基于改進(jìn)LSSVM的集成電路運(yùn)行故障檢測(cè)方法研究

張瑤桐

（內(nèi)蒙古電力勘測(cè)設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司，內(nèi)蒙古呼和浩特 010010）

0 引言

在現(xiàn)代化、信息化社會(huì)中，集成電路被廣泛應(yīng)用于軍事、自動(dòng)控制、測(cè)控等諸多領(lǐng)域，集成電路的可靠性直接關(guān)系到人們的生活和社會(huì)的生產(chǎn)。集成電路是造成微電子系統(tǒng)故障的主要原因之一，根據(jù)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與研究可知，集成電路運(yùn)行故障占所有電子設(shè)備故障的90%以上[1]。隨著電路設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)技術(shù)的發(fā)展，集成電路在市場(chǎng)上的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣、規(guī)模越來(lái)越大。為滿足行業(yè)發(fā)展需求，電路在設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)過(guò)程中的功能化、模塊化趨勢(shì)也越發(fā)顯著[2]。因此，在電力、通信設(shè)備、軍事裝備尤其是軍事裝備等領(lǐng)域，都需要對(duì)復(fù)雜電子設(shè)備的集成電路運(yùn)行進(jìn)行故障診斷與維護(hù)。但在深入研究行業(yè)發(fā)展的需求中發(fā)現(xiàn)，常規(guī)的故障檢測(cè)手段已經(jīng)無(wú)法滿足高度集成化電路的故障診斷需求。因此，如何引進(jìn)新技術(shù)，開(kāi)展此方面的深化研究成為當(dāng)下的研究重點(diǎn)。集成電路故障診斷一般是通過(guò)對(duì)其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的了解，對(duì)其輸入激勵(lì)信號(hào)的分析，得到在故障狀態(tài)下的集成電路響應(yīng)信息，再根據(jù)響應(yīng)信息判斷其故障物理位置。通過(guò)此種方式進(jìn)行集成電路的測(cè)試將產(chǎn)生高昂的費(fèi)用?，F(xiàn)階段，故障診斷已成為制約集成電路發(fā)展的技術(shù)瓶頸[3]，因此，對(duì)其進(jìn)行研究，并設(shè)計(jì)自動(dòng)化和智能化的診斷方法，具有較為現(xiàn)實(shí)的意義。為落實(shí)此項(xiàng)工作，本文將在此次研究中，引進(jìn)改進(jìn)LSSVM，以某集成電路為例，開(kāi)展電路運(yùn)行故障檢測(cè)方法的設(shè)計(jì)，旨在通過(guò)此次設(shè)計(jì)，解決由集成電路故障造成的電子元件、微電子系統(tǒng)運(yùn)行異常。

1 集成電路運(yùn)行信號(hào)采集

為實(shí)現(xiàn)對(duì)集成電路運(yùn)行故障的檢測(cè)，開(kāi)展研究前，應(yīng)先進(jìn)行集成電路運(yùn)行信號(hào)的采集[4]。在此過(guò)程中，將集成電路接入終端計(jì)算機(jī)，在電子通信網(wǎng)的弱信號(hào)捕捉中采集集成電路運(yùn)行信號(hào)，采集過(guò)程中，接收器將中頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻率信號(hào)，經(jīng)過(guò)通信網(wǎng)的截取和卸載處理后，輸出信號(hào)結(jié)果。

采集過(guò)程中的主要設(shè)備包括信號(hào)采集電路、信號(hào)處理器、低通濾波電路，擬采用雙通道載波進(jìn)行信號(hào)采集，雙路同時(shí)在線發(fā)生時(shí)，采集集成電路運(yùn)行信號(hào)并上報(bào)，通過(guò)此種方式，可以避免電路故障狀態(tài)發(fā)生改變，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)通信智能化終端的規(guī)范化運(yùn)營(yíng)。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)終端計(jì)算機(jī)中ARM主控單元和云端服務(wù)平臺(tái)的控制采集接口，將前端設(shè)備與主控單元相連，再與ARM主控單元、PLC電力線相連，通過(guò)載波線路的接收和電信號(hào)的耦合，獲得集成電路運(yùn)行中的數(shù)據(jù)信號(hào)。

