[go: up one dir, main page]

WO2024171362A1 - 半導体集積回路及び電子制御装置 - Google Patents

半導体集積回路及び電子制御装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2024171362A1
WO2024171362A1 PCT/JP2023/005354 JP2023005354W WO2024171362A1 WO 2024171362 A1 WO2024171362 A1 WO 2024171362A1 JP 2023005354 W JP2023005354 W JP 2023005354W WO 2024171362 A1 WO2024171362 A1 WO 2024171362A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
circuit
semiconductor integrated
integrated circuit
diagnosis
power supply
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2023/005354
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
拓也 荒船
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Astemo Ltd
Original Assignee
Hitachi Astemo Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Astemo Ltd filed Critical Hitachi Astemo Ltd
Priority to EP23922699.6A priority Critical patent/EP4668119A1/en
Priority to CN202380093338.3A priority patent/CN120660075A/zh
Priority to JP2025500520A priority patent/JPWO2024171362A1/ja
Priority to PCT/JP2023/005354 priority patent/WO2024171362A1/ja
Publication of WO2024171362A1 publication Critical patent/WO2024171362A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
    • G01R31/317—Testing of digital circuits
    • G01R31/3181—Functional testing
    • G01R31/3187—Built-in tests
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/22—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing

Definitions

  • the present invention relates to a semiconductor integrated circuit and an electronic control device.
  • Semiconductor integrated circuits which are one of the semiconductor components used in vehicles, are required to have stricter reliability guarantees than consumer products. For this reason, each semiconductor supplier performs reliability guarantees for vehicles before mass-producing semiconductor integrated circuits for vehicles. For example, in the case of semiconductor integrated circuits for vehicles, the reliability design is carried out to meet quality requirements such as 10 years of use or 200,000 kilometers of driving time. The reliability design of semiconductor integrated circuits incorporates the unique ideas of each vehicle manufacturer, and it was assumed that the operating time of semiconductor integrated circuits per day would be around a few hours.
  • autonomous driving level 4 or above In the vehicle industry, the development of autonomous driving technology and advanced driving assistance technology is underway.
  • autonomous driving level 4 or above When autonomous driving level 4 or above is put into practical use, it is expected that the driver will no longer be required to operate the vehicle, and driving and all other operations will be performed by the system installed in the vehicle.
  • application of car sharing will expand in terms of services in the future. In this case, it is expected that the use of a single vehicle will become more widespread, making effective use of the idle time of the vehicle and sharing the vehicle among multiple users.
  • Patent document 1 states, "When vehicle information is received, it is identified to check whether there is a diagnosis of a malfunction. If there is a malfunction, various data is obtained to estimate the faulty part and a service procedure is determined, which enables the advance arrangement of corresponding parts and smooth operation of work plans. Furthermore, if there is no malfunction, all vehicle information is obtained and the deterioration state of the parts and systems is calculated to estimate the deterioration characteristics and lifespan, and the time when service is required is calculated.”
  • the current approach to the reliability of semiconductor integrated circuits for vehicles assumes that the operating time per day is several hours. This is because the vehicle is operated by a human driver. In the future, when car sharing and fully autonomous driving become practical, it is expected that vehicle operating times will approach 24 hours per day, especially in extreme cases such as automated delivery. In such cases, the lifespan of semiconductor integrated circuits, that is, the time when they will fail, will be relatively much earlier than currently assumed, and may be as short as one to two years.
  • the present invention was developed in light of these circumstances, and aims to diagnose pre-failure symptoms in semiconductor integrated circuits.
  • the semiconductor integrated circuit includes a power supply terminal to which power is supplied from an external power supply, a circuit section including multiple circuits, the multiple circuits operating at a predetermined activation rate with the power supplied from the power supply terminal, a current acquisition section acquiring from the power supply terminal the current consumption of the power consumed by the circuit section, a timer measuring the accumulated operating time obtained by accumulating the time the circuit section operates, and a predictive diagnostic circuit diagnosing a failure of the circuit section based on time series data of the current consumption and the accumulated operating time acquired in a diagnostic mode in which the circuit section operates at an activation rate higher than the maximum activation rate of the normally operating circuit section.
  • the present invention makes it possible to diagnose pre-failure symptoms in semiconductor integrated circuits.
  • 1 is a block diagram showing an example of an internal configuration of an ECU equipped with a semiconductor integrated circuit according to a first embodiment of the present invention
  • 1 is a block diagram showing an example of an internal configuration of a semiconductor integrated circuit according to a first embodiment of the present invention
  • 5 is a flowchart showing an example of a process for performing a predictive diagnosis of a semiconductor integrated circuit at the time of start-up of the semiconductor integrated circuit according to the first embodiment of the present invention.
  • 5 is a flowchart showing an example of a process of a predictive diagnosis performed by a predictive diagnosis unit of the semiconductor integrated circuit according to the first embodiment of the present invention.
  • 4 is a graph showing a change in power supply current with respect to accumulated operating time according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a table showing the contents of time-series data stored in a memory according to the first embodiment of the present invention.
  • 5 is a diagram showing an example in which a predictive diagnosis circuit according to the first embodiment of the present invention sets a predictive diagnosis threshold value;
  • FIG. 1 is a diagram showing an example in which the predictive diagnosis circuit according to the first embodiment of the present invention performs predictive diagnosis of a semiconductor integrated circuit based on the relationship between two points;
  • 1 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of a computer according to a first embodiment of the present invention;
  • FIG. 11 is a block diagram showing an example of an internal configuration of a semiconductor integrated circuit according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of a shipping test of a semiconductor integrated circuit according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of a semiconductor integrated circuit according to a third embodiment of the present invention.
  • 13 is a flowchart showing an example of a process in which a semiconductor integrated circuit according to a fourth embodiment of the present invention changes driving control after a predictive diagnosis.
  • 13 is a flowchart showing an example of a process for identifying a main functional circuit having a sign after a sign diagnosis circuit according to a fourth embodiment of the present invention performs a sign diagnosis;
  • 13 is a flowchart illustrating an example of processing performed by a predictive diagnosis unit of a semiconductor integrated circuit according to a fifth embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of a semiconductor integrated circuit according to a third embodiment of the present invention.
  • 13 is a flowchart showing an example of a process in which a semiconductor integrated
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of a semiconductor integrated circuit according to a sixth embodiment of the present invention.
  • 13 is a flowchart showing an example of a process in which a predictive diagnosis unit of a semiconductor integrated circuit according to a sixth embodiment of the present invention performs predictive diagnosis and individual diagnosis.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the internal configuration of an ECU equipped with a semiconductor integrated circuit according to a seventh embodiment of the present invention.
  • 13 is a flowchart showing an example of a predictive diagnosis performed by an ECU according to a seventh embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the internal configuration of an ECU equipped with a semiconductor integrated circuit according to an eighth embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 a semiconductor integrated circuit according to a first embodiment of the present invention and a method for diagnosing a failure symptom of the semiconductor integrated circuit will be described with reference to FIGS. 1 to 8.
  • FIG. 1 The semiconductor integrated circuit according to the first embodiment is mounted on an electronic control board (e.g., an ECU (Electronic Control Unit)).
  • the semiconductor integrated circuit according to the first embodiment diagnoses signs of failure in the main functional circuit section of the semiconductor integrated circuit based on the power supply current detected when the circuit activation rate of the main functional circuit section is high, thereby enabling comprehensive predictive diagnosis of the main functional circuits in the semiconductor integrated circuit. Since the semiconductor integrated circuit according to the first embodiment can diagnose signs of failure in the semiconductor integrated circuit based on a single parameter (e.g., power supply current), predictive diagnosis can be performed even in a short period of time, such as during startup of the semiconductor integrated circuit.
  • a single parameter e.g., power supply current
  • a predictive diagnosis unit provided in a semiconductor integrated circuit calculates the remaining life Trest_life until the failure current Ibreak (see FIG. 5 described later) is reached, using time series data stored in correspondence with the power supply current Ipw and the cumulative operating time acquired with the circuit activation rate of the main functional circuit unit increased.
  • the predictive diagnosis unit makes it possible to diagnose whether there are signs of failure in the main functional circuit unit before the main functional circuit unit fails, based on the calculated remaining life Trest_life.
  • the predictive diagnosis unit's diagnosis of whether there are signs of failure in the main functional circuit unit is also simply referred to as "diagnosing the signs".
  • time series data is composed of data pairs of the power supply current and the cumulative operating time corresponding to the power supply current, and if there is one or more data pairs, it is treated as time series data.
  • the circuit activation rate is defined as the ratio of the number of operating main function circuits to the total number of main function circuits.
  • the circuit activation rate is determined when at least one of the main function circuits 111-114 mounted on the main function circuit unit 11 of the semiconductor integrated circuit 1A shown in FIG. 2, which will be described later, is activated, i.e., operating.
  • a high circuit activation rate refers to a state in which the circuit activation rate is higher than the maximum activation rate when the main function circuit unit 11 is operating normally.
  • the main function circuit unit 11 is composed of four main function circuits 111-114. And when the maximum activation rate of the normal operation of the main function circuit unit 11 is 75%, the main function circuits 111-113 are operating and the main function circuit 114 is not operating. And when the predictive diagnosis unit 13 performs predictive diagnosis, the operating mode switches to the diagnosis mode and the main function circuit unit 11 operates in an operating state where current flows through all of the main function circuits 111-114.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the internal configuration of an ECU 2 equipped with a semiconductor integrated circuit 1A according to the first embodiment.
  • the ECU 2 operates on power supplied from an external battery 7.
  • the ECU 2 also outputs a drive signal to an external load 6 as appropriate to drive the load 6.
  • the ECU 2 includes a semiconductor integrated circuit 1A, a power supply circuit 3, a current detection circuit 4, and a drive circuit 5.
  • the power supply circuit 3 converts the power supplied from the battery 7 and supplies the power to the semiconductor integrated circuit 1A and the drive circuit 5.
  • the current detection circuit 4 detects the power supply current Ipw flowing through the semiconductor integrated circuit 1A from the power supplied from the power supply circuit 3 to the semiconductor integrated circuit 1A.
  • One example of the current detection circuit 4 is a configuration including a resistor 41 and a detection circuit 42 as shown in FIG. 1.
  • the resistor 41 is connected to the power line 21 that is wired between the power supply circuit 3 and the semiconductor integrated circuit 1A, detects the power supply current Ipw, and outputs the detected power supply current Ipw as a voltage.
  • the detection circuit 42 detects the voltage generated across the resistor 41 and outputs it to the semiconductor integrated circuit 1A.
  • the semiconductor integrated circuit 1A is an example of a circuit in which multiple semiconductors are integrated.
  • the semiconductor integrated circuit 1A generates an optimum load drive signal for driving the load 6 based on information related to the vehicle.
  • the load drive signal generated by the semiconductor integrated circuit 1A is output to the drive circuit 5 as a drive command.
  • the drive circuit 5 outputs a drive signal to a load 6 based on a drive command from the semiconductor integrated circuit 1A.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the semiconductor integrated circuit 1A.
  • the semiconductor integrated circuit 1A performs predictive diagnosis of the main function circuit unit 11 based on time-series data consisting of the power supply current Ipw and the accumulated operating time of the semiconductor integrated circuit 1A.
  • the semiconductor integrated circuit 1A includes a power supply terminal 10, a main function circuit unit 11, a main function control circuit 12, and a predictive diagnosis unit 13.
  • the power supply terminal 10 is connected to a power supply line 21. Power is supplied to the power supply terminal (power supply terminal 10) from an external power supply (battery 7). The power supply terminal 10 outputs the power of the battery 7 to each part in the semiconductor integrated circuit 1A via the power supply line 21 (see FIG. 1).
  • the circuit section includes multiple circuits, which operate at a predetermined activation rate using power supplied from the power supply terminal (power supply terminal 10). This main function circuit section 11 performs main functions such as generating a load drive signal for the load 6.
  • the main function circuit section 11 is a circuit group that includes various circuits required for generating a load drive signal during normal operation, performing initialization operations when the semiconductor integrated circuit 1A is started up, and performing hardware self-diagnosis operations.
  • the main function circuit section 11 has main function circuits 111-114, which are an example of multiple semiconductor circuits. The main function circuits 111-114 each operate individually using power supplied through the power line 21.
  • the main function control circuit 12 controls the operation of the main function circuit section 11.
  • the main function control circuit 12 is responsible for controlling the circuit operation according to the startup sequence when the semiconductor integrated circuit 1A is started, and for controlling the circuit activation rate during predictive diagnosis.
  • the main function control circuit 12 individually controls the operation of the main function circuits 111-114 depending on the operation mode. In normal mode, the main function control circuit 12 selects and operates the necessary main function circuits from the main function circuits 111-114.
  • the main function control circuit 12 operates all of the main function circuits 111 to 114. Also, in the diagnostic mode, the main function control circuit 12 notifies the predictive diagnosis unit 13 that it is in diagnostic mode.
  • the predictive diagnosis unit 13 performs predictive diagnosis upon receiving the notification from the main function control circuit 12.
  • performing predictive diagnosis of the main function circuit unit 11 is synonymous with performing predictive diagnosis of the semiconductor integrated circuit 1A.
