…i=l，2，…，n，j=1，2，…，m，n是假设故障的数目，m是测量特性数。

故障字典法的优点是一次性计算，所需测试点少，几乎无需测后计算，因此使用灵活，非凡适用于在线诊断，如在机舱、船舱使用。此法缺点是故障经验有限，存储容量大，大规模测试困难，目前主要用于单故障和硬故障的诊断。

故障字典法按建立字典所依据的特性又可分为直流法、频域法和时域法。

(一)直流故障字典法。直流故障字典法是利用电路的直流响应作为故障特征、建立故障字典的方法，其优点是对硬故障的诊断简单有效，相对比较成熟。

(二)频域法。频域法是以电路的频域响应作为故障特征、建立故障字典的方法，其优点是理论分析比较成熟，同时硬件要求比较简单，主要是正弦信号发生器、电压表和频谱分析仪。

(三)时域法。时域法是利用电路的时域响应作为故障特征而建立故障字典的方法。主要有伪噪声信号法和测试信号设计法(辅助信号法)。当故障字典建立后，就可根据电路实测结果和故障字典中存储的数据比较识别故障。

三、测后模拟法SAT

测后模拟法又称为故障分析法或元件模拟法，是近年来虽活跃的探究领域，其特征是在电路测试后，根据测量信息对电路模拟，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(或参数识别技术)及多故障诊断(或故障证实技术)。

(一)任意故障诊断。此法的原理是利用网络响应和元件参数的关系，根据响应的测量值去识别(或求解)网络元件的数值，再根据该值是否在容差范围之内 来判定元件是否故障。所以此法称为参数识别技术或元件值的可解性新问题，理论上这种方法能查出所有元件的故障，故又称为任意故障诊断。诊断中为了获取充分 的测试信息，需要大量地测试数据。

(二)多故障诊断。经验证实，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，假如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(LargeScaleIntegration，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法的探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。

四、其他方法

(一)近似技术。近似技术着重探究在测量数有限的情况下，根据一定的判别准则，识别出最可能的故障元件，其中包括概率统计法和优化法。此法原理和故 障字典法十分类似，属于测前模拟的一类。采用最小平方准则的联合判别法和迭代法，采用加权平方准则的L2近似法，采用范数最小准则的准逆法等。这些方法都 属于测后模拟，由于在线计算量大，运用不多。

(二)模糊诊断。对于复杂电路，由于元件容差、电路噪声以及元件参量和特性之间的非线性，用传统的电路理论难以获得精确解和唯一解，出现了模糊现 象，而这种模糊现象和随机现象不同，不便于用统计分析方法来解决。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。模糊诊断的原理是模糊模式识别。测前，利用隶属度函数按照不同的准则构成判别函数；测后，再利用判 别函数判别所测得的特性向量对各种故障状态的隶属度程度。为了提高诊断效率，模糊识别应该具有自学习和修正功能，最简单的方法是根据实际诊断的结果，以适 当的方式、自动地修正隶属度函数或判别函数，以便不断自我完善。

(三)人工智能技术。近年来，随着人工智能的发展，诊断自动化、智能化的要求逐渐变为现实。其中基于知识的专家系统(简称专家系统)的探究起步最 早，目前在诊断中已有成功的应用。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。