《電子技術(shù)應用》
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幾種常用的單片機系統(tǒng)RAM測試方法研究
陳衛(wèi)兵
摘要:  在各種單片機應用系統(tǒng)中,存儲器的正常與否直接關系到該系統(tǒng)的正常工作。為了提高系統(tǒng)的可靠性,對系統(tǒng)的可靠性進行測試是十分必要的。通過測試可以有效地發(fā)現(xiàn)并解決因存儲器發(fā)生故障對系統(tǒng)帶來的破壞問題。本文針對性地介紹了幾種常用的單片機系統(tǒng)RAM測試方法,并在其基礎上提出了一種基于種子和逐位倒轉(zhuǎn)的RAM故障測試方法。
Abstract:
Key words :

  在各種單片機應用系統(tǒng)中,存儲器的正常與否直接關系到該系統(tǒng)的正常工作。為了提高系統(tǒng)的可靠性,對系統(tǒng)的可靠性進行測試是十分必要的。通過測試可以有效地發(fā)現(xiàn)并解決因存儲器發(fā)生故障對系統(tǒng)帶來的破壞問題。本文針對性地介紹了幾種常用的單片機系統(tǒng)RAM測試方法,并在其基礎上提出了一種基于種子和逐位倒轉(zhuǎn)的RAM故障測試方法。

  1 RAM測試方法回顧

  (1)方法1

  參考文獻中給出了一種測試系統(tǒng)RAM的方法。該方法是分兩步來檢查,先后向整個數(shù)據(jù)區(qū)送入#00H和#FFH,再先后讀出進行比較,若不一樣,則說明出錯。

  (2)方法2

  方法1并不能完全檢查出RAM的錯誤,在參考文獻中分析介紹了一種進行RAM檢測的標準算法MARCH—G。MARCH一G算法能夠提供非常出色的故障覆蓋率,但是所需要的測試時間是很大的。MARCH—G算法需要對全地址空間遍歷3次。設地址線為”根,則CPU需對RAM訪問6×2n次。

  (3)方法3

  參考文獻中給出了一種通過地址信號移位來完成測試的方法。在地址信號為全O的基礎上,每次只使地址線Ai的信號取反一次,同時保持其他非檢測地址線Aj(i≠j)的信號維持0不變,這樣從低位向高位逐位進行;接著在地址信號為全1的基礎上,每次只使地址線Ai的信號取反一次,同時保持其他非檢測地址線Aj(i≠j)的信號維持1不變,同樣從低位向高位逐位進行。因此地址信號的移位其實就是按照2K(K為整數(shù),最大值為地址總線的寬度)非線性尋址,整個所需的地址范圍可以看成是以全0和全1為背景再通過移位產(chǎn)生的。在地址變化的同時給相應的存儲單元寫入不同的偽隨機數(shù)據(jù)。在以上的寫單元操作完成后,再倒序地將地址信號移位讀出所寫入的偽隨機數(shù)據(jù)并進行檢測。設地址線為n根,則CPU只對系統(tǒng)RAM中的2n+2個存儲單元進行訪問。

  2 基于種子和逐位倒轉(zhuǎn)的RAM測試方法

  基于種子和逐位倒轉(zhuǎn)的測試方法是在方法3的基礎上進一步改進獲得的。方法3主要是使用全O和全1兩個背景數(shù)來移位展開的,與MARCH—G算法相比獲得的故障覆蓋率稍微低些,但使用了較少的地址單元。這里我們把方法3中的背景數(shù)稱為“種子”。以地址線為8根的RAM為例,種子分別取00000000和11111111兩個數(shù),取00000000、11111111、0000llll和llll0000四個數(shù),以及取00000000、11111111、00001111、11110000、00110011、1100llOO、01010101和10101010八個數(shù)來移位展開測試,所達到的故障覆蓋率是不一樣的。種子數(shù)為2的改進方法要低于MARCH—G算法的故障覆蓋率,種子數(shù)為4的改進方法與MARCH—G算法相當,種子數(shù)為8的改進方法能夠超過MARCH—G算法的效果。整體上基于種子和逐位倒轉(zhuǎn)的改進方法是可以代替MARCH—G算法的,但是種子數(shù)目不同所需要的尋址次數(shù)也是不同的。設地址線為n根,種子數(shù)為2時需要訪問RAM共計4”+4次,種子數(shù)為4時需要訪問RAM共計8n+8次,種子數(shù)為8時需要訪問RAM共計16n+16次,而MARCH—G算法需要訪問RAM共計6×2n次。可見,基于種子和逐位倒轉(zhuǎn)的改進方法比MARCH—G算法的測試時間開銷大大降低。同時,故障覆蓋率會隨著種子數(shù)目的增加而提高,當然不同種子數(shù)時所需要的測試時間開銷也不同。在實際測試應用中要根據(jù)測試時間和測試故障覆蓋率的需求來選擇合適的種子數(shù)目,才能達到滿意的效果。

  3 結(jié) 語

  本文介紹了單片機系統(tǒng)RAM測試的一般方法,并在原有基礎上提出了一種基于種子和逐位倒轉(zhuǎn)的RAM故障測試方法。它具有診斷耗時短、故障覆蓋率高的特點,因而有著很高的應用價值。

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