有源电子扫描阵列（AESA）收发模块与测试站的故障快速分诊策略（原载于《Microwave Journal》25年6月号）

John Vincent Hart III, Northrop Grumman Aeronautics Systems

射频测试设施需保持高生产吞吐量以满足收发（TR）模块交付进度。然而意外故障时有发生，技术人员与工程师往往难以迅速判定故障源于TR模块、测试站、夹具还是电缆。管理层则急于控制进度延误、成本超支及潜在的交付延迟声誉损害，这种焦虑情绪完全可以理解。通常，测试故障的首要关注点在于TR模块设计，初期故障排查主要聚焦于模块固有设计缺陷。此类调查还需考虑是否存在更严重的产线制造可行性问题。若存在此类问题，调查结果可能延伸至人员培训、物料或工艺规划指令等环节。快速定位故障并追溯根本原因的需求，构成了关键的组织挑战。

此类问题需要快速分诊解决方案。本文将介绍一种结合史密斯图、极坐标图、网络分析仪等物理学基础故障排查方法，并运用NASA开发的故障诊断技术推导与应用的流程。通过这些技术，本文将演示如何快速定性判断问题源于模块还是测试站，并识别故障机制。¹ 在所用示例中，分析的最大敌人被认定为时间。目标是开发一种避免冗长定量分析的方法——传统方法通常涉及射频绘图，且可能需要多次重测TR模块才能判定可疑模块状态。尽管这种传统方法可靠，但常导致结果模糊且耗时。本文开发的技术旨在实现快速、直观、定性地识别故障的分诊目标。文章将通过两个实证案例阐释该方法。

文献综述

早期研究

为开发更快速的故障排除方法，NASA发表的论文¹提供了引人入胜的见解。该论文融合了模拟元件电流-电压曲线追踪技术。此外，该研究还提出通过射频过渡元件的复阻抗特性分析进行故障排查的方法，该方法利用极坐标图或史密斯图²。通过史密斯图和极坐标图对黄金标准元件、已知良品元件及可疑元件进行复阻抗特性分析，可揭示定性差异，其中定性内容尤为关键。

研究发现与未解问题

在多数测试环境中，可编程网络分析仪（PNA）的测试流程未采用史密斯图绘制。值得注意的是，PNA可直接生成史密斯图，或通过MATLAB对.s2p Touchstone文件进行后处理生成³。通常测试环境仅将射频PNA绘图限制在AESA TR模块的双端口S参数。这些参数包括S11与S22（输入/输出回波损耗）、S12与S21（反向/正向传输损耗）。虽然通过S参数分析可在可疑电缆中发现负面伪像，但该方法相较于其他电抗伪像检测手段，不仅速度较慢、信息量不足，操作也更为繁琐。

S12项与插入损耗相关，该损耗直接关联电缆内部中心导体。S11项则关联输入阻抗或中心导体与电缆金属化外屏蔽层之间的关系。双端口网络的S参数定义如图1所示。其中：S11=b1/a1=正向反射系数；S12=b1/a2=反向传输系数；S21=b2/a1=正向传输系数；S22=b2/a2=反向反射系数。

图1 双端口网络的S参数定义。

回波损耗与反射系数Γ及电压驻波比VSWR相关，如表1所示。⁴

初步S参数与史密斯图分析

在射频电缆轻微弯曲时观察到轻微的电抗伪影，由此引发了本次调查。这种弯曲导致了不稳定现象，并在S11图谱中有所体现。通过访问射频电缆制造商，结合电气测试结果和X射线照片，确认技术人员曾使用手术刀剥离电缆外护套时，意外刺穿了外屏蔽层并切断了包裹中心导体的聚四氟乙烯（PTFE）介质层。在高频条件下，集肤效应主导信号传输，导致电流集中于导体表面。外层金属编织层的任何撕裂都可能产生有害反射，从而恶化输入信号的反射系数。⁵ 图2a展示了因意外穿透外编织层并切断PTFE导致的损伤与拉伸中心导体的X光片。图2b显示了中心导体周围PTFE介质层的切割痕迹。理想的外护套剥离方法应采用钝化的热剥线器。在施加轻柔压力的情况下，既不会损伤金属编织层，也不会破坏底层PTFE介质层。

