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公开(公告)号:CN103530479A
公开(公告)日:2014-01-22
申请号:CN201310528762.4
申请日:2013-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于Perl的EDIF网表级电路的部分可测性设计系统及部分可测性设计方法,涉及数字逻辑电路可测性技术领域。为了提升电路可测性,降低可测性成本,减少由于电路可测性设计新增电路部分带来的硅片面积的消耗。系统包括预处理部分、可测性设计部分和验证部分,预处理部分用于完成对EDIF电路的转换,对具有层次设计的电路进行展开,获得便于后期处理的电路;可测性设计部分用于完成对电路的部分可测性设计过程;方法步骤:对电路进行分析和展开;对电路中使用的触发器进行分析;对电路中使用的被设计人员所选择的那部分触发器进行可测性的改造;对电路中进行可测性改造的那部分触发器进行扫描链的设计;验证修改结果。本发明方便电路的可测性设计和测试。
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公开(公告)号:CN102156258B
公开(公告)日:2013-04-03
申请号:CN201110057651.0
申请日:2011-03-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/3185
Abstract: SoC测试中的基于平均值余量的测试封装扫描链平衡方法,涉及系统芯片测试技术领域。本发明解决了现有基于BFD算法实现测试封装扫描链平衡方法以及基于平均值近似的SoC扫描链平衡方法中存在的不足。本发明的测试封装扫描链平衡方法的过程为:首先,计算Wrapper扫描链长度平均值;然后,根据获得的长度平均值确定误差限,所述误差限为所述长度平均值的1%至3%;最后,根据所述误差限及Wrapper扫描链长度平均值计算得到取值区间,把该取值区间作为全局优化的指导原则,实现测试封装扫描链平衡。本发明采用Wrapper扫描链平衡算法的原理实现缩短单个IP核测试时间这一目标,进而缩短SoC测试时间。
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公开(公告)号:CN102142281B
公开(公告)日:2012-11-14
申请号:CN201010612198.0
申请日:2010-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G11C29/42
Abstract: 一种利用奇偶校验码进行故障在线检测装置及方法,属于在线测试领域,本发明为解决现有利用纠错码对嵌入式存储器进行在线测试时,带来的冗余开销过于庞大的问题。本发明将读写控制信号和地址信号发送给信号分析器,控制器输出读写标识信号和故障标识信号给故障标志位存储器,控制器还输出存储器读写控制信号给RAM存储器,新输入数据同时发送给RAM存储器和新输入数据编码器,新输入数据编码器输出编码后的新输入数据信号给校验码存储器,校验码存储器输出新输入数据校验码给校验码比较器;RAM存储器输出存储数据信号给存储数据编码器;存储数据编码器输出存储数据校验码给校验码比较器;校验码比较器的比较结果信号反馈给控制器。
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公开(公告)号:CN102323541A
公开(公告)日:2012-01-18
申请号:CN201110136727.9
申请日:2011-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/3185
Abstract: 基于参考向量和位掩码的SOC的测试方法,涉及SOC的测试方法,解决了现有测试方法在对IP核进行检测时,存在压缩率有待提高的问题,它包括步骤一、把测试数据进行压缩;步骤二、将压缩后的数据传输并存储在ATE上;步骤三、在测试时通过芯片上的解压结构对压缩数据解压缩,还原成测试数据;步骤四、用测试数据对SOC进行测试;步骤一的压缩过程包括:步骤一一、根据目标子向量的位数将测试集TD进行划分;步骤一二、选择子向量集中重复率最高的子向量作为参考向量;步骤一三、对于每一个测试子向量进行编码;步骤一四、整合成压缩后的的测试向量。用于基于可复用IP核设计的SOC的测试。
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公开(公告)号:CN102323538A
公开(公告)日:2012-01-18
申请号:CN201110191557.4
申请日:2011-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/3181 , G01R31/3185
Abstract: 基于改进测试向量集的部分扫描的扫描单元的设计方法,涉及数字集成电路SOC测试技术领域。本发明解决了现有在线测试的方法中存在的测试延迟、硬件冗余以及所需要的存储器容量较大的问题。本发明首先采用对时序电路组合部分的等效输出引脚进行故障仿真的方法获取对故障检测重要的重要等效输出引脚;然后采用对时序电路组合部分的等效输入引脚进行故障仿真的方法获得改进测试向量集;最后根据改进测试向量集和对故障检测不重要的等效输出引脚,将触发器分成定输入触发器和重要触发器,并将重要触发器串联形成部分扫描链。采用本发明的方法获得的扫描单元在达到较高故障覆盖率的同时,减小测试电路的硬件冗余、缩短测试向量的位数、减小了存储空间。
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公开(公告)号:CN101738332B
