吳震霖，韓 焱

(中北大學(xué)，電子測(cè)試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西太原 030051)

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基于方波激勵(lì)和故障字典的模擬電路BIST方法

吳震霖，韓 焱

(中北大學(xué)，電子測(cè)試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西太原 030051)

針對(duì)傳統(tǒng)模擬電路內(nèi)建自測(cè)試(Built-in Self Test,BIST)方法需要占用大量電路資源的缺點(diǎn)，提出了一種基于方波激勵(lì)和故障字典的模擬電路BIST方法。該方法使用方波信號(hào)作為測(cè)試激勵(lì)，使用故障字典法進(jìn)行故障狀態(tài)識(shí)別，減少了硬件成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效地對(duì)模擬電路進(jìn)行故障檢測(cè)和故障隔離，并且具有較低的硬件成本。

模擬電路；內(nèi)建自測(cè)試；方波激勵(lì)；故障字典；故障檢測(cè)；故障隔離

0 引言

內(nèi)建自測(cè)試(Built-in Self Test,BIST)技術(shù)是指在電路內(nèi)部自動(dòng)生成測(cè)試激勵(lì)信號(hào)，并自動(dòng)完成測(cè)試響應(yīng)的分析，得出測(cè)試結(jié)果[1]。內(nèi)建自測(cè)試的主要思想是：在電路設(shè)計(jì)之初，就考慮了電路的測(cè)試問題，并利用電路本身的資源，在片上完成電路的測(cè)試。通過內(nèi)建自測(cè)試技術(shù)，不需要外接測(cè)試設(shè)備就可以完成電路測(cè)試與故障診斷，能節(jié)約測(cè)試成本，縮短測(cè)試時(shí)間，提高系統(tǒng)使用的可靠性。內(nèi)建自測(cè)試技術(shù)需要在原有電路基礎(chǔ)上增加3個(gè)部分：測(cè)試向量生成器 (Test Pattern Generator,TPG)、輸出響應(yīng)分析器(Output Response Analysis,ORA)和BIST控制器(BIST Controller)。

傳統(tǒng)的模擬電路BIST方法多采用多頻測(cè)試法[2]或偽隨機(jī)測(cè)試法[3]。多頻測(cè)試法是指采用不同頻率的正弦波作為測(cè)試激勵(lì)，提取電路的頻率響應(yīng)作為故障特征；偽隨機(jī)測(cè)試法是指采用偽隨機(jī)序列作為測(cè)試激勵(lì)，提取激勵(lì)與響應(yīng)的互相關(guān)函數(shù)作為故障特征。這些方法的缺點(diǎn)是激勵(lì)信號(hào)的生成算法過于復(fù)雜，故障特征的提取比較困難，會(huì)占用大量的電路資源。

文中針對(duì)上述模擬電路BIST方法存在的缺點(diǎn)，提出了一種基于方波激勵(lì)和故障字典的模擬電路BIST方法。該方法利用系統(tǒng)自帶的微控制器產(chǎn)生的方波信號(hào)作為激勵(lì)，選擇合適的方波頻率，提取響應(yīng)信號(hào)的最佳采樣點(diǎn)作為故障特征，對(duì)電路進(jìn)行故障診斷，降低了激勵(lì)的產(chǎn)生和故障特征提取的難度。同時(shí)，故障字典的利用可以減少故障定位的在線計(jì)算量，從而減少了BIST的硬件成本[4]。

1 低硬件開銷的模擬電路BIST結(jié)構(gòu)

文中所提出的模擬電路BIST基本結(jié)構(gòu)如圖1所示，正常工作時(shí)，BIST控制器控制陣列開關(guān)將被測(cè)模擬電路接入正常輸入輸出通道，進(jìn)行測(cè)試時(shí)，BIST控制器切換陣列開關(guān)將被測(cè)模擬電路接入測(cè)試通道。測(cè)試前，通過仿真和實(shí)測(cè)，建立故障字典。方波生成模塊產(chǎn)生指定的方波信號(hào)，經(jīng)過電壓跟隨器調(diào)理后，輸入被測(cè)電路。響應(yīng)信號(hào)經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換器后，轉(zhuǎn)換成微控制器可以處理的數(shù)字信號(hào)。從響應(yīng)信號(hào)中提取故障特征，對(duì)照故障字典中的信息，實(shí)現(xiàn)故障的檢測(cè)與定位。最后，將測(cè)試結(jié)果可視化指示出來。

圖1 低硬件開銷的模擬電路BIST基本結(jié)構(gòu)

