模拟电路故障及人工智能诊断方法浅谈

　　随着电子技术的飞速发展,集成电路的应用覆盖了社会的方方面面,电子设备在家用、通信、测量、自动控制、运输、科研等领域得到广泛的运用。同时，半导体、集成电路技术的发展使得电路系统的规模急速加大。在满足需求的同时，设备发生故障的可能性与复杂性也在相应增加。但集成电路模拟部分故障难于分析与诊断的问题在很大程度上限制了它的开发维修成本与实际工作效应。在模拟电路发生故障后，要求能及时将故障诊断出来，以便检修、调试和替换。
　　1、模拟电路故障的特点
　　由于模拟信号是大小随时间连续变化的信号它与数字信号有较大的不同。模拟电路本身的特性决定了它的诊断要困难和复杂得多。
　　模拟电路产生故障的原因主要来自设计、制造和使用三方面。一部分故障是由于设计不当而引起的，另一些故障是由于制造工艺的缺陷而造成的，还有一些故障则是在长期的使用过程中由于元器件磨损、老化、疲劳等原因造成的。电路发生故障时，其特征与正常状态时相比有所变化，引入故障特征的概念是为了表示这种变化。故障特征可以有各种不同的表现形式，比如可以是电路在不同时间间隔或不同频率下的输入输出信号；也可以是电路节点上或电路的外部连接点上的交流或直流电压；还可以是线性电路的传递函数或其他相关函数论文联盟http://wWw.LWlM.cOM。编辑：www.ybask.Com 。
此外，还有电路的红外特征，即以电路元器件发生故障前后表面温度的变化作为特征量。
　　2、现代模拟电路故障诊断理论和方法
　　目前，常见的人工智能技术主要包括专家系统、神经网络、小波变换、模糊理论、传感器信息融合、基于Agent技术、基于粗糙集理论等。(1)专家系统在模拟电路故障诊断中的典型应用是基于产生式规则的系统，其基本工作原理是：首先把专家知识及诊断经验用规则表示出来，形成故障诊断专家系统的知识库，进而根据报警信息对知识库进行推理，诊断出故障元件。我们知道，传统专家系统主要是通过两种方法来获取知识：一种是领域知识先由知识工程师从领域专家这儿获得，再由知识工程师输入到知识库中。这种方法造成知识失真的可能性有两方面：一方面，领域专家自己也很难描述自己所拥有的知识，对于具体故障，他们往往只知道如何去解决，却说不出采用这种解决方法的理由，而且，有时他们的知识也有错误成分；另一方面，不同的领域

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