Aplicação de redes neurais artificiais para classificar padrões de ruído eletromagnético conduzido nas linhas de alimentação de circuitos integrados
Year: 2022
Type: dissertation
Abstract: Com o crescente uso de sistemas embarcados em nosso dia a dia e o aumento do nível de ruído eletromagnético no ambiente em que esses sistemas estão expostos, a necessidade de uma operação confiável é primordial. Quando os componentes vitais desses sistemas ficam expostos a uma grande quantidade de ruídos, que podem ser tanto conduzidos como radiados, esses ruídos podem acarretar em falhas graves e incontornáveis, por isso torna-se imprescindível a análise e testes confiáveis em cima destes componentes. Nesse cenário, este trabalho apresenta um estudo sobre o uso de técnicas de aprendizado de máquina (redes neurais artificiais) para realizar a identificação e classificação em campo de diferentes tipos de ruído eletromagnético conduzido nas linhas de alimentação de circuito integrados (CIs), de acordo com um conjunto específico das normas IEC. Este trabalho detalha o desenvolvimento de uma metologia o qual as formas de onda dos fenômenos contidos nas normas são simuladas através de software devido ao tempo disposto para um trabalho de mestrado acrescido do viés de pandemia e a dificuldade de acesso aos laboratórios por conta deste cenário, e também pelo risco envolvendo o tempo e complexidade para obtenção dessas formas de onda em hardware utilizando um microprocessador, por exemplo. Resultados experimentais obtidos nesta metodologia, sugerem que a abordagem proposta é muito eficaz para atingir o objetivo de identificar os tipos de ruídos eletromagnéticos conduzidos. Dessa forma, a metodologia desenvolvida possibilita a inserção da inteligência artificial no contexto de testes, permitindo aos desenvolvedores de sistemas e circuitos integrados uma nova abordagem para avaliar a susceptibilidade à EMI conduzido, possibilitando o desenvolvimento de novas técnicas para o aumento da confiabilidade e robustez dos projetos.
Author: Borba, Douglas
Language: Portuguese
Subfield: Electrical and Electronic Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7120545973