摘 要:針對現有集成電路老化故障定位方法中存在的故障定位精度低，定位耗時較長等問題，提出設計基于射頻技術的數字集成電路老化故障智能定位系統。通過小波變換與神經網絡組建激活函數型網絡，通過頻率域與時間域中信號識別電路老化故障，構建射頻功率放大器，通過傳感器發放定位信號至定位通道內，在射頻功率放大器收到信號后，收集放電中信號，擬定波形圖，實現數字集成電路老化故障坐標定位，以電流控制模塊、中央處理器核心模塊、射頻模塊等構建系統。實驗證明：所提方法能夠精確定位故障電路受損位置，且故障識別效果較好。

　　關鍵詞:射頻技術;數字集成電路;老化故障定位;傳感器;小波神經網絡

　　1 引言

　　自數字集成電路出現以來，集成電路企業不斷得到發展，平均每隔18至24個月芯片中集成晶體管數生產量提高一倍，器件內存縮小為初始的 70%。但隨著電路的不斷變化、電路復雜程度的不斷提升，芯片測試的要求也越來越高，致使電路測試周期延長，且成本增加[1]。迫于市場投放時間與成本壓力，芯片生產廠家不能對每一種芯片進行單獨可靠性測試，導致數字集成電路出現故障概率較高。

　　其中，數字集成電路老化故障是較為常見的電路故障之一[2]。數字集成電路老化會縮減電阻的絕緣強度，導致電路出現故障。數字集成電路老化機械芯片在運行時，如果有操作不規范行為可能致使電路出現損傷;電路老化至一定程度時，則會影響儀器或芯片運行，威脅人們的財產與自身安全[3]。

　　因此，對數字集成電路老化故障進行定位較為重要，相關研究者對其進行了很多研究。盧詩華等人提出基于VMD和S變換的多端輸電線路故障定位方法。該方法首先提取了電路故障信號，借助S變換將故障點進行分解。通過故障行波的傳輸過程和零線模分量，設計了一種雙端定位方法，在獲取故障前線路距離差值后構建了故障的判斷矩陣，對電路的支路端進行位置的判定，實現電路故障的精準定位[4]。該方法對電路的多端故障進行定位，準確度較高，但該方法對電路老化引起的故障考慮甚少，存在一定局限性。

　　寶石等人提出基于最大相關-最小冗余算法的輸電線路故障定位方法該方法針對電路故障問題構建了系統狀態和故障位置的電力系統運行數據集，在最大相關-最小冗余準則基礎上，挖掘故障電路故障位置之間的關系，獲取電路故障之間的關鍵信息，在此基礎上，綜合多個信息獲取電路故障結果[5]。該方法針對電路故障位置確定的適應能力較強，但對其他可能引起的故障原因考慮甚少，定位的精度有待提高。

　　針對上述問題，本文通過射頻技術設計了數字集成電路老化故障智能定位系統。該系統首先通過緊致型融合法，將小波函數當作神經網絡的激活函數，構建激活函數型小波網絡，通過對該網絡層次的劃分設置該檢測網絡的權值與神經元總量，將集成電路中可能故障點作為該網絡的輸入量，確定含有故障的低頻和高頻信號;利用射頻技術構建射頻功率放大器，并設計故障識別的電路，在定位通道內設置4種傳感器，完成數字集成電路老化故障定位。

　　2 基于小波神經網絡的老化故障模式識別

　　2.1 小波神經網絡作為一種能夠描述時間以及信號尺度的小波變化算法，可以很好地描述頻率域與時間域中的信號，同時可有效分析電路中不同頻率之間的識別。

　　2.2 激活函數型小波網絡下老化故障模式識別在數字集成電路老化故障定位中，本文采用激活函數對集成電路故障進行識別。

　　3 射頻功放模塊下老化故障智能定位

　　3.1 射頻功放集成模塊射頻功率放大器即一種可以利用射頻技術，對模塊進行集成的方法，其電路結構方便調整、體積小且可靠性高。射頻集成功放模塊可以使用三菱功放，依靠電臺工作頻率要求，完成對電路的功放。

　　3.2 功率檢測電路

　　在數字集成電路老化故障定位中，設計功率識別電路。該功率識別電路經過D1,D2,D3,D4以及電阻、電容。其中D1,D2,D3,D4代表可高速導通的高速導通二極管，二極管的最大反向電壓可以達到85V，Antennal表示天線低通濾波器在濾波之前經過電容 C275 耦合的信號，Antennal2 表示濾波后的信號，信號主要經過識別電路和電流輸入，經過R205～R207、C280～C282組成的分壓濾波網絡，將電路信號轉化為直流電壓信號AMP，信號的電壓程度與發射功率的電壓成正比，實現數字集成電路老化故障電路的檢測。

　　3.3 電路老化故障定位

　　將電路傳感器信號發送到定位通道內[9]，在截取傳感器發送信號后，迫使電路處于放電狀態，收集放電過程中信號。

　　電路老化故障定位通道內的示波器參數、傳感器參數以及環境參數存在分散性，這三種分量無法讀取延時，如果通過該參數分量獲取定位坐標，很容易出現誤差。為了保證定位精確，確定實際延時與理論延時二者間的距離，以此可以得出延時時間。定位通道內有4種傳感器，將其分別記錄為傳感器1、2、3、4，在局部電路開始放電時，測定理論延時與相對距離，通道I和傳感器之間的延時設定成T11,T12,T13,T14。