公开(公告)日:2011-03-30
申请号:CN200910312925.9
申请日:2009-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 小卫星执行机构的状态信息采集装置,它涉及一种信号采集装置,它解决了目前尚无设备能够有效检测多种类的卫星执行机构部件状态信息的问题。小卫星执行机构的状态信息采集装置,包括磁力矩传感器电压采集模块、卫星飞轮转速采集模块、卫星飞轮转速方向采集模块、卫星燃料推进器开关时间采集模块、控制及计算模块、数据组帧模块、启动帧判断模块、50ms周期信号采集模块和动力学计算机;状态信息采集装置接收到50ms周期信号后,采集磁力矩传感器、飞轮和卫星燃料推进器输出的各个信号并处理,将处理后的数据组帧后通过RS-485通讯逻辑程序传送给动力学计算机。本发明克服了已有技术的不足,可用于航天领域执行机构部件的信号采集检测。
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公开(公告)号:CN101778010A
公开(公告)日:2010-07-14
申请号:CN200910217445.4
申请日:2009-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: LXI设备中LAN故障状态的判断方法,属于机电一体化领域,本发明是为了解决现有LXI设备中LAN状态指示器用不间断红色状态表示四种LAN的故障状态,不利于用户对故障的确认和排除的问题。本发明在不违反LXI规范,且不需更改LXI设备硬件的基础上,对LXI设备的LAN状态指示功能进行了扩展设计。本发明利用LXI规范没有使用的状态分别表示LXI设备不同的LAN故障或错误的状态,为用户确认和排除LXI设备的LAN故障或错误提供了便利,增加LXI设备的实用性。本发明可用于各种LXI仪器设计中,具有很好的兼容性。
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公开(公告)号:CN101013148A
公开(公告)日:2007-08-08
申请号:CN200710071713.7
申请日:2007-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/00 , G01R31/327
Abstract: 直流混合式接触器可靠性寿命实验动态特性测试分析系统,它涉及一种直流混合式接触器的可靠性寿命实验动态特性测试分析装置,为了解决现有接触器可靠性寿命试验的测试装置对实验中的数据采集不完全,不精确,不能对数据进行实时采集和传输的问题。本发明它包括前端处理模块、数据采集模块、数据传输模块、上位机和液晶显示及键盘,前端处理模块的信号输出端连接数据采集模块的信号输入端,数据采集模块的数据输出端连接数据传输模块的数据输入端,数据传输模块的数据传输端连接上位机和液晶显示及键盘。本发明实现了实验的全自动化,提高了数据分析的精度;能完整地充分地处理分析数据。
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公开(公告)号:CN117787470A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311621554.9
申请日:2023-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G06Q10/04 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0442 , G06F18/214
Abstract: 一种基于EWT和集成方法的时序预测方法和系统,涉及信息处理技术领域。解决现有非平稳的时间序列数据使用神经网络方法进行时序预测会忽略一些细节特征,预测效果不理想,存在局限性的问题。所述方法包括:对时间序列数据进行预处理,得到时间序列数据;根据经验小波变换EWT方法分解时间序列样本数据,获取残差趋势分量和细节分量IMF;采用高斯过程回归GPR对残差趋势项进行预测,获取预测的残差趋势项;采用TAM‑BiLSTM网络模型对细节分量IMF进行预测,获取预测的细节分量;将所述预测的残差趋势项和预测的细节分量叠加重构,获取最终的时间序列的预测结果。应用于金融科技、社会科学、交通流量等领域。
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公开(公告)号:CN117687297A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311563594.2
申请日:2023-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/088
Abstract: 基于自适应关联分析的图神经网络融合的航天器控制系统异常检测方法,涉及系统故障、异常检测技术领域。解决现有的异常数据主要隐藏在大量的正确点中,难以复制,导致无法完全利用正常数据的无监督学习来探索内在规律的问题。本发明提供以下方案,采集航天控制系统领域多维的时序数据,对时序数据进行转换,获得离散变量序列;对离散变量序列进行自适应边分析,得到邻接矩阵A;构建图结构的邻接矩阵,获得LSTM‑图网络;采用LSTM‑图网络模型对离散变量序列进行提取,获得每个变量的时序特征;将时序特征输入到LSTM‑图网络中,获得预测数据;根据误差阈值对处理后的预测数据进行判定,获得异常数据的存储位置。还适用于航天器控制系统异常检测和阈值检测中。
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