Оптимізація послідовностей тест-векторів в процесі тестового комбінованого діагностування цифрових мікропроцесорних пристроїв - Автореферат

На сьогодні використовується такий підхід до реалізації умовних алгоритмів діагностування, при якому аналіз отриманих відповідних реакцій та вибір наступного блока тест-векторів для подання на обєкт діагностування виконується на програмному рівні. Дисертацію присвячено питанням підвищення ефективності та достовірності тестового комбінованого діагностування цифрових мікропроцесорних пристроїв з пошуком несправностей статичного та динамічного типів шляхом розробки методик та алгоритмів оптимізації послідовностей тест-векторів, призначених для реалізації умовних алгоритмів діагностування на апаратному рівні. Мета роботи полягає у підвищенні ефективності та достовірності процесу тестового комбінованого діагностування цифрових мікропроцесорних пристроїв шляхом побудови методик та алгоритмів оптимізації послідовностей тест-векторів, що реалізують умовні алгоритми діагностування з урахуванням особливостей прояву несправностей динамічного типу. д) розробити та впровадити у виробництво спосіб апаратної реалізації умовних алгоритмів діагностування та технічні засоби тестового комбінованого діагностування цифрових мікропроцесорних пристроїв, які дозволять ефективно використовувати переваги послідовностей тест-векторів, що отримані в результаті проведення оптимізації на підставі запропонованих алгоритмів та методик; Результат полягає в розробці методик визначення можливості побудови послідовностей тест-векторів, які дозволять провести тестування обєкта діагностування до глибини, що вимагається, а також в розробці методик та алгоритмів підготовки вихідних даних для оптимізації послідовностей тест-векторів з урахуванням особливостей прояву несправностей динамічного типу.Розглянуті особливості сучасних цифрових мікропроцесорних пристроїв як обєктів діагностування, проаналізовані переваги та недоліки послідовностей тест-векторів, що використовуються для реалізації алгоритмів діагностування цифрових мікропроцесорних пристроїв, а також методів їх оптимізації, розглянуті характерні риси прояву несправностей статичного та динамічного типів. Це призводить до збільшення питомої ваги несправностей динамічного типу та ускладнення процесу побудови послідовностей тест-векторів, що використовуються при вирішенні задач контролю та діагностування таких пристроїв. Аналіз переваг та недоліків послідовностей тест-векторів, використовуваних на сьогоднішній день, дозволив дійти висновку, що найбільш ефективними при тестуванні сучасних цифрових мікропроцесорних пристроїв є послідовності тест-векторів для тестового комбінованого діагностування, які реалізують умовні алгоритми з умовною зупинкою в динамічних режимах перевірки обєкта діагностування. Недоліком умовних алгоритмів діагностування є орієнтованість на ідентифікацію несправностей статичного типу, що в значній мірі знижує достовірність процесу діагностування під час пошуку несправностей динамічного типу.З метою усунення неоднозначності були сформульовані визначення здатності блоків тест-векторів та сукупностей блоків тест-векторів розділяти стани обєкта діагностування. Під здатністю блока тест-векторів TIIT розділяти стани обєкта діагностування YLIL та YKIL будемо розуміти його здатність розділяти множину L на підмножини L (ti) IL та L? (ti) IL, якщо виконуються умови YLIL (ti) та YKIL? (ti), або YLIL? (ti) та YKIL (ti). Для опису процесу діагностування та оптимізації послідовностей тест-векторів в запропоновану математичну модель введені булеві змінні ознак, перерахованих нижче, та сформульовано правила їх визначення: - ознака визначеності рівня сигналу для контрольної точки KMIMKT під час подання тест-вектора при умові TIIT: =1, якщо значення рівня сигналу визначене; ознака здатності блока тест-векторів TIIT розділяти стани обєкта діагностування YMIL та YNIL (YNIL - справний стан обєкта діагностування): =1, якщо блок тест-векторів має здатність розділяти зазначені стани обєкта діагностування; ознака здатності сукупності блоків тест-векторів ti-tj, TIIT та TJIT, розділяти стани обєкта діагностування YMIL та YNIL: =1, якщо сукупність блоків тест-векторів має здатність розділяти зазначені стани обєкта діагностування;Для вирішення задач, метою яких є отримання оптимального варіанта послідовності тест-векторів при умові недостатньої достовірності статистичних даних про ймовірність знаходження обєкта діагностування в різних станах, запропоновано використовувати алгоритми, що базуються на методах з побудовою повного дерева рішень. Для побудови повного дерева рішень був розроблений алгоритм, за яким виконується наступна послідовність дій: як кореневі вершини в дерево рішень включаються блоки тест-векторів, які мають властивість розподіляти на дві непусті підмножини вихідну множину можливих станів обєкта діагностування самостійно або в сукупності з іншими блоками тест-векторів; в продовження дерева рішень включаються блоки тест-векторів, які мають властивість розподіляти знайдену підмножину на дві непусті підмножини або розпочинати сукупність із зазначеними властивостями з іншими блоками тест

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