[发明专利]具有异常检测的改善的模拟功能安全

说明书

在一些示例中，系统和方法可以用于改善模拟或混合信号电路的功能安全，并且更具体地，可以用于异常检测以帮助预测故障以用于减轻电路故障的灾难性结果。示例可以包括使用经训练的机器学习模型来识别从电路的现场检测器收集的一组时间序列数据中的点异常、上下文或条件异常或集合异常。可以利用仅具有正常数据或具有包括在数据集中的一些异常数据的数据来训练机器学习模型。在示例中，数据可以包括从模拟组件上的现场检测器接收的功能信号数据或特征设计(DFx)信号数据。可以基于功能信号数据或DFx信号数据的分析来触发功能安全动作。

技术领域

本主题的实施例总体上涉及改善模拟和混合信号电路的功能安全性，并且更具体地，涉及异常检测以帮助预测故障以用于减轻电路故障的灾难性结果。

背景技术

安全性是系统的关键目标，如果组件或系统故障未被消除，则可能造成伤害，例如在汽车系统中。汽车模拟和混合信号电路的功能安全面临着一些挑战。随着汽车领域中安全关键应用的不断发展，例如ADAS(高级驾驶辅助系统)和自主驾驶，它成为用于确保公路车辆内电气和/或电子(E/E)系统功能安全的关键。功能安全(FuSa)在国际标准化组织(ISO)26262中定义，因为E/E系统的故障行为导致的危险不存在不合理的风险。具有2011年发布的第一个版本和2018年的第二个版本的ISO 26262是一个管理汽车E/E系统的安全生命周期、风险分析、安全管理、安全概念开发和验证活动的国际标准。汽车安全完整性等级(ASIL：A-D)定义了与系统的功能及其关键性相关联的安全要求。ASIL目标需要由协同系统设计来实现，使得即使在故障的情况下，对于人类用户(例如，驾驶员或乘客)来说存在足够的安全裕度。然而，汽车E/E系统日益增加的复杂性使得在车辆中达到高ASIL等级目标(例如ASIL-D)具有挑战性。

根据ISO 26262，如果未激活安全机制，则容错时间间隔(FTTI)被定义为从项目(即车辆)中的错误的发生到危险事件的发生的最小时间跨度。安全机制包括错误检测和错误反应，因此错误处理时间间隔(FHTI)，即错误检测时间间隔和错误反应时间间隔之和，应小于FTTI，以便达到预期的安全目标。因此，从功能安全角度来看，任何有助于减少总错误处理时间的早期检测都是非常需要的。然而，现有的标准和系统聚焦在发生故障时的校正动作。

附图说明

在不必按比例绘制的附图中，相同标号可以描述不同视图中的类似组件。具有不同字母后缀的相同标号可以表示类似组件的不同实例。一些实施例以举例的方式被展示并且不限于附图中的图，在附图中：

图1是示出根据实施例的从功能安全(FuSa)的立场来看的状态转换的高级视图的框图；

图2是示出根据实施例的分析下的元件(例如，系统或组件)的模型的图；

图3是示出根据实施例的用于将数据挖掘/机器学习技术应用于从元件的现场操作所收集的数据以便检测异常状态的方法的高级工作流的图。

图4示出了根据实施例的用于异常检测的示例场景；

图5示出了根据实施例的用于模拟FuSa异常检测的联合学习的系统；

图6示出了根据实施例的示出所使用的示例数据结构的表格；

图7示出了根据实施例的使用如图6所示的数据结构的异常检测；

图8是示出根据实施例的用于检测功能安全的异常的方法的流程图；

图9A示出了根据实施例的单点数据的时间序列集合；

图9B示出了根据实施例的数据集中的上下文异常；

图9C示出了根据实施例的数据集中的趋势异常；

图9D示出了根据实施例的数据集中的集合异常；

图10示出了根据实施例的具有不同时间标度的数据表示的示例；