（电工理论与新技术专业论文）基于瞬态响应的数模混合电路故障诊断神经网络方法.pdf

a b s t r a c t 7 f h ef a u l td i a g n o s i so fm i x e d s i g n a lc i r c u i t si sa na d v a n c e ds u b j e c tp a i dc l o s e a t t e n t i o ne x t e n s i v e l y w i t hd e v e l o p m e n to fe l e c t r o n i ct e c h n o l o g y , e s p e c i a l l yv l s ia n d m i x e ds i g n a lc i r c u i t s ，i tb r i n g su pn e wc h a l l e n g et of a u l td i a g n o s i so fm i x e ds i g n a l c i r c u i t s b e c a u s em o s te l e c t r o n i cd e v i c e s i n c l u d ed i g i t a lc o m p o n e n t sa n da n a l o g c o m p o n e n t sn o w , t e s t i n go fm i x e ds i g n a lc i r c u i t sh a si m p o r t a n ta c t u a lm e a n i n g s o m e r e s e a r c ho nm i x e ds i g n a lh a sb e e nm a d ea b r o a db u tt h e r ei sl i t t l el i t e r a t u r er e l e v a n tt o t h es u b j e c td o m e s t i c i ti san e ws u b j e c tf o rf a u l td i a g n o s i sb yu s i n go fa r t i f i c i a l n e u r a ln e t w o r k i nr e c e n ty e a r s ，r e s e a r c h e r sp a i dm o r ea t t e n t i o nt oa n nt h a nb e f o r e t h ea p p l i c a t i o no fa n nh a st u r n e di n t oas u c c e e da s p e c tf o ra n n an e wu n i f i e dm e t h o dt ot e s tm i x e ds i g n a lc i r c u i t si sp r e s e n t e di nt h ep a p e r u s i n g t r a n s i e n tr e s p o n s ea n a l y s i s ，t h em e t h o dn e e d n tp a r t i t i o nt h em i x e ds i g n a lc i r c u i t s i n t od i g i t a lu n i t sa n da n a l o gu n i t sa n ds o l v e st h ed i f f i c u l t yt h a tt h ec h a r a c t e r i s t i c s b e t w e e na n a l o gc i r c u i t sa n dd i g i t a lc i r c u i t sa r et o od i f f e r e n tt ot e s t i nt r a d i t i o n a ld c a n a l y s i s s e v e r a ln o d e si nc i r c u i tn e e db es a m p l e d b yu s i n gt r a n s i e n tr e s p o n s e a n a l y s i s ，d i f f e r e n tt r a n s i e n tr e s p o n s e c u r v e sc o r r e s p o n dt od i f f e r e n ts t a t e so ft h e c i r c u i ta n dt i m ed o m a i nc h a r a c t e ro fo u t p u tn o d ei ss a m p l e d o b v i o u s l yt h em e t h o di s b e t t e rt h a nt r a d i t i o n a la p p r o a c h e s o nt h eb a s i so fa b o v e m e n t i o n e dm e t h