本文關鍵詞：數(shù)字芯片的故障預測與健康管理（PHM）關鍵技術研究

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【摘要】：數(shù)字芯片功能惡化將嚴重影響電子設備的正常工作。數(shù)字芯片故障在一些重要應用中造成巨大損失。數(shù)字芯片的故障預測與健康管理已經(jīng)成為現(xiàn)代化電子裝置穩(wěn)定性研究的緊要要素。數(shù)字芯片的故障預測與健康管理關鍵技術研究影響因素對特征參數(shù)的影響,研究總結特征參數(shù)變化規(guī)律,提高數(shù)字芯片穩(wěn)定性,延長芯片使用時間,增強自動化電子裝置的穩(wěn)定性,降低維護成本。本文通過研究芯片表面溫度和環(huán)境溫度等影響因素對數(shù)字芯片頻率等特征參數(shù)的影響,研究頻率隨溫度和使用時間的變化趨勢,預測芯片健康狀態(tài)。本文采用基于數(shù)據(jù)驅動的方法研究針對數(shù)字芯片的故障預測與健康管理技術。本文分析數(shù)字芯片的故障類型和故障特征,挑選芯片輸出頻率作為數(shù)字芯片特征參數(shù),設計核心算法建立模型挖掘頻率變化中隱藏的信息,探索數(shù)字芯片功能惡化、性能衰退的規(guī)律。本文利用建立的溫度故障模型和故障預測模型,預測數(shù)字芯片的工作狀態(tài)。根據(jù)模型結果和相關經(jīng)驗,提出維護建議。期望延長數(shù)字芯片使用壽命,降低電子設備的維護成本,最大程度避免因數(shù)字芯片故障而造成的影響和損失。本文引入機器學習人工智能領域里的神經(jīng)網(wǎng)絡算法作為核心算法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡善于逼近非線性函數(shù)關系的特性,挖掘特征參數(shù)隱含的信息。為了完成實驗,本文設計用于特征參數(shù)測量的軟硬件研究平臺。硬件研究平臺由溫度傳感器、數(shù)字芯片、計算機和電阻等電子元器件組成。軟件研究平臺包括自主編寫的數(shù)據(jù)接收軟件和數(shù)據(jù)處理程序。實驗結果顯示,溫度故障模型誤差3%左右,故障預測模型誤差7%左右。兩個模型分別能有效實現(xiàn)對頻率參數(shù)計算和預測的功能。實驗結果表明,芯片頻率取值與芯片表面溫度和環(huán)境溫度成反比,芯片頻率參數(shù)隨著使用時間的增加而減小。本文搭建的軟硬件研究平臺能夠順利采集并記錄數(shù)據(jù)。實現(xiàn)的軟硬件研究平臺能順利完成數(shù)字芯片的故障預測與健康管理功能。但是由于數(shù)字芯片的故障預測與健康管理技術涉及的知識體系龐大,還需要研究人員不斷學習深入認識,完善強化本文中的相關設計。
【關鍵詞】：數(shù)字芯片 故障預測與健康管理 數(shù)據(jù)驅動 神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TN407
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 數(shù)字芯片故障預測與健康管理的研究背景和研究意義11-12
• 1.2 數(shù)字芯片故障預測與健康管理的關鍵研究方法淺析12
• 1.3 數(shù)字芯片故障預測與健康管理的研究難點和研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 數(shù)字芯片故障預測與健康管理的發(fā)展趨勢13-14
• 1.5 論文主要研究內(nèi)容14-16
• 第二章 數(shù)字芯片的故障預測與健康管理基礎內(nèi)容16-26
• 2.1 數(shù)字芯片基礎知識16-20
• 2.1.1 數(shù)字芯片基本結構16-18
• 2.1.2 數(shù)字芯片故障影響因素18
• 2.1.3 數(shù)字芯片失效機制及故障特征18-20
• 2.1.4 數(shù)字芯片故障特征參數(shù)選取原則20
• 2.2 故障預測與健康管理技術20-24
• 2.2.1 故障預測與健康管理的起源21
• 2.2.2 故障預測與健康管理的研究思路21
• 2.2.3 故障預測與健康管理的研究內(nèi)容21-22
• 2.2.4 故障預測與健康管理的優(yōu)勢22
• 2.2.5 故障預測與健康管理的體系結構22-23
• 2.2.6 故障預測與健康管理的關鍵研究方法23-24
