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專利名稱：：一種模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于集成電路故障診斷領(lǐng)域，特別涉及一種模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法。
背景技術(shù)：
：模擬集成電路可由于各種原因造成元件參數(shù)偏離(漂移)其標(biāo)稱值，參數(shù)偏離可引起電路性能下降，如果參數(shù)偏離超出容差范圍，便成為模擬集成電路的參數(shù)型故障，這時電路的拓樸結(jié)構(gòu)雖未改變，但會造成電路性能嚴(yán)重下降甚至失效。目前，國內(nèi)外在模擬集成電路參數(shù)型故障診斷方面的相關(guān)研究十分活躍。典型的故障診斷方法有基于電路傳輸函數(shù)系數(shù)的參數(shù)型故障檢測方法，基于子帶濾波的測試方法。前者是從正常電路的數(shù)學(xué)描述和電路元件的容差規(guī)范出發(fā)，預(yù)先確定出電路傳輸函數(shù)系數(shù)的"容差盒(tolerancebox)",隨后利用實(shí)測的電路輸入、輸出信息，借助系統(tǒng)辯識的方法提取被測電路的傳輸函數(shù)，如果提取的傳輸函數(shù)中的一個或多個系數(shù)落到其"容差盒"之外，便可宣告電路中存在故障；但是這種方法只能檢測出電路中是否存在參數(shù)型故障，而不能實(shí)現(xiàn)故障定位，也不易實(shí)現(xiàn)測試自動化。后者是將電路的故障效應(yīng)置入特定的子帶中觀察，可顯著提高故障的分辨率，對檢測參數(shù)型故障比較有效；但是在檢測出電路有故障后，若需進(jìn)一步區(qū)分出故障由哪一個元件參數(shù)引起，這種方法就存在局限。其他的模擬集成電路參數(shù)型故障診斷方法主要有基于測試節(jié)點(diǎn)優(yōu)選的方法，基于多頻靈敏度分析的K故障診斷方法，短路導(dǎo)納參數(shù)法，最小二乘小波支持向量機(jī)方法，基于聚類預(yù)處理和支持向量機(jī)的方法，基于kernel特征提取器的方法，新故障字典方法，基于計(jì)算最大Lyapunov指數(shù)的方法，模塊級軟故障特征提取方法，改進(jìn)故障類重疊方法，模糊軟故障字典法，基于聯(lián)合時頻分析的方法，基于特征空間映射的方法，基于統(tǒng)計(jì)理論加速測試的方法，基于供電電流小波分析的方法，基于全局靈敏度計(jì)算的方法，等等。這些方法對于模擬集成電路的故障定位，特別是對于多參數(shù)型故障定位的效率不高，且存在不易實(shí)現(xiàn)診斷自動化的缺陷。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的就是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種既能實(shí)現(xiàn)模擬集成電路參數(shù)型故障定位，滿足高故障診斷精度、高故障分辨率和高故障覆蓋率，又能實(shí)現(xiàn)故障診斷自動化的模擬集成電路參數(shù)型故障定位方法。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下一種模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法，其步驟如下(1)激勵源作用于被測無故障的模擬集成電路，為被測無故障模擬集成電路提供測試激勵信號；被測無故障模擬集成電路的響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為無故障數(shù)字信號；對所述無故障數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，得到無故障子帶序列。(2)激勵源作用于已知故障的模擬集成電路，為已知故障的模擬集成電路提供測試激勵信號；已知故障的模擬集成電路的響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為故障數(shù)字信號；對所述故障數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，得到故障子帶序列。(3)對步驟(2)中得到的故障子帶序列和步驟(1)中得到的無故障子帶序列進(jìn)行相關(guān)分析，計(jì)算每一個子帶中的故障子帶序列和無故障子帶序列的相關(guān)系數(shù)，選取相關(guān)系數(shù)最小的子帶進(jìn)行隨后的故障診斷，即在該子帶中故障分辨率最高；也可選取其他具有高故障分辨率的子帶進(jìn)行故障診斷，如相關(guān)系數(shù)第2小的子帶等。(4)計(jì)算在由步驟(3)確定的相關(guān)系數(shù)最小的子帶中，無故障子帶序列與故障子帶序列在頻域中的相干函數(shù)序列。(5)將時域中的相關(guān)分析方法引入頻域，對步驟(4)中計(jì)算出的相干函數(shù)序列進(jìn)行相關(guān)分析，得到相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列。(6)以步驟(5)中得到的相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值，作為步驟(2)中的模擬集成電路的已知故障的數(shù)字特征。(7)激勵源作用于未知故障的被測模擬集成電路，為被測模擬集成電路提供測試激勵信號。