基于电流的芯片级集成电路故障诊断方法研究

随着芯片级集成电路规模的逐渐增大,电路结构越来越复杂,当前故障诊断方法利用电路状态对电路故障进行检测,检测精度低。为此,提出一种新的基于电流的芯片级集成电路故障诊断方法。选择动态电流对芯片级集成电路故障进行诊断,通过Haar小波函数对芯片级集成电路进行预处理。介绍了多重分形理论基础,给出动态电流多重分形谱的计算方法。针对正常芯片级集成电路的动态电流信号求出其多重分形谱,选择一组测试向量对待测芯片级集成电路进行动态电流检测,对得到的数据进行小波变换处理,求出不同尺度下动态电流小波系数的模极大值。依据小波系数模极大值求出多重分形谱,通过其和正常电路多重分形谱之间的差异判断该电路是否存在故障。实验结果表明,所提方法诊断精度高。     

基于小波-神经网络的电阻性开路故障诊断方法

数字电路中的电阻性开路引起时滞性故障,会使电路的功能失效。针对此故障,本文在分析数字电路的瞬态电流IDDT测试和主成分分析技术的基础上,研究了小波-神经网络诊断电阻性开路故障的方法。结果表明,使用小波-神经网络的数字电路的IDDT方法行之有效。     

基于电流的芯片级集成电路故障诊断方法

随着芯片级集成电路规模的逐渐增大,电路结构越来越复杂。当前故障诊断方法利用电路状态对电路故障进行检测,检测精度低。为此,提出一种新的基于电流的芯片级集成电路故障诊断方法。选择动态电流对芯片级集成电路故障进行诊断,通过Haar小波函数对芯片级集成电路进行预处理。介绍了多重分形理论基础,给出动态电流多重分形谱的计算方法。针对正常芯片级集成电路的动态电流信号求出其多重分形谱,选择一组测试向量对待测芯片级集成电路进行动态电流检测,对得到的数据进行小波变换处理,求出不同尺度下动态电流小波系数的模极大值。依据小波系数模极大值求出多重分形谱,通过其和正常电路多重分形谱之间的差异判断该电路是否存在故障。实验结果表明,所提方法诊断精度高。     

基于小波包分析和Elman神经网络的军用电源智能故障诊断

军用电源作为地空导弹系统的供电设备,其可靠运转关系到地空导弹系统作战效能的发挥。为实现地空导弹电源逆变器的故障诊断与容错运行,将小波包分解与Elman神经网络结合进行故障特征提取及故障辨识,并应用于地空导弹静变电源的故障诊断。在准确诊断出故障的基础上,利用故障隔离切换电路,隔离故障桥臂,投入备用桥臂,保证静变电源继续正常运行。故障诊断和故障重构仿真的效果验证了该方法的有效性。     

基于小波包分析和相关向量机的电路故障诊断

针对模拟电路故障变化的复杂性,提出一种小波包分析和相关向量机的电路故障诊断模型,首先采集模拟电路不同故障状态下的输出信号,将输出信号进行小波包分解,提取分解信号的归一化能量特征,然后将特征向量输入相关向量机中进行训练,建立模拟电路故障诊断模型,实现不同的故障状态分类识别;最后通过仿真实例对模型性能进行测试.测试结果表明,相对于其他模拟电路故障诊断模型,该模型不但提高了模拟电路故障诊断的正确率,而且减少了故障诊断时间.     

模拟电路在小波能量描述下的Hopfield神经网络故障诊断方法

针对模拟电路的故障诊断,提出一种采用小波包分析和能量计算作为故障特征预处理的Hopfield神经网故障诊断方法。在新方法中,模拟电路在理想和实际故障情形下的输出响应分别通过SPICE仿真及电路终端的数据采集板所采集;故障电路输出响应通过小波包完整分解,各尺度小波系数的能量值由一个新定义的能量函数进行计算;由小波能量值所构成的理想与实测故障特征向量经能量编码后被分别作为联想记忆的记忆原型与记忆起始点,在自联想记忆驱动下,实测模拟电路故障的编码被Hopfield神经网络准确分类。数值实验结果表明新方法对具有微     