o d s ，t h ea p p l i c a t i o no ft r a n s i e n tr e s p o n s e a n a l y s i st od i a g n o s i so fa n a l o gc i r c u i t si sf u r t h e rs t u d i e d i nm e a s u r e m e n t ，n o d e sa r e d i f f i c u l tt ot e s ta n dv o l t a g e ( c u r r e n t lv a l u e so fn o d e sa r eu s u a l l yg o tb ys u p p l e m e n t a r y m e a n s o n l yi n p u tn o d ea n do u t p u tn o d en e e dt ob et e s t e da f t e ra p p l y i n gt h en e w m e t h o d t h u st h et e s t i n gp r o c e s si ss i m p l i f i e dg r e a t l y ，t e s t i n ge x p e n s e si sr e d u c e da n d t h et i m eo ft e s t i n gi ss a v e d t h e nt i m ed o m a i nc h a r a c t e r sa r ed r e wf r o mt r a n s i e n tr e s p o n s ec u r v e sa n dt r e a t e d w i t hs o f mn e t w o r k b e s i d e st h er o b u s t n e s sa n da s s o c i a t e dm e m o r yo fa n n ，s o f m h a s u n i q u ea d v a n t a g e ：i ft h ei n p u td a t ac h a n g e sw i t h t i m ea c c o r d i n gt o ac e r t a i n s t a t i s t i c a ld i s t r i b u t i o n ，s y s t e mcana d a p tt ot h ec h a n g ea u t o m a t i c a l l ya n dc a nc o n t i n u e s i m u l a t et h ed a t ad i s t r i b u t i o no ft h ei n p u tm o d ep r e s e n t t h es p e e do fs o f mn e t w o r k i sf a s t ，e v e ni nt h ec o u r s eo ft r a i n i n g s os o f mn e t w o r km e t h o di sak i n d o fv e r y n - 兰! ：竺! 叁墅! 兰些鍪堡垒坌! ! 塑丝墼! ：兰些竺坚尘窒坚 p o t e n t i a ld i a g n o s i sm e t h o d ，l a s tt h er c s u l t so fs i m u l a t i o nt oa c t u a la n a l o gc i r c u i t sa n d m i x e ds i g n a lc i r c u i t si n d i c a t et h a ti ti sag o o da p p r o a c ht od i a g n o s i sc i r c u i t sc o r r e c t l y i ti sp r o v e db ef e a s i b l eu n d e rl o t so fe x p e r i m e n t k e yw o r d s ：n e u r a ln e t w o r k ：f a u l td i a g n o s i s ：t r a n s i e n tr e s p o n s e ：m i x e ds i g n a l c i r c u i t s i 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取 得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其 他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。埘本文的研究做出重要贡献的个 人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果 由本人承担。 作者签名：董f 召 日期：伽毕年仁月3 。