  • predictive diagnosis of the semiconductor integrated circuit 1A needs to be performed in a way that does not affect normal use of the semiconductor integrated circuit 1A. For this reason, diagnosis of failure predictors in the diagnostic mode is performed when the semiconductor integrated circuit (semiconductor integrated circuit 1A) is started up or shut down.
  • the predictive diagnosis unit 13 is responsible for diagnosing signs of failure within the semiconductor integrated circuit 1A.
  • the predictive diagnosis unit 13 includes a timer 131, a current acquisition unit 132, a memory 133, and a predictive diagnosis circuit 134.
  • the predictive diagnosis unit 13 operates when the semiconductor integrated circuit 1A is in the diagnosis mode.
  • the timer measures the accumulated operating time obtained by accumulating the time during which the circuit section (main function circuit section 11) is operating. For example, the timer 131 considers the time during which the semiconductor integrated circuit 1A is running, that is, the time during which the power supply voltage is applied to the power supply terminal of the semiconductor integrated circuit 1A, as the operating time of the semiconductor integrated circuit 1A, and measures the accumulated operating time Tacc by accumulating the operating time. Since the main function circuit section 11 is operating while the semiconductor integrated circuit 1A is running, the operating time is accumulated in the accumulated operating time Tacc. The timer 131 then outputs the data of the accumulated operating time Tacc to the memory 133.
  • the timer 131 may read the accumulated operating time Tacc from the memory 133 when the semiconductor integrated circuit 1A is running, and while the semiconductor integrated circuit 1A is running, add time to the read accumulated operating time Tacc, and output the accumulated operating time Tacc to the memory 133 when the semiconductor integrated circuit 1A is stopped.
  • the current acquisition unit acquires the consumption current of the power consumed by the circuit unit (main function circuit unit 11) from the power supply terminal (power supply terminal 10). For example, the current acquisition unit 132 acquires the power supply current when the circuit activation rate of the main function circuit unit 11 is high.
  • the power supply current acquired by the current acquisition unit 132 is represented by the voltage Vsense_pw output by the current detection circuit 4 shown in FIG. 1 based on the power supply current Ipw.
  • the current acquisition unit 132 is configured, for example, with an ADC (Analog to Digital Converter).
  • the current acquisition unit 132 converts the voltage Vsense_pw detected by the current detection circuit 4 into data and outputs it to the memory 133.
  • the timing for the current acquisition unit 132 to acquire the power supply current Ipw is when the semiconductor integrated circuit 1A is started or shut down so as not to affect the normal operation of the semiconductor integrated circuit 1A. However, the current acquisition unit 132 can also acquire the power supply current Ipw periodically as long as it does not affect the normal operation.
  • the memory stores time series data of the current consumption and accumulated operating time acquired in the diagnostic mode.
  • memory 133 stores time series data that associates the power supply current Ipw with the accumulated operating time Tacc at the timing when the current acquisition unit 132 acquires the power supply current Ipw. It is desirable for memory 133 to store the accumulated operating time Tacc for a period of several months to several years. For this reason, a non-volatile storage medium such as a flash memory that can store data even when the power is off is used for memory 133.
  • the predictive diagnostic circuit diagnoses the signs of failure of the circuit unit (main functional circuit unit 11) based on time series data of current consumption and cumulative operating time acquired in a diagnostic mode in which the circuit unit (main functional circuit unit 11) operates at an activation rate higher than the maximum activation rate of the normally operating circuit unit (main functional circuit unit 11).
  • the predictive diagnostic circuit predictive diagnostic circuit 134) then calculates the time until the current consumption acquired in the diagnostic mode reaches the predictive diagnostic threshold based on the time series data of current consumption and cumulative operating time, and predicts the time when the circuit unit (main functional circuit unit 11) will fail.
  • the predictive diagnosis circuit 134 determines the time transition of the power supply current Ipw based on the time series data of the power supply current Ipw and the accumulated operating time Tacc stored in the memory 133 at the time of predictive diagnosis. Then, the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining life Trest_life of the semiconductor integrated circuit 1A, and then uses the remaining life Trest_life to diagnose the presence or absence of a failure predictive signal of the semiconductor integrated circuit 1A.
  • a failure predictive signal is a symptom that appears before a failure occurs in the semiconductor integrated circuit.
  • a failure predictive signal is a signal that any of the main functional circuits 111 to 114 has deteriorated and the power supply current Ipw approaches the failure current Ibreak. The presence or absence of a failure predictive signal is diagnosed based on the relationship between the remaining life Trest_life and the predictive diagnosis threshold Tth_symptom shown in FIG. 3.
  • the timer 131 that acquires the accumulated operating time Tacc starts operating, and initial values are set in the registers in the semiconductor integrated circuit 1A (S1-2), and the process moves to S1-3.
  • the semiconductor integrated circuit 1A performs a self-diagnosis of the hardware within the semiconductor integrated circuit 1A (S1-3) and proceeds to S1-4.
  • the semiconductor integrated circuit 1A checks whether the predictive diagnosis circuit 134, in addition to the main functional circuits 111-114, is operating normally.
  • the predictive diagnosis unit 13 of the semiconductor integrated circuit 1A performs predictive diagnosis of the semiconductor integrated circuit 1A in the diagnosis mode (S1-4) and calculates the remaining life Trest_life. Details of the process of S1-4 will be explained later with reference to FIG. 4.
  • the predictive diagnosis unit 13 determines whether there are any signs of a fault in the main functional circuit unit 11 (S1-5).
  • the predictive diagnosis unit 13 performs predictive diagnosis by comparing the remaining life Trest_life with the predictive diagnosis threshold Tth_symptom. If the remaining life Trest_life is less than the predictive diagnosis threshold Tth_symptom, the predictive diagnosis unit 13 diagnoses that there are signs (YES in S1-5) and proceeds to S1-7. On the other hand, if the remaining life Trest_life is equal to or greater than the predictive diagnosis threshold Tth_symptom, the predictive diagnosis unit 13 diagnoses that there are no signs (NO in S1-5) and proceeds to S1-6.
  • the predictive diagnosis unit 13 After a YES determination in S1-5, the predictive diagnosis unit 13 notifies the user of the vehicle of information indicating that the main functional circuit unit 11 has a malfunction predictive signal via an in-vehicle warning light or the like (S1-7), and the process proceeds to S1-6. Note that the vehicle can still be driven even after the predictive diagnosis unit 13 has diagnosed that the main functional circuit unit 11 has a malfunction predictive signal. For this reason, it is assumed that the user can take action by driving the vehicle and requesting a repair shop to inspect or replace the ECU 2. However, if it is determined that a malfunction predictive signal is present while the vehicle is being driven, the user may immediately stop the vehicle and request a repair shop to move the vehicle using a tow truck.
  • the semiconductor integrated circuit 1A After a NO determination in S1-5 or S1-7, the semiconductor integrated circuit 1A performs normal operation in the normal operation mode (S1-6).
  • a voltage abnormality detection circuit included in the main function circuit unit 11 monitors the power supply voltage Vpw of the main function circuits 111-114. If the power supply voltage Vpw becomes lower than the voltage threshold Vmin_ope, which is the minimum voltage at which the main function circuits 111-114 can operate, the main function control circuit 12 executes a shutdown process for the main function circuits 111-114.
  • the semiconductor integrated circuit 1A determines whether the ignition has been turned off (S1-8).
  • the semiconductor integrated circuit 1A determines whether the user has turned off the vehicle ignition by comparing the power supply voltage Vpw with the low voltage threshold Vmin_ope.
  • the voltage supply from the battery 7 to the ECU 2 is stopped, and the power supply voltage Vpw becomes less than the low voltage threshold Vmin_ope.
  • the semiconductor integrated circuit 1A determines that the ignition is not turned off (NO in S1-8) and proceeds to S1-6 to continue normal operation. On the other hand, if the power supply voltage Vpw is less than the low voltage threshold Vmin_ope, the semiconductor integrated circuit 1A determines that the ignition is turned off (YES in S1-8), stops normal operation such as generating a load drive signal, and proceeds to S1-9.
  • the semiconductor integrated circuit 1A After the YES determination in S1-8, the semiconductor integrated circuit 1A performs a series of shutdown processes (S1-9) such as storing data that needs to be recorded in the memory 133 and stopping the operation of the timer 131 that acquires the accumulated operating time Tacc. After the shutdown process is completed, the operation of all internal circuits of the ECU 2 is stopped (S1-10).
  • step S1-4 in FIG. 3 The predictive diagnosis process shown in step S1-4 in FIG. 3 is performed when the circuit activation rate of the main function circuit unit 11 is high, so it is preferable to perform it after step S1-3 when all the hardware (internal circuits) are operational, as described above.
  • the process after the predictive diagnosis is to notify the user of information regarding the presence of a failure sign.
  • the semiconductor integrated circuit 1A is connected to an external system via communication such as OTA (Over The Air)
  • the predictive diagnosis unit 13 may notify the external system of information regarding the presence of a failure sign.
  • the process to notify the user of information regarding the presence of a failure sign is shown, but the predictive diagnosis unit 13 may notify the user of the remaining life Trest_life each time it performs a predictive diagnosis.
  • the flowchart shown in FIG. 3 is an example of the startup flow of the semiconductor integrated circuit 1A according to this embodiment, but the contents and order of the processes may differ for each semiconductor integrated circuit, and some processes may be added or deleted. Note that while this embodiment shows an example of performing predictive diagnosis when the semiconductor integrated circuit 1A is started up, predictive diagnosis may also be performed when the semiconductor integrated circuit 1A is shut down. Predictive diagnosis may also be performed periodically during normal operation to the extent that it does not affect normal operation.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of a predictive diagnosis process in which the predictive diagnosis unit 13 of the semiconductor integrated circuit 1A performs predictive diagnosis.
  • the predictive diagnosis process is started when the hardware self-diagnosis (S1-3) is completed.
  • the predictive diagnosis process shown in FIG. 4 is performed in the diagnosis mode.
  • the main function control circuit 12 controls the circuit activation rate of the main function circuit unit 11 to a state higher than the circuit activation rate during normal operation of the semiconductor integrated circuit (S1-41), and then proceeds to S1-42.
  • the control of passing current through all of the main function circuits 111 to 114 is referred to as "controlling to a state where the circuit activation rate is higher than that during normal operation.”
  • the current acquisition unit 132 of the predictive diagnosis unit 13 simultaneously acquires the voltage Vsense_pw having power supply current information from the current detection circuit 4 and acquires the accumulated operating time data Dt from the timer 131 (S1-42), and then proceeds to S1-43.
  • "Having power supply current information” means that the voltage is measured in proportion to the power supply current, and therefore the current acquisition unit 132 can detect the power supply current from the magnitude of the voltage.
  • the process in which the timer 131 saves the accumulated operating time data Dt in the memory 133 is not performed simultaneously with the process in which the current acquisition unit 132 acquires the voltage Vsense_pw, due to the time required to convert the accumulated operating time Tacc into the accumulated operating time data Dt.
  • the acquisition timing of the voltage Vsense_pw and the acquisition timing of the accumulated operating time data Dt are simultaneous.
  • a circuit that temporarily holds the acquired data such as a sample and hold circuit, is used to input data to the ADC used in the current acquisition unit 132.
  • the process of acquiring the voltage Vsense_pw containing the power supply current information from the current detection circuit 4 and the process of acquiring the accumulated operating time data Dt from the timer 131 can be considered to be performed simultaneously.
  • the current acquiring unit 132 performs AD conversion on the voltage Vsense_pw having the power supply current information to power supply current data Di that can be stored in the memory 133 (S1-43), and proceeds to S1-44.
  • the current obtaining unit 132 stores the power supply current data Di and the accumulated operating time data Dt in association with each other in the memory 133 (S1-44), and proceeds to S1-45.
  • the main function control circuit 12 returns from the diagnostic mode to the normal mode.
  • the main function control circuit 12 then returns the circuit activation rate of the main function circuit unit 11 to the circuit activation rate during normal operation (S1-45), and transitions to S1-46.
  • the predictive diagnosis circuit 134 performs predictive diagnosis to calculate the remaining life Trest_life (S1-46) and proceeds to S1-5 in FIG. 3.
  • the predictive diagnosis circuit 134 reads necessary data from a data string Di_col of the power supply current, which is configured in the memory 133 and includes past power supply current data Di shown in FIG. 6 described later, and a data string Dt_col of the accumulated operating time at the time when the current acquisition unit 132 acquired each power supply current.
  • the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining life Trest_life until the power supply current reaches the fault current Ibreak based on the data string Di_col of the power supply current and the data read from the data string Dt_col of the accumulated operating time.
  • the fault current Ibreak is the current value detected when the main function circuit unit 11 is diagnosed as definitely faulty. The process of calculating the remaining life Trest_life by the predictive diagnosis circuit 134 will be described later.
  • the predictive diagnosis circuit 134 cannot perform predictive diagnosis on main functional circuits that are not activated by the control of S1-41, because it cannot capture the time-dependent change in current consumption from the power supply current. Therefore, the higher the circuit activation rate in the main functional circuit unit 11 based on the control of S1-41, the more main functional circuits can have their predictive symptoms detected from the power supply current, and the more comprehensive the predictive diagnosis becomes.
