模拟电路故障诊断是电子设备健康管理中的重要组成部分。模拟电路由于其复杂性以及在各种环境下的应用广泛，其故障诊断一直以来都是一个挑战。本文提出了一种新颖的故障诊断方法，该方法针对线性模拟电路的普通软故障和初期软故障进行诊断。研究者们考虑到模拟电路中存在的噪声应力以及元件的容忍度，因此将线性电路响应视为一个随机过程，并通过采样测试电路的输出以获取时间响应。本研究中采用了局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）方法，该方法能够将随机时间序列分解成一组函数，每个函数都是包络信号和频率调制信号的乘积。随后，研究者从采样信号中分解并提取噪声，然后进行重构。在下一个步骤中，通过应用改进的小波变换从去噪后的序列中提取故障特征。然后，去噪后的信号样本被随机选取作为训练样本组和测试样本组。通过支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器测试所提出的诊断方法的可行性。本文提出的初期故障诊断程序在Sallen-Key带通滤波器电路和四运算放大器高通滤波器电路上进行了执行和验证，结果表明所提出的故障诊断方法的准确性有所提高。
关键词包括故障诊断、局部均值分解（LMD）、重构、小波变换以及支持向量机（SVM）。
研究论文的引言部分指出，随着科学技术的快速发展，电子设备的集成度和复杂性越来越高，电子设备的可靠性也相应提高。因此，模拟电路故障诊断理论和方法的研究变得日益重要，特别是在航空航天、家用电器、医疗设备、通信和工业控制系统等领域。故障诊断不仅能够有效降低设备的运维成本，而且可以为电子设备的健康管理提供重要支持。
在模拟故障诊断领域，提高故障检测的准确性和及时性一直是研究的重点。模拟电路的故障可以分为硬故障和软故障。硬故障通常指的是元件彻底失效，而软故障则包括参数漂移、短路和开路等未完全失效的情况。软故障尤其难以检测，因为它们通常不会导致电路完全停止工作，而是导致性能退化。因此，研究者开发了各种诊断方法来识别这些难以察觉的故障。
局部均值分解（LMD）方法是一种新的信号处理技术，它能够对非线性、非平稳信号进行有效分解。在模拟故障诊断中，LMD可以提取出信号中的重要特征，这些特征在经过改进的小波变换后，可以进一步用于故障模式的识别和分类。小波变换是一种在时间域和频率域都具有良好的局部化特性的数学工具，它能够分析信号在不同尺度上的特征。
支持向量机（SVM）是一种常用的分类技术，它在处理非线性分类问题时表现优异。SVM通过寻找一个最优超平面来区分不同类别的样本，并且在高维空间中寻找最优分割超平面，以此来提高分类的准确性。在本文的研究中，通过SVM分类器对重构信号进行分类，以验证故障诊断方法的可行性。
Sallen-Key带通滤波器和四运算放大器高通滤波器电路是两种常用的电子电路，被广泛用于信号处理。通过在这些电路模型上验证提出的故障诊断方法，研究者能够测试其在不同电路配置中的有效性。通过这种方法，可以发现电路参数的变化，并将其与模拟的故障状态相对应。
本文提出的基于LMD分解和重构的模拟故障诊断新方法，通过一系列的信号处理和数据分析步骤，有效地提高了模拟电路故障诊断的准确性和可靠性。通过在实际电路模型上的应用，该方法展现了其在解决现实世界电子设备故障诊断问题上的潜力。该研究不仅对理论研究有所贡献，而且对于实际应用具有重要的参考价值。
