（检测技术与自动化装置专业论文）智能故障诊断理论在32位arm系统中的研究与应用.pdf

四j i i 大学硕十学位论文智能故障诊断理论在3 2 位a r m系统中的研究与应用检测技术与自动化装置专业研究生：刘畅指导教师汪道辉教授随着各种a r m 系列3 2 位微处理和微控制芯片的广泛应用，数字单片机系统功能越来越强，集成度越来越高。为满足这些数字系统的故障检测需求，出现了许多智能故障检测和诊断的方法，然而在将这些方法应用到实际的故障诊断系统中后，遇到了一些难题，其中如何区分并解决多线桥接故障中征兆混淆问题和地址总线故障诊断一直是智能故障诊断系统设计的难题。为解决这一难题，本文深入研究目前国内外最新取得的一些理论成果，如故障检测和紧凑性定理、故障诊断完备性定理和抗误判定理，通过这些研究为本文的撰写提供了坚实的理论依据。本文作者对一类的测试优化算法：n a a c 算法( n oa 1 i a s i n ga n da n t i c o n f o u n d i n ga l g o r i t h m ：无误判抗混淆算法) 进行深入研究，为弥补其不能很好解决桥接故障的征兆混淆的不足，对n a a c 算法进行改进，提出一种自适应二次测试算法。并将其应用于实际的a r m 智能故障诊断系统中。采用自适应n a a c 算法生成的测试矩阵能够确保无征兆误判，同时还能将大的测试矩阵压缩成小规模的测试矩阵。在其生成的测试矩阵中各p t v 互不相同，但都具有相同的权值，而权值可以由故障诊断系统的设计者予以指定。另外，由于3 2 位系统的地址线的增加，地址映射的变化，使得原本就比较困难的地址总线检测难度进一步加大。本文深入研究3 2 位系统地址映射规律，提出一种新的检测算法，通过对测试响应得进一步运算和分析，检测并定位故障错误。实践表明，自适应n a a c 算法和新型地址算法生成的测试矩阵具有很高的故障覆盖率。本文还讨论了a r m 内核调试技术，采用v c 6 0 编制对a r m 内核进行控制的幽j i l 大学坝士学位论又底层驱动，利用j t a ( 接口将p c 机发出的调试命令通过e m b e d d e di c e 送入a r m内核实现对内核寄存器以及对外部存储器的数据存取，从而建立起整个测试系统的基础。并利用专家系统智能故障诊断技术，构建专家系统规则库和设计推理机制，采用c 语言构建规则库，通过专家推理机，从而使得固定逻辑故障和大多数多线桥接故障能够被专家诊断系统检测出来。至于本文采用边界扫描测试故障诊断技术，考虑到系统的通用性和简洁性，因为对于大多数数字系统而言，只需4 条或5 条信号线就能将p c 机和被测边界扫描电路连接起来，由此极大地简化了智能故障诊断系统中为实现p t v 加载和p r v 获取而专门设计的接口板电路。在智能故障诊断系统中，本文采用v c + + 6 0 设计本系统测试和驱动程序，整个系统按功能划分模块，符合软件工程设计要求。系统中各模块采用v c + + 6 0编写。本文设计的智能故障诊断系统，能够准确检测和诊断a r m 微处理器、c d l d f p g a 、存储器、数据传输和接口器件、i o 口等，而这些都是数字系统的常见部件，故该系统具有很好的应用价值和广阔的发展前景。关键词：a r me m b e d d e d i c e自适应n a a c 算法智能故障诊断a r m 调试四川大学硕上学位论文r e s e a r c ha n da p p l i c a t i o no fi n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i sa l g o r i t h mi n3 2 - b i ta r md i g i t a ls y s t e mt h et e s t i n gt e c h n o l o g ya n da u t o m a t i ce q u i p m e n tg r a d u a t e ：l i uc h a n gs u p e r vis o r ：w a n gd a o h u ip r o f e s s o rs t i m u l a t e db yt h ed e v e l o p i n go fa p p l i c a t i o n so f3 2 - b i ta r mm c u ，t h ei n t e g r a t i o na n df u n c t i o no f3 2 一b i td i g i t a ls y s t e mi so nt h er i s e t os e r v ed i g i t a ls y s t e mf a u l td e t e c t i o nr e q u i r e m e n t s ，al o to fi n t e l l i g e n tf a u l td e t e c t i o na n dd i a g n o s t i cm e t h o d sh a v eb e e nr e s e a r c h e d h o w e v e gi nm o s to ff a u l td i a g n o s i ss y s t e m ，i ti sd