  • FIG. 5 is a graph showing the change in power supply current Ipw versus cumulative operating time Tacc.
  • the failure prediction time (Tbreak) (T10) is later than the present time (Tcur) (T9), but is shown in FIG. 5 for the purpose of explaining the remaining life Trest_life and failure current Ibreak.
  • FIG. 6 is a table showing the contents of the time series data (Dt_col, Di_col) stored in memory 133.
  • Data in the data string Dt_col of the accumulated operating time and the data string Di_col of the power supply current are stored in memory 133 in the order of T1, T2, ..., T9, which are the time points of predictive diagnosis.
  • the semiconductor integrated circuit 1A is beginning to experience an increase in current consumption due to fluctuations in the characteristics of the main functional circuit unit 11 over time.
  • the reason that the current consumption is beginning to increase is that as the cumulative operating time Tacc increases, deterioration occurs in the main functional circuit unit 11, causing an increase in current consumption.
  • the power supply current Ipw consumed by the main functional circuit unit 11 also increases. Therefore, by correlating the power supply current Ipw with the cumulative operating time Tacc and storing them in the memory 133, the predictive diagnosis circuit 134 can grasp the tendency of the temporal change in the power supply current Ipw due to fluctuations in the characteristics of the main functional circuit unit 11 over time.
  • the predictive diagnosis circuit 134 is able to predict future time trends from the trend of the time trends of the power supply current Ipw. Then, based on the predicted time trends, the predictive diagnosis circuit 134 can calculate the time Tbreak until the power supply current Ipw reaches the fault current Ibreak.
  • One example of a method for calculating future time trends from the trend of the time trends is a method using an approximation formula.
  • y a ⁇ e ⁇ (bx)...(1)
  • e is the Napier's constant
  • a and b are exponential approximation coefficients
  • x is the cumulative operating time Tacc
  • y is the power supply current Ipw.
  • the predictive diagnosis circuit 134 has performed predictive diagnosis at each point in the cumulative operating time T1 to T9 in FIG. 5. Assuming that the time series data (Dt_col, Di_col) shown in FIG. 6 used in the predictive diagnosis has been stored in the memory 133, the method by which the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining life Trest_life will be described. Note that the method of calculating the coefficients of the approximation formula is well known, so the description will be omitted.
  • y is the fault current Ibreak
  • x is the cumulative operating time when the fault current is reached, i.e., the cumulative operating time until the end of life is reached Tbreak.
  • the fault current Ibreak is set to a value greater than the initial value Iini.
  • the predictive diagnosis circuit 134 then calculates the remaining life Trest_life until the power supply current Ipw reaches the fault current Ibreak, thereby enabling predictive diagnosis that is effective for degradation modes in which the power supply current Ipw increases.
  • the power supply current Ipw may have a characteristic of decreasing.
  • the fault current Ibreak is set to a value smaller than the initial value Iini.
  • the predictive diagnosis circuit 134 may then calculate the remaining life Trest_life until the power supply current Ipw reaches the fault current Ibreak. In this case, predictive diagnosis is effective for the degradation mode in which the power supply current Ipw decreases.
  • the predictive diagnosis circuit 134 may also set the fault current Ibreak to both values larger and smaller than the initial value Iini so that it can detect both the degradation mode in which the power supply current Ipw increases and the degradation mode in which the power supply current Ipw decreases.
  • the fault current Ibreak may be set during the manufacture of the semiconductor integrated circuit 1A, and the fault current Ibreak may not be changed after the semiconductor integrated circuit 1A is mounted on the vehicle.
  • the fault current Ibreak may be made changeable based on a value received from the external system even after the semiconductor integrated circuit 1A is mounted on the vehicle.
  • Fig. 7 is a diagram showing an example in which the predictive diagnosis circuit 134 sets the predictive diagnosis threshold.
  • Graph (1) in Fig. 7 shows an example of the change in the power supply current Ipw when the deterioration rate of the main functional circuit unit 11 is fast.
  • Graph (2) in Fig. 7 shows an example of the change in the power supply current Ipw when the deterioration rate of the main functional circuit unit 11 is normal.
  • the star mark in the figure indicates the failure prediction time when the power supply current Ipw reaches the failure current Ibreak.
  • the predictive diagnosis threshold Tth_symptom is a predetermined value. Therefore, the timing for the user to determine the fault predictive state is set to a timing that is the predictive diagnosis threshold Tth_symptom back from the predicted fault time (T10).
  • the sign diagnosis circuit changes the sign diagnosis threshold value according to the slope of the current consumption with respect to the cumulative operating time of the time series data. For example, when the rate of deterioration is fast, the sign diagnosis circuit 134 changes the sign diagnosis threshold value Tth_symptom by noting that the slope of the time series data is steep. For example, when the slope of the time series data at two points (T8 and T9) immediately before the slope is calculated is equal to or greater than "5", the sign diagnosis circuit 134 sets the sign diagnosis threshold value Tth_symptom to a value larger than the original value shown in graph (2) of FIG. 7.
  • the predictive diagnosis circuit 134 sets the predictive diagnosis threshold Tth_symptom to a larger value when the slope of the time series data becomes larger than normal. In other words, the predictive diagnosis circuit 134 increases the predictive diagnosis threshold Tth_symptom as the rate of deterioration increases. This allows the predictive diagnosis circuit 134 to perform safety control, such as notifying the user of a failure symptom earlier than normal or changing the vehicle control method.
  • ⁇ Modification of power supply current data stored in memory> instead of storing all the power supply current data acquired in the past predictive diagnosis in the memory 133, only the power supply current data effective for predictive diagnosis may be stored in the memory 133. For example, since the time-dependent characteristic fluctuation of the main functional circuit unit 11 cannot be confirmed during the period from T2 to T3 in FIG. 5, the power supply current data during the period from T2 to T3 does not need to be left in the memory 133.
  • the initial current value at T1 required to calculate the coefficient of the approximation formula (1), the power supply current data acquired just before T5 (T4) when the time-dependent characteristic fluctuation of the semiconductor integrated circuit 1A is observed, and the accumulated operating time Tacc and the power supply current Ipw data acquired after T4 are stored in the memory 133.
  • the data to be stored in the memory 133 only the data required for predictive diagnosis is held in the memory 133, and the amount of data in the memory 133 can be reduced.
  • the predictive diagnosis circuit 134 performs predictive diagnosis from the remaining life Trest_life obtained by calculating the cumulative operating time Tbreak until the fault current Ibreak is reached based on the time-series data (Dt_col, Di_col) in the memory 133.
  • the power supply current Ipw and the corresponding cumulative operating time Tacc must be stored in the memory 133 in accordance with the predictive diagnosis performed by the predictive diagnosis circuit 134, so the memory 133 must be a rewritable memory.
  • the accumulated operating time data Dt acquired by the timer 131 and the power supply current data Di acquired by the current acquisition unit 132 are directly input to the predictive diagnosis circuit 134, and predictive diagnosis is performed.
  • the predictive diagnosis circuit 134 performing predictive diagnosis using the initial value Iini of the power supply current, and the power supply current data Di and the accumulated operating time data Dt acquired in predictive diagnosis will be described with reference to FIG. 8.
  • the present time (Tcur) at which predictive diagnosis is performed is assumed to be time T9, and an example of the operation of the predictive diagnosis circuit 134 will be described.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example in which the predictive diagnosis circuit 134 performs predictive diagnosis of the semiconductor integrated circuit 1A based on the relationship between the power supply currents acquired at two different points in time.
  • the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining life from the relationship between the initial value of the power supply current and the value of the power supply current acquired after a predetermined period of time has passed, and performs predictive diagnosis of the semiconductor integrated circuit 1A.
  • T1, T9, and T10 in FIG. 8 are all assumed to be the same timing as T1, T9, and T10 in FIG. 5.
  • the current acquisition unit 132 acquires an initial value Iini of the power supply current.
  • the initial value Iini is set as power supply current data Di1.
  • the current acquisition unit 132 acquires the power supply current data Di when the semiconductor integrated circuit 1A is started.
  • the value of the power supply current acquired by the current acquisition unit 132 at the same timing as time T9 shown in FIG. 5 is set as power supply current data Di9.
  • the data of the accumulated operating time Tacc at time T9 is set as accumulated operating time data DT9.
  • the same power supply current Ipw and cumulative operating time Tacc as at time T1 in FIG. 6 are obtained.
  • the same power supply current Ipw and cumulative operating time Tacc as at time T9 in FIG. 6 are obtained.
  • the method by which the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining life Trest_life using approximation formula (2) is the same as when the predictive diagnosis circuit 134 predicts the remaining life by exponential approximation using formula (1), so a detailed description will be omitted. With the method described with reference to FIG. 8, it is not necessary to mount a rewritable memory 133 on the semiconductor integrated circuit 1A, and the circuit area of the semiconductor integrated circuit 1A can be reduced.
  • the method using linear approximation between two points is an effective method when it is not possible to increase the memory area of the semiconductor integrated circuit 1A.
  • the method of predicting the remaining life Trest_life using equation (2) is a linear approximation between two points, and therefore has inferior accuracy in predictive diagnosis compared to the remaining life Trest_life calculated using the exponential approximation of equation (1). In this way, there is a trade-off between memory area and the accuracy of the remaining life prediction.
  • Fig. 9 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the calculator 50.
  • the calculator 50 is an example of hardware used as a computer capable of operating as the ECU 2 according to the present embodiment.
  • the ECU 2 according to the present embodiment realizes a predictive diagnosis method performed by the respective functional units shown in Figs. 3 and 4 in cooperation with each other by the calculator 50 (computer) executing a program.
  • Computer 50 includes a CPU (Central Processing Unit) 51, a ROM (Read Only Memory) 52, and a RAM (Random Access Memory) 53, each of which is connected to a bus 54. Furthermore, computer 50 includes non-volatile storage 55 and a network interface 56.
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • non-volatile storage 55 for example, a HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), optical disk, magneto-optical disk, or non-volatile memory is used.
  • this non-volatile storage 55 records programs for operating the computer 50.
  • the ROM 52 and non-volatile storage 55 record programs, data, etc. necessary for the CPU 51 to operate, and are used as an example of a computer-readable non-transitory storage medium that stores programs executed by the computer 50.
  • the network interface 56 may be, for example, a NIC (Network Interface Card), and various data can be sent and received between ECUs via a CAN (Controller Area Network) or dedicated lines connected to the NIC terminals.
  • NIC Network Interface Card
  • CAN Controller Area Network
  • the predictive diagnosis unit 13 stores time series data (Dt_col, Di_col) in the memory 133 by corresponding the power supply current Ipw and the accumulated operating time Tacc acquired when the circuit activation rate of the main functional circuit unit 11 is increased.
  • the predictive diagnosis circuit 134 then obtains the accumulated operating time Tacc until the power supply current Ipw reaches the fault current Ibreak based on the time series data read from the memory 133, and calculates the remaining life Trest_life until the power supply current Ipw reaches the fault current Ibreak based on the difference between the accumulated operating time Tacc and the current time. Then, based on the result of comparing the remaining life Trest_life with the predictive diagnosis threshold Tth_symptom, it is possible to diagnose the presence or absence of a fault predictive signal in the main functional circuit unit 11.
  • the predictive diagnostic circuit 134 diagnoses that there is a failure predictive signal, it notifies the user of the failure predictive signal. This allows the user to know of the possibility of failure in the main functional circuit unit 11 before the main functional circuit unit 11 actually fails, and allows the user to take action such as repairing or replacing the semiconductor integrated circuit 1A that includes the main functional circuit unit 11.
  • both the process of acquiring the power supply current Ipw and the accumulated operating time Tacc and the process of diagnosing a failure sign are performed when the semiconductor integrated circuit 1A is started up after the power is turned on.
  • each process may be performed at a different timing.
  • the predictive diagnosis unit 13 may periodically acquire the power supply current Ipw and the accumulated operating time Tacc by temporarily switching to a diagnosis mode during normal operation of the semiconductor integrated circuit 1A, and perform predictive diagnosis when the ECU 2 is shut down.
  • the ECU 2 is used as an example of a system equipped with a semiconductor integrated circuit 1A, but the system equipped with a semiconductor integrated circuit does not have to be limited to an ECU as long as the system can be equipped with a semiconductor integrated circuit such as an inverter.
  • the semiconductor integrated circuit acquires an initial value of the power supply current when the ECU is manufactured, taking into consideration that the power supply current supplied from the power supply circuit to the semiconductor integrated circuit varies due to manufacturing variations in the ECU. Note that manufacturing variations can occur in other components besides the ECU, but in the second embodiment, the manufacturing variations in the ECU are assumed.
  • a fault current is set according to the initial value of the power supply current acquired by the semiconductor integrated circuit during the manufacture of the ECU.
  • the configuration example of the semiconductor integrated circuit according to the second embodiment and the method of setting the initial value of the power supply current are performed to perform predictive diagnosis using a predictive diagnosis threshold value that takes into account the variation in the power supply current associated with manufacturing variations in the ECU. The following mainly describes the differences from the first embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the internal configuration of a semiconductor integrated circuit 1B according to the second embodiment.
  • the semiconductor integrated circuit 1B includes a main function circuit unit 11, a main function control circuit 12, and a predictive diagnosis unit 13B.
