隨著電路系統(tǒng)集成度的不斷增大，模擬電路中的故障成本占據(jù)集成電路總診斷成本的絕大部分，因此加強模擬電路故障診斷與排除的研究十分重要。首先分析模擬電話故障的類型與原因，隨后詳細介紹幾種故障的診斷方法。
一、模擬電路故障
電路(系統(tǒng))誕失規(guī)定功能稱為故障，在模擬電路中的故障類型及原因如下：從故障性質(zhì)來分有早期故障、偶然故障和損耗故障。早期故障是由設計、制造的缺陷等原因造成的、在使用初期發(fā)生的故障，早期故障率較高并隨時間而迅速下降。統(tǒng)計表明，數(shù)字電路的早期故障率為3～10%，模擬電路的早期故障率為1～5%，晶體管的早期故障率為0.75～2%，二極管的早期故障率為0.2～1%，電容器的早期故障率為0.1～1%。
偶然故障是由偶然因素造成的、在有效使用期內(nèi)發(fā)生的故障，偶然故障率較低且為常數(shù)。損耗故障是由老化、磨損、損耗、疲勞等原因造成的、在使用后期發(fā)生的故障，損耗故障率較大且隨時間迅速上升。從故障發(fā)生的過程來分有軟故障、硬故障和間歇故障。軟故障又稱漸變故障，它是由元件參量隨時間和環(huán)境條件的影響緩慢變化而超出容差造成的、通過事前測試或監(jiān)控可以預測的故障。硬故障又稱突變故障。它是由于元件的參量突然出現(xiàn)很大偏差(如開路、短路)造成的、通過事前測試或監(jiān)控不能預測到的故障。根據(jù)實驗經(jīng)驗統(tǒng)計，硬故障約占故障率的80%，繼續(xù)研究仍有實用價值。間歇故障是由老化、容差不足、接觸不良等原因造成的、僅在某些特定情況下才表現(xiàn)出來的故障。從同時故障數(shù)及故障間的相互關系來分有單故障、多故障、獨立故障和從屬故障。單故障指在某一時刻故障僅涉及一個參量或一個元件，常見于運行中的設備。多故障指與幾個參量或元件有關的故障，常見于剛出廠的設備。獨立故障是指不是由另一個元件故障而引起的故障。從屬故障是指由另一個元件故障引起的故障。
二、測前橫擬法SBT
測前模擬法又稱故障字典法FD(Fault Dictionary)或故障模擬法，其理論基礎是模式識別原理，基本步驟是在電路測試之前，用計算機模擬電路在各種故障條件下的狀態(tài)，建立故障字典;電路測試以后，根據(jù)測量信號和某種判決準則查字典。從而確定故障。選擇測試測量點是故障字典法中最重要的部分。為了在滿足隔離要求的條件下使測試點盡可能少，必須選擇具有高分辨率的測試點。在大多數(shù)情況F，字典法采用查表的形式，表中元素為d…i=l，2，…，n，j=1，2，…，m，n是假設故障的數(shù)目，m是測量特性數(shù)。
故障字典法的優(yōu)點是一次性計算，所需測試點少，幾乎無需測后計算，因此使用靈活，特別適用于在線診斷，如在機艙、船艙使用。此法缺點是故障經(jīng)驗有限，存儲容量大，大規(guī)模測試困難，目前主要用于單故障與硬故障的診斷。
故障字典法按建立字典所依據(jù)的特性又可分為直流法、頻域法和時域法。
(一)直流故障字典法。直流故障字典法是利用電路的直流響應作為故障特征、建立故障字典的方法，其優(yōu)點是對硬故障的診斷簡單有效，相對比較成熟。
(二)頻域法。頻域法是以電路的頻域響應作為故障特征、建立故障字典的方法，其優(yōu)點是理論分析比較成熟，同時硬件要求比較簡單，主要是正弦信號發(fā)生器、電壓表和頻譜分析儀。
(三)時域法。時域法是利用電路的時域響應作為故障特征而建立故障字典的方法。主要有偽噪聲信號法和測試信號設計法(輔助信號法)。當故障字典建立后，就可根據(jù)電路實測結果與故障字典中存儲的數(shù)據(jù)比較識別故障。[