i f f i c u l tt os o l v et h ef a u l tc o n f o u n d i n g t od e a lw i t hi t ，t h ep a p e ra u t h o rh a dw i d e l ys t u d yi nf a u l td e t e c t i o na n dc o n d e n s i n gt h e o r e m ，f a u l td i a g n o s t i cs o u n d n e s st h e o r e ma n da n t i - a l i a s i n gt h e o r e m i na d d i t i o n ，t h ea u t h o ra l s or e s e a r c hi ng e n e r a ld e t e c t i o no p t i m a la l g o r i t h mu s e db yf a u l td i a g n o s i ss y s t e m t h e s ea l lg i v eas t r o n gk n o w l e d g eb a c k g r o u n dt oa u t h o r sr e s e a r c ha n dd i s s e r t a t i o nw r i t i n g t h ep a p e rs t u d i e dan e wd e t e c t i o no p t i m a la l g o r i t h m ：n a a c ( n oa l i a s i n ga n da n t i - c o n f o u n d i n g ) d e t e c t i o no p t i m a la l g o r i t h md e e p l y i no r d e rt oo v e r c o m ei t sd i s a d v a n t a g e ( s y m p t o mc o n f o u n d i n g ) ，t h ea u t h o rh a di m p r o v e dt h en a a ca l g o r i t h ma n db r i n gu pas e l f - a d a p t i v es e c o n d - d e t e c t i n gm a t r i xa l g o r i t h m a n da p p l yi tt oa r md i g i t a ls y s t e m t h es e l f - a d a p t i v en a a cd e t e c t i o no p t i m a la l g o r i t h mc a r la s s u r e u so fg e n e r a t i n gt e s tm a t r i xw i t hn os y m p t o ma l i a s i n ga n dn os y m p t o mc o n f o u n d i n g m e a n w h i l e ，i tc a nc o m p r e s sal a r g ea m o u n to ft e s tm a t r i xs c a l et ov e r ys m a l ld e g r e e t h ep t vo f t e s tm a t r i xi sd i f f e r e n tf o re a c ho t h e r ，b u th a ss a m ew e i g h tv a l u e a n dt h ew e i g h tv a l u ee a r lb ea p p o i n t e db yf a u l td i a g n o s i ss y s t e md e s i g n e r a n o t h e rh a n d ，d u et ot h ei n c r e a s eo ft h e nh u mo fa d d r e s sp i n s ，a n dt h ec h a n g eo fm a p p i n go fs y s t e ma d d r e s s ，t h ed i f f i c u l t yi na d d r e s sb u sd i a g n o s i n gh a si n c r e a s e四川大学硕十学位论文s i m u l t a n e o u s l y t h i sp a p e ra l s os t u d yi na d d r e s sm a p p i n go fa r ms y s t e m ，a n df i n dan e ww a yo fa d d r e s sb u sf a u l td e t e c t i o na n dd i a g n o s i s b ya n a l y z i n ga n do p e r a t i n gt h er e s p o n s eo ft e s tv e c t o r s ，w ec a nm