日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查 阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位 论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“4 ”) 州 作者签名：童 法 日期：珈乍年4 月3 0 日 别程轹够嘭铆i 醐：忡 舻 1 1 问题的提出 第1 章绪论 微电子技术和电子技术的飞速发展使集成电路的复杂程度急剧增加，更多的 电路同时包含数字和模拟两种信号，这使得大型复杂的电路测试成为一个重要的 课题。传统的测试方法已经难以满足需求。测试的时间和费用日趋提高，测试成 本在产品“全周期寿命成本”中占的比重日益增大m 。 测试的目的是剔除有故障的元件和获得相应的故障信息来提高所制造的产品 合格率和降低成本1 3 1 。一个有效的测试能测出所有不合格的元件而使所有合格的元 件通过测试。但是要达到这种测试效果成本太高，所以在实际测试中都只能尽量 把不合格元件通过测试的数目以及合格元件不通过测试的数目减到最少。 电子电路有两种主要的形式，即模拟电路和数字电路。数字电路主要由各种 不同类型的门组成，由数字信号驱动，并以非常高的速率在高、低电平间切换： 模拟电路由模拟信号驱动。基于这两种类型的电路，有两种基本的集成电路一一 数字集成电路和模拟集成电路。如今，在性能优良的无线通讯系统及其它一些系 统中，常常将模拟电路和数字电路设计在一起。 1 9 7 6 年f l i o u r 等提出了可测性( t e s t a b i l i t y ) 的概念，可测性描述了测试信 息获取的难易程度，它包括两个方面的含义：可控性( c o n t r o l l a b i l i t y ) 和可观测 性( o b s e r v a b i l i t y ) f 2 1 。目前对数字电路可测试性研究较多，如l s s d 法、s p 法、 r o t h 等提出的多路敏化的d 算法、改进的d 算法( p o d e m 算法) 。但是更多的 电路是同时包含数字和模拟两种信号，而目前对数模混合电路的测试与诊断的研 究不是很多，仅有一些针对特殊电路的测试诊断方法。而这些方法存在设备可测 性不高、故障覆盖率低的缺点。因此用新的理论来研究通用的、故障覆盖率高的 数模混合电路测试方法成为一个重要的课题。 现在在同一个基片上混合了模拟电路、数字电路以及模数混合信号电路的芯 片非常普遍。芯片设计人员把模拟电路和数字电路集成到一个基片上，这样就可 以简化电路，降低成本。现在这种技术多应用在无线通信网络，多媒体信息处理 ( 有时也用于个人电脑) 过程控制和实时控制等系统中，而且应用的范围会越来 越广泛。数模混合信号硬件系统有数字内核，数字内核通常用于数字信号处理， 外围是模拟滤波器，a d 转换单元和d a 转换单元。图1 1 说明了数模混合电路 测试问题。模拟部分是数字芯片部分与现实世界的接口。现今模拟电路的测试费 用比制造这些电路的费用还多3 0 ，令人不安的是在不久的将来测试费用肯定还 基于瞬态响麻的数模混合m 路故障诊断神经h 络方法 会提高。 图1 1 模数混合信号电路测试问题 出 出 模拟测试比数字测试困难。在数字系统中，绝大部分的故障都可以用模型化 故障s a 1 ( s t u c k a t 1 ) 和s a 0 ( s t u c k a t o ) 来模拟i 。1 ，即一个数字系统中的故障总 量是有限的，所以可以构造一个与故障特征相对应的故障字典来检测或诊断故障。 由于d 算法及其各种改进方法的出现，数字系统的诊断理论已趋完善和成熟。从 理论上讲，对每一个故障都可以找到相应的测试向量，仅存在提高效率和速度的 问题。随着测试方法的不断改进，计算机运算速度的大幅提高和容量的不断扩大， 存在的问题正在逐步解决。尤其是数字i c 集成度的提高，使得数字系统可测性方 案得以实现，从而大大简化了测试问题。数字系统自测试技术已日臻完善，并已 广泛应用于实际系统中，数字系统的可靠性得以迅速提高。 模拟系统的测试与诊断课题自6 0 年代开始研究以来，进展一直比较缓慢。7 0 年代以来，世界上已发表的有关研究论文达千篇以上，但主要解决的是线性网络 在无容差或小容差情况下的诊断理论和方法。所以现在人们的研究重点放在了对 模拟电路的故障诊断研究中，本文也对模拟电路部分的测试研究作了重点介绍。 目前，依据电路的仿真是在实际测试的前或后，模拟电路故障诊断方法可分 为测前模拟法( s i m u l a t i o n b e f o r e t e s t ) 和测后模拟法( s i m u l a t i o n a f t e r t e s t ) 1 5 】。 测前模拟法中( s b t ) 主要包括故障字典( f a u l td i c t i o n a r y ) 法，它包括直流字典 法、频域字典法和对域法。由于时域法要求特殊设计的激励信号，造成对测试硬 件要求高，因此使用较少。故障字典的建立是字典法的关键步骤，包括故障集的 选择，模糊集的分割和故障的隔离等步骤。由于字典编制过程复杂，受数字计算 机内存容量的限制和模拟电路中元件容差和噪声的影响，故障字典法一般只用来 完成对单、硬故障的诊断。