ニューラルネットによる新しい故障診断方式の開発とその応用

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15500149
• Research Institution: Tsukuba College of Technology
• Principal Investigator: 巽 久行 筑波技術短期大学, 情報処理学科, 助教授 (30188271)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 徳増 眞司 神奈川工科大学, 工学部, 教授 (00278029) ; 宮川 正弘 筑波技術短期大学, 情報処理学科, 教授 (70248748)
• Keywords: ニューラルネットワーク / 故障診断 / 論理回路 / 誤差逆伝搬法 / ゲート故障 / 学習

Research Abstract

本研究課題は,ニューラルネットによる新しい論理回路故障診断方式の開発,およびその応用を行うことを目的としている。ニューラルネットが持つ故障検出性や耐故障性を,論理回路のゲート故障診断に活用する本手法は,簡単かつ万能向きな検査を行えるのが特徴である。従来の故障診断に必須であった,特別なテストデータ系列や故障診断辞書を用意する必要がないという,他に類を見ない診断方式を有している。
これまでの診断方式は,診断が確実に行えるテストパターンを生成できるのか,さもなければ,当該故障がテスト不可能かを証明するという,故障診断に対して完全性を追い求めている。これに対して本手法は,診断のあいまいさを含みつつも,その論理回路が正常に機能する故障ゲートの修正候補を次から次へと挙げてくれる。診断に完全性は無いものの,論理回路に対して手軽にプレ検査としての故障検出と故障診断を同時に行うことができる。
我々は既に,故障診断アルゴリズムは作成しており,小規模な論理回路に対する妥当なシミュレーション結果を得ているので,今年度は,提案している回路故障診断方式が,どのような故障モデルを捕捉できるかを検討した。成果としてはこれまでに,組み合わせ論理回路内に内在する単一の静的故障(0/1縮退故障や素子遅延故障も含む)はほぼ確実に検出・診断できることが実験で明らかになったので,これについて検証中である。
また,今後は,この診断能力を生かした更なる可能性を広げるために,静的故障ばかりでなく,動的故障をも診断可能なアルゴリズムを研究する予定であり,次年度の研究計画として,表現能力の多様性を有する多値論理を用いて,故障診断の対象領域(故障モデル)を広げるように展開するつもりである。

Research Products

• [Publications] 巽 久行: "ニューラルネットワーク診断で検出可能な論理回路故障モデルについて"第26回多値論理FORUM講演集(多値論理研究ノート). 26・16. 16-1-16-7 (2003)
• [Publications] 巽 久行: "ニューラルネットワーク診断で検出できる論理回路故障モデルの一考察"第2回情報科学技術フォーラム(FIT'2003)講演論文集. 2・1. 307-308 (2003)
• [Publications] Hisayuki Tatsumi: "Logic Circuit Fault Models Detectable by Neural Network Diagnosis"Proc.4^<th> Int.Symp.on Advanced Intelligent Systems(ISIS'2003). Vol.4. 154-157 (2003)
• [Publications] Hisayuki Tatsumi: "Logic Circuit Fault Models Detectable by Neural Network Diagnosis"Proc.4^<th> Int.Conf.on Intelligent Technologies(InTech'2003). Vol.4. 778-785 (2003)