【技术实现步骤摘要】
本申请涉及芯片测试的，具体涉及一种用于测试电源芯片的方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着电子技术的飞速发展，电源芯片作为各类电子设备的核心组件，其性能和稳定性至关重要。为了确保电源芯片在实际应用中的可靠性，对其进行全面的测试成为不可或缺的环节。传统的测试方法主要依赖人工设置故障并观察芯片响应，然而，这种方法效率低下且容易遗漏潜在问题。
2、目前，虽然有一些自动化的测试方案被提出，但它们通常只能检测已经设置好的故障类型，对于未知或复杂的故障模式往往束手无策。此外，这些方案在故障生成、数据比对和结果判定等方面也存在一定的局限性，无法满足日益严苛的测试需求。
3、因此，如何高效、准确地测试电源芯片的性能和稳定性成为当前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种用于测试电源芯片的方法、系统、设备及存储介质，提高了测试的准确性和效率。
2、在本申请的第一方面提供了一种用于测试电源芯片的方法，应用于芯片测试平台，所述方法包括：
3、采集电源芯片的第一运行状态数据，通过预设生成对抗网络根据所述第一运行状态数据预测故障类型和故障参数，所述第一运行状态数据包括运行温度、负载、输出电压和输出电流；
4、根据所述故障类型和故障参数生成目标故障，采集所述电源芯片的第二运行状态数据，并将所述第二运行状态数据与所述第一运行状态数据进行比对；
5、当所述第二运行状态数据中存在第二目标数据与所述第一运行状态数据中对应的
6、当所述电源芯片恢复到预设状态时，采集所述电源芯片的第三运行状态数据，并根据所述第三运行状态数据和所述预设恢复策略的比对结果确定所述电源芯片的测试结果。
7、通过采用上述技术方案，利用预设的生成对抗网络（gan）根据电源芯片的第一运行状态数据能够较准确地预测出潜在的故障类型和故障参数。这种方法不仅提高了故障检测的效率，还能够在故障发生前进行预警，为及时修复和预防故障提供了可能。根据预测的故障类型和故障参数生成目标故障，并采集电源芯片的第二运行状态数据，与第一运行状态数据进行比对。这种故障模拟的方法能够真实反映电源芯片在故障状态下的运行情况，为后续的故障恢复和测试提供了真实的数据支持。当第二运行状态数据中存在异常时，根据异常数据确定预设的恢复策略。这种基于实际故障数据的恢复策略具有更强的针对性和实用性，能够更有效地修复电源芯片的故障。在电源芯片恢复到预设状态后，采集第三运行状态数据，并与预设恢复策略进行比对。这种比对结果能够反映出恢复策略的有效性以及电源芯片在修复后的性能状态，从而提高了测试结果的可靠性和准确性。整个测试过程实现了自动化和智能化，减少了人工干预和错误，提高了测试效率。通过这种方法对电源芯片进行全面、系统的测试，能够及时发现并修复潜在的问题，从而增强了整个系统的稳定性和可靠性。
8、可选的，所述通过预设生成对抗网络根据所述第一运行状态数据预测故障类型和故障参数包括：
9、获取历史运行状态数据，所述历史运行状态数据包括正常状态数据和故障状态数据，为所述故障状态数据分配标签以表示故障类型和故障参数；
10、构建生成器和判别器，通过所述历史运行状态数据对所述判别器和所述生成器进行迭代训练直到预设函数满足要求以构建所述预设生成对抗网络；
11、将所述第一运行状态数据输入所述预设生成对抗网络以预测故障状态数据。
12、通过采用上述技术方案，获取包含正常状态数据和故障状态数据的历史运行状态数据，并对故障状态数据分配标签以表示具体的故障类型和故障参数，为生成对抗网络（gan）的训练提供了丰富的样本。这使得gan能够学习到从正常状态到故障状态的映射关系，进而实现高精度的故障预测。通过迭代训练生成器和判别器，直到预设函数（如损失函数）满足要求，可以确保gan模型具有强大的泛化能力。这意味着模型不仅能够处理训练数据中的故障情况，还能对未见过的故障类型和参数进行较为准确的预测。一旦gan模型训练完成，就可以快速地将实时采集的电源芯片第一运行状态数据输入模型，以预测潜在的故障状态数据。这种实时性强的故障检测能力对于保证电源芯片的稳定运行至关重要。通过gan预测故障类型和参数，可以在实际故障发生之前进行故障模拟和恢复策略测试，从而避免了实际故障带来的停机时间和维修成本。这大大提高了测试效率，降低了测试成本。由于gan能够预测具体的故障类型和参数，因此可以根据预测结果制定针对性的恢复策略。这种定制化的恢复策略能够更好地满足实际需求，提高故障恢复的效率和成功率。通过及时发现并预测潜在的故障类型和参数，可以在故障发生之前采取相应的措施进行预防或修复，从而增强了整个系统的稳定性和可靠性。这对于需要长时间稳定运行的关键系统尤为重要。
13、可选的，所述通过所述历史运行状态数据对所述判别器和所述生成器进行迭代训练直到预设函数满足要求以构建所述预设生成对抗网络包括：