　　在校準延時誤差后，利用電磁波向電路內部發送信號，觀察信號波動時間，將其記錄成t1,t2到tn信號以及時間延時，同時將其標記成t21，t32，t43,…,，經過測量波形一共有100組，其信號狀態同步，選取其中60組，確認信噪比與延時時間，在將延時時間與信噪比臨近的同步信號波進行對比，設置0.5ns表示間隔，同時排列延時時間點。具體實測的延時值要不斷對其修正，以達到最佳效果。依靠射頻技術對數字集成電路老化故障進行定位，在射頻信號、電感信號或電磁信號間出現耦合時，傳輸特征較為明顯，能夠實現對電路位置的確定。

　　電路老化故障識別的載體為電子標簽[10]，在電子標簽內加入不同類型標簽芯片以及天線，因為芯片具有不同特點，它們的屬性分別為：半電源的芯片，雖然能夠持續長時間工作，但靈活性差，無電源的芯片較為靈活，而有電源的芯片則能夠長時間工作。電子標簽是依靠電流頻率決定，在使用單體芯片時，可以令射頻發射器在極短時間內發射大量信號，從而提升定位準確度。

　　數字集成電路故障定位能夠分成三步：

　　(1)在進行電路故障定位前，需要評定數字集成電路的整體應用狀況，對電路使用時間進行分析，憑借數據庫對電路可能出現的故障位置分析。

　　(2)依靠電磁波信號實現對數字集成電路老化故障的預定位，根據小波神經網絡將電路故障種類分為以下三種即：高阻故障、外護套故障以及電阻故障。

　　(3)在對數字集成電路預定位完成后，對故障進行精確定位，找出電路故障精準頂點、高阻故障精準頂點與外護套故障精準頂點，實現電路老化故障識別。

　　從而對其進行修復，可以避免因電路故障引起的安全事故。老化故障定位是通過三次脈沖確定故障點，在處于靜態時映射出電磁波波形，對故障點測試，疊加兩條波形后，即可以對故障點進行分析。

　　三次脈沖法是以兩條波形作為基礎，設置參考波形，得到處于靜態狀態下的脈沖幅值，其不會受周圍環境的干擾。另外，在評定高壓脈沖經過電路故障時所造成的燃弧，以此分析從脈沖到延時的時間，進而提高老化故障波形精確度，最后將兩種脈沖波形進行疊加。

　　4 數字集成電路老化故障智能定位系統實現

　　本文擬定的數字集成電路老化故障定位系統使用分布式模塊化設計鏈，將系統分成電流控制模塊、中央處理器核心模塊、通信模塊、射頻模塊、輸入-輸出模塊5部分。其中，CPU核心模塊主要用作數據的轉發與處理，對下使用射頻模塊傳輸老化故障信息與定位，對上通過GPRS通信模塊進行通信，將老化故障信息、定位坐標、故障種類傳輸至處理人員手中，使用TI公司的16位芯片MSP430F5438A，其存在功耗低、外設豐富與運行可靠穩定等優點。

　　5 實驗分析

　　5.1 實驗環境本文通過ITC基準電路集內數字集成電路作為故障待定位電路，電路實驗建模環境為 Orcad 10.5。

　　5.2 實驗方案為了驗證所提系統的可行性，實驗通過對比本文系統、基于最大相關-最小冗余方法和基于證據理論與多模型結合方法，以故障定位的精度和定位的耗時為實驗指標，驗證所提系統的優勢。

　　5.3 實驗結果分析

　　5.3.1 數字集成電路老化故障定位精度分析為了驗證所提系統的有效性，實驗對比了所提系統、基于最大相關-最小冗余方法以及基于證據理論與多模型結合方法對樣本電路故障進行定位。

　　在相同實驗環境下，采用三種方法對樣本電路故障進行定位的精度存在一定差距。其中，本文系統對故障定位的精度最高約為90%，而其他兩種方法的定位精度始終低于本文系統。這是由于本文系統在設計中通過神經網絡對故障點進行確定，然后在各模塊的支持下實現了定位，提升了定位的精度。

　　5.3.2 數字集成電路老化故障定位耗時分析在保證樣本電路故障定位精度的基礎上，實驗進一步分析了三種方法在進行故障定位時的耗時。采用三種方法對數字集成電路老化故障定位耗時不相同。其中，本文系統的定位耗時最短約為 1.2s,而其他兩種方法定位的耗時始終高于本文方法，驗證了本文方法的有效性。

　　6 結束語

　　為了降低因電路故障而產生的損害，本文提出設計基于射頻技術的數字集成電路老化故障智能定位系統，通過小波神經網絡識別故障模式，依靠射頻技術完成對故障坐標的定位。實驗結果表明，所設計的系統能夠精確地對老化故障進行定位，同時還能夠識別出老化故障。

　　參考文獻：

　　[1] 謝李為,柳祎璇,曾祥君,等.基于VMD和S變換的多端輸電線路故障定位[J].電力系統及其自動化學報,2019,31(2):126-134.

　　[2] 吳娜,王大川,樊淑嫻.基于行波時域分析和VMD的多分支輸電線路故障定位[J].水電能源科學,2020,234(2):190-194.

　　[3] 宋伊寧,李天友,薛永端,等.基于配電自動化系統的分布式小電流接地故障定位方法[J].電力自動化設備,2018,38(4):102-109.

　　[4] 盧詩華,孫密,謝景海,等.一種基于最大相關-最小冗余算法的輸電線路故障定位方法[J].電測與儀表,2020,57(3):79-85.

　　[5] 寶石,許軍.基于證據理論與多模型結合的模擬電路故障診斷[J].火力與指揮控制,2018,280(7):147-152.

　　作者：王麗榮