项目名称：    模拟电路与开关电容网络故障诊断理论及其实时性研究

推荐单位：    湖南省

项目简介：    该项目属电路理论领域，涉及神经网络、人工智能、信号与信息处理、数理统计与概率论、模糊数学等多个学科。模拟电路与开关电容网络故障诊断是国际电路理论学术前沿最富挑战性的难点领域，容差效应、非线性问题导致模拟电路故障诊断理论与方法难于实用化，也不具有实时性。随着现代工业和微电子技术的发展，数字系统和集成电路的集成度和运行速度的迅速提高、超大规模模拟电路和芯片系统的发展对模拟电路测试与诊断理论与方法提出了新的挑战和急迫的需求。本项目在5个方面取得了突出成果。

1．首次研究了基于神经网络和模式识别原理的模拟电路故障诊断理论与算法。发现线性电路单一软故障和双重软故障的统一特征，首创模拟电路故障诊断软故障字典算法,建立了基于神经网络的K故障诊断理论与方法体系。

２．首次建立以元件参数变量和接点电压为优化变量的L1优化目标函数,提出了单、多测试激励下故障诊断L1范数神经网络优化理论与算法。

３．探索性地研究提出了开关电容网络诊断理论与算法，填补了开关电容网络故障诊断理论空白,基本建立了开关电容网络诊断理论体系；提出了基于冯.诺伊曼计算机的非线性电路、大规模电路故障定位理论与算法。

４．为使模拟电路诊断神经网络方法更具实时特性，研究了神经网络的硬件实现，首创神经网络的开关电流、跨导和电流传送器电流模式电路实现理论与设计方法，提出了此类电路低压低耗结构生成理论与设计方法体系。

５．深入研究了神经网络理论，提出了一系列有关神经网络包括L1问题计算神经网络的稳定性理论与分析方法，揭示了神经网络的特性，为神经网络的广泛应用和硬件实现提供理论基础。

本项目论文他引1173次，SCI论文引用总数443篇次、他引312次，IEEE Trans.论文引用53次,Phys.Lett.A引用42次。本领域权威学者Stefano M、Toumazou C、 Fabre A等均在论文中引用了我们的论文，对该项目的科学发现和提出的新理论新方法作出较高评价，某些外国专著和论文成段引述项目成果。

主要发现点：  1．首次研究了基于神经网络和模式识别的模拟电路故障诊断理论与算法。发现线性电路某个元件发生软故障时，不论元件参数如何变化，其单故障方向向量不变，从而创立用单故障方向向量作为单一软故障的统一特征的基于神经网络的软故障诊断字典法；发现线性电路两元件出现双重故障可用单故障方向向量表示的统一特征，建立了基于神经网络的K故障诊断理论与方法体系。融合模糊神经网络、小波分析、D-S证据理论、遗传算法、数据融合、Volterra级数和方波脉冲函数变换等先进理论与技术提出的模拟电路故障定位新理论与算法，较好的解决了因元件参数的连续性、容差效应和非线性问题等造成的诊断模糊性、在线计算费时实时性差等难题以及字典法诊断软故障难题［信息理论与信息系统学；IEE Proc.CDS, 2004, Vol.151,No.4,379；IEEE APCCS,2000, 292；CJE,2003,Vol.12,No.1,57]。

2．首次建立以元件参数和接点电压为优化变量的L1优化目标函数，提出了三种单、多测试激励下故障诊断L1范数神经网络优化理论与算法，较好解决了电路规模的增大优化时间与优化变量的正比关系，不需要多次电路模拟和反复优化计算，具有较好的诊断实时性并较好的解决了容差效应难题［信息理论与信息系统学；IEE Proc.CDS,2001,Vol.148,No.4,223］。

3．探索性地研究了开关电容网络故障诊断理论，创造性地提出了基于电荷守恒原理和灵敏度分析的的子网络诊断、故障字典诊断、z域与频域故障诊断理论与算法；提出了基于KCL、灵敏度分析的子网络级及其多级故障定位， K故障模糊屏蔽、最优可测试成分组和最优激励的确定机理，具实时性的集团法等基于冯.诺伊曼计算机的模拟电路大规模电路故障诊断新理论与算法；［信息理论与信息系统学；ACTA Electronica Sinica, 1991 ,Vol.19,No.4,17；IEEE ISCAS,1988,929］。