当待诊断电路的规模较大时，测试计算量加大，查阅 字典的时i 刮要增加。另外传统字典法抗容差干扰的能力较差。测后模拟法( s a t ) 主要包括参数识别法和故障验证法。故障验证法是s a t 中比较实用的方法，属于 这种方法的有k 故障诊断法、故障定界技术、网络撕裂法等。s a t 方法中还包括 估计法，有最小平方判据法、二次规划法、l l 范数法、符号传递函数法等，缺点 是在线计算量大。 以下将模拟测试与数字测试做了一个比较： ( 1 ) 对模拟测试来说，电路规模不是制约条件。模拟电路所包含的元件数比数 字电路来说会少一些，顶多5 0 到1 0 0 个元件而不象数字电路能达到5 0 ，0 0 0 ，0 0 0 个 晶体管。模拟输入和模拟输出的数量也很少。 ( 2 ) 模拟电路比数字电路建模要困难得多。 模拟电路没有被广泛接受的模拟故障模型，数字电路有电平固定型模型 和路径延时故障模型。 模拟信号是连续量，值域范围很广，有效信号也有一定的范围。 模拟电路中容许豹信号容差取决于过程交重和测量精度。 模拟电路包括的噪声信号也必须被建模和被测试。 ( 3 1 可分解性：在模拟芯片中子元件不能独立测试而数字电路可以。 ( 4 ) 测试方法： 所有的模拟电路和数字电路测试方法中都有结构化的自动测试程序生 成( a t p g ) 方法。但是因为缺少合适的模拟故障模型和缺少结构化的模拟故障与 模拟规则之间的映射，所以结构化的模拟自动测试程序生成方法应用不是很广泛。 数字电路能分为逻辑性能( 电平固定型故障) 和同步时序性能( 路径延 时故障) 测试。然而，这两种类型的测试不能分开用于模拟电路中，在模拟电路 中这两种测试是结合在一起的1 6 l 。 所以，模拟电路和数字电路中测试信号的极大差异通常使得测试一个数模混 合信号设备变得很困难。这就需要人们投入更大的精力去研究模数混合系统的故 障诊断问题。 1 2 本文主要内容 本文基于模式识别原理，在前人研究的基础上，提出了一种能统一测试模数 混合信号电路的方法，即将瞬态响应分析与人工神经网络结合起来对电路进行诊 断。本文的主要内容及章节分布为： 第l 章：提出问题，说明了数模混合信号电路的测试在现在具有的重大意义 及紧迫性。 第2 章：首先回顾了数模混合信号电路的放簿诊断现状，指出了数模混合信 号电路故障诊断很困难的原因。是因为数字电路和模拟电路的性能相差很大。然 苎：氅奎苎尘箜茎篓翌宝皇塑苎墼兰登茎丝塑兰互鎏 后介绍了现今已经研究的几种数模混合信号电路的测试方法。 第3 章：介绍了在本文中所应用到的瞬念响应分析方法。本章把这种方法扩 展到了数模混合信号电路的故障诊断中j 因为瞬态响应分析是采样电路的时域特 征，本章还介绍了一些数据转换方法以及转换后的神经网络识别方法。这种瞬态 响应分析方法是用p s p i c e 软件来实行仿真的，于是本章也奔绍了p s p i c e 软件在 数模混合信号电路进行仿真时的应用原理。 第4 章：介绍了人工神经网络的特点以及它之所以能应用到故障诊断的原因。 在人工神经网络的众多网络模型中，着重介绍了自组织特征映射神经网络( s o f m ) 的网络结构及算法。 第5 章：用诊断实际的模拟电路和混合信号电路为例说明了瞬态分析和s o f m 神经网络分类器实现混合信号电路尤其是模拟单元的单故障定位的方法。示例证 明诊断正确率高。诊断系统中用到的无监督学习网络( s o f m 网络) 都具有结构 清晰，使用方便，易于并行实现等优点。 结论：提出了基于瞬态响应的人工神经网络方法进行数模混合信号电路故障 诊断的有关结论，对其应用前景和社会、经济价值等进行预测和评价，并指出今 后迸一步在本研究方向研究工作的展望和设想。 第2 章数模混合信号电路故障诊断 2 1 数模混合信号电路故障诊断的现状及展望 现在测试混合信号系统中的模拟元件已经成为了一项很有挑战性的工作一一 据统计，整个设计及测试时间的7 0 都用在占全部晶体管数目不到1 0 的混合信 号电路部分州。对数模混合信号电路进行有效测试的主要障碍包括： 1 ) 需要昂贵 的测试设备及所花费的测试时间过长，( 2 ) 缺乏适当的理论来改进模数混合信号测 试。因此现在对测试混合信号系统的研究更多的集中在怎样更方便的产生测试芯 片的激励信号和对信号响应分析的研究，如涸试设计( d f t ) 或内置自测试( b i s t ) ， 此外研究还集中在瞽换测试方法的改进上。如除传统的功能测试之外的故障定位 测试。 数模混合电路故障诊断发展到今天已经有了一些方法州。但是在国内这方面的 研究还很少，应用到实际中还不很广泛。既然是敛模混合电路肯定数字部分和模 拟部分都有，而这两部分的性能有很大的差别，前面已经讨论了一些，下面来讨 论一下制造工艺对两种电路的不同影响。 首先看看数字电路如图2 k a ) 所示的c m o s 反相器电路。假设n m o s 和p m o s 器件各自的电流增益系数是以和七。，它们的直流变换特性曲线如图2 1 ( b ) 所示 它的脉冲响应如图2 1 ( c ) 所示分析表明直流变换特性由屯，七。的比值决定而不是 仅仅依赖于莱一个单独的电流增益系数所以，如果两个晶体管物理性质上非常 接近。它们韵电流增益兢会接近，就能避免一些细微的不匹配错误这样的话就 算直流变换特性值有一点点变化也不会影响很大只要输入信号在允许的范围内， 反相电路的逻辑函数就不会交。