La Simulation Comparative et Concurrente (SCC) permet d'effectuer plusieurs simulations d'un système en une seule<br />exécution. Une des premières applications de la SCC a été la Simulation de Fautes Concurrente (SFC) permettant la simu-<br />lation de fautes au sein des systèmes digitaux décrits au niveau portes logiques. De nos jours, les concepteurs de circuits<br />évitent de travailler sur ces modèles logiques et préfèrent utiliser des descriptions plus abstraites basées sur des langages<br />de description de matériel comme le VHDL (Very high speed integrated circuits Hardware Description Language). Ces<br />langages permettent de modéliser et de simuler le comportement des circuits digitaux mais ils ne sont pas appropriés pour<br />la simulation concurrente des comportements fautifs ou fautes. Les barrières au développement d'un simulateur concurrent<br />de fautes comportementales sont le manque de modèles de fautes réalistes et la difficulté à mettre en œuvre les algorithmes<br />concurrents au sein d'un noyau de simulation.<br /> Pour répondre à cette problématique, nous proposons le formalisme BFS-DEVS (Behavioral Fault Simulator for Discrete<br />EVent system Specification). Ce formalisme permet de modéliser et de simuler les fautes comportementales sur des systèmes<br />à événements discrets comme les circuits digitaux décrits en VHDL. Il dérive du formalisme DEVS (Discrete EVent system<br />Specification) introduit par le professeur B.P. Zeigler à la fin des années 70. Le noyau de simulation BFS-DEVS intègre les<br />algorithmes concurrents de la SFC et il s'appuie sur une technique de propagation de listes de fautes au sein des modèles du<br />système. Cette technique améliore la rapidité du processus de simulation car elle permet la détection simultanée de plusieurs<br />fautes et simplifie également l'observabilité des résultats en fin de simulation.

El test de circuits és una fase del procés de producció que cada vegada pren més importància quan es desenvolupa un nou producte. Les tècniques de test i diagnosi per a circuits digitals han estat desenvolupades i automatitzades amb èxit, mentre que aquest no és encara el cas dels circuits analògics. D'entre tots els mètodes proposats per diagnosticar circuits analògics els més utilitzats són els diccionaris de falles. En aquesta tesi se'n descriuen alguns, tot analitzant-ne els seus avantatges i inconvenients.Durant aquests últims anys, les tècniques d'Intel·ligència Artificial han esdevingut un dels camps de recerca més importants per a la diagnosi de falles. Aquesta tesi desenvolupa dues d'aquestes tècniques per tal de cobrir algunes de les mancances que presenten els diccionaris de falles. La primera proposta es basa en construir un sistema fuzzy com a eina per identificar. Els resultats obtinguts son força bons, ja que s'aconsegueix localitzar la falla en un elevat tant percent dels casos. Per altra banda, el percentatge d'encerts no és prou bo quan a més a més s'intenta esbrinar la desviació.Com que els diccionaris de falles es poden veure com una aproximació simplificada al Raonament Basat en Casos (CBR), la segona proposta fa una extensió dels diccionaris de falles cap a un sistema CBR. El propòsit no és donar una solució general del problema sinó contribuir amb una nova metodologia. Aquesta consisteix en millorar la diagnosis dels diccionaris de falles mitjançant l'addició i l'adaptació dels nous casos per tal d'esdevenir un sistema de Raonament Basat en Casos. Es descriu l'estructura de la base de casos així com les tasques d'extracció, de reutilització, de revisió i de retenció, fent èmfasi al procés d'aprenentatge.En el transcurs del text s'utilitzen diversos circuits per mostrar exemples dels mètodes de test descrits, però en particular el filtre biquadràtic és l'utilitzat per provar les metodologies plantejades, ja que és un dels benchmarks proposats en el context dels circuits analògics. Les falles considerades son paramètriques, permanents, independents i simples, encara que la metodologia pot ser fàcilment extrapolable per a la diagnosi de falles múltiples i catastròfiques. El mètode es centra en el test dels components passius, encara que també es podria extendre per a falles en els actius. / Testing circuits is a stage of the production process that is becoming more and more important when a new product is developed. Test and diagnosis techniques for digital circuits have been successfully developed and automated. But, this is not yet the case for analog circuits. Even though there are plenty of methods proposed for diagnosing analog electronic circuits, the most popular are the fault dictionary techniques. In this thesis some of these methods, showing their advantages and drawbacks, are analyzed.During these last decades automating fault diagnosis using Artificial Intelligence techniques has become an important research field. This thesis develops two of these techniques in order to fill in some gaps in fault dictionaries techniques. The first proposal is to build a fuzzy system as an identification tool. The results obtained are quite good, since the faulty component is located in a high percentage of the given cases. On the other hand, the percentage of successes when determining the component's exact deviation is far from being good.As fault dictionaries can be seen as a simplified approach to Case-Based Reasoning, the second proposal extends the fault dictionary towards a Case Based Reasoning system. The purpose isnot to give a general solution, but to contribute with a new methodology. This second proposal improves a fault dictionary diagnosis by means of adding and adapting new cases to develop aCase Based Reasoning system. The case base memory, retrieval, reuse, revise and retain tasks are described. Special attention to the learning process is taken.Several circuits are used to show examples of the test methods described throughout the text. But, in particular, the biquadratic filter is used to test the proposed methodology because it isdefined as one of the benchmarks in the analog electronic diagnosis domain. The faults considered are parametric, permanent, independent and simple, although the methodology can be extrapolated to catastrophic and multiple fault diagnosis. The method is only focused and tested on passive faulty components, but it can be extended to cover active devices as well.