在电路测试领域中,非线性模拟电路软故障诊断方法研究依然是当前非常主流的热门课题。由于非线性模拟电路软故障是复杂多样的,并且电路中还具有响应非线性和元件参数的容差性等特点,在实际工程中使用传统方法进行故障诊断很难有效对故障状态进行特征提取,诊断效率也不高。近些年发展起来的Volterra级数法等只对弱非线性模拟电路的软故障诊断有较好的效果,但是当模拟电路系统非线性比较严重时,表征系统特征的阶数较高,计算复杂度会增大。针对这些问题研究出一种适合非线性模拟电路软故障,计算简便、精确性高的故障诊断方法是非常必要的。分形理论作为非线性学科中重要分支之一,能够有效的描述出非线性过程中存在的局部分形特性。将分形理论应用于非线性模拟电路软故障诊断,通过分形维数能够准确的表征电路的故障特征。本文针对非线性模拟电路软故障诊断这一问题,以分形理论为基础,分别以广义多重分形、经验模式分解以及多重分形谱等方法对非线性模拟电路进行分析,提取故障特征,并采用相关性识别与支持向量机的方法对电路进行故障诊断。研究的主要内容如下:1.对基于分形理论的建模方法进行研究。了解分形理论的特性,对单重分形与广义多重分形维数计算方法进行分析。以故障信号为例,采用单重分形盒子维数和广义多重分形维数计算方法,对故障信号进行分形维数计算,分析不同频率的输入信号对故障状态信号特征的影响。2.提出基于分形维数的非线性模拟电路软故障诊断方法。针对当前故障诊断方法诊断效果低,计算复杂等问题,采用分形维数法进行故障诊断。首先对单重分形故障诊断的机理及其过程进行研究,以非线性模拟电路为例,采用单重分形理论对故障状态区间进行划分,计算电路原始故障信号的单重分形维数区间范围,通过比对待测故障信号分形维数所在区间,达到故障诊断的目的。然后研究了广义多重分形的故障诊断机理与维数相关度。将电路原始故障状态的广义多重分形维数作为故障特征,通过计算原始故障广义多重分形维数样本与待测故障信号的广义多重分形维数样本的相关度来实现故障诊断。3.提出基于经验模式分解的广义多重分形软故障诊断方法。针对广义多重分形故障诊断法样本序列先验数据较少,有时不能准确描述电路故障特征这一问题。对广义多重分形故障诊断法进行扩展,将原始多分量故障信号进行经验模式分解,对分解后的各个单分量信号采用基于G-P关联维数广义多重分形维数算法进行维数计算,得到原始故障信号的维数样本序列。再通过计算原始故障样本与待测故障信号经验模式分解后的广义多重分形维数样本的相关度来实现故障诊断,提高了诊断效果。4.提出基于多重分形谱与支持向量机的软故障诊断方法。针对非线性模拟电路的故障信号中存在很多干扰信息趋势这一问题。将去趋势波动分形分析引入到故障信号多重分形谱计算当中。能够有效的去除这些干扰趋势,保留原故障信号完整的分形特征。研究多重分形谱参数的物理意义,计算原始故障状态信号的多重分形谱的参数,并将其作为故障信号的故障特征向量。将计算得到的原始故障特征向量作为原始样本,待测信号的故障特征向量作为测试样本,输入到支持向量机当中进行分类,从而实现电路故障诊断,结果表明该方法具有很好的诊断效果。