電流模電路的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試研究

郭杰榮+何怡剛

摘要提出一種基于多尺度小波分解及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射歸納的測(cè)試電流模電路故障缺陷的方法.針對(duì)CMOS器件典型故障建立了測(cè)試所需的故障模型，給電路節(jié)點(diǎn)加入故障模型進(jìn)行故障響應(yīng)測(cè)試.對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行時(shí)域采樣，采用小波多尺度分解對(duì)故障相應(yīng)信號(hào)進(jìn)行頻域多尺度分解，然后將處理數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，對(duì)各類缺陷響應(yīng)結(jié)果進(jìn)行分類、識(shí)別，最后根據(jù)可接受偏差范圍確定信號(hào)為故障或非故障.給出了6類故障的故障覆蓋率測(cè)試結(jié)果.

關(guān)鍵詞電流模；測(cè)試；小波分解；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)TM315文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1000-2537（2014）02-0051-05

與開關(guān)電容技術(shù)不同，電流模電路采用電流作為信號(hào)傳輸介質(zhì)，因而呈現(xiàn)較低的電抗特性，具有較小的漂移電感（stray-inductance）[1-3]，可以達(dá)到較高的速率.電流模電路基本單元如圖1所示.但是，將傳統(tǒng)的模擬電路測(cè)試方法應(yīng)用在電流模電路方面遇到了困難，電流模電路獨(dú)特的結(jié)構(gòu)及傳輸方式需要新的測(cè)試方法.可供選擇的方法是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，相關(guān)文獻(xiàn)[4～9]表明，如果要達(dá)到較高的故障識(shí)別率，需要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中加大訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量以及神經(jīng)元數(shù)目，這將導(dǎo)致訓(xùn)練過(guò)程的復(fù)雜化及過(guò)長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間.本文在研究電流模電路特殊結(jié)構(gòu)與特性的前提下，提出了一種基于測(cè)試節(jié)點(diǎn)電壓的瞬態(tài)測(cè)試的多尺度小波分分解及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射歸納的測(cè)試方法，可以在較少訓(xùn)練的前提下獲得較高的故障識(shí)別率.

4結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種針對(duì)電流模電路的預(yù)先采用多尺度小波分解，再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練測(cè)試的方法.即首先將各類故障模型加入電流模電路中，以電流模電路的電流輸出響應(yīng)信號(hào)為樣本，在正常提取測(cè)試信號(hào)特性的前提下，采用多尺度小波分解對(duì)各類響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在保留故障信號(hào)特性品質(zhì)的前提下降低分析的樣本數(shù)量，將預(yù)處理的結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練完成后可對(duì)各類故障進(jìn)行識(shí)別.本文方法可以適用于電流模式信號(hào)傳輸測(cè)試并有效降低訓(xùn)練所需神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性.

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（編輯陳笑梅）

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