开关电流电路测试与故障诊断方法研究

摘要

开关电流(Switched Current，SI)技术是20世纪80年代末提出的一门完全采用数字CMOS工艺技术的模拟采样数据信号处理技术，作为开关电容的替代技术，开关电流电路是基于电流模的电路，它用离散时间的取样数据系统处理连续时间的模拟信号，具有低电压、低功耗、高速度、芯片而积小、高频特性好和动态范围大等优点。开关电流技术不需要线性浮置电容和高性能的运算放大器，从而与标准CMOS工艺完全兼容，有利于大规模集成数模混合电路的实现。在离散时间模拟电路领域，开关电流技术越来越被认为可以取代开关电容技术。
　　现代电子和计算机技术的迅猛发展促进了片上系统、混合集成电路的大量涌现，也使电子设备的组成和结构越来越复杂，规模越来越庞大，为了提高系统的安全性和可靠性，对电路测试提出了更高、更新的要求，研究高效、顺应电路发展需求的故障诊断理论和方法迫在眉睫。经过多年的发展，模拟电路测试与故障诊断已经取得了一定的研究成果。然而，在开关电流电路的测试和故障诊断方面几乎仍是空白，这极大地限制了数字工艺的模拟技术-开关电流技术的发展，而且，开关电流电路中MOS晶体管的非理想性、非零输出电导、有限带宽和开关电荷注入等原因决定了开关电流电路测试和故障诊断是一个相当困难的课题，一直没有取得系统性和突破性的进展。基于此，本文对开关电流电路测试与故障诊断方法进行了系统而深入的研究，对基于故障模型的开关电流电路硬故障测试方法作了初步研究，在此基础上，提出了几种新的开关电流电路测试与故障诊断方法并用电路实例进行了验证。本文完成的主要工作包括：
　　1、综述了开关电流技术的发展及相对开关电容技术的优势。介绍了开关电流仿真软件ASIZ及其基本功能及特点。接着详细分析了开关电流电路硬故障和软故障模型，对基于故障模型的开关电流硬故障测试方法作了初步研究，对两个电路进行了实例测试。
　　2、提出了一种用伪随机技术进行开关电流电路测试的方法。将伪随机激励信号引入到开关电流电路测试中，讨论了伪随机测试技术在开关电流电路测试的应用，通过检测和对比故障特征信号(脉冲响应样本)与器件容差范围，我们不用明确测量原始性能参数，就能正确地对被测器件进行故障识别。讨论了伪随机激励信号的生成，论述了在工艺制板空间、器件空间、性能空间和识别特征空间进行空间映射的方法以及特征信号的容差范围。以一个5阶巴特沃斯低通开关电流滤波器和一个6阶椭圆带通滤波器为例进行了测试验证，对开关电流电路基本故障类型进行了仿真测试，结果证明了测试和故障诊断方法的有效性。
　　3、提出了一个新颖的基于故障字典和熵预处理的开关电流电路故障诊断方法。该方法应用信息熵预处理技术来诊断开关电流电路中的故障，使用一个数据采集板从被测电路的输出端提取原始信号，这些原始数据被经过预处理，找到包含在信号中的定量度量--信号的信息熵。该方法通过高精度分析输出端信号，对开关电流电路中的故障晶体管具有检测和识别能力。利用信息熵预处理电路响应大大降低了故障字典的大小，减少了故障检测时间，并简化了故障字典架构。该方法不仅能分类灾难性故障，也能定位参数性故障，它既应用于模拟电路又可应用于开关电流电路。一个低通和带通开关电流滤波器和一个时钟馈通补偿电路被用做电路实例来验证所提出方法的有效性。结果表明，所提出的方法仅仅使用一个特征参数减少了计算和故障诊断时间。
　　4、提出了一个基于神经网络的开关电流电路故障诊断方法。该方法利用一个数据采集板从被测器件的输出端提取到神经网络的原始训练数据，这些原始数据通过特征选择后，找出信号的峭度和熵，因此能大大减少神经网络分类器输入端数目，简化神经网络的结构，减少训练和处理时间和改善了网络的性能。通过分析电路输出端信号，该系统能够高精度地检测和定位开关电流电路中的故障晶体管，达到98%的故障分类精度。研究表明：利用ASIZ仿真能够提取适当的特征参数来训练神经网络。而且，因为神经网络在噪声环境下能达到鲁棒的分类，该技术不仅能检测和定位硬故障而且能分类软故障。当电路中同时发生故障的故障晶体管数目和故障类别数较大时，该方法能获得较高的故障分类率。

目录

文摘

英文文摘

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1.1 课题的背景和意义

1.2 模拟电路故障诊断的发展及研究现状

1.3 开关电流电路测试与故障诊断的国内外研究现状

1.4 主要研究工作及创新点

1.4.1 论文的主要工作

1.4.2 论文的主要创新点

1.5 本章小结

第2章 基于故障模型的开关电流电路硬故障测试

2.1 引言

2.2 开关电流技术简介

2.2.1 开关电流技术的发展

2.2.2 开关电流技术与开关电容技术的比较

2.3 开关电流电路模拟程序ASIZ

2.4 开关电流电路故障模型

2.5 诊断实例

2.5.1 基本存储单元硬故障测试

2.5.2 三阶低通滤波器硬故障测试

2.6 本章小结

第3章 基于伪随机技术的开关电流电路测试与诊断

3.1 引言

3.2 开关电流电路的伪随机测试和故障诊断

3.2.1 伪随机技术测试原理

3.2.2 伪随机序列的产生

3.2.3 空间映射

3.2.4 信号特征空间的边界划分

3.3 应用实例

3.3.1 序列参数选择

3.3.2 开关电流电路测试

3.3.3 测试结果及分析

3.4 本章小结

第4章 基于故障字典和信息熵预处理的开关电流电路故障诊断

4.1 引言

4.2 信息熵理论

4.2.1 熵的定义

4.2.2 微分熵和极大熵

4.2.3 用非多项式函数近似熵

4.3 基于信息熵预处理的故障字典诊断方法

4.3.1 信息熵预处理故障字典诊断原理

4.3.2 故障模式的定义

4.3.3 故障特征提取

4.3.4 故障诊断实例

4.4 本章小结

第5章 基于神经网络的开关电流电路故障诊断研究

5.1 引言

5.2 峭度理论

5.2.1 峭度的定义

5.2.2 用峭度来度量非高斯性

5.3 开关电流电路故障诊断的神经网络结构确定

5.3.1 神经网络概述

5.3.2 故障特征提取

5.3.3 BP神经网络结构确定

5.4 开关电流电路诊断实例

5.4.1 诊断实例1：6阶切比雪夫低通滤波器

5.4.2 诊断实例2：6阶椭圆带通滤波器

5.4.3 诊断实例3：时钟馈通补偿电路(CKFT)

5.4.4 故障诊断结果分析

5.5 本章小结

结 论

参考文献

致 谢

附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)

附录B(攻读学位期间所从事的主要科研项目)