基于概率校准平衡随机森林算法的轨道电路故障诊断方法

传统的轨道电路故障分析方法大多假设不同类别的数据样本数量是相似或相等的,然而在实际采集到的监测数据中,正常工作的样本数据占绝大部分,故障数据只占少部分,这种数据不平衡特性会影响学习模型的分类性能,从而不能给出准确的故障诊断结果。因此文中提出基于概率校准平衡随机森林算法的轨道电路故障分析方法,以减少数据不平衡对轨道电路故障诊断准确度的影响。实验结果表明:经过概率校准后的平衡随机森林算法对实际监测数据具有更好的分析诊断能力;与XGBoost、LightGBM等算法相比,PC-BRF在ZPW-2000二分类数据集以及在25 Hz轨道电路多分类数据集上的分类综合性能更优,能对轨道电路故障不平衡数据进行有效分析,提高现场监测数据的利用率。

基于FPGA实现随机逻辑的混合不确定性故障树分析研究

文中提出一种基于随机逻辑的故障树分析方法,即使用混合故障树分析(HFTA)来兼顾客观不确定性和主观不确定性。该方法将每个故障树逻辑门转换为其对应的随机逻辑模块,然后在现场可编程门阵列(FPGA)中实现。随后在a截集置信度水平等于0的情况下比较常规方法和本文方法的精度和性能。分析结果表明,相较于常规混合不确定性分析方法,文中提出的方法缩短了分析时间。由于与常规混合方法的顶事件概率累积分布函数基本相容,可以认为新方法与常规混合方法的结果精度基本一致。

芯片封装测试产业上的功能安全

ISO 26262道路车辆功能安全标准是以产品功能安全设计导入为核心,同时包含产品安全生命周期中的制造环节。封装测试是半导体制造过程中重要的一环,研究工作着重在芯片从设计到封装测试的功能安全任务链接、转移与执行,包含封装厂商如何在芯片设计前端提供封装故障率预估,以评估硬件架构指标和随机硬件故障机率指标,确定功能安全设计的符合性。将产品设计中与安全相关的关键参数在量产过程中得到适当的管制,确保功能安全设计在产品上的实现。同时评估应用于封装设计、测试软件设计的软件工具信赖度,以及增强封装可靠度以减小故障率等课题。