基于区间缩减的自动化打桩方法

为了提高自动化单元测试的覆盖率,提出一种基于区间缩减的自动化打桩方法。该方法首先选择一条目标执行路径,利用路径敏感和变量相关的区间计算技术,计算路径对该路径上所有函数调用的路径约束区间,并利用该约束区间对函数调用的返回值区间进行区间缩减,最后根据缩减后的区间进行桩代码自动生成。该方法已经在单元自动化测试系统(UATS)中实现,对10个开源大型函数进行测试的结果表明:该方式将平均覆盖率由50%提高到81%,对于等价表达式较多的函数,覆盖率提高了10倍,证明该文提出的方式能有效地提高自动化单元测试的覆盖率。     

组合电路反向蕴涵法测试生成

迄今为止,对于组合电路的测试生成,已经提出了一些方法,如临界通路法、D算法、九值算法、主路径敏化法,等等. 临界通路法虽然效率较高,但是,该方法既不能保证测试存在必能找到,也不能保证找到的测试一定是确凿的.D算法和九值算法能够保证只要测试存在必能找到,然而,它们是面向故障的,一次只能对一个故障生成测试向量;所进行的D驱赶等计算不管成功与否,都不给其余故障的测试生成提供有用的信息,换一个故障一切又得从头开始;对于某些不可测故障,往往要经过多次驱赶、返回过程以后才能作出判断.     

一种改进的SRAM故障内建自检测算法

面向March C+算法故障覆盖率的问题,本文提出一种改进的March CS算法来完成存储器SRAM的内建自测试.通过增加原算法元素的读写操作来敏化存储单元的故障,检测原算法不能敏化的静态故障和动态故障,从而提高故障覆盖率.最后,通过对1 024*32位静态随机存储器进行故障仿真验证,以及FPGA对SRAM芯片的应用性测试,March CS算法检测静态故障和动态故障的覆盖率分别达到91.67%和76.93%.     

基于最小集合覆盖求解方法的测试向量集约简

TetraMAX ATPG作为业界性能较优的自动测试向量生成工具，能够使用较短时间产生高故障覆盖率的测试向量集.本文通过对TetraMAX ATPG产生的初始测试向量集进行建模，提出了基于最小集合覆盖求解方法的最小完备测试集生成方法，利用这一算法可以在保证测试向量集故障覆盖率不变的基础上有效地缩减测试集规模，从而降低电路测试成本.实验结果表明该方法对于固定故障类型和静态电路故障类型均具有良好的约简效果.     

考虑扇出重汇聚效应的组合电路软错误率评估

为了准确评估集成电路的软错误率(soft error rate,SER),文章提出一种新颖的电路SER评估方法。通过门级仿真获得逻辑门输出信号,将产生瞬态故障的逻辑门进行故障注入,然后使用考虑扇出重汇聚的敏化路径逼近搜索算法查找不同输入向量下的敏化路径;通过单指数电流源模拟瞬态故障脉冲的产生,并将脉冲在敏化路径上传播,使用脉冲屏蔽模型评估电气屏蔽和时窗屏蔽效应;最后采用该方法计算可得电路总体SER。实验结果表明,由于考虑扇出重汇聚的影响,该方法平均提高8.2%的SER评估准确度。     

一种易于线性压缩的测试图形生成方法

为解决VLSI测试中数据量大、功耗高和故障检测难等问题,提出一种易于线性压缩的测试图形生成方法(LCG法).与传统方法不同,LCG法先解析出一类每个向量内部具有线性关系的测试序列,这种线性关系是基于单输入变化序列的,构成的测试序列可有效地减少被测电路内部的开关活动.测试生成时只需搜索测试向量少量的位值,其他位的值按预定义的线性关系解析出,再通过故障模拟的方法确认测试图形.压缩后的测试图形为其少量位的内容,具有压缩率高、易于实现、功耗低和覆盖率高的特点.对ISCAS89中5个最大的基准电路的实验结果表明,LCG法在固定故障覆盖率大于96%的情况下,压缩率都在10倍以上,甚至可以达到100倍以上.     

广义证据理论中的基本概率指派生成方法

鉴于基本概率指派生成对证据理论的研究具有重要的意义,文中针对辨识框架不完整情况提出了一种强约束广义基本概率指派赋值方法,新方法可以生成空集不为零的广义基本概率指派赋值,该数值的大小反映了系统是开放世界的可能性.针对辨识框架完整情况提出了一种弱约束基本概率指派赋值方法,该方法在样本与表示模型之间不相交时,也可以给出样本与模型相似性度量的数值,根据所提出的策略生成弱约束的基本概率指派.算例表明了所提出方法的有效性.     

生成确定性测试图形的内建自测试方法

为了以低的硬件开销自动生成高效率的确定型测试图形,提出一种新型的内建自测试(BIST)方法.先对原型设计用自动测试图形工具生成长度短、故障覆盖率高的确定性测试图形,然后对生成的图形排序以取得低功耗测试序列,再选择状态机优化和综合方案,最后自动生成BIST电路描述.由于结合了确定性测试和伪随机测试的优点,该方法具有低功耗、长度短、故障覆盖率高、测试图形自动生成等特色,特别适于CMOS组合逻辑电路的测试.基于ISCAS85Benchmark的实验结果表明,所设计的BIST电路在硬件开销、速度、测试功耗等方面均优于传统的伪随机测试电路,测试时间显著减少.     