模拟电路故障信号的小波预处理

针对模拟电路故障诊断的神经网络存在结构规模较大的问题,提出一种基于小波一神经网络的模拟电路故障诊断方法。该法采用冲激响应来获取模拟电路的故障信号,采用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器,利用Haar小波分层次分解提取故障信号特征,该信号特征经主元分析和数据标称化后,作为用于故障诊断的神经网络的输入。基于该法故障诊断的基本原理,对一实例电路进行故障划类、小波函数及故障特征选择,给出计算故障特征的仿真编程及故障类别的识别方法。该法大大减少用于故障诊断的神经网络的输入数目,简化它的结构和减少其训练处理的时间。仿真结果表明,该法可以提高模拟电路故障诊断的效率和辨识故障类别的能力。     

浅谈模拟电路故障诊断的小波方法

从20世纪开始,模拟电路故障诊断的方法已经有许多种。尽管对这些理论及方法都有不少的成就,但是因为模拟电路的输出与输入响应都以连续量出现,元器件因此也存在离散性。模拟电路故障诊断自身所出现的问题加上模拟电路中出现的非线性原因等,都为故障诊断带来了阻碍,使其进展缓慢。微电子技术的不断发展,迫切加快模拟电路故障诊断方法的研究。在传统方法上,将小波与神经网络相结合,利用小波神经网络法对信号消噪以后,在进行小波变换,取出故障特征向量。本文首先提出模拟电路故障诊断的小波方法,然后采用小波的新方法对故障进行诊断,最后通过实验证明此方法的可行性。     

基于遗传小波神经网络的非线性动态自治网络故障诊断仿真算法

为避免用状态方程计算和分析非线性动态网络的约束计算困难,特别是计算响应跨越边界时间的问题,针对非线性动态自治网络,提出一种基于规范式分段线性化总体表达式以及非线性网络的混合参数方程.求解该方程组可得到非线性动态自治网络的故障响应仿真算法,再由小波提取故障响应的特征.采用遗传算法对BPNN进行结构和参数优化,将得到的电路故障状态特征输入至遗传优化的BP神经网络进行故障诊断.仿真结果表明了该故障诊断算法的有效性.     

基于小波包Shannon熵的Boost变换器软故障诊断

电解电容参数退化会引起Boost变换器软故障,影响整体电路性能。使用基于小波包Shannon熵的方法实现Boost变换器的软故障诊断。以Boost变换器的输出电压作为故障信号,根据小波包Shannon熵确定小波包分解的层数然后对故障信号进行小波包分解,提取小波包能量构建故障特征向量,最后利用分类器实现Boost变换器的软故障诊断。实验结果表明,该方法能有效、正确诊断Boost变换器的软故障,分类正确率达到97.58%。     

非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型

现有的基于故障覆盖率的软件可靠性增长模型多是只考虑了累计故障覆盖率 ,没有描述每个测试用例能够获得的故障覆盖率 .为了使软件可靠性增长模型能更好地刻画软件的测试过程 ,建立了两个基于故障覆盖率的非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型 .第一个模型假设每个测试用例有相同的故障检测能力 ,能获得相同的故障覆盖率 ;第二个模型考虑了越晚检测到的故障其被检测到的概率越低的特点 ,模型假设每个测试用例的故障检测能力与其出现的次序相关 .利用一组公开发表的软件失效数据对这两个模型进行了验证 ,结果表明这两个模型在这组失效数据上均能得到较好的拟合效果 .     

基于有限状态机的被动测试错误诊断

针对被动测试错误诊断算法只能推测出被测系统可能存在错误却无法准确定位错误的问题，提出了一种逐步定位系统实现错误的层次递进的方法．先利用测试序列的输入输出信息并结合错误模型生成初始诊断错误集合，再依据测试套上下文使用错误检测算法对该集合进行筛选，最后经连续观察或结合主动测试进行错误区分．实例验证结果表明，所提方法能够对绝大多数有单个实现错误的有限状态机模型进行错误定位．     

面向变异分析的协议安全测试方法

在基于构造类别代数的协议描述上引入变异分析方法,由此提出了一种基于错误模型的协议安全测试方法.通过设计针对构造类别代数的变异算子,限制了协议中的错误集合;应用变异算子生成变异体集合,并消除其中的等价变异体;基于变异体构造安全测试例.同比研究表明,采用基于错误模型的变异分析方法,可以有效解决协议安全测试中忽视协议数据流处理过程、错误集合无限和缺少结果判断机制等问题,限定协议可能存在的错误集合,有利于测试的量化和评估,能够更有针对性地进行测试例构造和测试结果判断,提高测试能力.     