a k ea d d r e s sd e t e c t i n ga n dl o c a t i n gf a u l te x a c ta n de f f e c t i v e t h i sp a p e rd i s c u s s e dt h ea r md e b u gt e c h n i c a l t h ea u t h o rd e v e l o p e dab a s i cd r i v e r ,m a k ei tf e a s i b l et op u tp cc o m m a n d si n t oe m b e d d e di c et or e a l i z ea r md e b u g g i n gv i aj t a gi n t e r f a c e ，a n ds u c c e e di nc o n t r o lm c ut or e a da n dw r i t ed a t at or a m ，t h e r e b y ，e s t a b l i s ht h ef o u n d a t i o no ft h ew h o l ed i a g n o s i ss y s t e m t h ep a p e ra l s od i s c u s s e se x p e r ts y s t e mi n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s t i cm e t h o d b e n e f i tf r o md e s i g n e r se x p e r i e n c e ，e x p e r ts y s t e mr e g u l a t i o n sa r eb u i l tb ycl a n g u a g e t h r o u g ht h ei n f e r e n c e ，a l lf i x e dl o g i cf a u l ta n dm o s tm u l t i l i n es h o r tc i r c u i tf a u l ta r ed e t e c t e db ye x p e r ts y s t e m o nt h a ta c c o u n t ，t h ed e s i g np r o c e s sb u i l tb ycl a n g u a g ew i l lb eam o d et h a tc a nb ei m i t a t e db yo t h e ri n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i ss y s t e m o nt h eo t h e rh a n d ，b o u n d a r y - s c a nt e c h n i q u ei n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s t i cm e t h o dw a sa p p l i e dt op r a c t i c e f o rm o s td i g i t a ls y s t e m ，d e v i c e sw i t hb o u n d a r y s c a na r c h i t e c t u r ea r eb r o a d l yu s e d o n l yu s i n gf o u rl i n e so rf i v el i n e st oc o n n e c tp cp a r a l l e lp o r tw i t ht a p ( t e s ta c c e s sp o r t ) t h em e t h o de x t r e m e l ys i m p l i f i e sd i a g n o s i ss y s t e md e s i g n t h ea u t h o rd e s i g n sd i a g n o s i ss y s t e ms o f t w a r ew i t hv c6 o + + t h ew h o l es y s t e mi sd i v i d e da c c o r d i n gt of u n c t i o n a lb l o c k t h i sd i a g n o s i ss y s t e mi se a s et ou s e ，a n dc a r lb ec o n v e n i e n t l yt r a n s p l a n t e di n t oo t h e ra p p l i c a t i o n s t h ed i a g n o s i ss y s t e mc a nd e t e c ta n dd i a g n o s ea r mm c u ，c p l do rf p g a ，m e m o r y , d a t at r a n s p o r ta n di n t e r f a c ed e v i c e ，i op o r t i