一种基于BP神经网络的集成电路PHM模型

发布时间：2018-03-27 14:15

  本文选题：集成电路　切入点：BP神经网络　出处：《计算机工程与科学》2017年01期

【摘要】：提出了一种基于数据驱动的集成电路故障预测与健康管理(PHM)模型,该模型基于反向传播(BP)神经网络算法,避免了对集成电路老化失效物理机理的依赖,能有效拟合集成电路失效的非线性函数关系。以已编程应用设计的FPGA为目标器件,通过实验提取参数样本进行模型训练,并将模型应用于实测验证。结果表明,该模型输出结果与实测结果吻合良好,能有效满足集成电路故障预测与健康管理的实际应用。
[Abstract]:A data-driven integrated circuit (IC) fault prediction and health management (PHM) model is proposed. The model is based on the back-propagation BP-based neural network algorithm, which avoids the dependence on the physical mechanism of IC aging failure. The nonlinear function relation of IC failure can be fitted effectively. Taking the FPGA designed by programming as the target device, the model is trained by extracting the parameter samples from the experiment, and the model is applied to the actual test verification. The results show that, The output of the model is in good agreement with the measured results, which can effectively meet the practical application of integrated circuit fault prediction and health management.
【作者单位】： 电子科技大学电子薄膜与集成器件国家重点实验室;
【分类号】：TN407;TP183

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本文编号：1671862