  • the predictive diagnosis unit 13B includes a timer 131, a current acquisition unit 132, a memory 133, a predictive diagnosis circuit 134, and a memory 135.
  • the predictive diagnosis unit 13B of the semiconductor integrated circuit 1B is configured to include a memory 135 directly connected to the terminal.
  • the data stored in the memory 135 can be rewritten by a signal input from a device external to the ECU 2 (e.g., a manufacturing device).
  • the memory has, as an initial value, information on current consumption acquired in a diagnostic mode during the manufacturing process or at the time of shipment.
  • data on the fault current Ibreak during a shipping test of the semiconductor integrated circuit 1B is stored in the memory 135.
  • a predictive diagnosis threshold calculated based on the initial value is set in the memory (memory 133).
  • the predictive diagnosis circuit 134 predicts the remaining life Trest_life based on the data of the fault current Ibreak stored in the memory 135.
  • the method of predicting the remaining life Trest_life is the same as the method shown in the first embodiment, so a description thereof will be omitted.
  • the memories 133 and 135 may be configured as a single memory, and the respective data may be stored in different storage areas.
  • the manufacturing device for the ECU 2 determines the fault current Ibreak based on the initial value Iini obtained during the manufacturing process of the ECU 2.
  • the predictive diagnosis circuit 134 uses the data on the fault current Ibreak to calculate the remaining life Trest_life, and performs predictive diagnosis by comparing the remaining life Trest_life with the predictive diagnosis threshold value Tth_symptom. In this way, the predictive diagnosis circuit 134 is able to perform predictive diagnosis that takes into account manufacturing variations in the ECU 2 with respect to the power supply current for each semiconductor integrated circuit.
  • FIG. 11 is a flow chart showing an example of a shipping test of the semiconductor integrated circuit 1B.
  • the ECU manufacturing equipment starts a shipping test during the manufacturing process in which the semiconductor integrated circuit 1B is mounted on the ECU (S2-1) and moves to S2-2.
  • the processing from S2-2 onwards is performed by the ECU manufacturing equipment.
  • the manufacturing equipment determines whether the semiconductor integrated circuit 1B is a pass or fail (S2-2). If the manufacturing equipment determines that the semiconductor integrated circuit 1B is a pass or fail (YES in S2-2), the process proceeds to S2-3. On the other hand, if the manufacturing equipment determines that the semiconductor integrated circuit 1B is a defective product (NO in S2-2), the process proceeds to S2-6. The semiconductor integrated circuit 1B determined to be defective is discarded (S2-6). After that, another semiconductor integrated circuit 1B is mounted on the ECU, and the shipping test is started again (S2-1).
  • the manufacturing equipment acquires the initial value Iini of the power supply current under the specified test conditions (S2-3) and proceeds to S2-4.
  • the manufacturing equipment judges whether the initial value Iini of the power supply current is normal or not (S2-4). The judgment here is made, for example, by checking whether the initial value Iini of the power supply current is less than Ith_test_h and greater than or equal to Ith_test_l, two test thresholds Ith_test_h and Ith_test_l, which judge whether the product is good or bad. (Ith_test_l ⁇ Iini ⁇ Ith_test_h)
  • the manufacturing equipment determines that the initial value Iini of the power supply current is normal (YES in S2-4). In this case, the manufacturing equipment determines that the semiconductor integrated circuit 1B is a good product, and proceeds to S2-5.
  • the manufacturing equipment determines that the initial value Iini of the power supply current is already greater than or equal to the test threshold Ith_test_h or less than Ith_test_l, the manufacturing equipment determines that the initial value Iini of the power supply current is abnormal (NO in S2-4). In this case, the manufacturing equipment determines that the semiconductor integrated circuit 1B is a defective product, and proceeds to S2-6.
  • the manufacturing equipment calculates the fault current Ibreak based on the obtained initial value Iini of the power supply current (S2-5), and proceeds to S2-7.
  • the manufacturing equipment writes the fault current Ibreak to the memory 135 (S2-7), and proceeds to S2-8. Thereafter, the semiconductor integrated circuit 1B is shipped as a non-defective product (S2-8).
  • the failure current Ibreak calculated based on the initial value Iini of the power supply current acquired by the manufacturing equipment in the shipping test is set in the memory 135. Therefore, the predictive diagnosis unit 13B can perform predictive diagnosis of the semiconductor integrated circuit 1B using the failure current Ibreak, which is a judgment threshold set in consideration of the variation in the power supply current Ipw due to the manufacturing variation of the ECU 2.
  • the fault current Ibreak was set in the memory 135 according to the initial value Iini acquired by the manufacturing equipment in the manufacturing process of the semiconductor integrated circuit 1B, but the equipment that writes the fault current may not be the manufacturing equipment but the semiconductor integrated circuit 1B itself.
  • the power supply current Ipw that is first acquired by the current acquisition unit 132 after the shipment of the ECU 2 is set as the initial value Iini, and the fault current Ibreak according to the initial value Iini is set inside the semiconductor integrated circuit 1B.
  • a terminal for writing information from the manufacturing equipment to the memory 135 is not required, and the number of terminals of the semiconductor integrated circuit 1B can be reduced. In this way, the calculation of the fault current Ibreak may be performed not only by the manufacturing equipment but also by the semiconductor integrated circuit 1B.
  • the semiconductor integrated circuit according to the third embodiment acquires the power supply voltage and temperature of the semiconductor integrated circuit to correct the fault current and the approximation formula, and can perform predictive diagnosis taking into account the current value that may vary due to the influence of the power supply voltage and temperature.
  • the following description will focus on the points that are different from the first embodiment.
  • the semiconductor integrated circuit according to the third embodiment includes a voltage acquisition unit that acquires the power supply voltage of the semiconductor integrated circuit, a temperature acquisition unit that acquires the temperature inside the semiconductor integrated circuit, and a correction circuit that corrects the fault current and the approximation formula according to the power supply voltage or temperature.
  • a voltage acquisition unit that acquires the power supply voltage of the semiconductor integrated circuit
  • a temperature acquisition unit that acquires the temperature inside the semiconductor integrated circuit
  • a correction circuit that corrects the fault current and the approximation formula according to the power supply voltage or temperature.
  • the configuration of the semiconductor integrated circuit 1C shown in FIG. 12 can be considered.
  • ⁇ Configuration Example of Semiconductor Integrated Circuit According to Third Embodiment> 12 is a block diagram showing a configuration example of a semiconductor integrated circuit 1C according to a third embodiment of the present invention.
  • a configuration example of the semiconductor integrated circuit 1C and a correction method for correcting the semiconductor integrated circuit 1C, the fault current, and the approximation formula will be described.
  • the approximation formula to be corrected may be either of the above-mentioned formula (1) or formula (2).
  • the semiconductor integrated circuit 1C includes a main function circuit unit 11, a main function control circuit 12, and a sign diagnosis unit 13C.
  • the sign diagnosis unit 13C includes a voltage acquisition unit 136, a temperature acquisition unit 137, a memory 138, and a correction circuit 139.
  • the voltage acquisition unit 136, the temperature acquisition unit 137, the memory 138, and the correction circuit 139 are the differences between the semiconductor integrated circuit 1A according to the first embodiment (see FIG. 2) and the semiconductor integrated circuit 1C according to the third embodiment.
  • the voltage information acquisition unit acquires voltage information from a voltage detection unit that detects the power supply voltage of the power supply terminal (power supply terminal 10). For example, the voltage acquisition unit 136 acquires the power supply voltage Vpw. The input of the voltage acquisition unit 136 is connected to the power supply line, and acquires voltage information of the power supply voltage at the timing when the power supply current Ipw is acquired. The timing when the power supply current Ipw is acquired is the timing when the current acquisition unit 132 acquires the power supply current Ipw.
  • the temperature information acquisition unit acquires temperature information from a temperature detection unit (temperature sensor) that detects the temperature inside the semiconductor integrated circuit (semiconductor integrated circuit 1C) or the temperature around the semiconductor integrated circuit (semiconductor integrated circuit 1C).
  • the input of the temperature acquisition unit 137 is connected to a terminal, and the terminal is connected to the output of a temperature detection unit (temperature sensor) installed inside or outside the semiconductor integrated circuit.
  • the temperature sensor outputs temperature information, which is a voltage proportional to temperature, and the temperature acquisition unit 137 acquires a voltage Vtemp containing the temperature information output from the temperature sensor at the timing when the power supply current Ipw is acquired.
  • the memory 138 stores correction information according to the power supply voltage Vpw and the temperature Vtemp.
  • the correction information is information on the power supply voltage dependency of the power supply current and information on the temperature dependency of the power supply current.
  • the memory 138 stores the power supply voltage Vpw and the voltage Vsense_pw that the current detection circuit 4 outputs based on the power supply current Ipw in correspondence with each other, allowing the correction circuit 139 to recognize the voltage dependency of the power supply current Ipw.
  • the correction circuit 139 can recognize the temperature dependency of the power supply current Ipw by storing the temperature Vtemp and the voltage Vsense_pw in correspondence with each other in the memory 138.
  • the correction circuit 139 corrects the fault current Ibreak based on the correction information in the memory 138, and outputs the corrected fault current Ibreak to the predictive diagnosis circuit 134. For this reason, the correction circuit 139 receives two inputs, the power supply voltage Vpw acquired by the voltage acquisition unit 136, and the voltage Vtemp having temperature information acquired by the temperature acquisition unit 137, and corrects the fault current Ibreak using the power supply voltage Vpw, the voltage Vtemp, and the correction information in the memory 138.
  • the predictive diagnostic circuit predicts when the circuit unit (main function circuit unit 11) will fail using a predictive diagnostic threshold or current consumption corrected based on temperature information.
  • the predictive diagnostic circuit also predicts when the circuit unit (main function circuit unit 11) will fail using a predictive diagnostic threshold or current consumption corrected based on voltage information.
  • the voltage acquisition unit 136 acquires the power supply voltage Vpw at the timing when the current acquisition unit 132 acquires the power supply current Ipw.
  • the data of the power supply voltage Vpw acquired by the voltage acquisition unit 136 is stored in the memory 138.
  • the temperature acquisition unit 137 acquires the temperature Vtemp at the timing when the current acquisition unit 132 acquires the power supply current Ipw.
  • the data of the temperature Vtemp acquired by the temperature acquisition unit 137 is stored in the memory 138.
  • the correction circuit 139 corrects the fault current Ibreak according to the power supply voltage Vpw acquired by the voltage acquisition unit 136.
  • the correction circuit 139 can also correct the fault current Ibreak according to the temperature Vtemp acquired by the temperature acquisition unit 137.
  • the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining life Trest_life using the corrected fault current Ibreak.
  • a method of correcting the fault current Ibreak according to the power supply voltage Vpw for example, a method of measuring the power supply voltage dependency during product shipping inspection and storing correction information corresponding to the power supply voltage in memory 138.
  • the operation of correcting the predictive diagnosis according to temperature is the same as the operation of changing the predictive diagnosis according to the power supply voltage, so a description of the operation will be omitted.
  • the correction circuit 139 derives a correction value by comparing the power supply voltage Vpw acquired at the same time as the power supply current Ipw is acquired with the correction information corresponding to the power supply voltage stored in the memory 138. Therefore, the correction circuit 139 corrects the fault current Ibreak according to the power supply voltage, so that the predictive diagnosis circuit 134 can perform appropriate predictive diagnosis according to the power supply voltage dependency of the power supply current Ipw. For example, a case will be described in which the power supply voltage dependency obtained at the time of product shipment inspection has a positive slope.
  • the correction circuit 139 corrects the fault current Ibreak so that the difference between the initial value and the set value is larger.
  • the power supply voltage at the time the power supply current Ipw is acquired is smaller than expected, so the power supply current Ipw is acquired at a value smaller than expected, so the correction circuit 139 corrects the fault current Ibreak so that the difference between the initial value and the set value is smaller.
  • the semiconductor integrated circuit 1C according to the third embodiment described above corrects the fault current Ibreak used for predictive diagnosis in accordance with the power supply voltage or temperature. This makes it possible to prevent the predictive diagnosis circuit 134 from erroneously determining that the main functional circuit unit 11 is in a predictive failure state when the power supply current changes due to the influence of the power supply voltage or temperature.
  • the correction circuit 139 may correct the fault current Ibreak using only one of the parameters, the power supply voltage or the temperature. For example, if the predictive diagnosis unit 13C is configured to have only the voltage acquisition unit 136, the correction circuit 139 may correct the fault current Ibreak using only the power supply voltage information. Also, if the predictive diagnosis unit 13C has only the temperature acquisition unit 137, the correction circuit 139 may correct the fault current Ibreak using only the temperature information.
  • the control of the semiconductor integrated circuit is changed after the predictive diagnosis diagnoses that there is a failure predictive diagnosis.
  • the semiconductor integrated circuit according to the fourth embodiment makes it possible to perform desired control before an abnormality occurs in the semiconductor integrated circuit, such as safety control such as functional constraints and control to identify the predictive diagnosis location by individual diagnosis.
  • safety control such as functional constraints and control to identify the predictive diagnosis location by individual diagnosis.
  • the following description will focus on the differences from the semiconductor integrated circuit shown in the first embodiment. Also, since the configuration of the semiconductor integrated circuit according to the fourth embodiment is the same as that of the semiconductor integrated circuit according to the first embodiment shown in FIG. 2, a detailed description will be omitted.