因此，反相器在有一点故障的情况下逻辑关系也 不会变。相反，反相器的脉冲响应的上升时间、下降时间都蛊接依赖于电流增益 系数的绝对值大小。因此，为了使逻辑关系不发生变化，电流增益系数大到能在 所要求的时间里( 比如时钟周期) 驱动逻辑电平从一个状态到下一个状态是很重 要的。数字芯片的制造工艺要能保证在测试晶片的任意位置所采样晶体管的电流 增益都能达到这个要求。如果有一个器件不符合要求的电流增益水平，整块晶片 就只能扔掉了。 环境对数字芯片的影响是不确定的一个灰尘的颗粒碰坏晶体管的任何一个 门都会改变反相器的逻辑关系然而，如果只是移动了门的一部分，反相器可能 仍然娩表现期塑的逻辑函数筑像投有故障存在一样这是模拟电路所不具有的独 特的自修正特性在数字电路中所进行的大部分测试就是确定在当前的环境影响 量王璧耋苎璺兰茎釜! 生皇兰兰鐾兰翌兰耋璺竺玄兰 下电路的逻辑状态有没有被改变。 ( a ) v o u t 逻辑低电平 逻辑高电平 ( b ) 圈2 1g m o $ 反梧电路 ( c ) 然后来看一下模拟电路和数字电路不同，模拟电路的功能很容易受到器件 不匹配的影响。模拟电路也很容易受到其他制造工艺的影响，原因和刚才描述的 数字电路的原因很相似。为了说明模拟电路对器件不匹配的依赖性。现在来讨论 如图2 2 ( a ) 所示的运算放大器电路假设是理想运算放大器，前向通路分析得出它 的增益等于一r ：马a 所以如果电阻值相等，运算放大器的增益就会是一1 吖矿。可 v o u t = ( - r 1 r 2 ) v i n ( a ) o u t 圈2 2 运放反相电路 ( b ) 是因为局部处理有差异，置和震，不会完全相等因此。放大器的增益不会等于 一w v ，它有可能等于如一1 i v v 。而且，在同一个印模的不同位置重复相同的设 计会受到相似的影响但不是完全一样的。那就是说，每个放大器的增益可能会变 为0 9 1 ，0 9 4 或者1 0 5 叫矿每一个电阻对上述局部工艺不同的结果导致实际增益 是不确定的，如图2 2 所示任何模拟电路都是一样的，所以容差是很重要的一个 参数因此，从测试的角度来看不指定容差的范围就讨论测试功能是毫无意义的。 v 口 ， k k 罗)1 以 y 硕士学位论文 表2 1 归纳了各种制造工艺缺陷对数字电路和模拟电路的影响。可以看出数模混合 信号电路测试要走出困境是很难的。这样看来测试模拟电路和混合信号器件最经 济的方法就是直接测试它们的功能。 表2 1 制造工艺缺陷的影晦 割造工艺对电路的影响 缺陷数字电路模拟电路 周围环境任意任意 过程差异 在限度内没有规定在限度内没有规定全局、 没有任意 局部 信号发 生器 带通滤 波器 囝2 3 典型模报测试设置 r m s 测量仪 滤波滤波器的中心频率是可调的，它有可能会跟踪输入信号的频率最后，就 会用一个可靠性、可维护性和安全性能很好的能量测量仪表来测量以确定滤波器 输出信号的能量。瞬态测量种类并不比这复杂但是通常需要非常特殊的仪器来产 j 脚怠i 川、v 数f i l t 硭斗l u 路救障诊断仲维i q 络疗江 7 卜测试信j f l 】提取信号。 应用正弦激励的测试通常存在于线性电路中，比如放大器，数据转换器和滤 波器电路。在所有的波形当中，正弦信号是唯一的在线性电路传送过程中形状不 发生改变的激励信号，它只有幅值和相位会发生变换。相反，非线性电路会改变 正弦输入的形状。电路非线性程度越高正弦波形状改变得越厉害。现在确定电路 的非线性度的一个方法就是通过观察输出信号经过傅立叶分析后的能量分配。 所以，虽然数模混合信号电路的渗断和测试是很困难的，但是随着数模混合 信号电路在各种系统中应用越来越广泛，因此这个课题是很有实际意义的，正在 逐渐成为各国学者研究的热点。 2 2 数模混合信号电路测试与故障诊断理论和方法 本节介绍常用于混合信号测试的几种方法一。 首先看基于数字信号处理( d s p ) 的测试方法。从上世纪8 0 年代开始，数字 信号处理( d s p ) 已经改变了图2 3 所示的传统测试设置，新方法如图2 4 所示。 通过应用模数转换器( a d ) 和数模转换( d a ) 器以及矢量处理速度很快的计算 机，每个模拟设备的传递函数能用软件程序计算出来。基于d s p 测试平台的基本 原理就是应用一个信号，这个信号可能是正弦信号通过数字计算机数字化然后通 过到d a 模块转换成模拟形式，然后模拟信号激励测试电路，它的响应信号经过 a d 转换器转换成数字信号后由数字计算机进行进一步的处理。 模拟信号模拟信号 图2 4 基于d s p 测试系统 这个方法第一个明显的优点就是因为它的可编程性而有很强的适应性。同一 个硬件模块能对很多功能模块进行测试。第二优点是与系统校准相关的校正参数 很容易与任何模拟仪器的常规参数结合起来。还有一个不太明显但是一样重要的 硕士学位论文 优点就是获取传输测试过程中不同相位波形的能力很强。最后，连续的测量使得 测试者能从最少数目的采样数据中来获得所需要的信息。 混合信号电路的测试成本很高，要降低混合信号电路测试的费用还有很多工 作要做。和数字电路测试一样，大多数对混合信号电路测试研究都认为应该为了 测试设计，他们相信这是功能和性能最好的折衷，以及测试只能在设计的早期完 成。