适用于模数统一测试的故障隔离方法

介绍了一种实用的故障隔离方法及其实现。该方法既适用于模拟电路又适用于数字电路的故障隔离，已成功用于模数混合电路单元故障诊断系统。     

数模混合电路故障诊断方法的研究

随着电子技术的迅猛发展,电路系统的复杂程度急剧增加,越来越多的电路同时包含了数字信号和模拟信号,使得电路系统的测试难度越来越大,电路测试也因此面临着更大的挑战。目前的电路故障方法主要还是针对数字电路和模拟电路的,但是数模混合电路的测试仍然是一个很年轻的领域。针对目前数模混合电路测试的现状,对其故障诊断的各种方法的基本思想进行介绍。重点介绍基于DES理论的数模混合电路故障诊断。     

混合电路串扰和衬底耦合噪声的优化分析

现代电子系统既要处理数字信号又要处理模拟信号。越来越多的应用要求把数字电路和模拟电路集成在同一芯片上。数字电路追求的是高速度,而模拟电路对精度要求又很高。在数模混合电路中,串扰噪声是影响数字电路的主要噪声,而数字电路产生的噪声会通过衬底耦合到模拟电路,影响模拟电路关键器件的衬底电位,导致模拟电路的特性变坏,甚至使模拟电路不能正常工作;随着芯片特征尺寸的缩小和工作频率的提高,噪声干扰成为数模混合电路设计时必须考虑的一个关键问题。     

浅析模拟与混合信号电路测试与故障检测方法

模拟和混合信号电路本身具有相当高的复杂性及专业性,使得模拟和混合信号电路测试与故障检测无法在传统数字电路测试方法下得到满足。文章通过介绍模拟和混合信号电路测试与故障检测的研究现状,分析了模拟与混合信号电路的测试与故障检测方法,并在传统测试技术的基础上研究了新的诊断方法,具有参考价值。     

模拟数字电路故障诊断新方法

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,给出了一种基于小波变换和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法.用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.在用神经网络诊断模拟电路的基础上,进行了将神经网络用于数字电路单故障诊断的研究.对两者的实例电路仿真结果表明,神经网络可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,准确率高,为故障诊断的研究提供了一种新思路.     

模拟电路软故障诊断的研究

分析了模拟电路软故障诊断的重要性及现有的各种软故障诊断方法。对模拟电路软故障诊断字典法中基于支路屏蔽原理、电路参数随元件参数变化轨迹、节点电压灵敏度序列守恒定理和节点电压增量关系方程的四个研究方向各自的基本原理和优缺点进行了探讨;介绍了基于神经网络,结合模糊理论、小波变换的现代模拟电路软故障诊断的两个方向的研究现状;同时从通用的软故障诊断方法、大规模模拟电路的诊断策略和数模混合集成电路的诊断需求三方面指出了模拟电路软故障诊断的发展趋势和亟待解决的问题。     

电子电路的故障诊断基本技术

分析了电子电路的故障诊断基本技术。包括电子电路故障的分类,复杂设备无耗损区规律,设备全寿命故障率递减规律,常用模拟电路故障诊断的方法,数字电路故障测试基本技术等。     

雷达系统的故障诊断

对雷达系统中数字电路和模拟电路的故障诊断方法分别作了介绍；并对数字组合电路中如何进行自动故障检测和故障定位，着重介绍了固定目录与自适应目录两种，具有很大的实用价值。     

基于BP网络的数字电路多故障诊断研究

为了更有效地对数字电路进行多故障诊断,提出了一种利用电路的故障真值表来表征电路在有故障和无故障状态下的特征信息来对电路进行故障诊断的新方法。该方法使用BP型神经网络,运用误差反向传播算法,把从电路中提取的有效特征信息作为样本对网络反复训练,从而实现用单故障对多故障进行诊断的目的。实验表明该方法可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,为多故障诊断的研究提供了一种新思路。     

基于电流测试的混合电路故障诊断

在运用小波神经网络进行混合电路故障诊断的过程中,测试参数的选取至关重要。研究了一种基于电流测试的故障诊断。该方法即通过PSPICE模拟电路的静态及动态电流信息,再通过小渡神经网络的结合,证明了该方法在混合电路故障诊断中的可行性,为提高混合电路的故障诊断率提供了一种新的方法。     

