一种板级电路测试性指标计算方法

摘要

本发明公开了一种板级电路测试性指标计算方法，根据测试信息数据库，结合电路中的器件信息，构建与信号流和位置无关的依赖矩阵D_u，根据依赖矩阵D_u计算得到最高故障检测率，再对依赖矩阵D_u进行重构得到重构矩阵，实现对同类器件中不同位置器件的隔离，根据重构矩阵计算得到最高故障隔离率，根据测试选择的布尔向量计算当前测试选择的故障隔离率。可见，本发明通过与信号流无关的依赖矩阵D_u的构建和重构，实现了板级电路中各项测试性指标的计算。

主权项

一种板级电路测试性指标计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据测试信息数据库，结合电路中的器件信息，构建与信号流和位置无关的m×n的依赖矩阵D_u，具体方法为：以|S|表示器件种类的数量，s_x表示第x种器件，x的取值范围为1≤x≤|S|；p_x表示第x种器件的故障概率；|F_x|表示第x种器件中的故障模式的数量；表示第x种故障器件的第y_x种故障模式，y_x的取值范围为1≤y_x≤|F_x|；表示第x种器件的第y_x种故障模式的概率；表示第x种器件的第y_x种故障模式被第j个测试t_j的覆盖率，j的取值范围为1≤j≤|T|，|T|表示测试的数量，c_j表示第j个测试的开销；i的取值范围为1≤i≤m；根据模块故障概率p_x和各模块的故障模式概率进行换算得到依赖矩阵D_u中第i种故障模式的概率S2：根据步骤S1得到的依赖矩阵D_u和换算得到的概率p_i即可计算最高故障检测率，计算公式为：${\mathrm{FDR}}_{max}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{p}_i[1-\underset{j=1}{\overset{m}{\Pi }}(1-d_{ij})]}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{p}_i}$S3：对依赖矩阵D_u进行重构，得到重构矩阵E，重构方法为：根据电路中的器件信息得到电路中器件数量最多的器件种类，记其数量为N，初始化m′×n′的重构矩阵D′的每个元素值为0，其中n′＝|T|×N，对于第x种器件中位于第g_x号位置的器件，其中g_x的取值范围为1≤g_x≤|G_x|，|G_x|为第x种器件的数量，令j′＝(g_x‑1)×|T|+j，重构矩阵D′中的元素i′的取值范围为1≤i′≤m′，j′的取值范围为1≤j′≤n′；根据模块故障概率p_x和各模块的故障模式概率进行换算得到重构矩阵D′中第i′种故障模式的概率S4：根据重构矩阵D′和换算得到概率p_i′即可计算得到最高故障隔离率，计算公式为：${\mathrm{FIR}}_{max}=\frac{\underset{i^{\prime }=1}{\overset{m^{\prime }}{\Sigma }}{p}_i\left\{\underset{k\ne i^{\prime }}{\overset{m^{\prime }}{\underset{k^{\prime }=1}{\Pi }}}\right[1-\underset{j^{\prime }=1}{\overset{n^{\prime }}{\Pi }}\left(\right(1-d_{i^{\prime }{j}^{\prime }}\left)\right(1-d_{k^{\prime }{j}^{\prime }})+d_{i^{\prime }{j}^{\prime }}{d}_{k^{\prime }{j}^{\prime }})\left]\right\}}{\underset{i^{\prime }=1}{\overset{m^{\prime }}{\Sigma }}{p}_{i^{\prime }}}$S5：根据需要选择测试，得到布尔向量B′＝[b₁,b₂,…b_n′]，b_j′＝1表示第j′种测试被选中，b_j′＝0表示第j′种测试未被选中，计算当前选中测试能达到的故障隔离率：$FIR=\frac{\underset{i^{\prime }=1}{\overset{m^{\prime }}{\Sigma }}{p}_i\left\{\underset{k^{\prime }\ne i^{\prime }}{\overset{m^{\prime }}{\underset{k^{\prime }=1}{\Pi }}}\right[1-\underset{j^{\prime }=1}{\overset{n^{\prime }}{\Pi }}{\left(\right(1-d_{i^{\prime }{j}^{\prime }}\left)\right(1-d_{k^{\prime }{j}^{\prime }})+d_{i^{\prime }{j}^{\prime }}{d}_{k^{\prime }{j}^{\prime }})}^{b_{j^{\prime }}}\left]\right\}}{\underset{i^{\prime }=1}{\overset{m^{\prime }}{\Sigma }}{p}_{i^{\prime }}}.$