因此，下面所介绍的就是近来在这些领域的新发展。 数模混合信号电路测试基础研究的一个方面就是故障模型的概念。故障模型 这个概念在数字测试中已经根深蒂固。模拟电路的故障模型用来识别故障特征， 这样用最少的测试工作就能定位电路中的故障。对于很严重的故障，故障模型是 识别最优测试设置的很有效的方法。不幸的是，对于参数的故障，由于仿真所需 要的时间过长使之不实用通过分析潜在的故障模型的可能性，就能确定测试的 阶数，因此就能用最少的时间来搜寻故障器件。 现在亚微米级的超大规模集成电路技术使得电路集成度很高，因此考虑把所 有或部分测试电路象所需电路一样直接集成到同一个印模上是合理且有利的。回 过来看图2 4 ，这可能包括测试激励，参数提取或测量电路以及同等重要的接口电 路和控制电路。其中的优点有：( 1 ) 给为测试设计提供便利，( 2 ) 提供了层次测试方 图2 5ie e e 混合信号测试总线的结构 法。因为从芯片级到电路扳级和系统级任何级别的电路都能用测试电路，因此。 测试电路的硬件投入就能获得最大的回报，以及( 3 ) 能提高把测试集成到c a d 设备 基于瞬态响应的数模混合电路故障诊断神经网络方法 中的自动化程度和集成化程度，而且能把这个简化过程标准化。 下面概要的描述了一些电路技术，这些技术能使混合信号电路更容易测试。 这里把讨论限于已经发表成为典型或已经成为测试平台的那些方案。 模拟测试总线方法混合信号测试最重要的一个进步是提出了p 1 1 4 9 4 混合 信号测试总线标准。在过去的4 年里很多国际大公司和研究开发机构已经在一起 研究和定义了这个标准以及讨论了这个标准与i e e e1 1 4 9 1 数字测试总线标准的 兼容性。混合信号测试总线的基本原理就是包含了一组模拟边界单元以及与两个 专用管脚( a t l 和a t 2 ) 相连的两套模拟总线，这样混合信号设备的模拟部分能 用与数字边界扫描测试技术同样的方法来测试。图2 5 说明了所提出的i e e e1 1 4 9 4 混合信号测试总线的基本结构。 以扫描为基础的信号发生器最近从i e e e l l 4 9 1 测试标准的数字边界单元中 发展了一种使用存储单元的方法，这样当滤波产生了高质量的模拟测试激励时就 能储存短周期的单字节序列( 如图2 6 ) 。如果芯片中的r a m 可用则可用来存储和 复原合适的字节模式。除了参数提取电路、简单的r c 滤波器电路和一些接口电路 以外。数字边界扫描构造都可以作为测试方法。 圉2 6 运用单字节数字字节流的模拟测试信号发生器 内置自测试方法关于完整的内置自测试最早的方法之一是由一群a t & t 的 工程师们为了验证一个a d 转换电路的单调性提出来的。图2 7 说明了这个方法。 芯片产生一个线性斜坡电压作为测试中a d 转换器的输入。然后通过比较当前的 输出编码和以前的输出编码来检验单调性。如果单调，则输出计数器加l ，反之， 测试会将中止错误标志位置l 。计数器知道比较成功的正确数字把最后一次计数 的数字与所期望的数字作比较来决定测试是不是继续下去如果要诊断的时候可 以重现最后一次计数值直接扩展可以添加其它的寄存器借此在延长的测试时问 里来得到直方图的输出编码。依据积分非线性误差和微分线性误差测试直方图中 的数据能甩来决定数据转换的线性度。 芯 齿 圈2 7 对a d 转换器的内置自测试 另一种自测试方案就是m a d b i s t 方案，如图2 8 所示。这个方法对只含a d 数据转换的设备有效，也同样透用于包含a d 数据转换器和d a 数据转换器以及 一些计算资源的设备基本原理就是芯片上的全数字调制振荡器产生单位数字 序列，就像a j d 转换器的测试激励一样。在这个二迸制序列中有性能良好的正弦 曲线和频谱互相垂直的谐波信号。这个信号用来作为a j d 转换电路的输入；可以 抑制谐波信号使正弦信号没有衰减的通过电路。 田2 8m a d b i s t 方法 器 a d 电路用通常的方式激发，它的输出响应用傅立叶变换进行处理。如果在 基于瞬态响应的数摸酒台电路故障诊断神经舟络方法 芯片上可以进行的话，或者用带有峰值检测器的窄带数字滤波器处理。这样就能 决定要继续还是不继续。随后，运行测试的另一个步骤，由此用相似的数字测试 信号激发d a 电路来测试它，然后它的输出通过a d 电路来数字化。一旦认为 d a 起作用，两种数据转换器能用来测量其它的模拟电路，方法和图2 4 所示的基 于d s p 测试设置方法相似。后一种方法已经作为测试带通混合信号设备的方法提 出来了，多用于无线通信系统中。 i d d 0 的测试i d d q 测试的原理是无故障c m o s 电路在静态条件下漏电流非 常小，而故障条件下漏电流变得非常大，可以设定一个阈值来作为电路有无故障 的判据。当i d d q 被纳入芯片系统的测试中时，它很快受到i c 制造商和学者们的青 睐，它的优点很明显，因为它低廉有效可以作为功能测试和基于固定故障测试方 法的补充，它相对于电压测试的代价来说是非常小的。另一方面它可观察性强， 因为它不需要故障的传输，可以直接通过电源电流观察。但随着电路特征( 线宽) 的收缩。