tw a sw e l l k n o w l at h a tt h o s ec o m p o n e n t sa r em a i n l yp a r t so fd i g i t a ls y s t e m ，s ot h i sd i a g n o s i ss y s t e mh a sh i g h l yv a l u ei nf a u l td i a g n o s i sf i e l da n da l s oh a sag o o dd e v e l o p m e n t a lf u t u r e k e y w o r d ：a r me m b e d d e d - i c es e l f - a d a p t i v en a a ca l g o r i t h mi n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i ss y s t e ma r md e b u g四川大学硕士学位论文1 综述1 1 引言众所周知，电子技术在近二十年来得到了飞速地发展。现代电子产品在社会各个领域的广泛应用使得社会生产力以及社会信息化程度得到了很大幅度的提高。由于电子器件集成度的日益提高，并且伴随着新的封装技术和制造技术的应用，印制电路板( p c b ) 的复杂度随之增加。印制电路板复杂程度的增加使得电子设备硬件的价格也急剧上升。p c b 变得复杂和昂贵，这主要是由于不断发展中的电子器件的小型化所引起的。首先，集成电路( i c ) 越来越小：其自身的小型化已发展到纳米工艺，这导致了每个芯片电路不仅门数增加而且其功能也大大的提高。因此，每个集成电路( i c ) 需要更多的管脚。3 ；其次，i c 管脚走线之间的距离也变得愈来愈密：工程中常在p c b 板的两面都安装上集成块，并使用自动点焊及板上芯片等技术。这使得印制板上的硬件电路进一步变小且一个规模较小的电路板能具有几十个元器件和成百上千的焊点。1 。不难想象拥有这么多的焊点，无论是机器焊接，还是人工焊接都可能出现错误，如虚焊、连焊等问题”1 ；另外，由于元器件选购不当，中间混有次品或废品，这都将导致电路板出现故障，产品无法正常工作。目前对电路板故障的检测和诊断工作多数是以人工进行，不仅耗时多、费用高，而且对技术人员的素质要求也很高。造成对产品的维护、修复比生产还耗时、耗工、耗钱”3 。在这样的背景下，数字化产品或系统的故障诊断就愈加显得重要了，尤其是目前数字系统已进入以a r m 系列为代表的3 2 位元单片机时代后，其逻辑愈来愈复杂，规模愈来愈大，对系统的测试开销( 测试费用和测试时间等) 急剧增加。与此同时，针对3 2 位元数字系统的测试理论和测试方法虽然有了很大发展，但远远跟不上数字产品的发展。对这一领域的研究，将为工农业、航空航天技术、军事工业带来十分重要的影响。因此，进行3 2 位a r m 系统故障诊断技术的研究，其实际意义是不言而喻的。1 2 故障诊断技术的发展及技术概述故障诊断技术的发展经历了常规诊断和智能诊断两个阶段“。常规诊断阶段以传感器技术和动态测试技术为基础，以信号处理技术为手段，主要研究如四川大学硕士学位论文何获取征兆信息并进行变换处理和特征分析，借此实现设备的诊断。这个阶段的诊断方法主要是基于系统状态估计，参数估计进行诊断。智能诊断阶段，以人工智能( a i ) 技术为支持、以知识为基础，以知识处理为核心的诊断过程代替传统的数据处理诊断过程。这个阶段主要的诊断方法有“：基于专家系统的诊断技术、基于人工神经网络的诊断技术、基于边界扫描的诊断技术等等。1 2 1 基于状态估计的方法“11 9 7 1 年b e a r d 博士首先提出故障诊断检测滤波器的概念，标志着基于状态估计的解析冗余故障诊断方法的诞生。这种故障诊断方法发展至今形成了三种基本方法：b e a r d 提出的故障检测滤波器的方法。“； m e h r a 和p e s h o n 提出的基于k a l m a n 滤波器的方法、c l a r k 提出的构造k a l m a n 滤波器阵列或l u n b e r g观测器阵列的方法；d e c k e r t 提出的一致性空间的方法。这类方法实现故障诊断分两步：首先，形成残差，即真实系统的输出与状态观测器或卡尔曼滤波器的输出的差值；然后，从残差中提取故障特征进而实现故障诊断“。l _ 2 2 基于参数估计的方法i s e r m a n ( 1 9 8 4 年) 对基于参数估计的故障诊断方法做出了完整的描述”。这种方法的思路是：由机理分析确定系统的模型参数和物理元器件参数之间的关系方程0 = f ( p ) ，由实时辨识求得系统的实际模型参数口，由0 = f ( p ) 和0 求解实际的物理元器件参数户，将户和p 的标称值比较从而确定系统是否故障及故障的程度。1 2 3 基于专家系统的故障诊断方法在系统运行过程中，若某一时刻系统发生故障，领域专家往往可以凭视觉、听觉、嗅觉、触觉或测量设备得到一些客观事实，并根据对系统结构和系统故障历史的深刻了解很快就做出判断，确定故障的原因和部位。对于复杂系统的故障诊断，这种基于专家系统的故障诊断方法尤其有效。故障诊断专家系统大致经历了两个发展阶段”4 “：基于浅知识的第一代故障诊断专家系统和基于深知识的第二代故障诊断专家系统。