控制输入跟踪算法和测试衍生算法

以组合电路的满足性测试生成算法为基础，提出了控制输入跟踪算法和测试衍生算法。控制输入跟踪算法从源输出开始，根据一定的指导策略，向源输入搜索，在搜索过程中生成一条临界路径，该路径中全部的故障可以用满足临界条件的输入向量来测试。测试衍生则利用一个测试的信息，通过临界路径变换衍生一系列新的测试。这两种算法嵌入测试生成的满足性算法中，大大减少了故障，压缩了CNF的构成时间和搜索空间。     

基于SVM的模拟测试生成的改进算法

在一些测试生成算法中,通过数/模和模/数转换器将模拟系统转换为离散数字系统,使得测试生成和响应分析在数字信号领域进行。提出了一种基于支持向量机（support vector machine, SVM）的模拟测试生成算法,通过SVM解决采样空间的线性分类问题,生成的测试序列可直接作为激励信号作用于被测系统,通过输出响应即可判断是否故障。为了减少计算代价,采用一种非等间距方法压缩脉冲响应采样向量,在降低采样空间维度的同时保证了测试生成的有效性。     

测试向量生成的新搜索算法

描述一种新的健全高效的测试向量自动生成方法--测试向量生成的可满足性算法.与现有的测试向量生成算法相比,满足性算法是一种有效改进搜索空间的搜索算法,运用几种简化技术,进一步改进故障诊断的方法.由部分ISCAS'85基准电路的仿真结果表明,满足性算法健全、有效,而且电路增大,算法的性能提高.     

特大规模组合电路测试数据产生方法研究

针对特大规模组合电路和全扫描设计电路提出了一种高速测试生成方法。该方法采用有限回溯测试模式产生方法生成测试码,采用ｎ（机器字长）个测试码并行的单故障传播方法模拟验证测试覆盖。测试生成与故障模拟为ｎ对１紧耦合集成方式。该方法运行１０个Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ电路,取得了低测试长度、高故障覆盖、高效率的良好效果。     

模拟电路软故障诊断测试节点优选的仿真研究

基于斜率故障模型和线性相关系数故障模型,提出了一种模拟电路软故障诊断字典法中的测试节点优选算法.针对模拟电路中的单故障和双故障,分别利用节点电压增量计算出的斜率和线性相关系数作为统一故障特征,建立故障字典;给出了在字典建立过程中,利用PSPICE仿真工具对电路进行故障仿真,采用特征函数描述故障统一特征的差别,根据故障隔离度优选测试节点的算法和步骤;并用仿真实例验证了该测试节点优选方法的有效性.     

一种改进的SRAM并行BIST电路设计

对系统嵌入式存储器进行测试是非常重要的,内建自测试(built inself test,BIST)方法是系统工作期间测试存储器的有效方法。基于存储器透明(Transparent)测试的TRSMarch算法,提出了一种改进的SRAM并行透明测试BIST接口电路。该电路适应不同大小的存储器,执行测试并响应测试中断,同时由于采用边界扫描单元,可以通过边界扫描结构(JTAG)对存储器进行有选择的测试。给出了相应BIST控制器的电路实现及其仿真结果。测试电路能实现TRSMarch算法,具有故障覆盖率高、硬件开销小的特点。     

基于电流测试的混合信号电路故障检测和定位

针对集成电路测试中模拟和混合电路的测试问题,提出了一种基于小波分析的电流测试实现混合信号电路故障诊断的方法。该方法先测试电路在激励信号下的动态电流,再利用小波变换对采样动态电流信号进行小波分析来诊断电路是否存在故障,并进一步定位故障。对示例ADC电路仿真试验的结果表明该方法比积分法和傅立叶分析方法对故障有更高的灵敏度,不仅能够有效检测出电路中的各种故障,而且能对故障进行定位。     

基于粒子群支持向量机的模拟电路故障诊断

针对传统神经网络技术在模拟电路故障应用中存在的问题,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的模拟电路故障诊断的方法。该方法首先利用小波包技术对待诊断电路的可测点信息提取故障特征,然后使用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,避免了参数选择的盲目性,提高了模型的诊断精度。在对某滤波电路进行的故障检测中,验证了该方法的可行性。     

基于测试重要度的Petri网序列优化算法

针对故障诊断测试序列优化问题,提出一种基于测试重要度的Petri网序列优化算法。该方法依据测试代价原则,并引入测试重要度函数,采用Petri网全局搜索算法,在传统测试优化目标测试费用和故障检测率的基础上,选择包含故障信息量大的测试,有效缩减测试序列的长度,并结合测试代价的反馈计算,减少总体测试费用。研究表明,所提出的优化算法克服了传统算法陷入局部优化的缺点,能够有效地减少总体测试代价。     

GUI自动化测试用例生成策略的研究

针对目前在图形用户界面(graphic user interface,GUI)自动化测试方法中存在的手工依赖性和测试缺乏准确性等问题,提出了一种改进的GUI自动化测试算法。该算法包括两种基于事件流图的GUI自动化测试用例生成策略:基于蚁群算法的日常冒烟测试用例生成策略和基于宽度优先搜索生成树的深度回归测试用例生成策略。将这两种策略应用于没有考虑分层的GUI事件流图模型中,得到标准GUI的测试用例,然后再进行GUI测试。结合Microsoft UI Automation框架和Visual Studio 2005开发平台,对该算法进行了实验研究。研究表明:该算法可以提高GUI测试的自动化程度和准确性。     