i d d q 测试的有效性将会降低因为对深亚微米工艺的s o c 来说，桥接故 障和漏电故障已成为主要故障，这将使好坏器件之间的i d d q 差别越来越小。解 决的办法无非是从影响i d d q 的两个参数入手，一个是截止漏电流i o f f ，一个是 电路的规模( 门数) ，目前已提出了几种技术，可以改进深度亚微米部分i d d q 涮试 的有效性。一种降低i o f f 的方法是冷却待测器件，采用低温，低压和衬底偏制方 法以降低“正常”静态电流的总量另一种方法是对电路进行划分，即采用模块化 底思想，降低m d q 使失效作用更容易被发现。如果我们将这些方法及其它相关 的技术组合起来用于测试，将会使i c 制造商能继续受益于i d d q 测试。 加蒂克和马林在1 9 9 7 年国际测试会议上，发表的论文提出另一种方法：通过考 察器件的“电流信号特征( s i g n a t u r e ) ”，依然能检测出器件的失效，即使良好部分和 失效部分的i d d q 之差很小。为了得到电流信号特征，必须给待测器件施加一定数 量的测试向量并测量i d d q ，然后，可以画出测量值与测试向量数目之间的关系曲 线。对无失效部分测得的i d d q 非常小，而失效部分则会有一些不同的值，使信号特 征曲线成为阶跃的形状。当然，这一技术还需要迸一步研究，不过它将给出一条途径， 使测试工作者能继续发挥i d d q 测试的优点。m d q 静态电流测试是专门针对 c m o s 电路的测试技术，因此，不适合非c m o s 电路的测试。 并发误差检溯方法另一项重要的研究是对模拟和混合信号电路的并发误差 检测。这项技术用来检测已经测试完和已经送到顾客手中进行日常使用的产品后 来显示出来的故障。 以上介绍了一些在混合信号电路测试领域的一些方法和发展。可以知道在这 么多年的发展中，这些方法有了很大的进步，可是也还有很多不足有待改进。 2 3 小结 填士学位论文 本章首先回顾了数模混合信号电路的故障诊断现状，指出了数模混合信号电 路的故障诊断很困难的愿因，是因为数字电路和模拟电路韵性能相差很大，因此 在建模的时候存在很大的障碍，现在人们还在努力寻找对模拟电路和数字电路统 一建模的方法，所以在文中还对模拟电路和数字电路之间的性能差别做了分析， 以及对模拟测试和数字测试之问的差别也做了分析。 然后介绍了现今已经研究的几种数模混合信号电路的测试方法。这几种方法 比较实用，但是它们统一的缺点就是成本太高而且太耗时，这样会给数模混合信 号电路的设计过程增加许多成本。因此，人们还在继续寻找更加简便且更加便宜 的诊断方法。 第3 章瞬态响应分析方法的应用 3 1 模拟电路及数模混合信号电路瞬态响应测量的实现 数模混合信号测试是一个复杂的课题，因为它包括与数字测试有关的所有问 题，与模拟测试有关的所有问题以及对于特定的混合信号测试和包括在模拟域与 数字域之间内部节点的一些其它问题。在上一节中，回顾了很多现有的数模混合 电路的测试诊断方法。但是上述大部分方法都成本太高且测试繁琐耗时。近来已 经提出了很多方法试图解决数模混合信号电路测试问题。其中的一些方法旨在优 化测试策略来使要探测的测试点最少，这些方法都是基于测试电路的知识或是在 对电路可能出现的故障进行仿真的基础上发展起来的。例如，d c 测试的故障字 典诊断法，在这个方法中，对一个指定电路要计算所有可能的故障状态下的d c 响应【i 。】。基于这些知识，能选取最优的测试点序列来进行测试达到最大故障覆盖 率。只通过测试一个或两个额外的测试点以及单纯进行d c 测试就能获得很高的 故障覆盖率。 把模拟元件数字化是统一测试数模混合信号电路的早期尝试。这个方法需要 所有的模拟功能都能被功能相同的数字电路所代替。文献【1 1 】中作者给出了一个例 子，用一个逻辑门网络代替一个比较器电路。一旦电路的所有模拟元件都能转换 成数字电路网络，就能用常规的数字测试方法来进行测试。如果任何一个模拟电 路模块都可以用这种方法来替换成数字模块，那这种方法会是一种很理想的方法。 然而，把任何一个模拟模块都被功能相同的数字网络所代替的过程存在很大的困 难。这使得该方法现在看起来还不是很实际。 文献 1 2 】中提出了一种逻辑分解方法。这个方法是把电路网络分解成小的子网 络，用可及节点作为分解节点，再探测这些节点处的电压值。用这些电压值和子 电路标识的参数值，计算从邻近子网络流到可及节点的电流值。如果所计算的电 流在可及节点处符合k i r c h o f f s 电流定律，那么所有与这个节点相连的子网络就无 故障。所以这个方法既能用于线性电路也能用于非线性电路。这个方法已经用在 电路板诊断测试中。虽然对双极性电路这个方法很适合，可是因为检测基尔霍夫 电流定律时存在的误差，这个方法要应用到c m o s 电路就比较困难。 然而，仍然没有一个完全统一的测试方法能完全不用把电路分离成模拟部分 和数字部分。基于无故障电路响应m 】的优化线性测试信号方法是本文所提方法的 基础。这个测试信号包括一串矩形脉冲，脉冲的振幅和持续时间与测试电路的传 递函数有关这个方法不能直接应用于数模混合信号电路，一旦测试信号通过数 字模块。振幅会限制在逻辑0 和逻辑l 之间的范围内。 本文结合了瞬态响应分析0 4 - 2 7 ) 方法扩展这个方法，因此测试信号能直接应用到 混合信号电路。