随着数字系统设计技术的发展和电路集成度的提高,由晶体管缺陷导致的各种故障对电路的影响也越来越大,给现有的测试技术带来了严峻的挑战。首先,本文针对数字系统中的一些复杂故障,如桥接故障、阻性开路故障,研究了基于动态电流(IDDT)测试与神经网络相结合的数字电路系统智能故障诊断技术。利用小波包分析技术有效的提取数字电路中的故障信息特征,为降低故障样本的数据维,采用主成分分析和归一化数据预处理,提高了神经网络的训练效率。该方法克服了传统故障字典方法的局限性,实现了数字系统快速和准确的故障诊断。其次,本文首次利用动态电流测试技术对串扰效应导致的延时故障进行检测,提出了基于支持向量机的数字电路时延故障定位方法。采用支持向量机作为数字系统的故障模式分类器,可完成不同类型串扰故障模式的识别,能对时延故障进行准确分类和定位。实例电路的仿真结果和数据分析表明,本文所提出的智能故障诊断算法具有快速、准确的特点,达到了较理想的故障诊断效果。本课题受国家自然基金(60374008,60501022),航空科学基金(2006ZD52044,04I52068)资助。