[发明专利]基于HMM的模拟集成电路早期软故障诊断方法及系统

摘要

本发明涉及模拟集成电路早期软故障诊断技术领域，提供一种基于HMM的模拟集成电路早期软故障诊断方法及系统，以解决现有技术中的诊断模型诊断精度不高的问题，该方法包括故障电路仿真；隐马尔科夫模型选择及训练；故障诊断。本发明提出的技术方案具有明显优于文献1的诊断方法和SVM诊断方法的诊断精度。

主权项

一种基于HMM的模拟集成电路早期软故障诊断方法，其特征在于包括步骤：A、将待测电路的故障元件参数的变化范围[σi,6σi]划分为五个连续的变化范围：[σi,6σi]、[2σi,3σi]、[3σi,4σi]、[4σi,5σi]、[5σi,6σi]，其中σi为故障元件的容差，在相同的激励信号下，对故障元件参数的每个变化范围进行电路仿真，选择不同的故障模式完成待测电路的电路仿真，得到各个故障模式下的待测电路的输出信号；B、初始化隐马尔科夫模型的隐藏状态集S、状态初始概率π、状态转移矩阵A，所述隐藏状态集S中的各个元素与故障元件参数的各个连续的变化范围一一对应；C、从隐藏状态集S的状态sj的仿真输出信号中随机取出R/i个向量，组成子观测序列Oj,其中i≤5，j＝1,2,…,i，组合各个状态下的子观测序列得到观测序列O＝{O1,O2,…,Oi}，其中R为观测序列的长度；D、通过Baum‑Welch算法训练隐马尔科夫模型得到与待测电路故障模式对应的2m+1个隐马尔科夫估计模型m为待测电路可能出现故障的元件的个数；计算各个隐马尔科夫估计模型在观测序列O下的后验概率，选择后验概率最大的隐马尔科夫估计模型E、对观测序列O进行解码，得到对应的故障模式下的最优状态序列X，从最优状态序列X提取诊断结果。