基于射频技术的数字集成电路老化故障智能定位系统

　　摘 要:针对现有集成电路老化故障定位方法中存在的故障定位精度低，定位耗时较长等问题，提出设计基于射频技术的数字集成电路老化故障智能定位系统。通过小波变换与神经网络组建激活函数型网络，通过频率域与时间域中信号识别电路老化故障，构建射频功率放大器，通过传感器发放定位信号至定位通道内，在射频功率放大器收到信号后，收集放电中信号，拟定波形图，实现数字集成电路老化故障坐标定位，以电流控制模块、中央处理器核心模块、射频模块等构建系统。实验证明：所提方法能够精确定位故障电路受损位置，且故障识别效果较好。

　　关键词:射频技术;数字集成电路;老化故障定位;传感器;小波神经网络

　　1 引言

　　自数字集成电路出现以来，集成电路企业不断得到发展，平均每隔18至24个月芯片中集成晶体管数生产量提高一倍，器件内存缩小为初始的 70%。但随着电路的不断变化、电路复杂程度的不断提升，芯片测试的要求也越来越高，致使电路测试周期延长，且成本增加[1]。迫于市场投放时间与成本压力，芯片生产厂家不能对每一种芯片进行单独可靠性测试，导致数字集成电路出现故障概率较高。

　　其中，数字集成电路老化故障是较为常见的电路故障之一[2]。数字集成电路老化会缩减电阻的绝缘强度，导致电路出现故障。数字集成电路老化机械芯片在运行时，如果有操作不规范行为可能致使电路出现损伤;电路老化至一定程度时，则会影响仪器或芯片运行，威胁人们的财产与自身安全[3]。

　　因此，对数字集成电路老化故障进行定位较为重要，相关研究者对其进行了很多研究。卢诗华等人提出基于VMD和S变换的多端输电线路故障定位方法。该方法首先提取了电路故障信号，借助S变换将故障点进行分解。通过故障行波的传输过程和零线模分量，设计了一种双端定位方法，在获取故障前线路距离差值后构建了故障的判断矩阵，对电路的支路端进行位置的判定，实现电路故障的精准定位[4]。该方法对电路的多端故障进行定位，准确度较高，但该方法对电路老化引起的故障考虑甚少，存在一定局限性。

　　宝石等人提出基于最大相关-最小冗余算法的输电线路故障定位方法该方法针对电路故障问题构建了系统状态和故障位置的电力系统运行数据集，在最大相关-最小冗余准则基础上，挖掘故障电路故障位置之间的关系，获取电路故障之间的关键信息，在此基础上，综合多个信息获取电路故障结果[5]。该方法针对电路故障位置确定的适应能力较强，但对其他可能引起的故障原因考虑甚少，定位的精度有待提高。

　　针对上述问题，本文通过射频技术设计了数字集成电路老化故障智能定位系统。该系统首先通过紧致型融合法，将小波函数当作神经网络的激活函数，构建激活函数型小波网络，通过对该网络层次的划分设置该检测网络的权值与神经元总量，将集成电路中可能故障点作为该网络的输入量，确定含有故障的低频和高频信号;利用射频技术构建射频功率放大器，并设计故障识别的电路，在定位通道内设置4种传感器，完成数字集成电路老化故障定位。

　　2 基于小波神经网络的老化故障模式识别

　　2.1 小波神经网络作为一种能够描述时间以及信号尺度的小波变化算法，可以很好地描述频率域与时间域中的信号，同时可有效分析电路中不同频率之间的识别。

　　2.2 激活函数型小波网络下老化故障模式识别在数字集成电路老化故障定位中，本文采用激活函数对集成电路故障进行识别。

　　3 射频功放模块下老化故障智能定位

　　3.1 射频功放集成模块射频功率放大器即一种可以利用射频技术，对模块进行集成的方法，其电路结构方便调整、体积小且可靠性高。射频集成功放模块可以使用三菱功放，依靠电台工作频率要求，完成对电路的功放。

　　3.2 功率检测电路

　　在数字集成电路老化故障定位中，设计功率识别电路。该功率识别电路经过D1,D2,D3,D4以及电阻、电容。其中D1,D2,D3,D4代表可高速导通的高速导通二极管，二极管的最大反向电压可以达到85V，Antennal表示天线低通滤波器在滤波之前经过电容 C275 耦合的信号，Antennal2 表示滤波后的信号，信号主要经过识别电路和电流输入，经过R205～R207、C280～C282组成的分压滤波网络，将电路信号转化为直流电压信号AMP，信号的电压程度与发射功率的电压成正比，实现数字集成电路老化故障电路的检测。

　　3.3 电路老化故障定位

　　将电路传感器信号发送到定位通道内[9]，在截取传感器发送信号后，迫使电路处于放电状态，收集放电过程中信号。

　　电路老化故障定位通道内的示波器参数、传感器参数以及环境参数存在分散性，这三种分量无法读取延时，如果通过该参数分量获取定位坐标，很容易出现误差。为了保证定位精确，确定实际延时与理论延时二者间的距离，以此可以得出延时时间。定位通道内有4种传感器，将其分别记录为传感器1、2、3、4，在局部电路开始放电时，测定理论延时与相对距离，通道I和传感器之间的延时设定成T11,T12,T13,T14。