2 方案的可行性分析

設(shè)方波信號(hào)在一個(gè)周期T內(nèi)的表達(dá)式為

(1)

則方波信號(hào)的頻率為：f0=1/T，根據(jù)傅里葉變換可知方波信號(hào)可以分解為

(2)

由式(2)可知，方波信號(hào)具有豐富的頻率成分，是直流量與不同頻率交流量的疊加，因此，利用方波信號(hào)作為測(cè)試激勵(lì)比單一頻率正弦波具有更寬的頻譜，采集到的響應(yīng)信號(hào)中也包含多個(gè)頻率的分量，能夠反映出被測(cè)電路更多的特性。

為了說明方波信號(hào)作為模擬電路測(cè)試的激勵(lì)的有效性，文中以圖2所示的Sallen-Key帶通濾波電路為驗(yàn)證對(duì)象[5]。電路中運(yùn)算放大器為LM324，供電電壓為±15 V，施加的方波信號(hào)的頻率為7 kHz，幅值為4 V，分別改變參數(shù)R1，C1，C2，使其值為K倍Xn，Xn為元件參數(shù)的標(biāo)稱值，K在0.1～10內(nèi)變化，步進(jìn)為0.1，觀察響應(yīng)信號(hào)在1個(gè)周期T內(nèi)的3T/4采樣時(shí)刻電壓值的變化情況，所得結(jié)果如圖3所示。從結(jié)果可以看出，參數(shù)的改變使得響應(yīng)信號(hào)在1個(gè)周期T內(nèi)的3T/4采樣時(shí)刻電壓值發(fā)生明顯的改變。響應(yīng)信號(hào)的變化可以反映出電路中元件參數(shù)的變化。因此，可以使用方波作為模擬電路BIST的測(cè)試激勵(lì)。

圖2 Sallen-Key帶通濾波電路

圖3 3T/4采樣時(shí)刻電壓值

方波的生成是比較簡(jiǎn)單的，不需要占用微控制器過多的資源，僅僅增加了由普通運(yùn)算放大器構(gòu)成的電壓跟隨器作為方波的調(diào)理電路。相比傳統(tǒng)的多頻測(cè)試法或偽隨機(jī)測(cè)試法，激勵(lì)信號(hào)的生成算法復(fù)雜度降低，取消了D/A轉(zhuǎn)換器，降低了硬件成本。

3 故障字典的建立

故障字典的建立過程，實(shí)際上是在對(duì)電路進(jìn)行真實(shí)測(cè)試之前的仿真測(cè)試分析過程。主要的任務(wù)包括故障集的選擇、模糊集的劃分和故障特征的編碼[6-8]。

(1)故障集的選擇。由于模擬電路元件參數(shù)的連續(xù)性，不可能將所有故障納入考慮的范圍，實(shí)際中根據(jù)被測(cè)電路的特點(diǎn)、以往的經(jīng)驗(yàn)和元件故障概率來選擇N個(gè)故障作為故障集{F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3…FN}，無故障狀態(tài)用F0表示。

(2)模糊域的劃分。設(shè)響應(yīng)信號(hào)的采樣時(shí)刻為1個(gè)周期內(nèi)的T1，T2，T3，…，TM，電路在故障狀態(tài)Fi下的測(cè)試電壓為Vi1，Vi2，Vi3，…，ViM，則故障狀態(tài)Fi對(duì)應(yīng)的特征向量為：[Vi1，Vi2，Vi3，…，ViM]，Vij表示第i個(gè)故障狀態(tài)Fi下的第j個(gè)采樣時(shí)刻的測(cè)試電壓(j=1,2,3，…，M).考慮到模擬電路元件具有容差，電路在某種狀態(tài)下的測(cè)試電壓Vij不是一個(gè)特定的值，而是一個(gè)連續(xù)變化的小區(qū)間，將特征向量的每個(gè)元素Vij劃分為L個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域的中心值為若干相鄰元素值的平均值，然后從中心值向左右各擴(kuò)展一個(gè)特定的值(該特定值由電路中設(shè)定的元件的容差決定)，構(gòu)成L個(gè)測(cè)試值區(qū)間[ax，bx](x=1,2,3，…，L)，每個(gè)區(qū)間稱為1個(gè)模糊域，對(duì)應(yīng)的元素的集合稱為1個(gè)模糊集。