三、測后模擬法SAT
測后模擬法又稱為故障分析法或元件模擬法，是近年來雖活躍的研究領域，其特點是在電路測試后，根據(jù)測量信息對電路模擬，從而進行故障診斷。根據(jù)同時可診斷的故障是否受限，SAT又分為任意故障診斷(或參數(shù)識別技術)及多故障診斷(或故障證實技術)。
(一)任意故障診斷。此法的原理是利用網(wǎng)絡響應與元件參數(shù)的關系，根據(jù)響應的測量值去識別(或求解)網(wǎng)絡元件的數(shù)值，再根據(jù)該值是否在容差范圍之內(nèi)來判定元件是否故障。所以此法稱為參數(shù)識別技術或元件值的可解性問題，理論上這種方法能查出所有元件的故障，故又稱為任意故障診斷。診斷中為了獲取充分的測試信息，需要大量地測試數(shù)據(jù)。
(二)多故障診斷。經(jīng)驗證明，在實際應用中(高可靠電路)，任意故障的可能性很小，單故障概率最高，如果考慮一個故障出現(xiàn)可能導致另一相關故障，假定兩個或幾個元件同時發(fā)生的多故障也是合理的。另外對于模擬LSI(Large Scale Integration，大規(guī)模集成電路)電路加工中的微調(diào)，也是以有限參數(shù)調(diào)整為對象的。因此在1979年以后，SAT法的研究主要朝著更實用化的多故障診斷方向發(fā)展。即假定發(fā)生故障的元件是少數(shù)幾個，通過有限的測量和計算確定故障。因該法是先假定故障范圍再進行驗證，所以又稱為故障證實技術。
四、其他方法
(一)近似技術。近似技術著重研究在測量數(shù)有限的情況下，根據(jù)一定的判別準則，識別出最可能的故障元件，其中包括概率統(tǒng)計法和優(yōu)化法。此法原理與故障字典法十分類似，屬于測前模擬的一類。采用最小平方準則的聯(lián)合判別法和迭代法，采用加權平方準則的L2近似法，采用范數(shù)最小準則的準逆法等。這些方法都屬于測后模擬，由于在線計算量大，運用不多。
(二)模糊診斷。對于復雜電路，由于元件容差、電路噪聲以及元件參量與特性之間的非線性，用傳統(tǒng)的電路理論難以獲得精確解和唯一解，出現(xiàn)了模糊現(xiàn)象，而這種模糊現(xiàn)象與隨機現(xiàn)象不同，不便于用統(tǒng)計分析方法來解決。另外，對于故障診斷來說。往往不要求精確解，只要滿足故障隔離要求即可，于是提出把復雜電路看作模糊系統(tǒng)，用模糊信息處理的方法進行故障診斷。模糊診斷的原理是模糊模式識別。測前，利用隸屬度函數(shù)按照不同的準則構成判別函數(shù);測后，再利用判別函數(shù)判別所測得的特性向量對各種故障狀態(tài)的隸屬度程度。為了提高診斷效率，模糊識別應該具有自學習和修正功能，最簡單的方法是根據(jù)實際診斷的結果，以適當?shù)姆绞?、自動地修正隸屬度函數(shù)或判別函數(shù)，以便不斷自我完善。
(三)人工智能技術。近年來，隨著人工智能的發(fā)展，診斷自動化、智能化的要求逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實。其中基于知識的專家系統(tǒng)(簡稱專家系統(tǒng))的研究起步最早，目前在診斷中已有成功的應用。模糊理論由于具有處理不確定信息的能力，因此通常和專家系統(tǒng)結合，作為前處理和后處理。神經(jīng)網(wǎng)絡技術在診斷中的應用起步較晚，但由于其強大的并行計算能力和自學習功能及聯(lián)想能力，很適合作故障分類和模式識別，因此在診斷中很受歡迎。
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