SRAM型FPGA互连资源单故障的一种检测方法

采用三次编程的方法对SRAM到FPGA中连线资源模型的单故障进行检测与定位,在给定的故障模型下,三次编程并施加文中所给测试向量集T后,可使单故障的故障覆盖率达100％,对线段（Segment)的stuckat故障,开路故障,桥接故障可定位到线段。     

运用赋值相异生成高效率测试图形

针对传统算法中赋值相异导致测试生成失败的问题，提出新的解决思路，利用赋值相异信息确认故障效应传播路径，以确保每次测试生成成功．与传统方法不同的是，新方法通过对故障传播函数的分析，总结出支配故障传播的规律，即故障传播不仅仅受线确认条件约束，还受敏化路径的拓扑结构的约束，线确认和蕴涵所导致的赋值相异有助于建立敏化正确的故障传播路径．进而提出自湮没和它湮没的概念和分析方法，并发展为运用赋值相异信息来确认故障效应传播路径的方法．新方法可生成精简的、故障覆盖率高的测试图形，并尽可能多地检测多重故障．基于ISCAS85 Benchmark的实验结果表明，新方法的测试数据长度和故障覆盖率均优于Synopsys Tetramax等现有方法．     

ATE中的故障诊断系统设计与实现

针对目前基于ATE的故障诊断系统存在的问题,在类似研究的基础上,给出了一种通用故障诊断系统软件设计方案。首先建立了故障诊断系统功能模型,以此为基础建立了基于XML语言的故障诊断系统框架及故障诊断过程中所需及产生的各类信息模型,研究了基于ATE的采用粗糙集方法和故障树分析法的故障诊断方法,并以某型飞机电子对抗设备综合测试与故障诊断系统为例建立了软件系统总体框架,介绍了各功能模块设计方案,最终完成了故障诊断软件程序的编写。     

数字电路故障模块诊断的神经网络方法研究

对数字电路系统的测试，提出一种基于神经网络的电路故障模块诊断方法，对方法的诊断系统模型、故障特征的获取、网络结构的确定与调整、诊断的流程等进行了详细论述。由于传统的电路故障诊断方法是通过对故障字典的搜索来确定发生的故障，这对庞大的故障字典来说既复杂又费时，因此文中的方法可显著提高传统故障字典法的效率。     

ATE中的故障诊断系统设计与实现

针对目前基于ATE的故障诊断系统存在的问题,在类似研究的基础上,给出了一种通用故障诊断系统软件设计方案。首先建立了故障诊断系统功能模型,以此为基础建立了基于XML语言的故障诊断系统框架及故障诊断过程中所需及产生的各类信息模型,研究了基于ATE的采用粗糙集方法和故障树分析法的故障诊断方法,并以某型飞机电子对抗设备综合测试与故障诊断系统为例建立了软件系统总体框架,介绍了各功能模块设计方案,最终完成了故障诊断软件程序的编写。     

基于遗传算法的逻辑电路测试生成的研究

本文提出了一种基于遗传算法的逻辑电路测试生成算法，利用遗传算法的全局寻优特点进行集成电路的测试生成，并与确定性算法进行了比较，所得到的实验结果表明，遗传算法可以在比较小的测试矢量集下得到比较高的故障覆盖率，是一个有效的测试生产算法．     

桥接故障的物理提取和高效测试

为桥接故障候选点建立7种基于版图的物理模型,给出提取故障候选点的方法.为了更有效地利用芯片设计周期,减少测试图形数量,提出一种以确定性桥接故障测试为主体,有效结合内置多重固定测试的综合型测试方法.用90 nm的两个芯片进行自动测试图形生成和验证,从生成测试图形的时间长度、测试图形的数量、桥接故障测试覆盖率3个主要方面来对比,验证了该综合型测试方法的有效性.