４．首次研究了跨导运放、电流传送器、开关电流电路低压低耗运行机理，提出了神经元、神经网络、电流传送器、跨导运放、频变负阻器、滤波器、A/D、D/A、任意传输函数综合等结构生成理论与设计方法，为神经网络的硬件实现奠定了理论基础［电子电路理论；IEE Proc.CDS, 1996, Vol.143,No.4,218；Anal.IC & SP,2004, Vol.41,No.1,55；Int.J.Elec.,1994,Vol.76,No.6,1115；IEEE Trans.CAS, 1998,Vol.45,No.11,1445］。

５．提出了有关Hopfield、CNN、BAM、L1问题计算神经网络的稳定性理论与分析方法，首次提出了神经网络的开关电流低压低耗电路实现理论，提出了模拟电路故障诊断问题基于跨导与开关电流技术的神经优化求解算法与实现电路、线性与非线性L1参数识别神经网络解法、复杂非光滑非线性L1优化难题的解法，为神经网络的应用奠定了理论基础，为模拟电路故障诊断神经网络方法的实时性应用奠定了基础［信息理论与信息系统学；电子电路理论；IEEE Trans.CAS,2002, Vol.49,No.7,1028；IEEE Trans.CAS,2003,Vol.50,No.9,1162；Phys.Rev.E,Vol.67,No.6,061902；IEE Proc.CDS,2001,Vol.48,No.4,223］。

主要完成人：  1.   何怡刚

1．基于神经网络、小波分析、优化理论、D-S证据、数据融合、Volterra级数等模拟电路故障诊断理论与算法；2．基于冯.诺伊曼计算机的模拟电路故障诊断理论与方法；3．电流传送器、跨导电路理论与设计方法；4．神经网络的稳定性及其开关电流等技术实现。本人在该项研究中的工作量占本人工作量的70%。

2.   黄立宏

1．研究了环状、CNN、Hopfield、BAM等神经网络平衡点、拓扑结构、吸引性、稳定性、分支与混沌等关键问题；2．电路故障诊断神经网络的特性、算法及其编程实现；3．基于神经网络的模拟故障诊断字典算法与优化理论。本人在该项研究中的工作量占本人工作量的60%。

3.   罗先觉

1.模拟电路故障诊断神经网络方法；2.大规模电路子网络级诊断理论与方法；3.探索性地开展了开关电容网络故障诊断理论与方法研究，提出了基于电荷守恒原理、灵敏度分析子网络、故障字典、频域故障诊断理论与算法。本人在该项研究中的工作量占本人工作量的60%。

4.   邱关源

1.主持了博士点基金 "开关电容网络的非线性分析和故障诊断的研究"与国家自然基金"电流模式滤波器设计及寄生参数影响的研究"；2.提出了模拟电路与开关电容网络故障诊断理论、电流传送器和跨导的滤波器设计理论与方法；3.神经网络电流模式电路实现理论与方法。本人在该项研究中的工作量占本人工作量的50%。

5.   吴杰

1．合作提出了基于模式识别和神经网络的模拟电路故障诊断理论与方法；2．提出了电流传送器、跨导滤波器理论与设计方法；3．提出了神经网络开关电流、电流传送器低压低耗电路实现理论与方法。本人在该项研究中的工作量占本人工作量的50%。

10篇代表性论文：  1.   Wavelet neural network approach for fault diagnosis of analogue circuits, IEE Proceedings: Circuits, Devices and Systems

2.   Neural network-based L-1-norm optimisation approach for fault diagnosis of nonlinear circuits with tolerance , IEE Proceedings -Circuits Devices And Systems

3.   Neural network method of fault diagnosis for large-scale analogue circuits,Chinese Journal of Electronics

4.   Fault diagnosis of analog circuits with tolerances using artificial neural networks ,The 2000 IEEE Asia -Pacific Conf. Circuits Syst.

5.   A diagnosis algorithm of fault dictionary in switched capacitor networks,ACTA Electronica Sinica

6.   A low distortion wide tuning range CMOS fully-differential fourth -order Bessel filter, Analog Integrated Circuits and Signal Processing

7.   Current mode ladder filtering using multiple output current conveyors,IEE Proceedings of Circuits, Devices and system

8.   An estimation of upperbound of delays for global asymptotic stability of delayed Hopfield neural networks: IEEE Transactions On Circuits And Systems I

9.   Existence and global exponential stability of periodic solution for BAM neural netw orks with periodic coefficients and time-varying delays ,IEEE Transactions On Cir. and Syst. I

10.  Stability analysis of a delayed Hopfield neural network: PHYSICAL REVIEW E