2 基于改進(jìn)LSSVM的集成電路運(yùn)行非線性特征提取

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，引進(jìn)改進(jìn)LSSVM，提取集成電路運(yùn)行中的非線性特征[5]。在此過(guò)程中，可將非線性特征的提取過(guò)程作為改進(jìn)LSSVM中決策函數(shù)的求解過(guò)程，此過(guò)程計(jì)算公式如下所示：

式中：f（x）表示改進(jìn)LSSVM中的決策函數(shù)；w表示輸入空間；T表示函數(shù)構(gòu)造次數(shù)；φ（x）表示非線性映射函數(shù)；b表示函數(shù)偏置量。

對(duì)函數(shù)進(jìn)行空間映射，根據(jù)映射結(jié)構(gòu)，構(gòu)造集成電路在運(yùn)行過(guò)程中的信號(hào)分類過(guò)程，此過(guò)程計(jì)算公式如下所示：

式中：F（x）表示集成電路在運(yùn)行過(guò)程中的信號(hào)分類過(guò)程（支持向量機(jī)分類函數(shù)）；n表示偏差量；i表示分類構(gòu)造次數(shù)；a表示拉格朗日乘子；K表示核函數(shù)。

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，將改進(jìn)LSSVM中的拉格朗日乘子作為參照，根據(jù)構(gòu)造的核函數(shù)，進(jìn)行集成電路運(yùn)行非線性特征的提取，此過(guò)程計(jì)算公式如下所示：

式中：A表示集成電路運(yùn)行非線性特征；y表示徑向基函數(shù)；I表示正規(guī)化參數(shù)向量；γ表示參數(shù)學(xué)習(xí)率。

按照上述方式，完成基于改進(jìn)LSSVM的集成電路運(yùn)行非線性特征提取。

3 集成電路運(yùn)行故障全局檢索與檢測(cè)

完成對(duì)集成電路運(yùn)行非線性特征的提取后，引進(jìn)粒子群算法，進(jìn)行集成電路運(yùn)行故障全局檢索。在此過(guò)程中，設(shè)置主粒子群規(guī)模、粒子群最大迭代次數(shù)、慣性矩陣等參數(shù)條件。將完成參數(shù)設(shè)置的粒子隨機(jī)分布在集成電路映射空間中，構(gòu)造集成電路運(yùn)行過(guò)程中的適應(yīng)度函數(shù)，進(jìn)行集成電路運(yùn)行故障的全局檢索，此過(guò)程計(jì)算公式如下所示：

式中：M表示集成電路運(yùn)行故障全局檢索；N表示粒子群最大迭代次數(shù)；Bc表示故障錯(cuò)誤分類；Zi表示訓(xùn)練樣本迭代次數(shù)。

為避免檢索的故障結(jié)果陷入局部最優(yōu)解，應(yīng)在計(jì)算過(guò)程中不斷進(jìn)行粒子群空間位置與數(shù)量的更新，通過(guò)多次計(jì)算，確保最優(yōu)解為全局最優(yōu)解。以此種方式實(shí)現(xiàn)集成電路運(yùn)行故障全局檢索，完成基于改進(jìn)LSSVM的集成電路運(yùn)行故障檢測(cè)方法設(shè)計(jì)。

4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

上文引進(jìn)改進(jìn)LSSVM，開(kāi)展了集成電路運(yùn)行故障檢測(cè)方法的設(shè)計(jì)研究，為實(shí)現(xiàn)對(duì)該方法在實(shí)際應(yīng)用中效果的檢驗(yàn)，下面將以某微電子科研單位為例，采用設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式，對(duì)本文設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行測(cè)試。

實(shí)驗(yàn)前，在測(cè)試終端上使用Pspice軟件與Matlab工具建立集成電路，集成電路基本構(gòu)成如圖1所示。

圖1 集成電路基本構(gòu)成

圖1中，主要元件為R1～R5，開(kāi)關(guān)為C1、C2，O為電源，U為供電端。為滿足實(shí)驗(yàn)結(jié)果的真實(shí)性與可靠性要求，完成集成電路的構(gòu)建后，設(shè)計(jì)電路中主要元件的技術(shù)參數(shù)，相關(guān)內(nèi)容如表1所示。

表1 集成電路中主要元件的技術(shù)參數(shù)

