IC缺陷轮廓的分形插值模型

现用于集成电路(IC)成品率预报及故障分析的缺陷模型均是用圆或正方形来代替真实缺陷的复杂轮廓进行近似建模的,从而在模型中引入了很大的误差。本文利用分形插值的思想直接对真实缺陷的轮廓进行模拟,从而提出了一种新的缺陷轮廓表征模型。实验结果表明:与传统的最大圆模型、最小圆模型及椭圆模型相比,新模型的建模精度有了很大的提高。     

改进Elman神经网络在火控系统故障诊断中的应用

针对某型战机航空火控系统故障诊断方法对维修人员、检测设备依赖性大、故障诊断时间长等弊端,选用了对非线性对象有较好的控制及扰动消除效果的Elman神经网络方法,并将其应用于火控系统的故障诊断,为了提高网络性能,对Elman网络进行了相应的改进,在结构单元增加了自反馈增益因子α,并建立了基于Elman神经网络的火控系统故障诊断模型,通过一定的故障样本进行了训练和测试,结果证明该方法能有效地识别出故障原因,故障诊断准确率较高,有较强的鲁棒性.     

通信数字ASIC的测试

本文追述了通信数字电路测试的一些主要技术，介绍了通信数字ＡＳＩＣ测试方法在国际上的最新进展，展望了它的发展方向。     

铂扩散快恢复二极管特性的研究

描述了用直拉单晶(CZ)硅片采取铂液态源扩散的方法控制少子寿命,以达到减小快恢复二极管的反向恢复时间的目的.通过一系列的实验对铂扩散二极管的特性进行研究,分析了铂扩散二极管的反向恢复时间TRR、正向压降VF以及漏电流IR等参数之间的关系,并分析了反向恢复时间TRR的温度特性.得到TRR与VF之间的理想折衷:TRR为80～500 ns,VF控制在0.9～1.3 V.不但使TRR与VF的折衷有了较大的改善,而且在材料上采用了成本较低的直拉单晶硅片代替成本较高的外延片.分析了铂扩散温度和时间对反向恢复时间TRR和正向压降VF的影响,理论上解释了各主要参数之间相互影响的原因.     

基于双稀疏域联合求解的高精度光谱恢复算法

基于压缩感知的光谱成像系统需要合适的算法解码采样数据才能得到最终的光谱成像数据,传统单稀疏域变换算法会带来光谱细节损失等问题。针对该问题,本文提出了利用双稀疏域联合求解的方法（JDSD）,将信号分解为低频部分和高频部分,并针对不同频率信号特点分别进行稀疏恢复,进而解码求解以实现高精度恢复信号。在数据验证中,首先利用OMP算法在频域内对光谱信息轮廓进行恢复,利用IRLS算法在空间域内对光谱细节进行补偿,分析了不同稀疏变换对于参数设置的影响,测试了不同算法组合的JDSD对于测试数据的恢复结果。对于500种光谱数据仿真测试表明,双稀疏域联合求解可将光谱恢复保真度大大提升,20%采样率情况下,SAM和GSAM指标由传统方法的0.625和0.515分别提升为0.817和0.659,80%采样率情况下,SAM和GSAM指标由传统方法的0.863和0.808分别提升为0.940和0.897。JDSD算法可以使得光谱吸收峰等细节特征得到高精度保持,对于基于光谱的特征分析、物质识别等应用具有十分重要的意义。     

基于光纤智能结构的PCB电子电路故障诊断

提出了基于光纤智能结构的电子电路板故障诊断的方法。以集成电路的发热模式为基础,借助于粘贴在电路板上的光纤智能结构对板上芯片做有效的温度检测,正常工作时的热模式与有故障时对比,根据隶属度来确定故障元件。论证了该方法对几种故障检测的可行性和有效性,拓展了光纤智能结构在电子电路诊断上的应用。     

EMD算法在检测电力故障信号中的应用

分析了电力系统中常见的几种故障类型,研究提出了利用EMD分解正确定位信号故障点的方法。该方法将故障信号分解成几个IMF分量,然后使用希尔伯特变换求出信号的时频关系,从而正确定位信号的故障点。Matlab的仿真结果表明,提出的方法能够更加准确地检测出突变信号,从而正确定位出信号的故障点。     

基于边界扫描的EPM9320LC84电路板故障诊断

结合自适应算法、CX-TB导通测试算法以及二进制计数测试序列，给出了用软件控制EPM9320LC84边界扫描链路，以输出图形并采集引脚对图形的响应，然后通过比较输出测试图形与采集测试图形的差异实现芯片I／O引脚印刷电路板故障的诊断方法。该测试图形便于实现，测试方法快捷、通用性强，诊断结果准确，故障覆盖率高。文中在以PC机作为边界扫描测试向量生成和故障诊断的基础上，对单芯片——EPM9320LC84的印刷电路板故障诊断进行了一些讨论。     

非均匀采样干涉数据光谱反演技术研究

干涉光谱成像仪获取的干涉数据是一种中间数据,需要进行光谱反演才能够得到目标光谱数据,傅里叶变换方法是常规的光谱反演方法。由于干涉数据中存在非均匀采样问题,若忽略光谱混叠,直接采用快速傅里叶变换会导致反演光谱的失真,难以满足实时处理需求。针对非均匀采样干涉数据的光谱反演需求,将插值及非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)方法应用到光谱反演处理中,对过采样及部分欠采样情况下的非均匀采样干涉数据,提出了相应的光谱反演方法,并分析了方法的适用性。最后对过采样及部分欠采样情况下的光谱反演方法进行计算机仿真,过采样情况下采用NUFFT方法反演光谱的精度要明显高于插值方法,而部分欠采样情况下插值方法反演光谱的精度要明显高于NUFFT方法,并对欠采样造成的光谱混叠有一定的修正,验证了方法的有效性。     

无人值守变电站电力设备音频监测及故障诊断系统

针对智能变电站的无人值守需求及现有故障诊断系统的不足,提出一种电力设备音频监测及故障诊断系统。根据变电站电力设备音频信号信噪比较低的特点,采用具有强鲁棒性的梅尔频率倒谱系数作为判断音频信号异常的特征参数,在此基础上根据音频特征构成多样本观测序列,并采用隐马尔科夫模型进行故障诊断,通过对比对数似然估计概率的输出值确定故障类型。该方法具有实时性较强的优势,也避免了现有故障诊断方法要求较大样本容量的缺陷。实验结果表明,该故障诊断系统具有较高的识别率和鲁棒性。