郭杰榮 ，何怡剛

(1.合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院博士后流動站，中國合肥 230009;2.湖南文理學(xué)院光電信息集成與光學(xué)制造技術(shù)省級重點實驗室，中國常德 415000)

與開關(guān)電容技術(shù)不同，電流模電路采用電流作為信號傳輸介質(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)到較高的故障識別率，需要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中加大訓(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)練過程的復(fù)雜化及過長的訓(xùn)練時間.本文在研究電流模電路特殊結(jié)構(gòu)與特性的前提下，提出了一種基于測試節(jié)點電壓的瞬態(tài)測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試方法，可以在較少訓(xùn)練的前提下獲得較高的故障識別率.

圖1 電流模電路基本單元與時鐘信號Fig.1 Basic current mirror and clock wave

1 小波分解基本原理

1.1 小波分解

根據(jù)小波分析基本原理，具有能量的任一信號都可以用小波信號采用線性組合的方式實現(xiàn)［10］.小波一維分解定義為:

其中

其中a和b均為實數(shù)，復(fù)共扼用* 號表示，分解系數(shù)W(a，b).母小波在時間軸上的偏移量b一般為給定值，用a，ψa，b(t)表示.a值對應(yīng)小的ψa，b(t)尺度小或在高的頻率段對應(yīng)的a值小.在頻域中，小波的響應(yīng)頻譜與帶通濾波器相似，如將電路響應(yīng)信號進(jìn)行預(yù)處理，即對信號采用小波不同尺度進(jìn)行分解，可獲得信號分解后的信息.這樣的預(yù)處理可以在基本不丟失信號特性品質(zhì)的前提下降低分析的尺度.另一方面，如果需要將W(a，b)在每一尺度都進(jìn)行計算，需要的計算量較大，用時將會較長，一般采用小波的離散方式［11］:

am=2m=anT=2mnT，其中T為采樣周期，m，n為整數(shù)，離散小波定義為:m

圖2 信號的小波分解方法Fig.2 The wavelet decomposition method

其中ψ(k)是ψ(t)的離散形式，是離散信號.

在不同尺度上對測試信號進(jìn)行小波分解，可以分別獲得低頻與高頻部分，根據(jù)分解特性，在下一級分解時可以只考慮低頻部分.各級分解時需注意采樣率應(yīng)保持一致.采用這樣的預(yù)處理，在下一層分解獲得的數(shù)據(jù)將比上層的數(shù)據(jù)減少一半，因而形成的訓(xùn)練樣本數(shù)目將會大幅度減少，為下一步的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練節(jié)約訓(xùn)練時間.信號的分解方法如圖2所示.

1.2 數(shù)據(jù)歸一化

為避免計算各級輸入信號時，計算數(shù)據(jù)在數(shù)量級上有較大變化，在導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，所有的數(shù)據(jù)都需要?dú)w一化［12］.歸一化的公式如下:

其中x'i是輸入信號xi的歸一化形式;N為輸入矢量的數(shù)目.

2 電流模電路故障模型

基本的電流模電路單元是一種基于電流采樣技術(shù)的模擬CMOS存儲電路.根據(jù)CMOS的工藝原理［13-17］，其可能的結(jié)構(gòu)故障包括3大類:1)輸入、出斷開現(xiàn)象.主要是由于斷裂的金屬層產(chǎn)生;2)浮地柵現(xiàn)象，主要因為柵極多晶硅斷裂造成電流模電路開關(guān)與工程開關(guān)的mos管柵極開路或造成mos管溝道變窄;3)構(gòu)成電流模電路的MOS管動態(tài)范圍降低，造成mos管溝道阻抗增大［6-8］.用Ron表示接通電阻，Roff表示斷開電阻，上述幾種故障可用以下式子描述:

