2020 Fiscal Year Research-status Report
アダプティブ故障診断における故障診断時間の短縮に関する研究
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19K11877
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
樋上 喜信 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (40304654)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
稲元 勉 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 講師 (10379513)
高橋 寛 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 教授 (80226878)
王 森レイ 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 講師 (90735581)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 故障診断 / 故障辞書 / テストパターン / 組込み自己テスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和2年度の研究の成果は主に3点に集約される
１．アダプティブ故障診断のための故障辞書サイズを削減するテストパターン印加順序の決定法の開発．n個の対象故障とp個のテストパターンが与えられた場合，一般的には，n×p個の外部出力応答ベクトルを辞書に記憶する必要がある．しかしながら，テストパターンの印加順序を固定すると，一部の外部出力応答ベクトルを省略することができ，辞書サイズを削減できる．開発した手法では，できるだけ故障辞書サイズが小さくなるようなテストパターン印加順序を決定する．ベンチマーク回路に対する実験において，開発した手法の有効性が確認できた．
２．組込み自己テストのためのニューラルネットワークを用いたテストパターン生成法の開発．組込み自己テストにおいては，従来，線形フィードバックシフトレジスタを用いたテストパターン生成がよく用いられている．開発した手法では，ニューラルネットワークによって，効果的なテストパターンを生成する．これによって，線形フィードバックシフトレジスタを用いたテストパターンよりも故障検出率を向上させることができた．
３．故障診断における区別される故障ペア数カウントにおける計算量の考察．区別される故障ペア数をカウントする場合の計算量は，故障数nに対して，ｎの2乗のオーダーであった．ここでは，ハッシュ値を用いることで，ｎ×log(n)のオーダーで計算できることを示した． また，ベンチマーク回路に対する実験においても，計算時間が短縮することが確認できた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
アダプティブ故障診断における，故障辞書サイズに削減する手法について，開発を行った．開発した手法によって，テストパターン印加順序を最適化することで，故障辞書サイズを従来法よりも削減することができた．また，ニューラルネットワークを用いたテストパターン生成法についても，それを適用することで故障検出率を向上させることができた．したがって，本研究は順調に進展していると思われる．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度は，故障辞書サイズをできるだけ縮小するような手法の開発を行う．具体的には，外部出力線について，排他的論理和で圧縮する組合せを決定する手法を開発する．回路の接続情報，診断対象故障集合，圧縮後の故障辞書サイズを入力データとし，故障診断性能をできるだけ低下させないように，外部出力線のグループ分けを決定する．同じグループに属する外部出力線については，排他的論理和により故障存在時の出力値を圧縮し，故障辞書サイズを削減する．
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| Causes of Carryover |
コロナ感染症拡大のため，論文投稿した国際会議がオンライン開催となり，予定していた旅費が不要となったため．
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