(8)所述被測模擬集成電路的實(shí)測響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為數(shù)字信號。(9)對所述數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，得到子帶濾波序列，選取由步驟(3)確定的相關(guān)系數(shù)最小的子帶進(jìn)行故障診斷計(jì)算。(10)在所述進(jìn)行故障診斷的子帶中，計(jì)算步驟(9)中得到的子帶濾波序列和步驟(1)中得到的對應(yīng)無故障子帶序列的相關(guān)系數(shù)。(11)在所述進(jìn)行故障診斷的子帶中，計(jì)算步驟(9)中得到的子帶濾波序列和步驟(1)中得到的對應(yīng)無故障子帶序列在頻域中的相干函數(shù)序列。(12)將時域中的相關(guān)分析方法引入頻域，對步驟(11)中計(jì)算出的相干函數(shù)序列進(jìn)行相關(guān)分析，得到相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列。(13)以步驟(12)中得到的相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值，作為被測模擬集成電路的未知故障的數(shù)字特征。(14)將步驟(13)中得到的未知故障的數(shù)字特征，與步驟(6)中得到的已知故障的數(shù)字特征進(jìn)行對比，完成故障定位。(15)故障定位時，可以參考步驟(IO)中得到的相關(guān)系數(shù)，以得到準(zhǔn)確定位。其中，步驟(l)中得到的無故障子帶序列是通過理論計(jì)算或?qū)崪y得到的。步驟(2)中得到的故障子帶序列是通過理論計(jì)算或?qū)崪y得到的。所述測試激勵信號為正弦波信號。為了提高故障分辨率，本發(fā)明對某一故障下測試響應(yīng)的觀察通過子帶濾波進(jìn)行，可以利用小波濾波器組進(jìn)行子帶濾波。所述小波濾波器組可以是金字塔結(jié)構(gòu)的Haar小波濾波器組，通過2通道濾波器組級聯(lián)，實(shí)現(xiàn)8子帶濾波。本發(fā)明基于現(xiàn)代數(shù)字信號處理技術(shù)，將時域中的相關(guān)分析方法應(yīng)用到頻域中的相干函數(shù)序列，通過獲得頻域相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列，不僅可以提取出模擬集成電路參數(shù)型故障的數(shù)字特征，而且可以對多參數(shù)型故障實(shí)現(xiàn)定位，進(jìn)而提高參數(shù)型故障的覆蓋率。所述頻域中的相干函數(shù)序列可以用頻域中的無故障信號頻譜與故障信號頻譜的互相關(guān)函數(shù)序列代替，以互相關(guān)函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值，實(shí)現(xiàn)對模擬集成電路參數(shù)型故障的定位。所述頻域中的相干函數(shù)序列也可以用頻域中的無故障信號功率i普與故障信號功率譜的互相關(guān)函數(shù)序列代替，以互相關(guān)函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值，實(shí)現(xiàn)對模擬集成電路參數(shù)型故障的定位。其中，頻域中的相干函數(shù)序列和時域中的相關(guān)分析方法分別表示如下由維納-辛欽/>式，對平穩(wěn)信號x(n)的自相關(guān)函數(shù)序列r"m)施加以下運(yùn)算，就成為功率譜P《f)，<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>附>-，—00對兩平穩(wěn)序列x(n)、y(n)的互相關(guān)函數(shù)序列iv(m)施加以下運(yùn)算，可得到互功率譜Pxy(f)，一oO計(jì)算頻域中的相干函數(shù)序列即WW)相千函數(shù)序列Cxy(f)取值在0-1之間，它反映了兩序列功率譜之間相關(guān)的關(guān)系。對因果能量序列x[n]和y[n],x[n]的自相關(guān)函數(shù)序列rxx[l]，x[n]和y[n]的互相關(guān)函數(shù)序列rxy[l],x[n]和y[n]的相關(guān)系數(shù)pXY分別為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>少["—/],/=0,±1,±2,...Ay=w①--<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>相關(guān)系數(shù)PXY表征了兩序列之間的關(guān)聯(lián)程度，其絕對值在0和1之間。當(dāng)PxY=0時，序列x[n]和y[n]不相關(guān);pXY=1時，序列x[n]和y[n]完全相同。除此外，pxY取值越接近l,說明序列x[n]和y[n]的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)；pxY取值越接近O,說明序列x[n]和y[n]的相關(guān)性越弱。本發(fā)明用相關(guān)系數(shù)來定量描述某一故障下的輸出和正常輸出間的差異。