近期出现的混合结构的专家系统，是将上述两种方法结合使用，互补不足。基于浅知识( 人类专家的经验知识) 的故障诊断系统凹川大学硕士学位论文是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，通过演绎推理或产生式推理来获取诊断结果，目的是寻找一个故障集合使之能对一个给定的征兆( 包括存在的和缺席的) 集合产生的原因做出最佳解释。基于深知识( 诊断对象的模型知识)的故障诊断系统要求诊断对象的每一个环节具有明确的输入输出表达关系，诊断时首先通过诊断对象的实际输出与期望输出之间的不一致，生成引起这种不一致的原因集合，然后根据诊断对象领域中的第一定律知识( 具有明确科学依据知识) 及其内部特定的约束关系，采用一定的算法，找出可能的故障源。1 2 4 基于模式识别的故障诊断方法”1这种故障诊断方法实现故障诊断的步骤分两个阶段：离线分析，通过离线分析确定能够表达系统故障状态的特征向量集和以该特征向量集描述的故障模式向量，由此形成故障的基准模式集，并确定区分识别这些故障模式向量的判别函数；在线诊断，实时提取故障的特征向量，由判别函数对故障进行分离定位。1 2 5 基于模糊数学的故障诊断方法。1系统的状态有时是不分明的、不确定的，因此可以用模糊集来描述。通过采用模糊聚类分析将模糊集分为不同水平的子集，由此判别故障最可能属于的子集。另一个有效的方法是首先建立起故障与故障成因的模糊关系矩阵r ，如果当前故障的故障成因向量的模糊隶属度为c ，则故障f 通过模糊合成加以确定，故障f = r c 。1 2 6 基于人工神经网络的故障诊断方法神经网络技术代表了一种新的方法体系，它以分布的方式存储信息，利用网络拓扑结构和权值分布实现非线性的映射，并利用全局并行处理实现从输入空间到输出空间的非线性信息变换。对于特定问题适当建立的神经网络故障诊断系统，可以从其输入数据( 代表故障症状) 直接推出输出数据( 代表故障原因) ，从而实现故障检测与诊断“4 ”。四川大学硕士学位论文2 1 7 基于边界扫描测试的b i t 故障诊断方法“1随着v l s i 器件在更大规模、更高速度和更小尺寸上不断发展，新型测试技术边界扫描测试获得了广泛应用，它以特有的四线边界扫描测试总线结构来克服测试复杂数字电路板的技术障碍，从而带来基于边界扫描测试的b i t( b u i i ti nt e s t 机内测试) 故障诊断方法1 。实际上，这种故障诊断方法在应用时融合了专家系统、人工神经网络等方法，因而可以获得快速、可靠诊断结果，易于实现器件级、电路板级乃至系统级的故障诊断”1 。本文即采用基于边界扫描测试的b i t 故障诊断方法设计诊断系统，关于这其的详细原理，将在本文正文第二章进行阐述。1 3 国内外研究现状及发展趋势智能故障诊断技术的发展历史虽然短暂，但在电路与数字电子设备方面已取得了令人瞩目的成就。比如m i t 研制用于模拟电路操作并演绎出故障可能原因的e l 系统；美国海军人工智能中心开发了用于诊断电子设备故障的i n a t e系统；波音航空公司研制了诊断微波模拟接口m s i 的i m a 系统；意大利米兰工业大学研制用于汽车启动器电路故障诊断的系统“1 ；日本日立公司研究了用于核反应堆的故障诊断系统；美国通用电气公司研制的用于内燃电气机车故障诊断的专家系统c a t s - 1 “”；目前国内市场上并没有专门的单片机故障诊断仪，3 2 位a r m 单片机系统的诊断仪器就更少，究其原因主要是现在市面上的单片机型号较多，电路板的复杂程度不一，而且功能和效率都不一样。如果只开发普通的故障诊断仪器，能检测的单片机型号过于单一，仪器无法检测整个电路板的故障，而且仪器无法扩展、升级，使得资源浪费。因此目前市面上的故障诊断仪器，根本无法满足单片机技术应用中的实际需要。j t a g 技术的发展和广泛应用，大大的方便了简单的定制测试。利用j t a g 技术实现复杂电路的外部测试，技术难度简单，开发成本也相对较低。其与传统器件相互配合进行故障诊断，将是智能测试系统的发展方向，在这一领域的研究有着宽广的前景。文献 1 6 1 提出了一种针对5 l 单片机系统的故障诊断系统，可以对5 1 系列的单片机电路系统实现一定的故障诊断功能，但是在诊断算法上还存在一些缺陷，系统在某些情况下会出现故障误判和漏判的情况。文献 1 5 1 在其基础上将边界扫描技术引用在诊断系统中，解四川大学坝士学位论文决了边界扫描器件的故障诊断问题。文献【1 4 提出了一种新型的测试算法，大大提高了系统诊断效率，很好地解决了征兆误判问题，同时对征兆混淆也有较好的抑制能力，但仍然无法完全排除征兆混淆的影响。从国外现状来看，由于国外一些大公司资金雄厚，他们能够开发出一些大型的智能故障诊断系统，这些系统一般都是利用针床和夹具并配合复杂的机械装置和计算机构成。所以，这类装置在价格上非常昂贵，动辄上百万美圆，当然它的功能非常强大，可对国内中小型企业来说并不需要如此完善的功能，而且价格上也无法承担“。故障诊断技术其未来的发展方向必将是与容错控制、冗余控制、自治控制和余度管理等可靠性系统设计相结合。随着知识工程、专家系统、模糊逻辑和神经网络在诊断领域中的进一步应用，智能诊断问题的研究将更加深入。