  • Example of process for changing driving control after predictive diagnosis> 13 is a flowchart showing an example of a process in which the semiconductor integrated circuit according to the fourth embodiment changes driving control after predictive diagnosis.
  • the semiconductor integrated circuit 1A shown in FIG. 2 performs the driving control change process according to the fifth embodiment.
  • a vehicle control unit (not shown) can limit the vehicle speed by limiting the torque and number of revolutions of the vehicle, enabling safer driving control than when the semiconductor integrated circuit 1A is operating normally. Note that an explanation of the same flow as that explained above will be omitted, and the explanation will focus on the differences.
  • the predictive diagnosis circuit 134 After a YES determination in S1-5, the predictive diagnosis circuit 134 notifies the user that a predictive error exists by controlling the vehicle interior warning light to be turned on (S1-7), and then proceeds to S1-11.
  • the predictive diagnosis circuit 134 determines whether the remaining life until failure, Trest_life, is equal to or greater than the threshold value for determining whether operation is possible, Tth_ope (S1-11).
  • the predictive diagnosis circuit 134 determines the remaining life, Trest_life, by comparing the remaining life, Trest_life, with the threshold value for determining whether operation is possible, Tth_ope.
  • the predictive diagnosis circuit 134 determines that the remaining life Trest_life has margin and proceeds to S1-12. On the other hand, if the remaining life Trest_life is less than the operation feasibility threshold Tth_ope (NO in S1-11), the predictive diagnosis circuit 134 determines that the remaining life Trest_life is short and that immediate action is required, and proceeds to S1-9.
  • the semiconductor integrated circuit 1A executes the conditional operation according to the fourth embodiment (S1-12).
  • the conditional operation is, for example, an operation in which a vehicle control unit (not shown) provided in the ECU 2 limits the torque and rotation speed of the vehicle.
  • the predictive diagnosis circuit predictive diagnosis circuit 1344 diagnoses the presence of a failure predictive signal
  • at least one of the following controls is performed: control that limits the function of the circuit unit (main function circuit unit 11), control that limits the torque of the vehicle, control that operates the circuit unit (main function circuit unit 11) except for the part where the failure predictive signal is detected, and control that does not operate the system including the semiconductor integrated circuit (semiconductor integrated circuit 1A) at maximum speed. While the conditional operation is being performed, the semiconductor integrated circuit 1A periodically monitors the power supply voltage Vpw.
  • the semiconductor integrated circuit 1A determines whether the ignition is turned off (S1-8A). As in S1-8 of FIG. 3, the semiconductor integrated circuit 1A determines whether the ignition is turned off by comparing the power supply voltage Vpw with the low voltage threshold Vmin_ope. If the power supply voltage Vpw is equal to or higher than the low voltage threshold Vmin_ope, the semiconductor integrated circuit 1A determines that the ignition is not turned off (NO in S1-8A) and proceeds to S1-12 to continue the conditional operation.
  • the semiconductor integrated circuit 1A determines that the ignition is turned off, stops generating a load drive signal and normal operations such as load driving, and proceeds to S1-9.
  • the flowchart shown in FIG. 13 shows the process of changing the driving control after the predictive diagnosis indicates the presence of a warning sign.
  • driving control for example, a process in which the vehicle control unit limits the torque and rotation speed of the vehicle is assumed, and this change limits the vehicle speed. As a result, safer driving control is performed than when the semiconductor integrated circuit 1A is operating normally.
  • the predictive diagnosis process according to the fourth embodiment has been described as a control for performing the minimum operation necessary for driving in order to suppress the influence of the time-dependent characteristic fluctuation when a predictive diagnosis is present and the remaining life Trest_life is equal to or greater than the operation feasibility determination threshold Tth_ope.
  • the predictive diagnosis circuit 134 may perform an individual diagnosis capable of detecting a specific abnormality after predictive diagnosis, thereby performing an operation for identifying the part to be diagnosed with the predictive diagnosis.
  • Fig. 14 is a flowchart showing an example of a process for identifying a main functional circuit having a symptom after the symptom diagnosis circuit 134 has performed a symptom diagnosis. Note that a description of the same processes as those in the flowchart shown in Fig. 13 will be omitted, and the description will focus on the differences between the processes in Fig. 13 and Fig. 14.
  • the predictive diagnosis unit 13 After a YES determination is made in S1-5, the predictive diagnosis unit 13 notifies the vehicle user of information indicating that the main functional circuit unit 11 is showing signs of a malfunction via an in-vehicle warning light or the like (S1-7), and then proceeds to S1-13.
  • a functional diagnosis is performed on each of the main function circuits 111 to 114 mounted on the main function circuit unit 11 (S1-13), and the process proceeds to S1-14.
  • the main function circuits 111 to 114 are capable of detecting their own functional abnormalities.
  • the main function control circuit 12 can then obtain the results of the functional diagnosis for each of the main function circuits 111 to 114.
  • the main function control circuit 12 determines whether any of the main function circuits 111-114 has a functional abnormality based on the results of the functional diagnosis of each of the main function circuits 111-114 mounted on the main function circuit unit 11 (S1-14). Note that in S1-14, the predictive diagnosis unit 13 does not perform predictive diagnosis, and diagnoses whether or not there is a functional abnormality in the main function circuits 111-114 based on whether or not a voltage abnormality, clock abnormality, etc. is detected using existing technology.
  • the main function circuit unit 11 determines that the main function circuits 111 to 114 are not malfunctioning and proceeds to S1-6. In S1-6, normal operation is performed.
  • the main function control circuit 12 conditionally operates one of the main function circuits 111-114 in which a functional abnormality is detected (S1-12), and transitions to S1-8A.
  • the predictive diagnosis unit 13 performs predictive diagnosis (S1-4), and then the main function circuits 111-114 perform individual diagnosis (S1-13) to detect their own specific functional abnormalities. Therefore, the main function control circuit 12 can identify the location of the predictive diagnosis based on the detection results of functional abnormalities in the multiple main function circuits 111-114.
  • the semiconductor integrated circuit 1A according to the fourth embodiment described above is configured to change the control of the semiconductor integrated circuit 1A including the main function circuit in which a functional abnormality has been detected after the predictive diagnosis has diagnosed the presence of a predictive abnormality. Therefore, even if a functional abnormality occurs in any of the main function circuits 111 to 114, the main function control circuit 12 can perform the desired control of the main function circuit unit 11, such as safety control such as functional constraints and control to identify the location of the predictive diagnosis by individual diagnosis.
  • the temperature of the main function circuit with the limited function can be lowered. This also makes it possible to extend the remaining life of the main function circuit unit 11, which includes the main function circuit with the limited function.
  • control in addition to the operation of performing function-restricted control, torque restriction, and individual diagnosis, control may be performed to suppress fluctuations in the characteristics of the semiconductor integrated circuit 1A over time. In addition, control may be performed to identify a circuit for which a predictive detection has been performed in an individual diagnosis and then operate the circuit except for the part for which a predictive detection has been performed, and control not to operate the vehicle control system including the ECU 2 at maximum capacity. Furthermore, a combination of multiple controls after predictive diagnosis may be used.
  • the main function circuit section is divided into several blocks (for example, each main function circuit) and diagnosed, so that the power supply current in a plurality of circuit operations can be acquired individually during predictive diagnosis, as compared to the first embodiment.
  • the following will focus on the differences from the semiconductor integrated circuit shown in the first embodiment.
  • the configuration of the semiconductor integrated circuit 1A is the same as that shown in FIG. 2, so the description will be omitted.
  • diagnosis A which performs a diagnosis at a circuit activation rate higher than the circuit activation rate during normal operation
  • diagnosis B which performs a diagnosis at a circuit activation rate that minimizes the power supply current
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of processing performed by the predictive diagnosis unit of the semiconductor integrated circuit according to the fifth embodiment of the present invention.
  • the semiconductor integrated circuit 1A shown in FIG. 2 performs the diagnostic method for the semiconductor integrated circuit according to the fifth embodiment.
  • the main function circuit unit 11 classifies the main function circuits 111 to 114 according to the functions they perform, and divides the main function circuits 111 to 114 into block units according to the functions.
  • a block unit is, for example, a unit in which several main function circuits are grouped together. The block unit can be arbitrarily changed to one main function circuit at a time, two main function circuits at a time, or the like.
  • the predictive diagnosis unit 13 performs predictive diagnosis by a plurality of modes (diagnosis A, B) that change the operating state of the circuit unit (main function circuit unit 11) in block units. Note that the description of the same flow as that described with reference to FIG. 4 will be omitted, and the difference will be mainly described.
  • the circuit activation rate of the main functional circuit unit 11 is controlled to be in a high state (S1-41).
  • the current acquisition unit 132 simultaneously performs a process of acquiring the voltage Vsense_pw_A having the power supply current information from the current detection circuit 4 and a process of the timer 131 acquiring the accumulated operating time data Dt_A (S1-42A), and the process proceeds to S1-43A.
  • the current acquisition unit 132 performs AD conversion on the acquired voltage Vsense_pw_A to current data Di_A that can be stored in the memory 133 (S1-43A), and proceeds to S1-44A. Then, the current acquisition unit 132 and the timer 131 associate the AD-converted power supply current data Di_A with the accumulated operating time data Dt_A, and store them in the memory 133 (S1-44A), proceeding to S1-47 and starting the processing of diagnosis B.
  • diagnosis B the main function control circuit 12 controls the circuit activation rate so that the power supply current in the normal mode is minimized (S1-47), and proceeds to S1-42B.
  • diagnosis B the number of operating main function circuits is minimized. Therefore, in at least one of the diagnosis modes, the circuit units (main function circuit units 11) operate with a current consumption that is less than the current consumption consumed by the circuit units (main function circuit units 11) operating normally.
  • the current acquisition unit 132 acquires the voltage Vsense_pw_B having the power supply current information from the current detection circuit 4, and the timer 131 simultaneously performs the process of acquiring the accumulated operating time data Dt_B (S1-42B), and then proceeds to S1-43B.
  • the current acquisition unit 132 performs AD conversion on the acquired voltage Vsense_pw_B to current data Di_B that can be stored in the memory 133 (S1-43B), and proceeds to S1-44B. Then, the current acquisition unit 132 and the timer 131 associate the AD-converted power supply current data Di_B with the accumulated operating time data Dt_B, respectively, and store them in the memory 133 (S1-44B), and proceeds to S1-46A.
  • the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining life Trest_lifeA until the fault current IBreak_A is reached based on the time series data (Dt_colA, Di_colA) that is the result of diagnosis A stored in memory 133 (S1-46A), and proceeds to S1-46B.
  • the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining life Trest_lifeB until the fault current IBreak_B is reached based on the time series data (Dt_colB, Di_colB) that is the result of diagnosis B stored in memory 133 (S1-46B), and proceeds to S1-51.
  • the predictive diagnosis circuit 134 determines whether there are any signs of a fault in the main functional circuit unit 11 (S1-51).
  • the predictive diagnosis circuit (predictive diagnosis circuit 134) performs predictive diagnosis based on time series data acquired for each of the multiple diagnostic modes from a circuit unit (main functional circuit unit 11) that operates in multiple diagnostic modes. For example, the predictive diagnosis unit 13 performs predictive diagnosis by comparing the remaining lives Trest_lifeA and Trest_lifeB with the predictive diagnosis threshold Tth_symptom, respectively. Then, if either the remaining lives Trest_lifeA or Trest_lifeB is less than the predictive diagnosis threshold Tth_symptom, it is diagnosed that there is a sign (YES in S1-51) and the process proceeds to S1-7 in FIG. 3. On the other hand, if both remaining lives Trest_lifeA and Trest_lifeB are equal to or greater than the symptom diagnosis threshold Tth_symptom, it is determined that there are no symptoms (NO in S1-51) and the process proceeds to S1-6.
  • the power supply current in a plurality of circuit operations is acquired during predictive diagnosis, and the internal circuit can be divided into several block units and diagnosed.
  • the predictive diagnosis unit 13 performs two predictive diagnoses, diagnosis A and diagnosis B. For this reason, the time series data (Dt_colA, Di_colA) obtained in diagnosis A and the time series data (Dt_colB, Di_colB) obtained in diagnosis B are stored in the memory 133.
  • the predictive diagnosis circuit 134 calculates the remaining lives Trest_lifeA and Trest_lifeB for each of the time series data of diagnosis A and diagnosis B read from the memory 133, and is capable of predictive diagnosis for each block based on the respective remaining lives Trest_lifeA and Trest_lifeB.
  • the circuit activation rate of the main functional circuit unit 11 that is the subject of predictive diagnosis is made higher than during normal operation. Furthermore, for individual diagnosis of each of the main functional circuits 111-114 as in diagnosis B, the circuit activation rate is made lower than during normal operation. For example, in a degradation mode in which the change in power supply current is small, if the power supply current is too large relative to the amount of current reduction, it is difficult to detect changes due to fluctuations in characteristics over time. For this reason, the predictive diagnosis circuit 134 can perform predictive diagnosis based on the power supply current at which the circuit current is minimized as shown in diagnosis B.
