Specjalizowane sieci neuronowe z Dwucentrowymi Funkcjami Bazowymi do zastosowań w testerach wbudowanych µBIST

• Autorzy: Kowalewski M. , Zielonko R.

Warianty tytułu

EN

Specialized neural networks with Two-Center Basis Functions for usage in µBIST

• Konferencja: Krajowa Konferencja Elektroniki. 10 ; 05-09.06.2011 ; Darłówko Wschodnie, Polska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedmiotem artykułu są nowe, przydatne do zastosowań w testerach wbudowanych BIST, specjalizowane sieci neuronowe do lokalizacji uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, o podwyższonej odporności na maskujący wpływ rozrzutów tolerancyjnych elementów nieuszkodzonych. Sieci opracowane zostały w dwóch wariantach: z Dwucentrowymi Radialnymi (DRB) oraz Elipsoidalnymi (DEB) funkcjami Bazowymi. Dzięki wydłużonym kształtom nowych funkcji bazowych, możliwe jest lepsze dopasowanie neuronów do krzywych identyfikacyjnych i zmniejszenie ich liczby w stosunku do znanych i stosowanych w diagnostyce sieci z jednocentrowymi Radialnymi (RB) lub Elipsoidalnymi (EB) funkcjami Bazowymi. W artykule przedstawiono konstrukcje funkcji DRB i DEB, strukturę klasyfikatora neuronowego oraz zabiegi optymalizacyjne mające na celu zmniejszenie złożoności obliczeniowej i dostosowanie do implementacji w testerze wbudowanym typu µBIST sterowanym mikrokontrolerem.

EN

The aim of the article are new, useful in Built-In Self-Testers, specialized neural networks for the localization of parametric faults of analog electronic circuits, more robust against the fault-masking effect of non-faulty element tolerances. New neural networks were worked out in two different variants: with Two-Center Radial Basis functions (TCRB) and Two-Center Elipsoidal Basis functions (TCEB). Thanks to elongated shapes. the new basis functions allow a better fit of neurons to identification curves and a decrease of the number of neurons in the hidden layer with relation to the radial neural network with one-center Radial (RB) or Elipsoidal (EB) Basis functions, which are well known and applied in diagnosis. The article presents constructions of TCRB and TCEB functions, an architecture of a neural classifier and optimisation methods performed in order to minimize classifiers's computational complexity and to implement the specialized neural network in embedded tester of type µBIST controlled with microcontroller.

Słowa kluczowe

PL

diagnostyka uszkodzeń układów analogowych; uszkodzenia parametryczne; sieci neuronowe; testery wbudowane

EN

analog circuits fault diagnosis; parametric faults; neural networks; Built-in Self-Testers

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 52, nr 9
• Strony: 144--147
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., wykr.

Twórcy

autor

Kowalewski M.

autor

Zielonko R.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki

Bibliografia

• [1] Zielonko R., M. Kowalewski: Diagnostyka uszkodzeń analogowych układów elektronicznych z zastosowaniem specjalizowanej sieci neuronowej. Inteligentne wydobywanie informacji w celach diagnostycznych PWNT, s. 257-276, Gdańsk. 2007.
• [2] Catelani M., A. Fort: Soft Fault Detection and Isolation in Analog Circuits: Some Results and a Comparison Between a Fuzzy Approach and Radial Basis Function Networks. IEEE Trans. on Instr. and Measurement, vol. 51, no. 2, pp. 196-202, 2002
• [3] Toczek W., M. Kowalewski: A neural network based system for soft faults diagnosis in electronic circuits. Metrology and Measurements Systems, vol. XII, no. 4, pp. 463-174, 2005
• [4] S. Jakubek, T. Strasser, “Fault-Diagnosis Using Neural Networks with Ellipsoidal Basis Funcions”. Proc. of the American Control Conference, Anchorage, pp. 3846-3851, 2002.
• [5] Czaja Z.: A method of fault diagnosis of analog parts of electronic embedded systems with tolerances. Measurement, vol. 42. pp. 903-915, 2009.
• [6] Kowalewski M., R. Zielonko: A New Two-center Ellipsoidal Basis Function Neural Network for Fault Diagnosis of Analog Electronic Circuits. Proc. of the 2nd Int. Conf. on Inf. Techn., Gdańsk, pp. 143-146, 2010.