随着集成电路的快速发展,射频模块已经被广泛的应用于集成电路中,其中射频放大模块是集成电路中应用最多的射频模块,因此,研究射频放大电路的测试与故障预测方法对于集成电路的发展非常重要。对于要解决射频电路故障预测中特征参数难以提取、故障预测难以实现、难以选择合适的预测方法等问题,一直是业界比较棘手的难题;本文通过相关研究,引出了一套适用于射频放大电路故障预测的方案;首先对射频电路性能退化进行仿真与研究,然后借鉴低频模拟电路相关的研究方法与射频相关特征参数数据相结合对射频电路进行分析;在研究射频电路故障预测方面,采用统计学习的方法。本课题主要研究如何实现射频放大模块的故障预测方法,研究内容如下:(1)完成了射频放大电路性能退化的仿真和原理的研究。如果在射频放大电路中植入测试节点将会影响射频放大电路本身的性能参数,所以利用射频放大电路输出特征S参数来进行射频放大电路的故障预测是节约成本且可靠的方法。通过对射频放大电路的性能退化原理进行详细的分析并结合仿真实验,获得了表征射频放大电路性能退化的数据。(2)用基于主成分分析法改进的马氏距离算法对射频放大电路进行健康评估。针对表征射频放大电路特征的S参数中,表示电路增益的参量S21在故障仿真实验中变化不明显,分析起来比较麻烦,将基于主成分分析法改进马氏距离的算法首次使用于射频放大电路的故障预测中,将微弱的增益退化趋势进行有效的放大并建立故障指示器,通过测量性能退化状态特征向量与正常状态的特征向量之间的马氏距离,可以在整体情况下对射频放大电路的健康状态进行评估。(3)完成了基于HSMM的射频放大电路故障预测算法的研究。通过对HMM算法理论的研究引入了改进算法HSMM,阐述了HSMM在连续观测序列的状态评估和剩余寿命预测方面的优势并给出了CHSMM(连续型HSMM)的训练方案,最后研究了基于CHSMM的非线性系统的剩余寿命预测方法,即识别当前系统退化状态,并对当前状态进行寿命预测。(4)完成了基于HSMM的射频放大电路故障预测算法的验证。通过Matlab编程软件,完成了HSMM的建模、退化状态的识别以及当前状态剩余寿命的预测;验证了该算法的可行性与有效性。最后将HSMM算法和HMM算法进行了对比,结果表明,HSMM在建模能力、退化状态识别能力上具有更好的效果。