  • the predictive diagnosis circuit 134 may perform predictive diagnosis by combining the time series data obtained in diagnosis A and the time series data obtained in diagnosis B.
  • the predictive diagnosis unit 13 may perform processing in which one data is AD converted while the other data is acquired in parallel.
  • the main functional circuits 111-114 are classified according to the functions they perform, and a method of performing a predictive diagnosis for each of the classified main functional circuits 111-114 is described.
  • diagnosis A may comprehensively diagnose the main functional circuit unit 11 with a circuit activation rate higher than that during normal operation
  • diagnosis B may individually diagnose any of the main functional circuits 111-114 with a circuit activation rate lower than that during normal operation.
  • any of the main functional circuits 111-114 that are the diagnosis targets in multiple diagnoses A and B may overlap.
  • the semiconductor integrated circuit according to the sixth embodiment predictive diagnosis is performed at startup and individual diagnosis is performed during normal operation, so that sudden abnormalities due to accidental failures such as component detachment due to vibration can be detected by individual diagnosis. Therefore, the semiconductor integrated circuit according to the sixth embodiment can detect continuous deterioration due to wear-out failures such as electromigration by predictive diagnosis.
  • the following description will focus on the differences from the semiconductor integrated circuit shown in the first embodiment.
  • ⁇ Configuration Example of Semiconductor Integrated Circuit According to Sixth Embodiment> 16 is a block diagram showing a configuration example of a semiconductor integrated circuit 1D according to the sixth embodiment of the present invention. Here, a configuration example of the semiconductor integrated circuit 1D and an individual diagnosis method will be described.
  • the semiconductor integrated circuit 1D includes a main function circuit unit 11, a main function control circuit 12, and a predictive diagnosis unit 13D.
  • the predictive diagnosis unit 13D includes a voltage acquisition unit 136, a temperature acquisition unit 137, and an individual diagnosis circuit 140.
  • the voltage acquisition unit 136, the temperature acquisition unit 137, and the individual diagnosis circuit 140 are the differences between the semiconductor integrated circuit 1A according to the first embodiment (see FIG. 2) and the semiconductor integrated circuit 1D according to the sixth embodiment.
  • the configurations and operation examples of the voltage acquisition unit 136 and the temperature acquisition unit 137 are similar to those of the functional units included in the sign diagnosis unit 13C according to the third embodiment shown in FIG. 12, and therefore will not be described.
  • the abnormality diagnosis unit (individual diagnostic circuit 140) diagnoses abnormalities in some of the circuits based on information obtained from the circuit unit (main function circuit unit 11). After the predictive diagnosis circuit (predictive diagnosis circuit 134) diagnoses the presence of a failure predictive symptom, the abnormality diagnosis unit (individual diagnostic circuit 140) diagnoses abnormalities in the circuit in which the abnormality is detected.
  • the individual diagnostic circuit 140 performs a functional diagnosis on each of the main function circuits 111 to 114, and outputs "abnormality present” when a functional abnormality is present in any of the main function circuits.
  • the individual diagnostic circuit 140 outputs "no abnormality” when no functional abnormality is present in any of the main function circuits 111 to 114.
  • the abnormality diagnosis unit may diagnose a failure predictive symptom in the circuit unit (main function circuit unit 11) based on time series data of current consumption and cumulative operating time in addition to detecting an abnormality for each semiconductor integrated circuit including the part of the circuit diagnosed as abnormal.
  • the type of diagnosis is changed depending on the operation of the semiconductor integrated circuit 1D.
  • the predictive diagnosis unit 13D performs predictive diagnosis when the semiconductor integrated circuit 1D is started up, and performs individual diagnosis during normal operation. Therefore, the individual diagnosis circuit 140 of the predictive diagnosis unit 13D can detect, for example, sudden abnormalities caused by random failures such as component detachment due to vibration through individual diagnosis.
  • the predictive diagnosis circuit 134 can detect continuous deterioration caused by wear-out failures such as electromigration through predictive diagnosis.
  • Examples of predictive diagnosis and individual diagnosis> 17 is a flowchart showing an example of a process in which a predictive diagnosis unit 13D of a semiconductor integrated circuit 1D according to the sixth embodiment performs predictive diagnosis and individual diagnosis.
  • the semiconductor integrated circuit 1D performs predictive diagnosis when the semiconductor integrated circuit is started up, and periodically performs individual diagnosis during normal operation. Note that a description of the same process as that described in FIG. 14 will be omitted, and the description will focus on the differences.
  • the semiconductor integrated circuit 1D determines whether the ignition is turned off in S1-8. If the semiconductor integrated circuit 1D determines that the ignition is not turned off because the power supply voltage Vpw is equal to or greater than the low voltage threshold Vmin_ope (NO in S1-8), it proceeds to S1-13A. On the other hand, if the semiconductor integrated circuit 1D determines that the ignition is turned off because the power supply voltage Vpw is less than the low voltage threshold Vmin_ope (YES in S1-8), it stops normal operation such as load driving and proceeds to S1-9.
  • the individual diagnostic circuit 140 After the NO judgment in S1-8, the individual diagnostic circuit 140 performs a functional diagnosis of each of the main functional circuits 111 to 114 mounted in the main functional circuit unit 11 (S1-13A) and proceeds to S1-15.
  • the main function control circuit 12 obtains the results of the individual diagnosis of S1-13A from the individual diagnosis circuit 140 and determines whether or not an abnormality has been detected in the main function circuit unit 11 (S1-15). If a functional abnormality has occurred in any of the main function circuits 111-114, the main function control circuit 12 determines that there is an abnormality in the main function circuit unit 11 (YES in S1-15) and proceeds to S1-9. On the other hand, if there is no functional abnormality in any of the main function circuits 111-114, the main function control circuit 12 determines that there is no abnormality in the main function circuit unit 11 (NO in S1-15) and proceeds to S1-6.
  • the predictive diagnosis circuit 134 performs predictive diagnosis when the semiconductor integrated circuit 1D is started up, and the individual diagnosis circuit 140 performs individual diagnosis during normal operation.
  • the semiconductor integrated circuit 1D can detect sudden abnormalities caused by accidental failures such as component detachment due to vibration through individual diagnosis, and detect continuous deterioration due to wear-out failures such as electromigration through predictive diagnosis.
  • FIG. 7 embodiment a configuration example of an ECU according to a seventh embodiment of the present invention and an example of diagnostic processing performed in each semiconductor integrated circuit will be described with reference to FIGS. 18 and 19.
  • FIG. The ECU according to the seventh embodiment includes a plurality of semiconductor integrated circuits and a control circuit for individually controlling the semiconductor integrated circuits.
  • a current detection circuit connected to a power supply line branched off for each semiconductor integrated circuit outputs the power supply current as a voltage for each semiconductor integrated circuit, thereby enabling individual symptom diagnosis for each semiconductor integrated circuit.
  • the configuration and operation of an ECU 2A capable of changing system control according to the priority order of a semiconductor integrated circuit diagnosed as having a symptom will be described. The following will focus on the differences from the semiconductor integrated circuits shown in the first embodiment.
  • FIG. 18 is a block diagram showing an example of the internal configuration of an ECU 2A equipped with semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2 according to the seventh embodiment of the present invention.
  • the ECU 2A includes a power supply circuit 3, a current detection circuit 4A, semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2, drive circuits 5_1 and 5_2, and a control circuit 8.
  • the current detection circuit 4A, the semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2, the drive circuits 5_1 and 5_2, and the control circuit 8 are the differences between the ECU 2 according to the first embodiment (see FIG. 1) and the ECU 2A according to the sixth embodiment.
  • the current detection circuit 4A is connected to power supply lines 21_1 and 21_2 through which power is supplied from the power supply circuit 3 to the semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2.
  • the resistor 41_1 is connected to a power supply line 21_1 between the power supply circuit 3 and the semiconductor integrated circuit 1_1.
  • the resistor 41_1 detects a power supply current Ipw_1 supplied to the semiconductor integrated circuit 1_1.
  • the resistor 41_2 is connected to a power supply line 21_2 between the power supply circuit 3 and the semiconductor integrated circuit 1_2.
  • the resistor 41_2 detects a power supply current Ipw_2 supplied to the semiconductor integrated circuit 1_2.
  • the resistors 41_1 and 41_2 output the power supply currents Ipw_1 and Ipw_2 detected from the power supply lines 21_1 and 21_2 as voltages to the detection circuit 42.
  • the detection circuit 42 detects the voltages generated between the resistors 41_1 and 41_2 and outputs them to the semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2.
  • Semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2 are examples of circuits integrating multiple semiconductors. Semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2 each have the same configuration as semiconductor integrated circuit 1A shown in FIG. 2. Semiconductor integrated circuit 1_1 outputs a drive command to drive circuit 5_1. Drive circuit 5_1 outputs a drive signal to load 6 (not shown in FIG. 18) shown in FIG. 1 based on the drive command input from semiconductor integrated circuit 1_1. Semiconductor integrated circuit 1_2 outputs a drive command to drive circuit 5_2. Drive circuit 5_2 outputs a drive signal to load 6 shown in FIG. 1 based on the drive command input from semiconductor integrated circuit 1_2.
  • the control circuit 8 controls the semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2 individually according to the results of the predictive diagnosis performed on the semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2.
  • the control circuit 8 controls the semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2 according to the execution order of the predictive diagnosis.
  • the control circuit 8 controls the semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2 according to the priority order.
  • the predictive diagnosis circuit (predictive diagnosis circuit 134) diagnoses that there is a predictive failure, the control of the semiconductor integrated circuits (semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2) or the system including the semiconductor integrated circuits (semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2) is changed.
  • the control circuit 8 can change system control according to the priority order of the semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2 diagnosed as having predictive symptoms. For example, the control circuit 8 can reduce the load on the semiconductor integrated circuit diagnosed as having predictive symptoms by giving priority to the semiconductor integrated circuit diagnosed as having predictive symptoms and performing control such as restricting its functions.
  • Fig. 19 is a flowchart showing an example of a predictive diagnosis performed by the ECU 2A. Note that the description of the same flow as the flow described above will be omitted, and the description will focus on the differences.
  • the semiconductor integrated circuit 1_1 may be referred to as component A
  • the semiconductor integrated circuit 1_2 may be referred to as component B.
  • the startup sequence of component A from S1-2_1 to S1-4_1 has the same flow as the processing from S1-2 to S1-4 shown in FIG. 3, and therefore will not be described.
  • the predictive diagnosis unit 13 predictive diagnosis circuit 134 of the semiconductor integrated circuit 1_1 determines whether or not there is a predictive symptom of component A (S1-5_1).
  • the startup sequence of component B from S1-2_2 to S1-4_2 has the same flow as the processing from S1-2 to S1-4 shown in FIG. 3, so the explanation will be omitted.
  • the predictive diagnosis unit 13 predictive diagnosis circuit 134 of the semiconductor integrated circuit 1_2 determines whether or not there are any predictive symptoms of component B (S1-5_2).
  • the symptom diagnosis unit 13 of the semiconductor integrated circuit 1_2 diagnoses that there is a symptom of part B (YES in S1-5_2) and proceeds to S1-7.
  • the symptom diagnosis unit 13 of the semiconductor integrated circuit 1_2 diagnoses that there is no symptom (NO in S1-5_2) and proceeds to S1-6.
  • the ECU 2A is configured to include a plurality of semiconductor integrated circuits 1_1, 1_2, and a control circuit 8 that controls the semiconductor integrated circuits 1_1, 1_2 individually.
  • a current detection circuit 4A is connected to the power supply lines branching off for each of the semiconductor integrated circuits 1_1, 1_2, making it possible to perform predictive diagnosis for each of the semiconductor integrated circuits 1_1, 1_2 individually.
  • the control circuit 8 can then change system control according to the priority order of the semiconductor integrated circuits 1_1, 1_2 that have been diagnosed as having predictive symptoms.
  • a method for individually diagnosing each semiconductor integrated circuit by connecting a resistor to each power supply line of the semiconductor integrated circuit has been described.
  • the ECU 2A is configured to include two resistors 41_1 and 41_2, two semiconductor integrated circuits 1_1 and 1_2, and two drive circuits 5_1 and 5_2.
  • the ECU 2A may be configured to include three or more resistors, semiconductor integrated circuits, and drive circuits.
  • the ECU according to the eighth embodiment includes a predictive diagnosis unit that performs predictive diagnosis of the semiconductor integrated circuits based on the current consumption of the multiple semiconductor integrated circuits or the current consumption of the electronic control unit. This makes it possible to perform predictive diagnosis for each semiconductor integrated circuit.
  • the following description will focus on the differences from the semiconductor integrated circuits and electronic control unit described in the first embodiment.
  • FIG. 20 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the electronic control unit 2B.
  • the electronic control unit 2B includes a power supply terminal 20, a circuit section 11A, a control circuit 120, and a sign diagnosis section 13.
  • the circuit unit 11A includes semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4 as an example of a plurality of semiconductor integrated circuits.
  • the control circuit 120 controls the operation of each of the semiconductor integrated circuits included in the circuit unit 11A.
  • the symptom diagnosis unit 13 has a similar configuration to the symptom diagnosis unit 13 according to the first embodiment shown in Fig. 2.
