故障特征提取及其分类/识别方法是模拟VLSI电路故障诊断中的关键环节之一。当前,为了提高诊断精度、降低诊断难度,利用单一特征量去表征多种故障类型已越来越困难,以及难以得到一种针对各种故障皆具有普遍高诊断效率的特征量,本项目以现代数字信号处理为工具,研究:1)从时域和频域提取多个故障特征的系统性方法,并给出不同特征参量的选择原则、依据、适用性;在时域,基于矩量分析,给出用均值、能量、标准差、均方差、相关函数、协方差函数、相关系数、高阶统计量(如偏度、峭度)这些指标作为故障特征时的特征提取及其分类/识别方法;而在频域,基于谱分析与谱估计,给出用频谱、功率谱、相干函数这三个指标作为故障特征的特征提取及其分类/识别方法。2)将故障特征的提取纳入模型化信号处理的框架,系统研究模拟电路容差下的多故障特征提取及其特征分类和识别问题。为提高故障定位的精度、降低诊断难度提供理论方法。
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数据更新时间:2023-05-31
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