　　在校准延时误差后，利用电磁波向电路内部发送信号，观察信号波动时间，将其记录成t1,t2到tn信号以及时间延时，同时将其标记成t21，t32，t43,…,，经过测量波形一共有100组，其信号状态同步，选取其中60组，确认信噪比与延时时间，在将延时时间与信噪比临近的同步信号波进行对比，设置0.5ns表示间隔，同时排列延时时间点。具体实测的延时值要不断对其修正，以达到最佳效果。依靠射频技术对数字集成电路老化故障进行定位，在射频信号、电感信号或电磁信号间出现耦合时，传输特征较为明显，能够实现对电路位置的确定。

　　电路老化故障识别的载体为电子标签[10]，在电子标签内加入不同类型标签芯片以及天线，因为芯片具有不同特点，它们的属性分别为：半电源的芯片，虽然能够持续长时间工作，但灵活性差，无电源的芯片较为灵活，而有电源的芯片则能够长时间工作。电子标签是依靠电流频率决定，在使用单体芯片时，可以令射频发射器在极短时间内发射大量信号，从而提升定位准确度。

　　数字集成电路故障定位能够分成三步：

　　(1)在进行电路故障定位前，需要评定数字集成电路的整体应用状况，对电路使用时间进行分析，凭借数据库对电路可能出现的故障位置分析。

　　(2)依靠电磁波信号实现对数字集成电路老化故障的预定位，根据小波神经网络将电路故障种类分为以下三种即：高阻故障、外护套故障以及电阻故障。

　　(3)在对数字集成电路预定位完成后，对故障进行精确定位，找出电路故障精准顶点、高阻故障精准顶点与外护套故障精准顶点，实现电路老化故障识别。

　　从而对其进行修复，可以避免因电路故障引起的安全事故。老化故障定位是通过三次脉冲确定故障点，在处于静态时映射出电磁波波形，对故障点测试，叠加两条波形后，即可以对故障点进行分析。

　　三次脉冲法是以两条波形作为基础，设置参考波形，得到处于静态状态下的脉冲幅值，其不会受周围环境的干扰。另外，在评定高压脉冲经过电路故障时所造成的燃弧，以此分析从脉冲到延时的时间，进而提高老化故障波形精确度，最后将两种脉冲波形进行叠加。

　　4 数字集成电路老化故障智能定位系统实现

　　本文拟定的数字集成电路老化故障定位系统使用分布式模块化设计链，将系统分成电流控制模块、中央处理器核心模块、通信模块、射频模块、输入-输出模块5部分。其中，CPU核心模块主要用作数据的转发与处理，对下使用射频模块传输老化故障信息与定位，对上通过GPRS通信模块进行通信，将老化故障信息、定位坐标、故障种类传输至处理人员手中，使用TI公司的16位芯片MSP430F5438A，其存在功耗低、外设丰富与运行可靠稳定等优点。

　　5 实验分析

　　5.1 实验环境本文通过ITC基准电路集内数字集成电路作为故障待定位电路，电路实验建模环境为 Orcad 10.5。

　　5.2 实验方案为了验证所提系统的可行性，实验通过对比本文系统、基于最大相关-最小冗余方法和基于证据理论与多模型结合方法，以故障定位的精度和定位的耗时为实验指标，验证所提系统的优势。

　　5.3 实验结果分析

　　5.3.1 数字集成电路老化故障定位精度分析为了验证所提系统的有效性，实验对比了所提系统、基于最大相关-最小冗余方法以及基于证据理论与多模型结合方法对样本电路故障进行定位。

　　在相同实验环境下，采用三种方法对样本电路故障进行定位的精度存在一定差距。其中，本文系统对故障定位的精度最高约为90%，而其他两种方法的定位精度始终低于本文系统。这是由于本文系统在设计中通过神经网络对故障点进行确定，然后在各模块的支持下实现了定位，提升了定位的精度。

　　5.3.2 数字集成电路老化故障定位耗时分析在保证样本电路故障定位精度的基础上，实验进一步分析了三种方法在进行故障定位时的耗时。采用三种方法对数字集成电路老化故障定位耗时不相同。其中，本文系统的定位耗时最短约为 1.2s,而其他两种方法定位的耗时始终高于本文方法，验证了本文方法的有效性。

　　6 结束语

　　为了降低因电路故障而产生的损害，本文提出设计基于射频技术的数字集成电路老化故障智能定位系统，通过小波神经网络识别故障模式，依靠射频技术完成对故障坐标的定位。实验结果表明，所设计的系统能够精确地对老化故障进行定位，同时还能够识别出老化故障。

　　参考文献：

　　[1] 谢李为,柳祎璇,曾祥君,等.基于VMD和S变换的多端输电线路故障定位[J].电力系统及其自动化学报,2019,31(2):126-134.

　　[2] 吴娜,王大川,樊淑娴.基于行波时域分析和VMD的多分支输电线路故障定位[J].水电能源科学,2020,234(2):190-194.

　　[3] 宋伊宁,李天友,薛永端,等.基于配电自动化系统的分布式小电流接地故障定位方法[J].电力自动化设备,2018,38(4):102-109.

　　[4] 卢诗华,孙密,谢景海,等.一种基于最大相关-最小冗余算法的输电线路故障定位方法[J].电测与仪表,2020,57(3):79-85.

　　[5] 宝石,许军.基于证据理论与多模型结合的模拟电路故障诊断[J].火力与指挥控制,2018,280(7):147-152.

　　作者：王丽荣