图2 (a) 损坏编织层与拉伸导体的X光片。 (b) 显示聚四氟乙烯与中心导体切口的X光片。

由于S₁₁与回波损耗和驻波比关联最密切，它最能反映线缆组件问题。S₂₂测量反向反射系数，该测量结果也显示出扰动伪影。S₁₂与S₂₁结果中存在电抗效应迹象，信号出现轻微纹波，但这些纹波幅度仅为十分之几dB。⁵

方法论

方法论与分析

虽然检测并确认了电缆问题，但该过程耗时较长。若采用复阻抗分析、极坐标图或史密斯图，可更快速定位故障。图3a展示了已知良品放大器与故障放大器在1号引脚测得的反射图谱对比。笛卡尔图下方为相同测量的极坐标图。笛卡尔图显示两放大器差异甚微，但极坐标图中的复阻抗特性呈现频率偏移及更明显的响应差异。图3b展示放大器2号引脚的同类分析。^1,7

图3 (a) 放大器1号引脚的笛卡尔与极坐标反射响应图。 (b) 放大器2号引脚的笛卡尔与极坐标反射响应图。

图4a展示了正常电容与故障电容的同类分析。虽然笛卡尔图在低频段显示微小差异，但极坐标图中轨迹特征的差异更为显著。图4b展示了引脚2的同类分析，即使使用极坐标图，变化也极为微小。^1,6

图4 (a) 电容器引脚1处的笛卡尔与极坐标响应图。 (b) 电容器引脚2处的笛卡尔与极坐标响应图。

NASA论文¹的核心论点是：相位图分析比史密斯图更高效，其归因于史密斯图的复杂性。尽管此观点有一定道理，但史密斯图的诸多复杂性可通过适当说明加以化解。图5展示了简化版史密斯图，标注了关键区域及参考公式。²

图5 简化史密斯图。²

史密斯图基础原理

史密斯图中心点以系统特性阻抗为基准进行归一化。对于多数射频系统，该值为50Ω。⁸ 史密斯图上所有点均为复阻抗，由实部与虚部构成，计算公式如下：

其中：Z = 复阻抗；R = 实部（电阻分量），与频率无关；X = 虚部或感性分量；j = 虚数单位√-1

X作为复阻抗的感性部分，随频率变化，可由公式2描述：

其中：

X_L  = 电感阻抗 = 2πFL；X_C  = 电容阻抗 = 1/2πFC；F = 频率 (Hz)；L = 电感量（亨利）；C = 电容（法拉）

经过上述简要回顾，史密斯图成为一种有价值的分析工具。其优势在于能将系统分析中的总阻抗效应纳入考虑，尤其体现在电抗特性方面——本文结果部分将对此进行更清晰的阐释。

验证实例

测试设置

本文后续部分将通过两个实例展示测量与验证方法。采用两种不同测试设置评估已知的良品TR模块：第一种设置使用长度不足1.5英尺且疑似故障的连接线，用于连接PNA与TR模块。其中一个PNA端口连接TR模块输入端，输出端连接至第二个PNA端口。

第二个测试设置（功能示意见图6）采用自动化测试站，通过显著更复杂的配置对同一已知良品TR模块进行测量。图6所示测试台采用约4英尺长的电缆，较前文实验室设计验证测试方案增加了两个过渡连接点。该测试台包含：开关树、内置多组电控射频开关的箱体，以及用于连接短径射频电缆与长径射频电缆的接口面板。这些长径电缆最终连接至故障射频电缆。

图6 自动化测试台框图

由于目标是通过网络分析仪校准确保测量验证，采用最佳实践至关重要。这意味着需使用经校准的扭矩扳手、正确的连接器套环旋转程序以及电子校准（ECAL）标准。校准标准种类繁多，但ECAL标准凭借其五组内部参考阻抗，能为基准参考精度提供足够的测试速度与准确度。⁹ 为确保测量精度、稳定性和重复性，本次测试采用已知为良品的参考电缆。