测试向量包括一系列振幅脉冲，这些脉冲能从标准数字测试设备 中得到。测试向量的时序用标准数字测试技术排列来激励数字模块得到电路这些 部分的最大故障覆盖率。当应用到电路的模拟部分时，脉冲会引起电路的瞬态响 应，响应包含电路对输入信号的脉冲响应的卷积。如果输入激励使得傅立叶元件 的速度大于模拟电路的执行带宽，电路的性能就能充分体现。 很多研究已经确定瞬态响应测试( t r t ) 为测试线性电路元件的有效的方法。 线性电路元件对一个简单脉冲的脉冲响应包含了足够的信息来从功能上区别那个 元件。假定脉冲的脉宽超出被测试设备的带宽，就能精确采样到响应输出，这样 就没有必要进行耗对的故障模拟，这时，瞬态响应测试实质上是功能测试。这是 一个显著的优点因为对模拟系统的故障建模的概念是非常复杂的。对一些元件 来说。5 的偏差可能对系统功能的影响是巨大的，然而对其他一些元件来说5 0 的偏茇对系统的影响可能都是很微小或是没有影响准确的说，瞬态响应测试 只检测能影响在测试设备功能的故障这个方法尤其适用于数模混合信号电路测 试是因为应用简单的逻辑幅值激励能通过数字电路或经过接口扫描路径这样， 只要比较所观测到的瞬态响应与参考( 所期望) 瞬态响应就能进行数模混合信号 电路的测试。 虽然该方法只用于线性处理，瞬态响应测试的思想仍然能应用于非线性数字 部分，对激励向量会有特征响应因此，通过在电路输入端应用合适的类似数字 测试矢量，然后在输出端采集瞬态响应信号这样，混合信号电路就勿需分离成 横报电路和数字电路也勿需加额外的芯片设备就可以测试 时域瞬态信号能通过傅立时变换分解成频域信号来与无故障电路的频谱信号 比较或与无敌障状态下的期望瞬态响应相关联后者就是众所周知的在边缘信号， 噪音比率情况下修复信号的有效办法 这个方法应用到了单独的模拟( o p a m p s ，c o m p a r a t o r s )电路和数字元件中， 都获得了很好的故障覆盖率这个方法的故障诊断率显著比d c 方法的故障覆盖 率高。而且只要监涸输入节点和输出节点，这样在测试过程中就会方便很多，大 大简化了测试的过程。瞬态响应测试的优点还有一点就是瞬态响应测试通常比传 统的小信号测试或静态涌试速度快。 3 2 基于神经网络测试诊断数据的变换与识别 如果把测试装置( c u t ) 初始输出中故障信号的概念延伸到包含模数混合信 号测试所需要的多路参数般障字典法在数模混合信号测试装置诊断中的应用有 了很大的发展。不是只变换时变测试信号本身，而是变换故障信号的全部信息， 基于瞬态响应的救模捏合电路故障诊断神经罔络方法 然后作为一个神经网络的输入，神经网络的输出能改进一般的故障字典处理原始 故障信号信息的方法。 区分诊断测试方法的众多方法之一就是依据求得测试结果的方式【2 i 。o 】。运用时 序测试结果求值法的时候，测试装置每次测量( 或每组测量) 响应特定的激励信 号时就会对响应状态进行计算。在这种情况下，计算的结果可能会对下次进行的 测试产生影响。运用批量测试结果求值法的时候，测试装置每次测量( 或每组测 量) 响应特定的激励状态时不会马上计算结果但是结果会加到隶属于稍后进行分 析的测试结果数据结构中去。在这种情况下，计算的结果就不会对下次进行的测 试产生影响。 时序测试结果求值法通常用于包括非实时测试的非数字测试环境中。 批量测试结果求值法通常不但应用于数字测试中，还用于实时测试环境时的数字 和非数字测试。它的特征是测试后再处理大量测试结果数据，以及在故障检测， 数字测试仿真以及以字典法为基础的故障分离方法和数字自动测试程序发生器 ( d 筒r p g s ) 中都能得到很好的应用。这一节阐述的方法就是把批量测试结果求值 法和故障字典法扩展应用到非数字测试装置和非实时测试中，还提出了一个基于 神经罔络方法的变换来提高传统的故障字典法的性能。从这个意义上说，本论文 更多的集中讨论了故障信号的处理和故障信号通过神经网络的变换过程，而略去 了测试装置信号或者是信号的变换作为神经网络输入的直接应用。所以诊断方法 的人工智能( a i ) 部分在本节中没有详细介绍。 因为术语“故障( f a u l t ) ”。“故障模式( f a u l t m o d e ) ”和“测试( t e s t ) ”都是本节 中所使用的术语，因此严格的区分出它们的含义是很重要的，至少要区分出在下 文中的不同用法。故障是指一个元件、模型内部节点或外围管脚的信号出现的异 常这个故障是物理上的故障，失真度取决予被仿真的元件内部结构的鲁棒性。 故障模式是内部故障被观测的方式，故障模式通常表现为一个特定信号线或一组 信号线的一个参数中的异常值。测试包括故障模式被检测出来的方法和最终被隔 离的方法。 举个例子，一个内部故障可能引起数字元件输出管脚静态参数( 故障模式) 错误的逻辑值，或者一个模拟器件输出管脚频率参数( 故障模式) 的错误值无 论在哪种情况下，一次或更多次的测试就能检测出元件级的故障模式，而这些测 试应用了测试装置的原始输入及输出。 某一给定的测试装置故障的数字信号包含在任何畏4 试装置激励条件下所有测 试装置的原始输出错误的测试结果记录。一个错误的测试结果通常意味着原始输 出中的结果和应用的数字仿真器的预期结果不一致定义