数字芯片功能恶化将严重影响电子设备的正常工作。数字芯片故障在一些重要应用中造成巨大损失。数字芯片的故障预测与健康管理已经成为现代化电子装置稳定性研究的紧要要素。数字芯片的故障预测与健康管理关键技术研究影响因素对特征参数的影响,研究总结特征参数变化规律,提高数字芯片稳定性,延长芯片使用时间,增强自动化电子装置的稳定性,降低维护成本。本文通过研究芯片表面温度和环境温度等影响因素对数字芯片频率等特征参数的影响,研究频率随温度和使用时间的变化趋势,预测芯片健康状态。本文采用基于数据驱动的方法研究针对数字芯片的故障预测与健康管理技术。本文分析数字芯片的故障类型和故障特征,挑选芯片输出频率作为数字芯片特征参数,设计核心算法建立模型挖掘频率变化中隐藏的信息,探索数字芯片功能恶化、性能衰退的规律。本文利用建立的温度故障模型和故障预测模型,预测数字芯片的工作状态。根据模型结果和相关经验,提出维护建议。期望延长数字芯片使用寿命,降低电子设备的维护成本,最大程度避免因数字芯片故障而造成的影响和损失。本文引入机器学习人工智能领域里的神经网络算法作为核心算法,利用神经网络善于逼近非线性函数关系的特性,挖掘特征参数隐含的信息。为了完成实验,本文设计用于特征参数测量的软硬件研究平台。硬件研究平台由温度传感器、数字芯片、计算机和电阻等电子元器件组成。软件研究平台包括自主编写的数据接收软件和数据处理程序。实验结果显示,温度故障模型误差3%左右,故障预测模型误差7%左右。两个模型分别能有效实现对频率参数计算和预测的功能。实验结果表明,芯片频率取值与芯片表面温度和环境温度成反比,芯片频率参数随着使用时间的增加而减小。本文搭建的软硬件研究平台能够顺利采集并记录数据。实现的软硬件研究平台能顺利完成数字芯片的故障预测与健康管理功能。但是由于数字芯片的故障预测与健康管理技术涉及的知识体系庞大,还需要研究人员不断学习深入认识,完善强化本文中的相关设计。