14、固定所述生成器的参数，训练所述判别器以区分真实运行状态数据和生成运行状态数据，通过反向传播和梯度下降更新所述判别器的参数；
15、固定所述判别器的参数，训练所述生成器以构建生成运行状态数据，通过反向传播和梯度下降更新所述生成器的参数；
16、交替进行所述判别器和所述生成器的训练，直到达到预设的迭代次数或性能收敛。
17、通过采用上述技术方案，在训练判别器时，通过固定生成器的参数，让判别器学习如何区分真实的历史运行状态数据和生成器生成的假数据。这个过程通过反向传播和梯度下降不断更新判别器的参数，使其能够更准确地识别真实和生成的数据，从而提高了判别器的区分能力。在训练生成器时，通过固定判别器的参数，让生成器学习如何构建与真实数据尽可能相似的生成运行状态数据。同样，这个过程也通过反向传播和梯度下降不断更新生成器的参数，使其能够生成越来越接近真实数据的假数据，从而增强了生成器的生成能力。通过交替训练判别器和生成器，gan模型能够不断地在两者之间进行博弈和优化。判别器的改进会迫使生成器生成更真实的数据，而生成器生成的更真实的数据又会促使判别器进一步提高其区分能力。这种相互促进的训练过程有助于提升整个gan模型的性能。迭代训练的过程会一直持续到达到预设的迭代次数或模型性能收敛为止。这确保了gan模型在经过足够的训练后能够达到预期的效果，从而构建出稳定的、可靠的预设gan模型。通过充分的迭代训练，gan模型能够在各种运行状态数据上保持稳定的性能，并且对未见过的数据也具有一定的泛化能力。这使得gan模型在实际应用中能够更加稳定可靠地预测故障类型和参数。
18、可选的，所述通过预设生成对抗网络根据所述第一运行状态数据预测故障类型和故障参数包括：
19、通过预设噪声模型根据所述第一运行状态数据生成噪声信号，并将所述噪声信号加入所述电源芯片的输入端；
20、采集本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于测试电源芯片的方法，其特征在于，应用于芯片测试平台，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述通过预设生成对抗网络根据所述第一运行状态数据预测故障类型和故障参数包括：
3.根据权利要求2所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述通过所述历史运行状态数据对所述判别器和所述生成器进行迭代训练直到预设函数满足要求以构建所述预设生成对抗网络包括：
4.根据权利要求1所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述通过预设生成对抗网络根据所述第一运行状态数据预测故障类型和故障参数包括：
5.根据权利要求4所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述通过预设噪声模型根据所述第一运行状态数据生成噪声信号包括：
6.根据权利要求1所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述根据所述第二目标数据确定预设恢复策略包括：
7.根据权利要求6所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述根据所述第三运行状态数据和所述预设恢复策略的比对结果确定所述电源芯片的测试结果包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于测试电源芯片的方法，其特征在于，应用于芯片测试平台，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述通过预设生成对抗网络根据所述第一运行状态数据预测故障类型和故障参数包括：
3.根据权利要求2所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述通过所述历史运行状态数据对所述判别器和所述生成器进行迭代训练直到预设函数满足要求以构建所述预设生成对抗网络包括：
4.根据权利要求1所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述通过预设生成对抗网络根据所述第一运行状态数据预测故障类型和故障参数包括：
5.根据权利要求4所述的用于测试电源芯片的方法，其特征在于，所述通过预设噪声模型根据所述第一运行状态数据生成噪声信号包括：
6.根据权利要求1所述的用于测试电...
【专利技术属性】
技术研发人员：何刚，娄冬，
申请(专利权)人：深圳市诚芯微科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。