小波-神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

小波变换具有时频局部化、多尺度分析等特性，而神经网络具有非线性映射、学习推理等优点，将二者结合起来，提出基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用正弦信号仿真模拟电路，应用小波变换对模拟电路响应的采样信号进行故障特征提取，建立故障字典，然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策，实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明：该方法能够实现故障检测及定位，具有准确率高的特点。     

Wavelet neural network based fault diagnosis in nonlinear analog circuits

1 .INTRODUCTIONWith recent advancement in digital signal process-ing and wireless communication, nonlinear analogintegrated circuits , such as logarithmic amplifierand power amplifier and PLL,are being used ag-gressivelyinindustry . Nevertheless ,fault diagno-sis continues to be the bottleneckin reducing ti me-to-market of these ICs . Since the methods whichwere used to diagnose linear analog circuits oftencan’t direaly be used in nonlinear analog circuitsand building nonlinear model is…     

贝叶斯框架支持向量机的模拟电路故障诊断

基于贝叶斯证据框架下的最小二乘小波支持向量机，设计了一种新型模拟电路故障诊断方法。将贝叶斯证据框架应用于多类LS-WSVM分类器来选取正规化参数和核参数，并采用小波提升变换对从测试点得到的各种故障状态下输出电压信号进行分解获取多尺度的小波系数，对经处理的小波系数提取出故障特征量，以此作为样本训练多类LS-WSVM分类器来确定模拟电路故障诊断的模型。采用雷达系统模拟电路进行了仿真，结果表明，设计的模拟电路的故障诊断方法效果良好。     

模拟电路单—故障的模糊神经网络诊断方法

本文提出了利用模糊神经网络进行模拟电路故障诊断的方法。该方法根据模式识别原理,利用建立在神经网络中的模糊特征库,推断出故障特征对各元件故障的隶属程度,并指示元件参数的变化趋势。这一方法为解决模拟电路及一些含有非线性元件的电路的故障诊断问题提供了一种新方法。     

基于电压增量的非线性模拟电路软故障诊断

基于节点电压增量关系方程理论,根据高阶故障对低阶故障的覆盖性,并结合替代原理,提出了一种可以诊断非线性模拟电路软故障的字典法,将仅应用于线性模拟电路软故障诊断的方法推广到了含有少量非线性元件的模拟电路。将非线性元件作为一个整体,利用节点电压增量关系方程的线性相关系数作为统一故障特征,实现了电路中非线性元件和线性元件集的硬故障、软故障、单故障和多故障的诊断。给出了含有单个或多个非线性元件的电路诊断方法,并用最小距离法对容差做了相应的处理,最后通过仿真实例证明了该诊断方法的有效性。     

基于广义特征分析的模数统一测试故障隔离方法

在采用诊断专家系统的测试系统中,由于模拟和数字测试存在的差异,为了达到测试模数混合电路的目的,往往需采用不同的库结构,从而导致模数混合电路的故障诊断建库麻烦,运行繁琐。针对该问题,提出了一种基于广义特征分析的模数混合统一测试故障隔离方法。在介绍了模拟和数字电路测试的统一表述的基础上,介绍了该方法在模数混合电路单元故障诊断专家系统中的实际应用及效果。     

基于多特征云关联度的容差电路诊断算法

针对容差模拟电路故障诊断中存在的模糊性和随机性问题,提出了一种基于多特征云关联度的诊断算法。首先,结合模拟电路自身特性,提出与之相适合的组合云模型。之后,通过构建云关联矩阵,对不同电路特征的云隶属度进行综合评价。考虑到不同特征对总体云关联度的贡献不同,根据特征类内和类间散度对云关联度矩阵进行加权。最后,通过求取待识别特征向量与各故障模式的云关联序列,实现对电路故障的识别诊断。实例分析表明,所提方法在容差条件下对电路软故障有较高的诊断效率。     

容差电路故障诊断的模糊屏蔽字典法

提出了一种可用于诊断容差模拟电路软故障与多故障的模糊屏蔽字典法。基于网络分析与支路屏蔽的原理,分析计算了容差对端口特征量的影响,据此提出了故障阈值函数与故障判据,以实现容差电路的准确故障检测。然后通过构造合适的故障隶属函数来实现故障定位,有效地避免了故障因素与容差因素的相互交叠,大大降低了故障与容差间的模糊性。仿真试验表明,该法故障定位准确性高。     

模拟VLSI电路参数型故障的测试方法

为了提高模拟集成电路参数型故障的测试精度,以小波滤波器组实现的子带滤波为理论工具,研究了基于多故障特征提取的模拟集成电路测试方法.研究和对比了奥克塔夫(Octave)和金字塔两种小波分解结构下对Haar和Daubenchies两种小波在时域和频域中的故障分辨特性和诊断能力.对国际标准电路的实验表明:采用Octave结构时,在时域可完成故障检测,以相干函数在频域区分故障困难;而采用金字塔型结构时,在时域和频域皆易完成故障诊断:采用Daubenchies小波的效果优于Haar小波.