1)Ron＞ Ronε，Roff＞ Roffε;2)Ron≤Ronε，Roff＜ Roffε;3)Ron＞ Ronε，Roff≥Roffε.其中 Ronε=Rons+ εon，Roffε=Rofsf- εoff，Ronε與 Roffε為無故障理想開關(guān)接通與斷開電阻，εon與εoff為預(yù)定的容差.本文采用如圖3所示N溝道CMOS模擬電路.采用開關(guān)方式接入故障模擬.根據(jù)故障模擬的基本方法，電路的短路現(xiàn)象采用10 Ω的小電阻模擬，開路用10 MΩ大電阻模擬.對于非災(zāi)難性的參數(shù)性故障，短路缺陷采用變化電阻阻值的方法模擬，如短路缺陷可將模擬電阻由10 Ω到10 kΩ之間調(diào)節(jié)，而開路缺陷可將電阻由10 MΩ到10 kΩ之間調(diào)節(jié).另外，通過調(diào)整電容值可以模擬其他參數(shù)性缺陷.

圖3 電流模CMOS故障模型Fig.3 Current mode CMOS fault model

3 測試結(jié)果分析

3.1 電路頻域響應(yīng)信號的小波分解結(jié)果

根據(jù)上述方法進(jìn)行小波分解，為精確區(qū)分所有故障，需進(jìn)行多尺度分解.分解尺度太少則不能精確區(qū)分所有故障，尺度太高，又需要更大量的計算與時間.對應(yīng)電路1采用故障模型替代CMOS后，進(jìn)行了第3、5尺度小波分解，如圖4所示.經(jīng)過3次分解與經(jīng)過5次分解達(dá)到分辨效果基本一致.

圖4 第三層小波分解(a)和第五層小波分解(b)Fig.4 The third wavelet decomposition(a)，and the fifth layer wavelet decomposition(b)

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

MATLB可以方便地進(jìn)行小波預(yù)處理及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析.測試表明，針對基本電流模單元，完全采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，至少需三層訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點38個，神經(jīng)元數(shù)個數(shù)為18.如果采用本文提出的小波分解預(yù)處理后所需神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以減少一層，節(jié)點數(shù)量僅需5個，神經(jīng)元個數(shù)也減少10個.仿真結(jié)果表明，小波多尺度分解對響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率是0.08，動量因子是0.8，系統(tǒng)統(tǒng)計中的均方誤差是0.001.經(jīng)過2170次的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂.

訓(xùn)練結(jié)束后，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入測試樣本，圖5(a-i)是網(wǎng)絡(luò)的預(yù)期值與實際輸出的結(jié)果對比，其中Tc+代表跨導(dǎo)值大于5%，Tc-代表跨導(dǎo)值小于5%，NF代表無故障.無故障預(yù)期值為0，有故障預(yù)期值為1.

圖5 各類故障測試網(wǎng)絡(luò)預(yù)期值與獲得的實際輸出的結(jié)果對比Fig.5 Test results comparing of actual output and expected value of various types of faults

由圖5可知，對于6種CMOS故障的識別，輸出值最高的是漏源短路(DSS)為0.983 0，輸出值最低的是柵源短路(GSS)為0.943 2，跨導(dǎo)誤差識別也達(dá)到0.9以上，與預(yù)期值1接近.其他預(yù)期值為0的項實際輸出差值均在0值左右，偏差極小.測試結(jié)果表明對以上故障均能明確測出.測試器對各類故障(GSS(柵源短路)、SOP(源級開路)、GOP(柵極開路)、DSS(漏源短路)、DOP(漏極開路)、GDS(柵漏短路))進(jìn)行100次測試分析故障覆蓋率的結(jié)果如圖6所示.

4 結(jié)束語

圖6 測試器對各類故障的覆蓋率(左邊:故障，中間:無故障，右邊:總數(shù))Fig.6 Fault coverage of tester(left:fault，intermediate:no fault，right:total)

本文提出了一種針對電流模電路的預(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)信號為樣本，在正常提取測試信號特性的前提下，采用多尺度小波分解對各類響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在保留故障信號特性品質(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)練完成后可對各類故障進(jìn)行識別.本文方法可以適用于電流模式信號傳輸測試并有效降低訓(xùn)練所需神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性.

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