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是借助現(xiàn)代數(shù)字信號處理理論，能實(shí)現(xiàn)模擬集成電路參數(shù)型故障定位，滿足高故障診斷精度、高故障分辨率和高故障覆蓋率，能夠?qū)崿F(xiàn)多參數(shù)型故障定位，且通過差異明顯的數(shù)字化故障特征，易于實(shí)現(xiàn)故障診斷自動化。圖1是模擬集成電路參數(shù)型故障定位方法的工作流程圖。圖2是8通道的金字塔型小波分解結(jié)構(gòu)圖。圖3是狀態(tài)變量濾波器的電路圖。圖4是實(shí)施例1中第8子帶無故障子帶序列分別與R故障子帶序列、C故障子帶序列在頻域中的相干函數(shù)序列圖。圖5是圖4中相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列圖。圖6是圖5中R故障相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的積分曲線圖。圖7是圖5中C故障相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的積分曲線圖。圖8是跳蛙濾波器的電路圖。其中-.圖3中，R廣R7分別表示7個電阻；dC2分別表示2個電容。圖8中，R廣Ri3分別表示13個電阻，C廣C4分別表示4個電容。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例作進(jìn)一步的描述。實(shí)施例1如圖1、圖2、圖3、圖4、圖5、圖6、圖7所示。選取國際標(biāo)準(zhǔn)電路中的狀態(tài)變量濾波器測試本發(fā)明的模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法。狀態(tài)變量濾波器的器件參數(shù)P^=R3=R4=R5=R6=R7=10KQ,R2=1KQ,C尸C尸20nF。兩個參數(shù)型故障為R故障，電阻R"票移5。/。；C故障，電容C，漂移60/。。(1)激勵源作用于被測無故障狀態(tài)變量濾波器，為被測無故障狀態(tài)變量濾波器提供測試激勵信號，所述測試激勵信號為頻率l.OKHz、幅值5.0V的正弦波信號；所述被測無故障狀態(tài)變量濾波器的響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為無故障數(shù)字信號；利用金字塔結(jié)構(gòu)的Haar小波濾波器組對所述無故障數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，通過2通道濾波器組級聯(lián)，實(shí)現(xiàn)8子帶濾波，得到無故障子帶序歹寸。這一步驟是通過實(shí)測進(jìn)行的。(2)激勵源作用于具有R故障和C故障的狀態(tài)變量濾波器，為其提供測試激勵信號，所述測試激勵信號為頻率l.OKHz、幅值5.0V的正弦波信號；所述已知故障的狀態(tài)變量濾波器的響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為故障數(shù)字信號；利用金字塔結(jié)構(gòu)的Haar小波濾波器組對所述故障數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，通過2通道濾波器組級聯(lián)，實(shí)現(xiàn)8子帶濾波，得到R故障子帶序列和C故障子帶序歹'J。這一步驟是通過實(shí)測進(jìn)行的。(3)對步驟(2)中得到的R故障子帶序列、C故障子帶序列和步驟(1)中得到的無故障子帶序列進(jìn)行相關(guān)分析，計(jì)算每一個子帶中的R故障子帶序列、C故障子帶序列分別和無故障子帶序列的相關(guān)系數(shù)，選取相關(guān)系數(shù)最小的第8子帶進(jìn)行隨后的故障診斷。(4)計(jì)算在第8子帶中，無故障子帶序列分別與R故障子帶序列、C故障子帶序列在頻域中的相干函數(shù)序列(見圖4所示)；借助相干函數(shù)序列圖，可見R故障、C故障與無故障輸出的相干度差異明顯，可見利用相干函數(shù)從數(shù)學(xué)上可以區(qū)分R故障與C故障，但至此還未形成數(shù)字化故障特征量。(5)將時域中的相關(guān)分析方法引入頻域，對步驟(4)中計(jì)算出的相干函數(shù)序列進(jìn)行相關(guān)分析，得到相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列(見圖5所示)；可以看出，R故障相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的包絡(luò)呈三角型，C故障相干函數(shù)序列的相關(guān)函數(shù)序列的包絡(luò)呈變化緩慢的鐘型，從外形上兩者區(qū)分明顯。(6)以步驟(5)中得到的相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值，作為步驟(2)中的模擬集成電路的已知故障的數(shù)字特征；可以得出R故障和C故障的相千函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列對坐標(biāo)橫軸的不同延時序號的定積分值(如圖6、圖7所示)；R故障的定積分值為491.7，而C故障在相同積分區(qū)間下的定積分值為279.6,兩者相對差值百分比為(491.7-279.6)/279.6=75.9%，這是一個4艮明顯的差異。據(jù)此，可以對R故障、C故障進(jìn)行區(qū)分。