Дослідження методики ідентифікації електронних приладів на основі малих наборів даних

Анотація

У роботі досліджено методику ідентифікації параметрів компонентів электроники при відборі їх для апаратури відповідального призначення на основі провісників відмов. Це може бути необхідним при комплектації важливих складних систем електроніки якісною компонентною базою. Для забезпечення цього при виробництві електронних компонентів часто необхідно відібрати для таких систем надійніші, якісніші компоненти. Один із важливих підходів при цьому – вибір методів обробки даних та методики ідентифікації. Значна частина таких підходів потребує удосконалення методів обробки даних, в тому числі – кластеризації. Реалізація методики ідентифікації основана на визначенні кількості кластерів та кластеризації з використанням вейвлет-перетворення. Для рішення задачі апроксимації вольт-амперних характеристик та вибору ідентифікаційного вектору характеристик транзисторів використано радіально-базисну нейронну мережу, для подальшої класифікації обрано багатошаровий персептрон. Після визначення кількості кластерів та групування вихідних даних з допомогою кластеризації на базі вейвлет-перетворення кількість нейронів нейронної мережі скоротилось майже в півтора рази, час класифікації – скоротився більше, ніж в одну цілу і три десятих рази. Ці результати дозволяють рекомендувати розроблену методику ідентифікації при діагностуванні за допомогою «провісників» відмов до застосування у широкому колі практично важливих завдань при контролі та діагностуванні електронної апаратури та виробів електронної техніки у разі мінливих параметрів об'єктів діагностування, при високому рівні перешкод в даних вимірів та при малих обсягах досліджуваних вибірок. Застосування цієї методики дозволить скоротити час виробничих іспитів для досліджуваної групи напівпровідникових приладів, призначених для використання в довго працюючій апаратурі відповідального призначення.