一种针对芯片固件的故障预测和诊断方法与流程

本发明涉及芯片故障测试领域，具体涉及一种针对芯片固件的故障预测和诊断方法。

背景技术：

1、随着芯片技术的不断发展，芯片固件的复杂性也在不断提高。在这种情况下，对芯片固件进行故障预测和诊断显得尤为重要。然而，现有的故障预测和诊断方法往往依赖于人工分析和经验判断，效率较低且准确性有限。而且，现在业界内普遍采取的故障诊断和预测方法都是在芯片周期的各个阶段独立进行，很难有在芯片开发测试所有场景中均可应用的系统化的预测和诊断模型。

技术实现思路

1、本发明目的是提供一种针对芯片固件的故障预测和诊断方法，能够高效准确地对芯片故障进行预测和分析。

2、本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

3、一种针对芯片固件的故障预测和诊断方法，包括步骤：

4、通过在芯片固件中嵌入数据采集模块或使用外部测试设备，采用多通道数据采集和冗余数据校验技术，收集芯片固件运行数据；

5、对芯片固件运行数据进行预处理；

6、建立故障预测模型，训练和优化故障预测模型；

7、输入预处理后的运行数据，得到故障预测结果并进行诊断。

8、数据预处理包括步骤：

9、原始数据的数据清洗，对清洗后的数据进行特征提取和特征选择，得到预处理后的数据。

10、训练和优化故障预测模型包括步骤：

11、选择机器学习算法，使用历史故障数据训练故障预测模型不断进行参数调整和优化，对模型性能进行评估直到达标，获得优化后的故障预测模型。

12、故障诊断的步骤包括：根据故障预测结果对故障类型进行判断，分析故障原因，并提供故障修复建议，最后将上述故障诊断信息进行记录存储，用于模型的后续训练。

13、优选的，采用主成分分析、相关性分析或信息增益的数据挖掘技术对清洗后的数据进行降维和特征选择。

14、优选的，建立故障预测模型采用机器学习算法，并通过网络搜索或贝叶斯优化方法进行参数调优。

15、优选的，机器学习算法为支持向量机、决策树或神经网络算法。

16、优选的，采用集成学习或迁移学习技术提高故障预测模型的泛化能力和鲁棒性。

17、优选的，芯片固件运行数据包括运行时间、温度、电压、功耗。

18、本发明的优点在于：

技术特征：

1.一种针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，所述数据预处理包括步骤：

3.根据权利要求1所述针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，所述训练和优化故障预测模型包括步骤：

4.根据权利要求1所述针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，所述故障诊断的步骤包括：根据故障预测结果对故障类型进行判断，分析故障原因，并提供故障修复建议，最后将上述故障诊断信息进行记录存储，用于模型的后续训练。

5.根据权利要求2所述针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，采用主成分分析、相关性分析或信息增益的数据挖掘技术对清洗后的数据进行降维和特征选择。

6.根据权利要求1所述针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，所述建立故障预测模型采用机器学习算法，并通过网络搜索或贝叶斯优化方法进行参数调优。

7.根据权利要求6所述针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，所述机器学习算法为支持向量机、决策树或神经网络算法。

8.根据权利要求6所述针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，采用集成学习或迁移学习技术提高故障预测模型的泛化能力和鲁棒性。

9.根据权利要求1所述针对芯片固件的故障预测和诊断方法，其特征在于，所述芯片固件运行数据包括运行时间、温度、电压、功耗。

技术总结
本发明提供了一种针对芯片固件的故障预测和诊断方法，收集芯片固件运行数据，对芯片固件运行数据进行预处理，利用机器学习和数据挖掘技术建立故障预测模型，训练和优化故障预测模型，对芯片固件的运行数据进行分析，从而实现故障的预测和诊断。该方法能够提高故障预测和诊断的准确性和效率，降低系统故障风险，提高芯片固件的可靠性和稳定性。

技术研发人员：粟汝发,王璞,李瑞东
受保护的技术使用者：山东华芯半导体有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15