  • the symptom diagnosis unit 13 diagnoses the presence or absence of a symptom of failure of the main functional circuit unit 11 based on a time series change in the value of current consumption acquired from the main functional circuits 111 to 114 of the main functional circuit unit 11.
  • the symptom diagnosis unit 13 according to the eighth embodiment differs in that it diagnoses the presence or absence of a symptom of failure of the circuit unit 11A based on a time series change in the value of current consumption acquired from the semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4 of the circuit unit 11A.
  • the current acquisition unit acquires the current consumption of a plurality of semiconductor integrated circuits (semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4) or acquires the current consumption of the electronic control unit (electronic control unit 2B).
  • the timer measures the cumulative operating time obtained by accumulating the operating time of the semiconductor integrated circuits (semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4).
  • the memory stores time series data of current consumption and accumulated operating time acquired in a time series manner in a diagnostic mode in which the semiconductor integrated circuits (semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4) operate at an activation rate higher than the maximum activation rate of the semiconductor integrated circuits (semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4) operating normally.
  • the predictor diagnosing circuit diagnoses a failure predictor of the semiconductor integrated circuits (semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4) based on the time-series data.
  • the ECU 2B according to the eighth embodiment described above is capable of diagnosing signs of failure in the circuit unit 11A, which includes multiple semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4, based on time-series changes in the current consumption values obtained from the semiconductor integrated circuits 1_1 to 1_4 of the circuit unit 11A.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and it goes without saying that various other applications and modifications are possible without departing from the gist of the present invention as set forth in the claims.
  • the above-mentioned embodiments have described the configuration of the ECU and the semiconductor integrated circuit in detail and specifically in order to explain the present invention in an easily understandable manner, and are not necessarily limited to those including all of the configurations described.
  • the control lines and information lines shown are those that are considered necessary for the explanation, and not all control lines and information lines in the product are necessarily shown. In reality, it can be considered that almost all components are connected to each other.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Testing Of Individual Semiconductor Devices (AREA)
  • Semiconductor Integrated Circuits (AREA)

Abstract

半導体集積回路は、外部電源から電力が供給される電源端子と、複数の回路を含み、電源端子から供給される電力により、複数の回路が所定の活性化率で稼働する回路部と、回路部で消費される電力の消費電流を電源端子から取得する電流取得部と、回路部が稼働する時間を累積した累積稼働時間を計測するタイマと、通常動作する回路部の最大活性化率より高い活性化率で回路部が動作する診断モードにて時系列に取得された、消費電流及び累積稼働時間の時系列データに基づいて、回路部の故障予兆を診断する予兆診断回路と、を備える。

Description

半導体集積回路及び電子制御装置
　本発明は、半導体集積回路及び電子制御装置に関する。
　車両用の半導体部品の一つである半導体集積回路に対しては民生品よりも厳しい信頼性を保証することが求められる。このため、各半導体サプライヤは車両向けに信頼性保証を行った上で、車両用の半導体集積回路を量産している。例として、車両用であれば、１０年の使用、又は２０万キロメートルまで走行可能とする品質要求を満たすために、半導体集積回路の信頼性設計が行われる。半導体集積回路の信頼性設計は、各車両メーカー独自の考え方を含んだものになっており、１日あたりの半導体集積回路の稼働時間は数時間程度と想定されていた。
　車両業界においては自動運転技術及び高度運転支援技術の開発が盛んに行われている。自動運転レベル４以上が実用化されると運転手による車両の操作は不要となり、車両に搭載したシステムにより、運転その他の全ての操作が行われるようになると見込まれる。また、技術開発以外では、サービス面でカーシェアリングが今後適用拡大していくと考えられる。この場合、１台の車両の空き時間を有効活用し、複数のユーザに車両がシェアされていく使用形態も今後広まっていくと考えられる。
　特許文献１には、「車両情報を受信した場合、これを識別して故障有りの診断結果が有るかを調べ、故障有りの場合、各種データを入手して故障部位を推定し、サービス手順を決定することで対応部品の事前手配、作業計画の円滑運用を可能とする。また、故障無しの場合、車両の全情報を入手して部品やシステムの劣化状態を演算して劣化特性や寿命を推定し、サービス必要時期を演算する。」と記載されている。
特開２００２－３２２９３９号公報
　前述の通り、現在の車両用半導体集積回路の信頼性の考え方では、１日あたりの稼働時間が数時間であるという想定を含んでいる。これは人間が運転手として車両を操作することに起因する。今後、カーシェアリングや完全自動運転が実用化された場合に、特に自動配送等を想定した極端なケースでは、車両の稼働時間が１日あたり２４時間に近づくと想定される。このようなケースでは、半導体集積回路の寿命、すなわち故障到達時期は現在想定されている時期よりも相対的にかなり早くなり、短ければ１年から２年程度になる可能性も考えられる。
　現在の車両用半導体集積回路では、前述したとおり、車両として１０年使用すること、又は車両を２０万キロメートルまで走行させることを想定した使用に耐えうる信頼性設計が行われている。しかし、上記のような２４時間稼働に対応した信頼性設計を行うことは実現性の面でもコストの面でも現実的ではない。一方で、自動運転等でマイクロコンピュータを含む車両用の半導体集積回路が担う機能は増えており、半導体集積回路が故障することによる機能失陥は致命的になり得る。このため、故障が発生する前に、半導体集積回路の故障の予兆を把握できることが望ましい。
　また、半導体集積回路の寿命到達時期の直前になると、偶発的要因による故障よりも摩耗による故障が支配的になることが知られている。摩耗による故障は半導体集積回路の使用環境に影響するため、半導体集積回路のあらゆる回路で故障が発生するポテンシャルを持っている。このため、摩耗故障前に半導体集積回路の故障の予兆を診断する予兆診断においては、半導体集積回路のあらゆる回路を対象として予兆診断を行う網羅性が重要となる。以上のことから、半導体集積回路の機能が失陥する前に、ユーザが所望の対応を行うためには、半導体集積回路の故障前の予兆を網羅的に診断する手法を提供することが重要となる。
　本発明はこのような状況に鑑みて成されたものであり、半導体集積回路の故障前の予兆を診断することを目的とする。
　本発明に係る半導体集積回路は、外部電源から電力が供給される電源端子と、複数の回路を含み、電源端子から供給される電力により、複数の回路が所定の活性化率で稼働する回路部と、回路部で消費される電力の消費電流を電源端子から取得する電流取得部と、回路部が稼働する時間を累積した累積稼働時間を計測するタイマと、通常動作する回路部の最大活性化率より高い活性化率で回路部が動作する診断モードにて時系列に取得された、消費電流及び累積稼働時間の時系列データに基づいて、回路部の故障予兆を診断する予兆診断回路と、を備える。
　本発明によれば、半導体集積回路の故障前の予兆を診断することができる。
本発明の第１の実施形態に係る半導体集積回路を搭載したＥＣＵの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る半導体集積回路の内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る半導体集積回路の起動時に、半導体集積回路の予兆診断が行われる処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る半導体集積回路の予兆診断部が予兆診断を行う処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る累積稼働時間に対する電源電流の変化の様子を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態に係るメモリに保存される時系列データの内容を示す表である。 本発明の第１の実施形態に係る予兆診断回路が予兆診断閾値を設定する例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る予兆診断回路が、２点の関係で半導体集積回路の予兆診断を行う例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る計算機のハードウェア構成例を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る半導体集積回路の内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る半導体集積回路の出荷テストの例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係る半導体集積回路の構成例を示すブロック図である。 本発明の第４の実施形態に係る半導体集積回路が予兆診断後に走行制御を変更する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施形態に係る予兆診断回路が予兆診断した後に、予兆がある主機能回路を特定する処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第５の実施形態に係る半導体集積回路の予兆診断部が行う処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第６の実施形態に係る半導体集積回路の構成例を示すブロック図である。 本発明の第６の実施形態に係る半導体集積回路の予兆診断部が予兆診断と個別診断を実施する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第７の実施形態に係る半導体集積回路を搭載したＥＣＵの内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第７の実施形態に係るＥＣＵで行われる予兆診断の一例を示すフローチャートである。 本発明の第８の実施形態に係る半導体集積回路を搭載したＥＣＵの内部構成例を示すブロック図である。
　以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び図面において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。また、図１から図１９の各構成図及びタイミングチャートは、本発明に係る実施形態の一例であり、請求項を限定するものではない。下記の各実施形態に係る半導体集積回路の構成や動作は一例であり、請求項に記載された発明を限定するものではない。本発明は、例えば、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Advanced Driver Assistance System）、又は自動運転（ＡＤ：Autonomous Driving）向けの車載ＥＣＵ（Electronic Control Unit）が通信可能な車両制御用の演算装置に適用可能である。
［第１の実施形態］
　始めに、本発明の第１の実施形態に係る半導体集積回路と、半導体集積回路の故障予兆の診断方法について、図１から図８を参照して説明する。