(3)故障特征的編碼。對(duì)故障特征的每1個(gè)模糊域進(jìn)行編碼，模糊域[ax，bx]對(duì)應(yīng)碼Ax(x=1,2,3，…，L)，判斷故障狀態(tài)Fi的特征向量 [Vi1，Vi2，Vi3，…，ViM]的每個(gè)元素Vij屬于的模糊域，可得到Vij對(duì)應(yīng)的碼Bij(j=1,2,3，…，M)，碼Bij是Ax(x=1,2,3，…，L)中的1個(gè)。這樣第i個(gè)故障狀態(tài)Fi可以使用碼字[Bi1，Bi2，Bi3，…，BiM]來表示，從而建立了故障字典。

當(dāng)進(jìn)行故障診斷時(shí)，只要測(cè)出響應(yīng)信號(hào)特定采樣時(shí)刻的值，從中提取故障特征，再轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的碼字，與故障字典中的碼字對(duì)比，就可以實(shí)現(xiàn)電路的故障檢測(cè)與故障隔離。故障字典法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和專家系統(tǒng)等現(xiàn)代人工智能識(shí)別方法相比，具有算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、在線計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn)，可以在系統(tǒng)自帶的微控制器中實(shí)現(xiàn)，做到了真正的內(nèi)建自測(cè)試，并且降低了硬件成本。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.1 有效性驗(yàn)證

文中以圖2所示的Sallen-Key帶通濾波電路為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，對(duì)基于方波和故障字典的模擬電路BIST方法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真軟件平臺(tái)為Multisim 10.0，選用頻率為5.5 kHz，幅值為4 V的方波作為激勵(lì)信號(hào)，以一個(gè)周期內(nèi)的3T/16、5T/16、5T/8、7T/8作為采樣時(shí)刻。文中考慮電路中的軟故障，即故障元件的參數(shù)值隨著時(shí)間或環(huán)境條件而嚴(yán)重偏離標(biāo)稱值，超出了元件的容差范圍。電路中電阻的容差設(shè)定為1%，電容的容差設(shè)定為2%，選擇電路中部分元件偏離其標(biāo)稱值的+50%、-50%的故障為故障集，分別為F1:0.5C1、F2:1.5C1、F3:0.5C2、F4:1.5C2、F5:0.5R1、F6:1.5R1、F7:0.5R2、F8:1.5R2。對(duì)于每一個(gè)故障進(jìn)行仿真，得到選定采樣時(shí)刻的電壓如表1所示。

表1 故障集的仿真測(cè)試值

為了便于故障域的劃分，求取電路各故障狀態(tài)下相對(duì)于正常狀態(tài)下的測(cè)試電壓偏移量，即故障狀態(tài)下的測(cè)試電壓減去對(duì)應(yīng)的正常狀態(tài)下的測(cè)試電壓，結(jié)果如表2所示。

表2 故障狀態(tài)相對(duì)正常狀態(tài)的偏移量

對(duì)表2中的偏移電壓劃分故障特征的模糊域，并對(duì)模糊域進(jìn)行編碼,如表3所示。

表3 模糊域的劃分及其編碼

使用表3模糊域?qū)υO(shè)定的故障集分類，并進(jìn)行編碼，構(gòu)造的故障字典如表4所示。

表4 故障字典

當(dāng)進(jìn)行故障診斷時(shí)，采集到相應(yīng)時(shí)刻的測(cè)試電壓，再求取相對(duì)于正常狀態(tài)下的偏移量，然后對(duì)偏移量進(jìn)行編碼，最后將所得的碼字與故障字典中的碼字對(duì)照，與故障字典中某故障碼字相同的即可判斷為該故障。例如，當(dāng)電路中C1=15.2 nF時(shí)，一個(gè)周期內(nèi)的3T/16、5T/16、5T/8、7T/8時(shí)刻的測(cè)試電壓分別為：-5.109 V、-3.890 V、4.561 V、2.817 V，相對(duì)于正常狀態(tài)下的偏移量分別為：1.016 V、-0.854 V、-1.876 V、1.388 V，按照表3所得的碼字為2452，對(duì)照故障字典表4，可以判定該故障為F2:1.5C1，正確地對(duì)故障進(jìn)行了定位。從表4可以看出，所設(shè)置的故障與正常狀態(tài)下的碼字不一樣，都能夠檢測(cè)出來，不同的故障所具有的碼字不相同，可以隔離不同的故障。