目前和今后的主要研究可归纳为：多传感器数据融合技术；在线实时故障诊断算法；混合智能融合技术；混合智能故障诊断技术；基于因特网的远程协作诊断技术：以故障监测及分离为核心的容错控制、监控系统和可信性系统研究等。未来的故障诊断将在基于规则的系统到基于混合模型的系统；由领域专家提供知识到机器学习；由非实时诊断到实时诊断；由单一推理控制策略到混合推理控制策略等方面继续研究下去。另外，将先进的计算机网络技术与故障诊断技术相结合，形成基于网络的远程设备故障智能诊断系统，也是目前研究的热点，已引起了人们的高度重视，具有广阔的发展前景。1 4 本系统设计任务及意义在电路系统p c b 板的生产过程中，首先，由于主板上焊点多、连线多，因此主板在焊接过程中出现故障的情况也较多。虽然采用传统的诊断方法也能解决问题，但花费的时间和人工很高；其次，主板上的故障绝大多数是虚焊、短路和粘连等固定型故障，具有数字系统故障的典型性“1 ，这就促使我们要寻找一种简单、快速的检测方法，并结合新型的故障诊断理论，对电路板进行测试。通过对测试响应的分析来判断主板上各焊点、连线和器件是否正常，实现对该数字电路板的故障诊断，进而推广到一般数字系统的诊断中。本文所设计的故障诊断系统，旨在将以往8 位元单片机数字系统的故障诊断理论推广到3 2 位元a r m 单片机数字系统中，针对a r m 单片机的具体特性对智能故障诊断算法理论四川大学硕士学位论文做进一步的探讨，对诊断方法做新的改进以克服以往故障诊断系统无法解决桥接故障征兆混淆问题这一缺点。在设计中一是考虑到生产实际的需要；二是考虑该系统的通用性。力求在对a r m 单片机数字系统故障诊断的道路上进行有益的探索。1 5 本设计的所做的工作以及创新之处本论文在设计研究过程中做了以下工作和创新：1 将数字电路板智能故障诊断理论应用于a r m 系统中。以a r m 为代表的3 2 位元电路系统目前已深入到各个应用领域，对其的智能故障诊断具有很高的实际意义。3 2 位元数字电路系统较之8 位元系统，有更宽的数据总线，地址总线和更多的控制总线，因此增加了诊断的复杂度。本设计利用a r m 所提供的“内部调试技术”，设计出一种复杂度低，移植性好，效率较高的故障诊断系统。2 本文首先探讨征兆误判和征兆混淆形成的原因，深入研究n a a c 算法。“，为弥补该算法无法克服征兆混淆问题的不足，认真研究自适应二次测试算法理论。基于自适应测试算法理论，建立起一套完善的测试算法，成功解决了征兆混淆问题，使故障诊断率大幅提高。3 对地址总线的测试算法做详细探讨。由于3 2 位a r m 系统地址总线的不可观性“1 ，对地址总线的检测历来是故障诊断的难点。本文深入探讨地址总线的诊断理论，给出一套全新的诊断方案，很好地解决地址总线诊断这一难题。4 将专家系统与数字电路板故障有机结合起来。本文以设计者经验，结合电路板结构特点，采用c 语言构建专家系统规则库，通过推理，对数字电路板的固定逻辑故障和桥接故障给予判断，获得9 8 以上的故障检测率。该专家系统的构建，为故障诊断系统的推广应用提供了一个参考模型。5 将虚拟仪器技术与故障诊断系统有机结合起来。本文充分利用虚拟仪器“软件就是仪器”的思想，利用a r m 提供的j t a g 接口通过软件对a r m 内核进行底层控制，模拟核心命令执行时序控制系统核心对系统进行读写操作，使测试系统大大简化，同时使执行效率大为提高。四川大学硕士学位论文2 智能故障诊断系统的理论基础2 1 数字系统故障诊断基础知识2 1 1 故障诊断故障诊断的结果体现在三个层次“”：第一层次，故障检测( f a u l td e t e c t i o n ) ，即回答有无故障的问题；第二层次，故障定位( f a u l tl o c a t i o n ) ，即回答故障发生在那个部分的问题；第三层次，故障诊断( f a u l td i a g n o s i s ) ，即确定最大可能的故障原因。这种原因，可能发生在硬件、软件内部，也可能是发生在各部分的相互关联之中( 例如：时序的不配合，逻辑电平的差错，驱动能力的不足等等) “1 。2 1 23 2 位单片机系统的故障模型为了研究故障对系统的影响，诊断故障的位置，有必要对故障作一些分类，构造最典型的故障模型，用于代表一类故障( 对电路或系统有类似影响的故障) 。下面借鉴8 位单片机系统的故障模型理论来建立3 2 位单片机系统故障模型“”1 。1 总线故障总线故障是单片机系统中最重要的故障，它是否正常直接影响挂在总线上的器件的工作。总线故障通常是静态故障，主要是下面两种类型。( 1 ) 固定故障( s t u c kf a u l t s ) ，主要是电路或系统中某一根信号线上的信号运行过程中永远固定在某一个值上。导致固定型故障的原因很多，可能是信号短路造成的，也可能是器件错误状态造成的“1 。例如，晶体管一直导通或一直截止。另外一种情况是信号线开路，此时信号线连接的器件的输入端处于悬浮状态，在一定时间后，由于节点电容和漏电的共同作用，它可能被固定在某一逻辑值，并以固定型故障表现出来，该信号将以什么逻辑状态出现取决于器件结构和工艺技术。经试验验证在a r m 系统中，开路故障表现为s a l 故障。通常把固定故障作为一种单结点故障来考虑，它可分类如下：s a 一1 ：结点固定于逻辑“1 ”；s a 一0 ：结点固定于逻辑0 ；开路：在一个输入管脚上该结点是浮空的；即输入可能为“1 ”，也可能为“0 ”，这取决于采用的加工工艺( 例如，t t l ，c o m s ) ，这种故障经常简称四川大学硕士学位论文为“开路故障”。