摘要：模拟电路故障诊断的关键是故障特征提取，使故障特征与故障状态（故障元件组合）间有清晰的对应关系。由于模拟电路软故障的连续性和无限性使故障特征和故障状态间的对应关系变得模糊，增加了软故障识别的困难。针对该问题，本文提出了一种基于多激励响应误差矩阵奇异值分解的奇异角故障特征提取方法。奇异角特征具有在单故障情况下仅与故障部位有关的特性，能有效克服软故障程度的连续性对故障特征的影响；同时奇异角特征能减少测试点数、压缩特征矢量维数和提高故障隔离率。文中重点分析了奇异角特征对单软故障和灾难性多故障的识别性能，并结合实例仿真说明该方法的有效性。

关键词：故障诊断 奇异值分解 奇异角特征 

单位：电子科技大学自动化工程学院CAT研究室; 成都610054; 空军雷达学院雷达系统工程系; 武汉430019