4.2 硬件成本分析

為了對(duì)比文中提出的方法與傳統(tǒng)的多頻測(cè)試法和偽隨機(jī)測(cè)試法在硬件成本上的差別，文中針對(duì)FPGA芯片進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，選用的FPGA芯片為XC3S500E，采用的仿真綜合軟件為ISE 14.2，編程語言為VHDL。對(duì)文中提出的方法、多頻測(cè)試法和偽隨機(jī)測(cè)試法中主要的功能模塊進(jìn)行了程序設(shè)計(jì)。其中，文中提出的方波激勵(lì)法包括方波生成模塊、A/D數(shù)據(jù)采集模塊和故障字典模塊；多頻測(cè)試法包括正弦波生成模塊、D/A轉(zhuǎn)換控制模塊、A/D數(shù)據(jù)采集模塊、FFT頻響分析模塊和故障字典模塊；偽隨機(jī)測(cè)試法包括隨機(jī)序列生成模塊、D/A轉(zhuǎn)換控制模塊、A/D數(shù)據(jù)采集模塊、互相關(guān)函數(shù)求取模塊和故障字典模塊。經(jīng)過編譯綜合后得到每種方法對(duì)FPGA芯片的資源占用率，結(jié)果如表5所示。

表5 FPGA芯片資源占用率對(duì)比 %

從表5可以看出，文中提出的模擬電路BIST方法相對(duì)于多頻測(cè)試法和偽隨機(jī)測(cè)試法，占用FPGA芯片的資源最少，達(dá)到了降低硬件成本的目的。

5 結(jié)論

文中從降低硬件成本的角度出發(fā)，提出了一種基于方波激勵(lì)和故障字典的模擬電路BIST方法。該方法降低了激勵(lì)產(chǎn)生和響應(yīng)分析的復(fù)雜度，節(jié)省了硬件成本。通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法應(yīng)用于模擬電路BIST的正確性與有效性，建立的故障字典能夠檢測(cè)出預(yù)設(shè)的故障，也可以對(duì)不同的故障進(jìn)行隔離，相比于多頻測(cè)試法和偽隨機(jī)測(cè)試法，具有較低的硬件成本。該方法增加了BIST技術(shù)應(yīng)用于模擬電路故障診斷的可行性，具有很大的應(yīng)用前景。針對(duì)不同的電路，如何選擇最佳的方波激勵(lì)頻率和采樣時(shí)刻是需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容。

[1] 劉偉.基于偽隨機(jī)測(cè)試的混合信號(hào)BIST研究：[學(xué)位論文].桂林：桂林電子科技大學(xué)，2008.

[2] 周虎.基于功能測(cè)試的數(shù)?；旌螧IST設(shè)計(jì)：[學(xué)位論文].桂林：桂林電子科技大學(xué)，2008.

[3] 劉偉，雷加.基于偽隨機(jī)測(cè)試的數(shù)?；旌闲盘?hào)內(nèi)建自測(cè)試法.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2008,44(30):87-89.

[4] 朱敏，楊春玲，孔德晶.模擬電路內(nèi)建自測(cè)試故障特征提取與優(yōu)化.儀器儀表學(xué)報(bào)，2013,34(1):200-207.

[5] 童詩白，華成英.模擬電子技術(shù)基礎(chǔ).北京：高等教育出版社，2006.

[6] 劉丹.模擬電路故障診斷中故障字典應(yīng)用研究：[學(xué)位論文].武漢：華中科技大學(xué)，2006.

[7] 王宏.模擬電路故障診斷故障字典法研究：[學(xué)位論文].西安：西安電子科技大學(xué)，2007.

[8] 吳樟福.基于信號(hào)量特征的模擬電路故障字典法研究：[學(xué)位論文].武漢：華中科技大學(xué)，2008.

BIST Method for Analog Circuits Based on Square Wave and Fault Dictionary

WU Zhen-lin，HAN Yan

(National Key Laboratory of Electronic Testing Technology，North University of China，Taiyuan 030051，China)

Aiming at the shortcoming that the method of traditional analog circuit built-in self test (BIST) occupies a large amount of circuit resources,a method of analog circuit BIST based on square wave excitation and fault dictionary was proposed．Square wave signal was used as test excitation and fault dictionary was used to identify the fault state.It reduced the hardware overhead.Experimental results show that the method is effective in fault detection and fault isolation.And it has low hardware overhead.

analog circuit;BIST;square wave excitation;fault dictionary;fault detection;fault isolation

2014-03-04 收修改稿日期：2014-10-02

TP391

A

1002-1841(2015)03-0096-03

吳震霖(1989—)，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槟M電路故障診斷。E-mail:wuzhenlinhao@163.com 韓焱(1957—)，教授，博士，主要研究方向?yàn)樽詣?dòng)檢測(cè)技術(shù)、信號(hào)處理與識(shí)別、數(shù)字圖像處理與重建等。 E-mail:hanyan@nuc.edu.cn