固定型故障可以影响所有结点，而开路故障只影响部分结点。具有开路故障的一个输入可能以一个间歇故障现象出现。例如，高电阻上所感应的电压。在这种情况下，故障的检测是非常麻烦的，这种故障模型通常又被称为“功能失灵”“3 。为了避免这种情形的发生，一般会设计一个输入缓冲器，使得当输入处有开路时，添加一个预定值。为建立故障模型，把将发生开路故障的结点分为两部分：一个“子结点”作为原始结点，剩下的结点处于静止状态。这些静止的结点可以连成一组，也可不连成一组。假设一个结点若由p 个i c 管脚组成，把它分为两部分，就可得到一个具有独立结点的子结点，和多个其他结点形成的统一结点。相连结点的最大值是p - i ，子结点可能有若干个( i ) 结点，i 的变化范围为从1 到p l 。对i ，p 个结点中结点的可能组合为：c ：型一9 ( p 一训f !( 2 - 1 )( 2 ) 桥接故障( b r i d g ef a u l t s ) ，也叫粘连故障。主要是敷铜与连线之间的短路，焊点间的粘连等。在实际电路系统中主要出现为元件一端之间的两线桥接或三线桥接“1 。这里我们主要考虑的是存在于两条信号线之间，一条信号线与地线或电源线之间的桥接。地线和电源线之间的短路在这里不予考虑。因为在电源中未采用b s t 技术。1 ，可用其他方法来解决电源的测试问题。信号线中故障所产生的影响与所采用的工艺有关。例如，如果一个输出电平为“1 ”的结点与一个输出为0 的结点相连，这时难以确定短路结点上的逻辑电平。输出为“o ”的阻抗若比同时存在的输出为“1 ”的阻抗低，在这两个输出端短路的情况下，其输出信号电平为“o ”反之则为“1 ”。根据各种不同的情况，对不同类型的短路通常赋于它们不同的名称：“或”短路( o rs h o r t ) ：若结点上的驱功能力是逻辑1 占支配地位，当两结点点短路时，最终的逻辑值为两结点逻辑值相“或”；“与”短路( a n ds h o r t ) ：若结点上的驱功能力是逻辑“0 ”占支配地位，当两结点点短路时，最终的逻辑值为两结点逻辑值相“与”；四川大学硕士学位论文当信号线与电源或地线之间的短路情况时，由于地线和电源呈现的阻抗非常低。因此，对地线的短路会使全部信号点为零电压。而对电源的短路将使该结点为电源电压，这与所采用的工艺无关。即一个对电源的短路其结果为逻辑“1 ”，而对地的短路其结果为逻辑“0 ”。换句话说，对地线和对电源的短路可作为固定型故障来处理，因而能够对这些故障方便地进行诊断。对一个短路而言，至少需要两个结点。图2 1 示出了在四个简单的结点之间所有可能的短路情况，每一个短路发生在两个或多个结点( i c 管脚) 之间。图2 1 结点桥接示意图由于下面两个原因“”，一般认为只检测两个结点之间的短路来代替所有可能的多结点短路是可行的。多结点短路可作为两结点( 2 - n e t ) 单短路的一个超集( s u p e r s e t ) 。测试所有的短路需要一个按指数方式增长的测试向量。以下的计算结果说明了这一点：假设n 个结点的电路板，其中i 个结点短路的可能总数是从n 取i 的组合：r ，一蒯h 一而两个结点短路时，这个表达式变为c ：= 淼7 1 ( )( 2 2 )( 2 - 3 )四j i i 大学硕士学位论文为找到所有可能的多结点短路，必须对i = 2 到i = n 的所有组合求和。于是有：c 2 ”一n 一1( 2 4 )表2 1 示出了对一些n 值所算出的短路数目。表2 1 表明：随着两结点短路的数目的上升，所有可能短路的总数目会急剧地上升。对l o 结点的完全测试，甚至用i o m h z 的测试频率，所花费的时间也多得惊人。表2 1 结点短路最大可能数结点数n两结点短路n ( n - 1 ) 2多结点短路2 n - n - 146l l5l o2 51 04 51 0 1 31 51 0 5。3 2 7 5 22 01 9 01 0 5 1 0 55 01 2 2 511 3 1 0 1 52 芯片故障。3 1单片机电路系统中芯片故障主要是芯片内部结构出现故障和引脚连线故障。在实际诊断中，对芯片都是对它进行功能测试，即看芯片是否能正常完成功能，并不完全要求诊断芯片内部什么部分出现故障，但对引脚故障要求能进行尽可能全面的诊断。2 1 3 最小系统对于一个3 2 位元电路系统，从工程角度出发，要对其高效省时地进行诊断测试，应该采用由小到大，由局部到总体，由主要到次要的测试策略。一个系统是否具有可测性是系统测试的基础。而可测性是由系统资源支持的。对于一个连最小系统都无法满足的电路，我们无法从中获得必要的信息，因此无法对其进行测试。四川大学硕士学位论文这里所说的单片机最小系统，包括m c u ，电源，时钟源，内存及必要的外部接口，即要完成整个系统测试所必须依赖的系统硬件资源的最小集合。要完成系统的测试，要求最小系统必须能正常工作，否则系统不可测。在这里我们必须注意，对于不同的电路系统( m c u ，a r m ，d s p ，c p l d ) 由于其内部结构，系统逻辑的差异以及测试方法的不同，其最小系统会有一些不同，因此对于不同的电路系统需要做具体分析。本文由于作者时间有限，仅对a r m 系统做分析。