(7)激勵源作用于未知故障的被測模擬集成電路，為被測模擬集成電路提供測試激勵信號；所述測試激勵信號為頻率l.OKHz、幅值5.0V的正弦波信號。(8)所述被測模擬集成電路的實(shí)測響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為數(shù)字信號。(9)利用金字塔結(jié)構(gòu)的Haar小波濾波器組對所述數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，通過2通道濾波器組級聯(lián)，實(shí)現(xiàn)8子帶濾波，得到子帶濾波序列，選取第8子帶進(jìn)行故障診斷計(jì)算。(10)在第8子帶中，計(jì)算步驟(9)中得到的子帶濾波序列和步驟(1)中得到的對應(yīng)無故障子帶序列的相關(guān)系數(shù)；(11)在第8子帶中，計(jì)算步驟(9)中得到的子帶濾波序列和步驟(1)中得到的對應(yīng)無故障子帶序列在頻域中的相干函數(shù)序列；(12)將時域中的相關(guān)分析方法引入頻域，對步驟(11)中計(jì)算出的相干函數(shù)序列進(jìn)行相關(guān)分析，得到相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列；(13)以步驟(12)中得到的相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值，作為被測模擬集成電路的未知故障的數(shù)字特征；(14)將步驟(13)中得到的未知故障的數(shù)字特征，與步驟(6)中得到的已知故障的數(shù)字特征進(jìn)行對比，完成故障定位；(15)故障定位時，可以參考步驟(IO)中得到的相關(guān)系數(shù)，以得到準(zhǔn)確定位。如圖1、圖2、圖8所示。與實(shí)施例l相同的地方不再重復(fù)敘述，不同之處在于選取國際標(biāo)準(zhǔn)電路中的跳蛙濾波器測試本發(fā)明的模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法。跳蛙濾波器的器件參數(shù)所有電阻R,至Ru阻值皆為IOKQ，電容C產(chǎn)CrO.OljiF,C2=C3=0.02jiF。對IO種多參數(shù)型故障組合進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如下表所示。<table>tableseeoriginaldocumentpage14</column></row><table>上表中，第l列為故障序號，共實(shí)驗(yàn)了IO種參數(shù)型故障組合。第2列為故障，它表示括號中的各個元件皆正漂移5%;#1故障"(d&C2)+5%"表示電容C,和C2各正漂移5%的雙電容參數(shù)型故障；#4故障"(C,&C2&C3)+5%，，表示電容d、C2和C3各正漂移5%的三電容參數(shù)型故障；#5至#7為雙電阻參數(shù)型故障；#8為三電阻故障；#9和#10分別表示雙電阻和雙電容的四元件參數(shù)漂移型故障。第3列為所使用進(jìn)行故障診斷的故障分辨率最高的小波子帶，共有8個小波子帶。第4列為對應(yīng)子帶中故障子帶序列與無故障子帶序列的相關(guān)系數(shù)，為了提高故障定位的精度，這里選擇了相關(guān)系數(shù)最小，即選擇故障下輸出和正常輸出間差異最大的子帶。第5列為相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值。上表中，所有相關(guān)系數(shù)值皆低于0.1000,這表示故障子帶序列和無故障子帶序列間的差異明顯，在對應(yīng)子帶中檢測故障的分辨率高。10個故障的相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值總體差異較明顯，依據(jù)此定積分值可以實(shí)現(xiàn)故障定位。在個別情形下，如#1和#4故障的定積分值差異不大，似乎定位困難，但若參考相關(guān)系數(shù)值(#1故障的相關(guān)系數(shù)僅為#4故障相關(guān)系數(shù)的1/34)，仍能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障定位。對由雙電阻加雙電容共四個元件發(fā)生的較復(fù)雜的參數(shù)型故障，如#9和#10故障，依據(jù)本發(fā)明得到的定積分值差異反而更大，能得到更加明顯的故障區(qū)分。實(shí)施例3與實(shí)施例l相同的地方不再重復(fù)敘述，不同之處在于步驟(l)中得到的無故障子帶序列是通過理論計(jì)算得到的。步驟(2)中得到的故障子帶序列是通過理論計(jì)算得到的。權(quán)利要求1.