按照上述方式完成集成電路中主要元件的技術(shù)參數(shù)設(shè)計(jì)后，使用本文設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行集成電路運(yùn)行故障的檢測(cè)。檢測(cè)過(guò)程中，先進(jìn)行集成電路運(yùn)行信號(hào)的采集。在此基礎(chǔ)上，引進(jìn)改進(jìn)LSSVM，設(shè)計(jì)集成電路運(yùn)行非線性特征的提取，以此為依據(jù)，通過(guò)對(duì)集成電路運(yùn)行故障的全局檢索，實(shí)現(xiàn)對(duì)電路運(yùn)行故障的檢測(cè)。

完成本文方法在測(cè)試環(huán)境中的應(yīng)用后，引進(jìn)改進(jìn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的故障檢測(cè)方法、基于Hough變換的故障檢測(cè)方法作為傳統(tǒng)方法1、傳統(tǒng)方法2。按照規(guī)范，使用傳統(tǒng)方法與本文方法進(jìn)行集成電路運(yùn)行故障的檢測(cè)。

現(xiàn)已知集成電路中電流的走向?yàn)镽1→R2→R3→R4→R5，且R4對(duì)應(yīng)的電路部分存在故障。在已知故障分布的基礎(chǔ)上，根據(jù)三種方法檢測(cè)故障信號(hào)的幅值，進(jìn)行三種檢測(cè)方法的可行性分析，其結(jié)果如圖2～圖4所示。

圖2 本文方法檢測(cè)結(jié)果

從圖2所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，使用本文方法進(jìn)行集成電路運(yùn)行故障檢測(cè)，R4對(duì)應(yīng)的集成電路部分故障信號(hào)幅值較高，且R1、R2、R3、R5集成電路部分故障信號(hào)幅值較低，說(shuō)明R4對(duì)應(yīng)的電路部分存在故障。

從圖3所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，使用傳統(tǒng)方法1進(jìn)行集成電路運(yùn)行故障檢測(cè)，R2、R4對(duì)應(yīng)的集成電路部分故障信號(hào)幅值較高，且R1、R3、R5集成電路部分故障信號(hào)幅值較低，說(shuō)明R2、R4對(duì)應(yīng)的電路部分存在故障。

圖3 傳統(tǒng)方法1檢測(cè)結(jié)果

從圖4所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，使用傳統(tǒng)方法2進(jìn)行集成電路運(yùn)行故障檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果中未有明顯的故障信號(hào)，說(shuō)明傳統(tǒng)方法2未能檢測(cè)到集成電路中存在故障。

圖4 傳統(tǒng)方法2檢測(cè)結(jié)果

綜合上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，三種方法中，只有本文方法的檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果一致，由此可以得到結(jié)論：相比傳統(tǒng)方法，本文方法的檢測(cè)結(jié)果更具可靠性，該方法可以精準(zhǔn)識(shí)別到集成電路中是否存在故障，此種方式可以實(shí)現(xiàn)對(duì)集成電路運(yùn)行故障的精準(zhǔn)檢測(cè)。

5 結(jié)論

隨著科研市場(chǎng)微電子工藝的不斷進(jìn)步，集成電路故障診斷的研究成為微電子行業(yè)的關(guān)注重點(diǎn)。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，在電子器件中，集成電路失效率達(dá)到了90%以上。集成電路技術(shù)的飛速發(fā)展，使得電路的集成化程度和制版工藝技術(shù)不斷提升，對(duì)應(yīng)的模塊化和功能化趨勢(shì)越來(lái)越顯著，提升了產(chǎn)品綜合性能的同時(shí)，也在一定程度上降低了芯片的成本和面積。

為發(fā)揮集成電路在電子元件與微電子系統(tǒng)中更高的價(jià)值與效能，本文在此次研究中引進(jìn)改進(jìn)LSSVM，以某集成電路為例，通過(guò)集成電路運(yùn)行信號(hào)采集、集成電路運(yùn)行非線性特征提取、集成電路運(yùn)行故障全局檢索與檢測(cè)，完成了電路運(yùn)行故障檢測(cè)方法的設(shè)計(jì)研究。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文方法的檢測(cè)結(jié)果更具可靠性，該方法可以精準(zhǔn)識(shí)別到集成電路中是否存在故障，此種方式可以實(shí)現(xiàn)對(duì)集成電路運(yùn)行故障的精準(zhǔn)檢測(cè)。