• 2.3 本章小結24-26
• 第三章 數(shù)字芯片的故障預測與健康管理核心算法26-38
• 3.1 選擇數(shù)字芯片的故障預測與健康管理核心算法26-27
• 3.1.1 核心算法需求分析26-27
• 3.1.2 核心算法建模原理27
• 3.2 數(shù)字芯片的故障預測與健康管理核心算法模型27-30
• 3.2.1 神經(jīng)元節(jié)點模型28-30
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡連接模型30
• 3.3 數(shù)字芯片的故障預測與健康管理核心算法原理30-37
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡31
• 3.3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的核心算法31-37
• 3.4 本章小結37-38
• 第四章 數(shù)字芯片的故障預測與健康管理模型38-54
• 4.1 數(shù)字芯片的故障預測與健康管理建模方法概述38-39
• 4.2 數(shù)字芯片特征參數(shù)39-41
• 4.2.1 數(shù)字芯片故障參數(shù)選擇39-40
• 4.2.2 數(shù)字芯片故障影響因素選擇40-41
• 4.3 數(shù)字芯片故障預測與健康管理模型關鍵結構設計41-43
• 4.3.1 溫度故障模型結構設計41-42
• 4.3.2 故障預測模型結構設計42-43
• 4.4 數(shù)字芯片故障預測與健康管理模型關鍵參數(shù)設計43-45
• 4.4.1 初始化連接權值43-44
• 4.4.2 初始化模型期望誤差44
• 4.4.3 初始化模型學習率44-45
• 4.4.4 初始化模型最大循環(huán)次數(shù)45
• 4.5 訓練樣本獲取及預處理45-46
• 4.5.1 獲取模型訓練樣本數(shù)據(jù)45
• 4.5.2 模型訓練樣本數(shù)據(jù)預處理45-46
• 4.6 數(shù)字芯片溫度故障模型46-49
• 4.6.1 溫度故障模型訓練46-48
• 4.6.2 溫度故障模型應用48-49
• 4.7 數(shù)字芯片故障預測模型49-51
• 4.7.1 故障預測模型訓練49-50
• 4.7.2 故障預測模型應用50-51
• 4.8 數(shù)字芯片健康管理51-53
• 4.9 本章小結53-54
• 第五章 數(shù)字芯片故障預測與健康管理的應用試驗54-76
• 5.1 研究方案設計54-56
• 5.1.1 研究變量的選取54
• 5.1.2 研究變量的測量方法設計54-55
• 5.1.3 測試平臺系統(tǒng)硬件模塊設計55-56
• 5.1.4 測試平臺系統(tǒng)軟件模塊設計56
• 5.2 軟硬件研究平臺實現(xiàn)56-61
• 5.2.1 測試平臺系統(tǒng)硬件模塊實現(xiàn)57-59
• 5.2.2 測試平臺系統(tǒng)軟件模塊實現(xiàn)59-61
• 5.3 實驗過程61-62
• 5.4 實驗樣本數(shù)據(jù)整理62-64
• 5.4.1 實驗樣本數(shù)據(jù)選取62
• 5.4.2 實驗樣本數(shù)據(jù)預處理62-64
• 5.5 數(shù)字芯片的溫度故障模型實際應用64-68
• 5.5.1 數(shù)字芯片的溫度故障模型訓練實驗64-65
• 5.5.2 數(shù)字芯片的溫度故障模型實際應用實驗65-66
• 5.5.3 溫度故障模型實驗結果分析66-68
• 5.6 數(shù)字芯片的故障預測模型實際應用68-71
• 5.6.1 數(shù)字芯片的故障預測模型訓練實驗68-69
• 5.6.2 數(shù)字芯片的故障預測模型實際應用實驗69
• 5.6.3 故障預測模型實驗結果分析69-71
• 5.7 數(shù)字芯片的健康管理應用71-75
• 5.7.1 數(shù)字芯片特征參數(shù)變化規(guī)律71-74
• 5.7.2 數(shù)字芯片健康狀況和應對策略74-75
• 5.8 本章小結75-76
• 第六章 總結76-78
• 致謝78-79
• 參考文獻79-82
• 攻讀碩士學位期間取得的成果82-83

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：685325