一種模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法，其特征在于所述模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法步驟如下(1)激勵源作用于被測無故障的模擬集成電路，為被測無故障模擬集成電路提供測試激勵信號；被測無故障模擬集成電路的響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為無故障數(shù)字信號；對所述無故障數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，得到無故障子帶序列；(2)激勵源作用于已知故障的模擬集成電路，為已知故障的模擬集成電路提供測試激勵信號；已知故障的模擬集成電路的響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為故障數(shù)字信號；對所述故障數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，得到故障子帶序列；(3)對步驟(2)中得到的故障子帶序列和步驟(1)中得到的無故障子帶序列進(jìn)行相關(guān)分析，計(jì)算每一個子帶中的故障子帶序列和無故障子帶序列的相關(guān)系數(shù)，選取相關(guān)系數(shù)最小的子帶進(jìn)行隨后的故障診斷；(4)計(jì)算在由步驟(3)確定的相關(guān)系數(shù)最小的子帶中，無故障子帶序列與故障子帶序列在頻域中的相干函數(shù)序列；(5)將時域中的相關(guān)分析方法引入頻域，對步驟(4)中計(jì)算出的相干函數(shù)序列進(jìn)行相關(guān)分析，得到相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列；(6)以步驟(5)中得到的相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值，作為步驟(2)中的模擬集成電路的已知故障的數(shù)字特征；(7)激勵源作用于未知故障的被測模擬集成電路，為被測模擬集成電路提供測試激勵信號；(8)所述被測模擬集成電路的實(shí)測響應(yīng)經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換，成為數(shù)字信號；(9)對所述數(shù)字信號進(jìn)行子帶濾波，得到子帶濾波序列，選取由步驟(3)確定的相關(guān)系數(shù)最小的子帶進(jìn)行故障診斷計(jì)算；(10)在所述進(jìn)行故障診斷的子帶中，計(jì)算步驟(9)中得到的子帶濾波序列和步驟(1)中得到的對應(yīng)無故障子帶序列的相關(guān)系數(shù)；(11)在所述進(jìn)行故障診斷的子帶中，計(jì)算步驟(9)中得到的子帶濾波序列和步驟(1)中得到的對應(yīng)無故障子帶序列在頻域中的相干函數(shù)序列；(12)將時域中的相關(guān)分析方法引入頻域，對步驟(11)中計(jì)算出的相干函數(shù)序列進(jìn)行相關(guān)分析，得到相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列；(13)以步驟(12)中得到的相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值，作為被測模擬集成電路的未知故障的數(shù)字特征；(14)將步驟(13)中得到的未知故障的數(shù)字特征，與步驟(6)中得到的已知故障的數(shù)字特征進(jìn)行對比，完成故障定位；(15)故障定位時，可以參考步驟(10)中得到的相關(guān)系數(shù)，以得到準(zhǔn)確定位。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法，其特征在于步驟(1)中得到的無故障子帶序列是通過理論計(jì)算或?qū)崪y得到的。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法，其特征在于步驟(2)中得到的故障子帶序列是通過理論計(jì)算或?qū)崪y得到的。4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法，其特征在于所述測試激勵信號為正弦波信號。5.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法，其特征在于利用小波濾波器組進(jìn)行子帶濾波。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法，其特征在于所述小波濾波器組為金字塔結(jié)構(gòu)的Haar小波濾波器組，通過2通道濾波器組級Jf關(guān)，實(shí)現(xiàn)8子帶濾波。全文摘要本發(fā)明公開了一種模擬集成電路參數(shù)型故障的定位方法。本發(fā)明對被測模擬集成電路響應(yīng)進(jìn)行子帶濾波后，計(jì)算故障子帶濾波序列在故障分辨率最高的子帶中，與對應(yīng)無故障子帶序列的相干函數(shù)序列，對相干函數(shù)序列進(jìn)行相關(guān)分析，得到相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列，以所述相干函數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)序列的定積分值作為故障的數(shù)字特征，實(shí)現(xiàn)故障定位。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明能實(shí)現(xiàn)模擬集成電路參數(shù)型故障定位，滿足高故障診斷精度、高故障分辨率和高故障覆蓋率，能夠?qū)崿F(xiàn)多參數(shù)型故障定位，且通過差異明顯的數(shù)字化故障特征，易于實(shí)現(xiàn)故障診斷自動化。文檔編號G01R31/28GK101201386SQ200710050969公開日2008年6月18日申請日期2007年12月25日優(yōu)先權(quán)日2007年12月25日發(fā)明者李西峰,謝永樂申請人:電子科技大學(xué)