数据结果

绘制PNA数据

1. 采集数据或按图7所示将其加载至PNA-X

图7 PNA-X数据显示界面。

2. 将鼠标悬停于需在史密斯图上显示的曲线上。此处为图7中的S₁₁曲线

3. 右键点击轨迹标识符，滚动至“格式/史密斯图”

4. 左键点击"史密斯图"

5. 此时S₁₁曲线将叠加至史密斯图上，如图8所示。

图8 史密斯图数据叠加效果。

使用MATLAB绘制史密斯图

1. 在MATLAB命令行输入"ver"验证RF Toolbox是否安装，如图9所示

图9 MATLAB软件包显示界面。

2. 创建新的MATLAB项目文件夹，如图10所示

图10 MATLAB工作环境。

3. 将待分析的.s2p文件加载至该文件夹

4. 使用图11所示代码创建新MATLAB脚本。

图11 MATLAB代码。

运行此脚本应返回如图12所示的图表。在MATLAB中放大显示时，请点击图表中心区域，同时按住Ctrl键滚动鼠标滚轮。

图12 史密斯图数据显示。

基于MATLAB的极坐标图绘制

1. 请确认RF Toolbox已按先前方式安装，并将所需的.s2p文件加载到现有或新建的MATLAB项目文件夹中

2. 创建如图13所示的MATLAB脚本。

图13 MATLAB极坐标图脚本。

运行此脚本应返回如图14所示的绘图。

图14 结果的极坐标图。

结果分析

示例1

本方法的首个示例采用前述两种测试装置测量TR模块。简化测试装置使用直接连接的电缆，尽可能减少适配器数量。更复杂的测试装置包含多个开关路径、更多适配器以及连接至TR模块的更长射频电缆。图15展示了两种测试装置的数据在史密斯图上的绘制结果。左侧简化测试装置的数据呈现平滑状态，且在史密斯图中心区域分布更为紧密。右侧自动化测试装置的数据则显示更多波纹和卷曲现象，表明存在电抗振荡与谐振。

图15 采用简化（左）与自动化（右）测试方案的S₁₁数据。

示例2

射频压缩失效成为实际TR模块生产测试中的持续性问题。结果约80个TR模块未能满足1dB压缩要求，正等待返工更换射频集成电路放大器。替代方案是确定测试站问题是否为故障根源。更复杂的问题是，已知良品模块曾使用故障电缆测试。当先前测试合格的模块开始返工复测时，证据逐渐指向自动化测试站是问题根源。

当证据指向测试台故障时，问题转向：究竟是模块测试夹具、电缆还是开关导致故障？图16展示了已知良品线缆与可疑线缆的S参数测量结果。虽然图17圈出的区域存在差异，但幅度变化并未明确显示故障迹象。

图16 S参数曲线图。

图17 正常（左）与故障（右）电缆的史密斯图。

然而当数据绘制于史密斯图时（如图17所示），故障便显而易见。图16的曲线并未呈现图17所示的电抗与振荡特性——这种振荡行为在图17右侧故障电缆数据的史密斯图中心区域放大后，以三角形图案显现。在曲线放大区域，三角形轨迹从R=0水平轴下方的电容区移动至R=0轴上方的电感区，表明这些频率点存在谐振现象。

结论

这项工作的动机源于开发一种快速高效的方法来分析和验证用于测量TR模块生产的测试站和流程。本文提出了一种通过在史密斯图上绘制测量数据进行快速分诊的方法。随着人工智能和机器学习（ML）技术日益普及，利用此类技术快速定位器件故障的吸引力将不断增强。经过训练的MATLAB/Python机器学习/人工智能算法脚本等工具，可将测量数据与存储的史密斯图数据进行比对。

尽管技术可行，但可编程性问题依然存在。必须开发相应技术来确定并调整合适的边界范围，以最大化发现真实故障的能力，同时最小化将正常单元误判为故障的可能性。当这些挑战获得合理解决方案时，测试良率和生产模块吞吐量将得到提升。这将有效降低返工成本并缩短制造周期，使相关活动的商业价值更具吸引力。

参考文献和延伸阅读 (见英文原文)

注：本文用软件翻译经人工快速校对，仅供参考，请以英文原文为准：https://www.microwavejournal.com/articles/44201