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    一種基于互連測(cè)試的綜合優(yōu)化算法?

    2019-11-29 05:14:04邱衛(wèi)東
    關(guān)鍵詞:權(quán)值矢量短路

    吳 中 邱衛(wèi)東 林 明

    (1.江蘇科技大學(xué)電子信息學(xué)院 鎮(zhèn)江 212000)(2.南理工港世順有限公司 南京 210000)

    1 引言

    邊界掃描技術(shù)是對(duì)以往測(cè)試技術(shù)的一種革新,不需要將器件每個(gè)管腳連接到測(cè)試設(shè)備,只需通過JTAG 端口,發(fā)送內(nèi)部傳輸數(shù)據(jù)經(jīng)過輸入輸出的比較即可實(shí)現(xiàn)對(duì)各引腳的測(cè)試。解決了其他技術(shù)難以解決的問題。而互連測(cè)試作為其重要的一環(huán),主要對(duì)板級(jí)網(wǎng)絡(luò)互連進(jìn)行分析,測(cè)試覆蓋率,測(cè)試時(shí)間以及故障診斷定位等作為衡量測(cè)試優(yōu)劣指標(biāo)都需要進(jìn)行不斷優(yōu)化,尋求較優(yōu)的測(cè)試算法一直是該技術(shù)的研究重點(diǎn)。以往大多算法在研究過程中均默認(rèn)只存在W-O 短路故障,而并不考慮W-A 短路,這也使得該測(cè)試技術(shù)在這一方面研究較為薄弱,并存在較大的局限性。本文通過邊界掃描技術(shù)的測(cè)試指標(biāo)對(duì)當(dāng)前相關(guān)算法進(jìn)行有效分析,意圖找出能綜合考慮此兩種短路故障,且緊湊性良好的算法。

    2 相關(guān)概念和故障模型

    2.1 相關(guān)概念

    1)網(wǎng)絡(luò):網(wǎng)絡(luò)是由通過導(dǎo)線連接的一系列輸入、輸出節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的,記為ni,i=1,2,…,N。

    2)串行測(cè)試向量(STV):多次測(cè)試循環(huán)加載到同一網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試矢量,記作VQi,i=1,2,…,N。

    3)并行測(cè)試向量(PTV):一次測(cè)試循環(huán)加載到不同網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試矢量,記作Vpj,j=1,2,…,P。

    4)測(cè)試矩陣(T):由所有PTV 為列向量組成的布爾矩陣。

    5)緊湊性指標(biāo):掃描測(cè)試的時(shí)間決定于測(cè)試循環(huán)的次數(shù)[1],即PTV 的個(gè)數(shù)或STV 的維數(shù),用P 表示。

    2.2 故障模型

    常討論的故障模型包括固定故障與橋接故障[2]。固定故障包括滯0 故障(S-A-0)和滯1 故障(S-A-1),解釋為與地或電源短路。橋接故障包括W-O和W-A短路,如下式:

    征兆誤判:當(dāng)測(cè)試向量存在STVi同某類橋接故障征兆相同時(shí),無法確定該測(cè)試向量所在的網(wǎng)絡(luò)是否也與故障網(wǎng)絡(luò)短路。

    征兆混淆:當(dāng)故障征兆S1f與S2f矢量相同時(shí),無法確認(rèn)S1f與S2f所在網(wǎng)絡(luò)之間是否短路。

    3 當(dāng)前較優(yōu)算法的描述分析

    算法的優(yōu)劣主要通過兩個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行判定,即緊湊性指標(biāo),誤判征兆與混淆征兆的檢查能力[3]。

    從緊湊性方面來看,目前MCSA 算法緊湊性最好,P=log(N+2),但是其對(duì)故障網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)效果比較差[4]。從完備性來看,走步算法是最完備的算法,然而其緊湊性為N,測(cè)試時(shí)間過長。綜合考慮,當(dāng)前等權(quán)值算法是比較理想的,其生成測(cè)試向量STV 最大數(shù)為C(P,q),其中q=P/2。當(dāng)測(cè)試N 個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí),P 需滿足C(P,q)≥N,很明顯,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)很多時(shí),P 遠(yuǎn)小于N。另外等權(quán)值算法是一個(gè)抗誤判的算法,能做到零誤判,且一定程度下降低混淆率。因此在等權(quán)值算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行算法優(yōu)化,具有一定實(shí)用意義。

    文獻(xiàn)[5]提出了一種緊湊性指標(biāo)最小的抗誤判算法,該算法即是基于等權(quán)值算法,通過遞歸得到的。

    該算法能消除W-O 短路故障的誤判,不能消除W-A 故障的誤判[5]。在緊湊性方面,該文提出的最小緊湊性具有一定局限性,設(shè)該算法緊湊性指標(biāo)為P,則P=n,通過數(shù)學(xué)推理證明P 需滿足,這說明只在網(wǎng)絡(luò)數(shù)較小的情況下,緊湊性低于等權(quán)值算法。如當(dāng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)為100 時(shí),等權(quán)值算法緊湊性為9,而緊湊性最小算法指標(biāo)為15,明顯大于等權(quán)值算法。

    文獻(xiàn)[6}中作者介紹了一種較優(yōu)的W-A 短路故障抗誤判算法,與文獻(xiàn)[4]一樣是通過遞歸得到的,是目前較少數(shù)對(duì)線與短路研究分析的算法,能完全消除W-A 短路故障誤判,卻不能消除W-O 短路故障的誤判[6]。