基于仿真和编码理论的数模混联电路故障诊断方法研究

数模混联电路的设计被广泛运用于各种电路系统。而模拟电路和数字电路在故障模式、测试方法上的显著差别给数模混联电路的测试带来了很大困难。基于对输出电平的16进制编码,将传统的故障字典法推广到可以诊断数模混联电路的新故障字典法。利用EDA的辅助分析,在PSpice仿真环境下,从故障建模、故障注入,到电路仿真,数据分析,再到建立故障字典以及故障诊断,建立了一套有效的基于仿真的数模混联电路的测试诊断方法。并给出了仿真实例,对数、模混联电路的故障诊断具有推广意义。     

模拟电路故障诊断中的特征信息提取

在运用BP神经网络进行模拟电路故障诊断过程中,代表故障特征的网络输入至关重要。分析了常见特征信息提取和故障诊断方法,提出一种基于多测试点、多特征信息原始样本集的新方法。运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,仿真结果表明,通过该方法构造的样本集训练出来的网络对模拟电路故障诊断的正确率优于传统方法,证明了该方法在模拟电路故障诊断中的可行性,为模拟电路的故障诊断提供了一种新方法。     

基于小波神经网络和相位差的模拟电路故障诊断

根据模拟电路中存在噪声的问题,提出利用相位差来进行故障诊断。通过正常模式和故障模式下相位差和幅值差的特征提取,建立故障字典。然后利用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。通过实例证明,该方法不但诊断准确,而且很切合实际模拟电路。     

基于神经网络的混合电路故障检测

随着电路越来越走向集成化和模块化,大多数电路都同时包含数字和模拟的混合信号,数模混合电路故障诊断技术也因此成为一个重要的课题。提出了利用小波分析和神经网络对混合集成电路故障进行检测的方法。基本思想是通过小波变换对原始采样信号进行检测,再利用神经网络对小波变换的结果进行分类,最后给出故障的信息。通过MATLAB仿真实验,证明该方法对混合电路的故障检测非常有效。     

基于遗传算法的容差模拟电路故障诊断

给出了用于模拟电路元件参数识别的多频传递函数法的过程,并对故障诊断方程的可解度进行了分析,在此基础上,将诊断方程的求解转化为非线性函数的优化问题,并运用改进的遗传算法来解决这个问题,算法实例表明该方法简化了故障诊断方程的求解过程,加速了容差电路故障元件的定位,有一定的应用价值。     

容差模拟电路故障模糊诊断方法及其实现

提出了基于SOFM神经网络的容差模拟电路故障模糊诊断方法及其实现。该方法将网络撕裂法和SOFM神经网络相结合进行故障测试．并运用所设计的模糊逻辑神经网络系统判断测试条件，定位容差模拟电路的子网络级故障。仿真试验表明该方法故障定位精确度高。撕裂迅速，有利于大规模容差模拟电路故障诊断的实现。     

基于输出频谱和支持向量机的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路的特点和其故障诊断中存在的问题,提出了一种基于输出频谱和支持向量机的新型模拟电路故障诊断方法(FMSVM)。该方法采用多音信号作为模拟电路的激励信号,并用其输出频谱中的有限个频率点的幅值作为故障特征,采用多分类支持向量机(MSVM)进行故障模式判别,实现了模拟电路的故障诊断。实验结果表明,该故障诊断方法具有速度快、准确率高的特点,具有重要的实用价值。     

A new diagnosis approach for handling tolerance in analog and mixed-signal circuits by using fuzzy math

A novel analysis method for analog circuits test and diagnosis is described in this paper. Diagnosis hypotheses are represented and fuzzy math is used to express the diagnosis hypotheses and strategy. Based on it, new equivalent fault model is presented and used for test node selection and design for test. Especially, parametric fault test for linear analog circuits with tolerance analysis is presented using both sensitivity method and fuzzy analysis method.     

基于PSpice与LM算法的模拟电路故障诊断方法

采用小波神经网络与Levenberg-Marquardt算法相结合的方法,对模拟电路进行故障诊断;用小波对冲击响应信号进行多尺度分解,进行归一化后,提取故障特征信息作为神经网络的输入而进行分类。将PSpice与Matlab结合不但能有效的诊断模拟电路,且在收敛性和故障准确性上有了大幅提高。实验仿真表明,通过该方法构造的样本集训练出的网络稳定性高于传统方法,适用于神经网络。