集成电路故障诊断

本文的主要工作是基于集成电路的电流信息和模式识别理论对电路进行静态

电流检测、动态电流检测、以及故障定位等方面的基础性研究。具体包括静态电

流的检测方法及仿真实验，动态电流的检测方法及仿真实验，基于近邻法和连接

的模式识别法的故障定位法，基于神经网络的故障诊断方法四个方面：

在静态电流检测方面：通过查阅和学习大量的国内外文献和资料，分析了静

态电流检测的基本原理，分析了COMS 电路的特点，并用PSPICE 对CMOS 或非

门和与门电路做了故障注入的仿真实验，给出了仿真试验结果，由于采用静态电

流测试产生了测试逃逸，故引入了动态电流测试方法增加故障覆盖率。

在动态电流检测方面：通过分析IDDT 的波形，用动态电流尖锋值的方法对

CMOS 电路作了故障注入和故障诊断。通过对CMOS 电路的桥接故障、参数改变、

短路故障等的检测，说明了采用动态电流对故障检测的可行性。

在故障定位方面：由于静态电流检测方法对CMOS 电路的桥接故障不能准确

定位，我们利用小波分析对故障电路的IDDT 电流信息进行特征提取，然后分别采

用基于近邻法和连接的模式识别法对电路进行了故障定位实验，实验结果证实了

两种算法在故障定位应用上的可行性。最后通过比较两种算法的仿真结果，说明

了用连接的模式识别方法的定位更加可靠。

在神经网络的故障诊断方面：通过采用小波变换，对电路正常模式和故障模式

的IDDT 采样信号进行故障特征提取，建立样本集；然后利用神经网络对各种状态

下的特征向量进行分类决策，实现电路的故障诊断。

论文的具体安排如下：

第一章介绍本课题的研究意义以及集成电路故障诊断的发展概述。

第二章集成电路故障诊断的基础理论介绍

第三章利用静态电流方法对CMOS 电路的故障进行仿真实验

第四章利用动态电流方法对CMOS 电路的故障进行仿真实验

第五章分别利用基于近邻法和连接的模式识别法进行故障定位仿真实验及

利用基于神经网络的故障诊断算法进行仿真实验

第六章给出全文工作的总结和今后的展望

本章主要介绍了集成电路故障诊断的基础理论和方法。首先我们介绍了传统

电路的检测方法，然后详细介绍了软故障及硬故障模型，并讨论了本文将用到的

近邻法，小波分解，神经网络等模式识别相关理论知识，最后针对后续故障诊断

实验中将使用的PSPICE 和MA TLAB 仿真工具进行了相关介绍。

静态电流(IDDQ)检测与电压检测不一样，

本章首先对IDDQ 的基本原理和检测方法进行了简单介绍，然后为了验证

IDDQ 检测方法的可行性，我们在已有研究成果的基础上，针对集成电路常见的桥

接故障、漏电流故障模型，进行了仿真实验。实验结果表明本文方法能充分利用静态电流中的故障信息对故障进行检测。但该方法的有效性受测试向量诊断能力

的影响，今后研究的重点应是如何为这种故障诊断算法提供有效的测试生成向量。

并且从本实验可以看出，IDDQ 的测试覆盖率有限，所以在故障检测中，需要采用

的动态电流检测法(IDDT)对IDDQ 法进行补充。

本章首先简单介绍了动态电流的基本原理，并将IDDT 检测法与IDDQ 检测法

进行了比较。然后通过分析IDDT 波形的尖峰值，实现了对CMOS 与非门的短路

故障、开路故障、和参数故障进行检测，验证了动态电流检测法的可行性。根据

仿真实验，我们证实了IDDT 法能成功得检测出电压测试和IDDQ 所不能检测出的

故障，说明了用动态电流检测法可以增大了故障覆盖率，IDDT 是电压测试和静态

电流测试方法的有力补充。

5.4 本章小结

本章首先分别采用基于近邻法和基于连接的模式识别法对CMOS 与非门电路

和TTL 或非门电路进行了故障诊断实验，仿真结果证明了两种算法都能有效地对

软硬故障进行诊断。但两种算法相比，基于连接的模式识别法准确率更高，并具

有更高的故障分辨率。然后针对软故障，本章特别采用了基于神经网络的IDDT

故障诊断方法，应用小波变换，对电路正常模式和故障模式的IDDT 采样信号进行故障特征提取，建立样本集；然后利用神经网络具有非线性映射优点，对各种状

态下的特征向量进行分类决策，实现对电路的故障诊断。

本论文以对集成电路进行故障

诊断为应用背景，结合电流检测和模式识别领域中的相关技术，对集成电路的检

测与定位进行了较为系统的研究。在分析和总结现有各种电路故障诊断方法的基

础上，分别对静态电流故障检测、动态电流故障检测和基于IDDT 的故障诊断算法

方面进行了大量研究，取得的成果可总结如下：

(1) 静态电流故障检测：利用静态电流检测法，针对集成电路常见的桥接故障、

漏电流故障模型进行了仿真实验。实验结果表明该方法能充分利用静态电流中的

故障信息对故障进行检测。

(2) 动态电流故障检测：利用动态电流变化波形，对集成电路的桥接故障、开

路故障、参数故障进行了仿真实验，实验结果表明该方法能检测出电压检测和静

态电流检测无法检测的故障，提高了故障检测的覆盖率。

(3) 基于动态电流的故障诊断实现：基于动态电流信息，采用近邻法和基于连

接的模式识别法对CMOS 与非门电路和TTL 或非门电路进行了故障诊断实验，实

验结果表明两种算法能正确的诊断出各类故障。但相比之下，基于连接的模式识

别法的准确率和故障分辨率更高。本文还对基于神经网络的诊断算法进行了一次

有益尝试研究，仿真实验结果表明该方法对于解决集成电路的故障诊断问题是切

实有效的。

6.2 展望

基于电流的故障诊断是集成电路诊断领域的一个研究热点，有许多急待解决

的问题，本文的研究只局限于一定深度，还需要在以下一些方面作进一步的研究：

(1) 本文所做的研究工作尚停留在理论层次，离实际工程应用还有一定差距。

主要是对简单电路的单故障进行检测，针对大规模集成电路或其它复杂系统的多

故障诊断还需进一步研究。

(2) 由于IDDT 测试是一种高速条件下的参数式测试，电流测量精度远不如

IDDQ 测试的精度高，因此非常需要将故障电流与正常电流的差别进行最大化，但

如何来做，人们还没有好的办法；

(3) 被测电路工作速度很快，动态过程的时间很短，要捕捉完整的电流信息需

要用比被测电路工作速度更高的测试设备，而简单方法所得到的故障信息又非常

有限，对提高故障覆盖率不利。