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题名基于内建自测的软错误与老化在线检测
被引量：1
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作者
杨叔寅
秦晨飞
黄正峰
梁华国
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥工业大学电子科学与应用物理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第8期235-238,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60876028)
教育部博士点基金资助项目(200803590006)
+3 种基金
安徽高校省级自然科学研究基金资助重点项目(KJ2010A280)
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61106038)
合肥工业大学博士学位人员专项基金资助项目(GDBJ2010-002)
合肥工业大学科学研究发展基金资助项目(2010HGXJ0071)
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文摘
负偏置温度不稳定性为主的老化会造成时序违规故障及软错误故障。为此,提出软错误与老化在线检测器(SEAOS)。在器件正常工作的情况下,在线检测上述2种故障。复用并发内建逻辑块观察器,使得硬件开销不超过30%。实验结果表明,在0.18μm工艺尺寸下,与经典检测结构相比,SEAOS有较好的检测能力,且硬件开销较少。
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关键词
软错误与老化在线检测器
老化
单事件翻转故障
复用
负偏置温度不稳定性
内建逻辑块观察器
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Keywords
soft error and aging online sensor（seaos）
aging
Single Event Upset（SEU） fault
reuse
Negative Bias Temperature Instability（NBTI）
Concurrent Built-in Logic Block Observer（CBILBO）
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分类号
TP391.6
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种带模型更新的GPR在线软测量方法
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作者
钟怀兵
熊伟丽
徐保国
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机构
江南大学物联网工程学院
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2018年第2期291-297,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(21206053,21276111)
江苏省“六大人才高峰”计划资助(2013-DZXX-043)
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
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文摘
针对实际工业过程的特征以及相关参数会随时间推移而改变这一问题,提出了一种局部与整体相结合的模型更新方法。该方法首先对训练样本利用高斯过程回归（GPR）方法进行离线建模,得到预测输出值及预测误差;然后对所得预测误差进行分析,当误差均值大于某一预设阈值时对GPR模型进行整体更新即同时更新其协方差矩阵和协方差函数的参数;否则,只对GPR模型进行局部更新即只更新其协方差矩阵。最后利用误差高斯混合模型（EGMM）对更新后的GPR模型预测输出进行补偿得到最终的预测结果。通过实际工业污水处理过程的建模仿真验证了所提方法的有效性。
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关键词
高斯过程回归
误差均值
模型更新
在线
软测量
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Keywords
Gaussian process regression
error mean
model updating
online
soft sensor
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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