模拟及混合信号芯片的可测性设计

对现有模拟及混合信号芯片可测性设计方法从测试内容、测试信号传输路径、测试信号产生及检测方式等不同角度进行了分类和分析比较。研究指出，在测试内容方面，基于结构的方法由于可得到较高的故障覆盖率并容易对其进行量化计算，因此被认为是今后发展的主要方向；在测试信号传输路径方面，基于总线的方法具有较易实现标准化的优点；而在测试信号产生及检测方面，内建自测试可大大降低测试所需代价，因此有较大的研究应用前景．统一的低测试代价和高故障覆盖率的模拟及混合信号芯片可测性设计方法的产生对于芯片设计来说将是进一步发展的要求和保障．     

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．     

WS-CDL测试路径的生成与排序

为了找出WS-CDL组合流程中存在的错误,减少软件维护产生的开销,提出一种基于控制流图生成测试路径的方法,用于对WS-CDL进行测试.首先解析WS-CDL文档,根据元素特点生成各类节点,并根据流程结构确定节点的源节点和目标节点;然后通过在源节点和目标节点间添加有向边构造成控制流囹;最后通过遍历控制流图生成所有可能的测试路径.测试路径中覆盖的WS-CDL元素越多,则发现的错误数也可能越多.为提高发现错误的效率,提出了2种基于路径中元素数量的排序算法,对路径的执行顺序进行排序.实验结果表明,将测试路径按路径中未被覆盖的元素总数降序排列,可以更快地发现错误.     

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 .     

基于自适应滤波辅助残差χ2法的导航系统故障诊断方法

针对残差χ2法对软故障检测不敏感,且当量测噪声阵不准确时,也不能很好地检测突变故障的问题,提出了一种限制自适应滤波辅助残差法的诊断方法。基于贝叶斯理论推导出一种限制自适应滤波,利用其自适应调节性在线估计量测噪声阵,抑制滤波预报值跟踪软故障,以辅助残差χ2法进行故障检测。为了克服直接隔离故障法导致滤波精度降低,误检率增加的问题,提出了基于一步预测的故障处理和重构方法,即用前一时刻解算的结果预测当前时刻的导航信息。仿真结果表明,所提出的方法能实时有效地诊断出突变和软故障,保证系统在故障阶段的精度,并使系统在故障消失后及时恢复正常,提高了系统的可靠性。     

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.     

电路测试的可区分故障算法研究

研究一种基于人工神经网络的能区分故障的数字电路测试生成方法,该方法利用电路基本逻辑门的特性和神经网络模型的特点,首先建立测试生成的神经网络模型,然后通过求解网络能量函数的最小值点获得给定类型故障的测试矢量,其研究结果在可区分故障的测试生成方面提供了一种可能的新途径     

一种基于证据融合的故障诊断方法

结合故障诊断工作的实际场景,通过计算故障信息观测值与参考值之间的差异,生成对应的故障信度分配函数。然后基于证据分类的思想,将故障证据分为可信证据和冲突证据,并定义每个证据的可信度。最后,利用证据可信度修正最初的信度分配,再利用证据融合公式得到综合的故障诊断结果。电机转子故障诊断的实例表明本文提出的方法能够准确快速地识别产品故障,基于证据分类的修正方法能够加速故障信度分配的收敛。     

应用ORCA结构测试FPGA逻辑单元的方法研究

给出了一种基于BIST技术测试FPGA逻辑单元CLB的方法．利用本文给出的0RCA结构对CLB进行测试，可以尽可能地对CLB中的故障进行完全测试，提高测试效率，减少了测试成本．文章给出了应用这种方法进行测试的配置结构、故障覆盖率和测试中出现的问题及其解决办法．实验结果表明，文中的方法是可行的．     

基于SSA-SVM的航空电弧故障检测

针对航空线路系统电弧故障隐蔽性高和难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机（Sparrow Search Algorithm Optimization Support Vector Machine,SSA-SVM）的航空电弧故障检测方法。首先采用小波分解对电弧故障电流数据进行分解,小波分解能有效克服经验模态分解时存在的模态混叠问题。再从信号无序度的角度对电流分量提取能量熵、模糊熵与近似熵,并构造特征向量。然后,使用麻雀搜索算法对支持向量机的权值进行优化,得到最优的权值,最后用训练好的支持向量机对测试样本进行分类。为了验证所提方法的有效性,搭建电弧实验平台,模拟航空线路系统电弧故障的产生,分别采集交流串联正常和电弧故障电流数据,应用本文提出的SSA-SVM算法进行电弧故障检测,结果表明,该方法能较好地识别出电弧故障,检测准确率达到99.5%,相比于粒子群算法或遗传算法优化的支持向量机对电弧故障的检测准确率分别高出2.5%和2%。     

用在线监测器的配电网故障定位法

为解决分支辐射型的中性点不接地配电系统的故障定位问题 ,提出了用分支探测器在线监测故障的定位方法 ,并给出了探测器的具体研制方案。分支探测器由光电式零序电流互感器、微处理器控制电路和数字载波扩频通信装置构成。变电站主机的信号处理系统收集探测器的测量信息 ,根据网络结构和各分支点的零序电流大小进行故障分支的定位。实验证明探测器运行可靠 ,方法对多分支结构配电网的故障定位有很好的实用性     

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．