对于a r m 系统，通过j t a g 完成对系统内核的检测和控制，从而对整个系统进行检测，因此其最小可测试资源必须具备电源，j t a g 接口，j t a g 控制器，以及a r m 内核调试单元：e m b e d d e d i c em a e r o c e l l 。基于这些部件的正确，才能继续其后的测试工作。2 1 4a r m 系统的测试策略基于最小系统以a r m 为处理器核心的电路系统可以逐步被检测，根据先局部，后总体；先基本，后扩展；先主要，后次要的检测策略，本设计采用如下的测试步骤：1 电源2 j t a g 接口，j t a g 控制器；3 a r m 内核( 数据总线，寄存器) ；4 外部时钟；5 串行通讯口( 如果存在) ；6 外部控制总线；7 外部数据总线；8 外部地址总线；9 r o m ，s d r a m ，f l a s h ；1 0 通用i o 口；1 1 其他模块：以此种顺序进行检测，后一步检测是需要前一步检测无故障才能进行，排在越前面的资源对整个系统的可测性来说就越重要。因此，当检测到某一步，发现某一资源有故障时，检测即可停止。或直接丢弃该板，或排除故障后继续四川i 大学硕士学位论文检测则根据实际需要而定。a r m 系统的测试策略是为本设计测试步骤提供了总体框架，本设计的故障诊断部分将根据这一思路进行设计，具体的设计过程将在第5 章作详细的阐述。2 2 边界扫描测试b | t 故障诊断技术本设计和以往类似设计的最大不同点在于整个系统的测试都基于边界扫描技术，通过j t a g 接口控制被测板的m c u 对该板进行测试。为了更好的阐述我所做的工作，这里有必要先介绍一下其中用到的技术：边界扫描技术和a r m 调试技术。而将这两项技术应用的本设计的具体工作将在第5 章详细介绍。2 2 1j t a g 边界扫描技术概述“1随着印制电路板( p c b ) 的密度越来越高，传统的“针床测试技术。”已不易采用。为提高电路和系统的可测试性，1 9 8 5 年菲利浦电子公司首先倡议并联合欧洲、北美和亚洲其他电子设备制造公司组建了联合测试行动组( j o i n tt e s ta c t i o ng r o u p ，j t a g ) ，1 9 9 0 年2 月j t a g 与i e e e 标准化委员会合作提出了“标准测试访问通道与边界扫描结构”的i e e e l l 4 9 卜1 9 9 0 标准。该标准要求在集成电路中加入边界扫描电路。依靠模式选择的控制来构成一条绕行于集成电路的移位寄存器链。可以通过这条寄存器链扫描板内集成电路的所有引脚。测试时，将测试数据串行输入到该寄存器链即可检查发现印刷电路板上的器件焊接故障和板内连接故障，从而极大地方便了系统电路的检测。边界扫描技术( b s t ) 的核心思想是在芯片管脚和芯片内部逻辑之间，即紧挨元件的每个输入、输出引脚处增加移位寄存器组，在测试的时候，寄存器单元在相应的指令作用下，控制输出引脚的状态，读入输入引脚的状态，从而允许用户对p c b 上的互连进行测试“”。b s t 电路主要包括指令寄存器( 工r ) 、旁路寄存器( b r ) 、边界扫描寄存器( b s r ) 和测试访问端口( t a p ) 控制器。b s t 电路一般采用4 线测试总线接口，如图2 2 所示，如果测试信号中有复位信号( n t r s t ) ，则采用5 线测试总线接口。5 个信号分别为：测试数据输入总线( t d i ) ，测试数据输入至移位寄存器( s r ) ；测试数据输出总线( t d o ) ，测试数据从s r 移出；测试时钟总线( t c k ) ；测试模式选择总线( t m 8 ) ，控制各个测试过程，如选择寄存器、加载数据、移出结果等；复位信号总线( n t r s t ) 。下面介绍各个寄存器 1 4 , 1 f i 四川大学硕士学位论文t d_ 巾i1 1 匹m耐图22j t a g 结构示意图1 旁路寄存器( b r ) ：旁路寄存器是一个一位的移位寄存器。当其被选中时，直接连接器件的t d i 和t d o ，从而获得t d i 到t d o 最短的扫描路径。旁路寄存器的主要作用有：( 1 ) 当集成电路i c 不需要数据寄存器的扫描存取时，将其短路，从而缩短边界扫描结构的扫描通路长度；( 2 ) 在测试期间，使集成电路i c脱离某种工作模式。如图2 3 所示。并行数据图2 3 旁路寄存器的路径旁路图2 4 边界扫描单元出四川大学硕士学位论文2 ，边界扫描寄存器( b s r ) ：边界扫描寄存器用于存放测试数据和测试结果，它由串行移位级和并行锁存级组成，一般表现为图2 4 所示的四端网络。边界扫描寄存器的工作方式为：加在t d t 上的测试数据在t c k 的前沿串行移入边界扫描移位寄存器，其原来内容在t c k 的下降沿被串行移出到t d o ，移入移位寄存器的数据可被锁存到并行输出锁存器中；对应于输出引脚的并行锁存器可并行输出到器件的引脚，移位寄存器可并行捕捉到器件逻辑输出；对应于输入引脚的并行锁存器可并行输出到器件的内部逻辑，移位寄存器可捕捉输入引脚的信息。b s r 的结构如图2 5 所示。输出端口遨纠1 菥，n t 芝螽! 塑矗皇茬r型塑计忒匍图2 5 边界扫描寄存器8 s r 的结构指令译玛专门设计的数据图2 6 指令寄