    文獻(xiàn)[7]提出了一種等權(quán)值算法的優(yōu)化,在STV 矢量后附加了P/2 個(gè)走步算法[7],犧牲了部分緊湊性指標(biāo),但有效地降低了混淆率。如表1,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)為12 時(shí),等權(quán)值算法和優(yōu)化的等權(quán)值算法的測(cè)試向量集。和目前大部分算法一樣,該算法只考慮了線或短路,而對(duì)線與短路情況不作判斷。

    表1 等權(quán)值算法和優(yōu)化的等權(quán)值算法測(cè)試向量集

    4 算法的綜合優(yōu)化

    基于以上分析,本文提出了一種綜合考慮線或、線與短路故障的優(yōu)化算法。算法的主要思路是基于等權(quán)值算法的兩重優(yōu)化,由于等權(quán)值算法能檢測(cè)固定故障,且是零誤判的[8],所以這里只需考慮混淆率和緊湊性。首先針對(duì)等權(quán)值算法,當(dāng)緊湊性相同時(shí),將權(quán)值適當(dāng)降低,來降低故障率;另外針對(duì)線或短路和線與短路,按照走位1 算法在等權(quán)值算法STV 矢量后先加載P/2 個(gè)矢量,再按走位0 算法施加P/2個(gè)矢量。

    4.1 等權(quán)值算法的優(yōu)化

    在很多情況下,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)量一定時(shí),通過等權(quán)值算法產(chǎn)生測(cè)試矢量,我們發(fā)現(xiàn),權(quán)值可以適當(dāng)?shù)男∮趞P/2|(這里定義|P/2|≤P/2,且為整數(shù)),這種測(cè)試矢量也能滿足要求。如當(dāng)網(wǎng)絡(luò)為N=12 時(shí),P=6,此時(shí)權(quán)值一般默認(rèn)為P/2=3,但實(shí)際上權(quán)值為2 也是可行的。

    表2 網(wǎng)絡(luò)N=12時(shí),兩種算法的測(cè)試矢量

    采用固定故障模型,對(duì)兩種算法進(jìn)行模擬仿真,得出表3結(jié)果。

    表3 等權(quán)值算法和降權(quán)值的等權(quán)值算法權(quán)值與混淆率

    由表3 可知,降權(quán)值的等權(quán)值算法在一定程度下降低了故障混淆率,此外從表中也可以看出在某些情況,即當(dāng)時(shí),權(quán)值是不可降低的,如N=16時(shí),兩算法權(quán)值均為3。

    降權(quán)值等權(quán)值算法實(shí)現(xiàn)流程如下:

    圖1 降低權(quán)值的等權(quán)值算法實(shí)現(xiàn)流程(其中q為權(quán)值)

    4.2 綜合考慮的優(yōu)化算法

    在4.1 節(jié)中降低權(quán)值的優(yōu)化算法,其故障率還是比較高。為了繼續(xù)降低可能出現(xiàn)混淆的概率,按照文獻(xiàn)[4]的思路,考慮到走步1與走步0算法原理相同,且是分別針對(duì)線或和線與故障的完備算法[9],在降權(quán)值的等權(quán)值算法STV后附加|P/2|個(gè)走步1算法向量,再附加|P/2|個(gè)走步0 算法向量。網(wǎng)絡(luò)數(shù)為12 時(shí),綜合考慮的優(yōu)化算法產(chǎn)生的測(cè)試向量集如表4所示。

    表4 N=12時(shí),綜合考慮的優(yōu)化算法測(cè)試向量集

    4.2.1 故障混淆率分析

    綜合考慮的優(yōu)化算法同時(shí)考慮兩種短路混淆故障,依次附加了一定的走步1 和走步0 算法。一方面,附加向量的出現(xiàn)會(huì)大幅度降低整體故障率;而另一方面由于附加走步算法向量長度明顯小于網(wǎng)絡(luò)數(shù)N,則必然會(huì)循環(huán)性地施加相同向量,這會(huì)降低STV 后面走步算法對(duì)混淆故障的檢測(cè)。表5為等權(quán)值算法,文獻(xiàn)[6]中優(yōu)化的等權(quán)值算法以及綜合優(yōu)化的等權(quán)值算法的混淆率。

    表5 三種算法的混淆率比較

    由表5 可知,綜合優(yōu)化的等權(quán)值算法雖不能做到完全排除混淆故障,但相比較其他算法,也是大幅度地降低了混淆率,而且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)越大,抗混淆能力越強(qiáng)。

    4.2.2 緊湊性分析

    綜合優(yōu)化算法的緊湊性指標(biāo)為P+2|P/2|,當(dāng)P為偶數(shù)時(shí),指標(biāo)為2P;P 為奇數(shù)時(shí),指標(biāo)為2P-1。表6為幾種算法緊湊性的比較。

    表6 不同算法緊湊性指標(biāo)比較

    表6 顯示的緊湊性指標(biāo),盡管綜合優(yōu)化的等權(quán)值算法相比較等權(quán)值算法較大,大約為其兩倍,為優(yōu)化的等權(quán)值算法的1.5 倍,但是和走步算法相比是非常小的。

    5 結(jié)語

    本文在等權(quán)值研究的基礎(chǔ)上,相比較傳統(tǒng)算法而言,將W-O 短路和W-A 短路同時(shí)納入進(jìn)去,提出了綜合考慮的優(yōu)化降權(quán)值算法,從緊湊性以及混淆率分別進(jìn)行分析并折衷考慮,得出該算法是一種非常實(shí)用的算法。

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