　第１の実施形態に係る半導体集積回路は、電子制御基板（例えば、ＥＣＵ（Electronic Control Unit））に搭載される。そして、第１の実施形態に係る半導体集積回路は、半導体集積回路が有する主機能回路部の回路活性化率が高い状態で検出される電源電流により、主機能回路部の故障の予兆を診断することで、半導体集積回路内の主機能回路を網羅的に予兆診断することを可能とする。第１の実施形態に係る半導体集積回路は、単一パラメータ（例えば、電源電流）で半導体集積回路の故障の予兆を診断できることから、半導体集積回路の起動時などの短い時間でも予兆診断できる。
　第１の実施形態に係るＥＣＵでは、半導体集積回路内に設けた予兆診断部が、主機能回路部の回路活性化率を高くした状態で取得した電源電流Ipw及び累積稼働時間を対応させて保存した時系列データを用いて故障電流Ibreak（後述する図５を参照）に到達するまでの残寿命Trest_lifeを算出する。予兆診断部は、算出した残寿命Trest_lifeに基づいて、主機能回路部の故障の予兆有無を、主機能回路部が故障する前に診断することを可能とする。以下の説明では、予兆診断部が、主機能回路部の故障の予兆の有無を診断することを単に「予兆を診断する」とも呼ぶ。
　なお、時系列データとは、電源電流と、電源電流に対応する累積稼働時間のデータ対で構成されたものであり、１つ以上のデータ対があれば時系列データとして扱われる。回路活性化率は、主機能回路の総数に対する、動作している主機能回路の数の割合として定義される。例えば、後述する図２に示す、半導体集積回路１Ａの主機能回路部１１に搭載される主機能回路１１１～１１４のうち、少なくとも一つが活性化、すなわち動作している状態である時に、回路活性化率が求められる。回路活性化率が高い状態とは、主機能回路部１１が通常動作している時の最大活性化率よりも高い回路活性化率となっている状態を表す。
　例えば、主機能回路部１１が４つの主機能回路１１１～１１４で構成されているとする。そして、主機能回路部１１の通常動作の最大活性化率が７５％である時、主機能回路１１１～１１３が稼働しており、主機能回路１１４が稼働していないものとする。そして、予兆診断部１３による予兆診断時には、動作モードが診断モードに切り替わり、全ての主機能回路１１１～１１４に電流が流れる動作状態で主機能回路部１１が動作する。
　以下、半導体集積回路１Ａと、半導体集積回路１Ａを搭載したＥＣＵ２の構成例及び動作例について、図１と図２を参照して説明する。
　図１は、第１の実施形態に係る半導体集積回路１Ａを搭載したＥＣＵ２の内部構成例を示すブロック図である。
　ＥＣＵ２は、外部のバッテリ７から供給される電力により、ＥＣＵ２が動作する。また、ＥＣＵ２は、外部の負荷６に対して、負荷６を駆動するための駆動信号を適宜出力する。このＥＣＵ２は、半導体集積回路１Ａ、電源回路３、電流検出回路４、駆動回路５を備える。
　電源回路３は、バッテリ７から供給される電力を変換して、半導体集積回路１Ａ及び駆動回路５に電力を供給する。
　電流検出回路４は、電源回路３から半導体集積回路１Ａに供給される電力から、半導体集積回路１Ａを流れる電源電流Ipwを検出する。電流検出回路４の一例を挙げると、図１に示す抵抗４１と検出回路４２による構成が考えられる。抵抗４１は、電源回路３と半導体集積回路１Ａの間に配線される電源線２１に接続され、電源電流Ipwを検出し、検出した電源電流Ipwを電圧として出力する。検出回路４２は、抵抗４１間に発生した電圧を検出して半導体集積回路１Ａに出力する。
　半導体集積回路１Ａは、複数の半導体を集積した回路の一例である。半導体集積回路１Ａは、車両に関連する情報に基づいて、負荷６を駆動するために最適な負荷駆動信号を生成する。半導体集積回路１Ａが生成した負荷駆動信号は、駆動指令として駆動回路５に出力される。
　駆動回路５は、半導体集積回路１Ａからの駆動指令に基づいて負荷６に駆動信号を出力する。
＜半導体集積回路の内部構成例＞
　次に、第１の実施形態に係る半導体集積回路の内部構成例を説明する。
　図２は、半導体集積回路１Ａの内部構成例を示すブロック図である。半導体集積回路１Ａは、電源電流Ipwと、半導体集積回路１Ａの累積稼働時間とで構成される時系列データに基づいて、主機能回路部１１の予兆診断を行う。
　半導体集積回路１Ａは、電源端子１０、主機能回路部１１、主機能制御回路１２、予兆診断部１３を備える。
　電源端子１０は、電源線２１に接続される。電源端子（電源端子１０）には、外部電源（バッテリ７）から電力が供給される。そして、電源端子１０は、バッテリ７の電力を、電源線２１（図１参照）を介して半導体集積回路１Ａ内の各部に出力する。
　回路部（主機能回路部１１）は、複数の回路を含み、電源端子（電源端子１０）から供給される電力により、複数の回路が所定の活性化率で稼働する。この主機能回路部１１は、負荷６に対する負荷駆動信号を生成する等の主機能を担う。主機能回路部１１は、通常動作時における負荷駆動信号を生成したり、半導体集積回路１Ａの起動時における初期化動作を行ったり、ハードウェア自己診断動作を行ったりするために必要となる様々な回路を備えた回路群である。主機能回路部１１は、複数の半導体回路の一例である主機能回路１１１～１１４を有する。主機能回路１１１～１１４は、電源線２１を通じて供給される電力により、それぞれ個別に稼働する。
　主機能制御回路１２は、主機能回路部１１の動作を制御する。主機能制御回路１２は、半導体集積回路１Ａの起動時における起動シーケンス通りに回路動作を制御する役割や予兆診断時の回路活性化率を制御する役割を担う。主機能制御回路１２は、動作モードに応じて主機能回路１１１～１１４の動作を個別に制御している。通常モードでは、主機能制御回路１２が、主機能回路１１１～１１４のうち、必要な主機能回路を選んで動作させる。
　一方、診断モードでは、主機能制御回路１２が、主機能回路１１１～１１４の全てを動作させる。また、診断モードでは、主機能制御回路１２が予兆診断部１３に対して、診断モードであることを通知する。予兆診断部１３は、主機能制御回路１２の通知を受けて予兆診断を行う。以下の説明では、主機能回路部１１の予兆診断を行うことは、半導体集積回路１Ａの予兆診断を行うことと同義とする。また、半導体集積回路１Ａの予兆診断は、半導体集積回路１Ａの通常使用に影響が及ばないように実行される必要がある。このため、診断モードによる故障予兆の診断は、半導体集積回路（半導体集積回路１Ａ）の起動時、又は終了時に行われる。
　予兆診断部１３は、半導体集積回路１Ａ内の故障予兆を診断する役割を担う。予兆診断部１３は、タイマ１３１、電流取得部１３２、メモリ１３３、及び予兆診断回路１３４を備える。そして、半導体集積回路１Ａが診断モードである時に、予兆診断部１３が動作する。
　タイマ（タイマ１３１）は、回路部（主機能回路部１１）が稼働する時間を累積した累積稼働時間を計測する。例えば、タイマ１３１は、半導体集積回路１Ａが起動している時間、すなわち半導体集積回路１Ａの電源端子に電源電圧が印加されている時間を、半導体集積回路１Ａの稼働時間とみなし、稼働時間を累積した累積稼働時間Taccを計測する。半導体集積回路１Ａが起動している間、主機能回路部１１が稼働しているので、稼働時間は、累積稼働時間Taccに累積される。そして、タイマ１３１は、メモリ１３３へ累積稼働時間Taccのデータを出力する。なお、タイマ１３１は、半導体集積回路１Ａの起動時にメモリ１３３から累積稼働時間Taccを読み出し、半導体集積回路１Ａが起動している間は、読み出した累積稼働時間Taccに時間を累積し、半導体集積回路１Ａの停止時に累積稼働時間Taccをメモリ１３３に出力してもよい。
　電流取得部（電流取得部１３２）は、回路部（主機能回路部１１）で消費される電力の消費電流を電源端子（電源端子１０）から取得する。例えば、電流取得部１３２は、主機能回路部１１の回路活性化率が高い状態における電源電流を取得する。電流取得部１３２が取得する電源電流は、図１に示した電流検出回路４が電源電流Ipwに基づいて出力する電圧Vsense_pwで表される。電流取得部１３２は、例えば、ＡＤＣ（Analog to Digital Converter）によって構成される。電流取得部１３２は、電流検出回路４で検出された電圧Vsense_pwをデータに変換してメモリ１３３に出力する。電流取得部１３２が電源電流Ipwを取得するタイミングは、半導体集積回路１Ａの通常動作に影響しないように、半導体集積回路１Ａの起動時又は終了時とする。ただし、通常動作に影響しない範囲であれば、電流取得部１３２が定期的に電源電流Ipwを取得することも可能である。
　メモリ（メモリ１３３）は、診断モードで取得された消費電流及び累積稼働時間の時系列データを保存する。例えば、メモリ１３３は、電源電流Ipwと、電流取得部１３２が電源電流Ipwを取得したタイミングにおける累積稼働時間Taccを対応付けたデータである時系列データを保存する。メモリ１３３が累積稼働時間Taccを保存する期間は、数カ月～数年であることが望ましい。このため、メモリ１３３は、電源オフの状態でもデータを保存可能なフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体が用いられる。
　予兆診断回路（予兆診断回路１３４）は、通常動作する回路部（主機能回路部１１）の最大活性化率より高い活性化率で回路部（主機能回路部１１）が動作する診断モードにて時系列に取得された、消費電流及び累積稼働時間の時系列データに基づいて、回路部（主機能回路部１１）の故障予兆を診断する。そして、予兆診断回路（予兆診断回路１３４）は、診断モードで取得される消費電流が予兆診断閾値に至るまでの時間を、消費電流と累積稼働時間の時系列データに基づいて算出し、回路部（主機能回路部１１）の故障時期を予測する。
　例えば、予兆診断回路１３４は、予兆診断時にメモリ１３３に保存された電源電流Ipwと累積稼働時間Taccの時系列データに基づいて、電源電流Ipwの時間的推移を求める。そして、予兆診断回路１３４は、半導体集積回路１Ａの残寿命Trest_lifeを算出した後、残寿命Trest_lifeを用いて半導体集積回路１Ａの故障予兆の有無を診断する。故障予兆は、半導体集積回路の故障前に現れる症状である。例えば、主機能回路１１１～１１４のいずれかが劣化して、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに近づくことが故障予兆である。故障予兆の有無は、残寿命Trest_lifeと、図３に示す予兆診断閾値Tth_symptomとの関係で診断される。
＜予兆診断処理の例＞
　次に、半導体集積回路１Ａの予兆診断を実施する処理の一例について説明する。
　図３は、半導体集積回路１Ａの起動時に、半導体集積回路１Ａの予兆診断が行われる処理の例を示すフローチャートである。図３では、半導体集積回路１Ａの起動から終了までの間に行われる処理について説明する。
　ユーザが車両の電源を投入（イグニッションスイッチをＯＮ）すると、本処理が開始され、半導体集積回路１Ａが起動する（Ｓ１－１）。そして、バッテリ７から供給される電力が電源回路３を介して半導体集積回路１Ａに供給開始され、Ｓ１－２へ移行する。
　次に、累積稼働時間Taccを取得するタイマ１３１の動作開始、及び半導体集積回路１Ａ内のレジスタに対する初期値のデータ設定等が行われ（Ｓ１－２）、Ｓ１－３へ移行する。
　次に、半導体集積回路１Ａは、半導体集積回路１Ａ内のハードウェアの自己診断を実施し（Ｓ１－３）、Ｓ１－４へ移行する。ここで、半導体集積回路１Ａは、主機能回路１１１～１１４に加えて、予兆診断回路１３４も正常動作するか否かを確認する。
　次に、半導体集積回路１Ａの予兆診断部１３は、診断モードにより半導体集積回路１Ａの予兆診断を行い（Ｓ１－４）、残寿命Trest_lifeを計算する。Ｓ１－４の処理の詳細は、後述する図４にて説明する。
　Ｓ１－４の後、予兆診断部１３は、主機能回路部１１に故障有りの予兆があるか否かを判定する（Ｓ１－５）。ここで、予兆診断部１３は、残寿命Trest_lifeと、予兆診断閾値Tth_symptomとを比較することで予兆診断を行う。予兆診断部１３は、残寿命Trest_lifeが予兆診断閾値Tth_symptom未満であった場合、予兆有りと診断して（Ｓ１－５のＹＥＳ）、Ｓ１－７へ移行する。一方、予兆診断部１３は、残寿命Trest_lifeが予兆診断閾値Tth_symptom以上であった場合、予兆無しと診断して（Ｓ１－５のＮＯ）、Ｓ１－６へ移行する。
　Ｓ１－５のＹＥＳ判定の後、予兆診断部１３は、主機能回路部１１が故障予兆有であることを示す情報を、車内警告灯などを介して車両のユーザへ通知し（Ｓ１－７）、Ｓ１－６へ移行する。なお、予兆診断部１３が、主機能回路部１１に予兆有りと診断した後でも、車両は走行可能である。このため、ユーザが取りうる対応は、車両を自走させ、修理業者にＥＣＵ２の検査や交換を依頼することが想定される。ただし、車両の走行中に予兆有りと判断された場合、ユーザはすぐに車両の走行を停止して、レッカー車による移動を修理業者に依頼してもよい。
　Ｓ１－５のＮＯ判定、又はＳ１－７の後、半導体集積回路１Ａは、通常動作モードにより通常動作を行う（Ｓ１－６）。半導体集積回路１Ａが通常動作中は、主機能回路部１１に含まれる電圧異常検出回路（不図示）が主機能回路１１１～１１４の電源電圧Vpwをモニタしている。主機能回路１１１～１１４が動作可能な最小電圧である電圧閾値Vmin_opeより電源電圧Vpwが小さくなった場合、主機能制御回路１２は主機能回路１１１～１１４のシャットダウン処理を実行する。
　次に、半導体集積回路１Ａは、イグニッションがＯＦＦされたか否かを判定する（Ｓ１－８）。ここで、半導体集積回路１Ａは、電源電圧Vpwと低電圧閾値Vmin_opeを比較することで、ユーザが車両のイグニッションをＯＦＦしたか否かを判定する。イグニッションがＯＦＦされると、バッテリ７からＥＣＵ２への電圧供給が停止され、電源電圧Vpwが低電圧閾値Vmin_ope未満となる。
　そこで、半導体集積回路１Ａは、電源電圧Vpwが低電圧閾値Vmin_ope以上であれば、イグニッションがＯＦＦされていないと判定し（Ｓ１－８のＮＯ）、Ｓ１－６へ移行して通常動作を継続する。一方で、半導体集積回路１Ａは、電源電圧Vpwが低電圧閾値Vmin_ope未満となった場合、イグニッションがＯＦＦされたと判定し（Ｓ１－８のＹＥＳ）、負荷駆動信号の生成などの通常動作を停止してＳ１－９へ移行する。
　Ｓ１－８のＹＥＳ判定の後、半導体集積回路１Ａは、記録が必要なデータをメモリ１３３に保存したり、累積稼働時間Taccを取得するタイマ１３１の動作停止等を行ったりする一連のシャットダウン処理を行う（Ｓ１－９）。シャットダウン処理の完了後、ＥＣＵ２の全ての内部回路の動作が停止する（Ｓ１－１０）。
　図３のステップＳ１－４に示した予兆診断処理は、主機能回路部１１の回路活性化率が高い状態で行われるため、上述したように全てのハードウェア（内部回路）が動作可能となったＳ１－３の後に実施されることが好ましい。
　また、本実施形態では予兆診断後の処理として、故障予兆有の情報をユーザに通知する処理を示した。しかし、ＯＴＡ（Over The Air）などの通信を介して半導体集積回路１Ａが外部システムに繋がっていれば、予兆診断部１３が外部システムに故障予兆有の情報を通知してよい。また、本実施形態では故障予兆有の情報をユーザに通知する処理を示したが、予兆診断部１３が予兆診断を行う毎に残寿命Trest_lifeをユーザに通知してもよい。
　また、図３に示したフローチャートは、本実施形態に係る半導体集積回路１Ａの起動フローの例であるが、半導体集積回路毎に処理の内容や順番が異なってもよく、また一部の処理を追加又は削除してもよい。なお、本実施形態では、半導体集積回路１Ａの起動時に予兆診断する例を示しているが、半導体集積回路１Ａの終了時に実施してもよい。また予兆診断は通常動作に影響しない範囲で通常動作中に定期的に診断してもよい。
＜予兆診断の処理＞
　続いて、予兆診断（図３のフローチャートにおけるＳ１－４）の詳細な処理の例を説明する。
　図４は、半導体集積回路１Ａの予兆診断部１３が予兆診断を行う予兆診断の処理の例を示すフローチャートである。上述したように予兆診断の処理は、ハードウェア自己診断（Ｓ１－３）が完了したことをもって開始される。上述したように、図４に示す予兆診断の処理は、診断モードで実施される。
　始めに、主機能制御回路１２は、主機能回路部１１の回路活性化率を、半導体集積回路の通常動作時における回路活性化率よりも高い状態に制御し（Ｓ１－４１）、Ｓ１－４２へ移行する。ここで、主機能回路１１１～１１４の全てに電流を流す制御を、「通常動作時の回路活性化率よりも高い状態に制御する」と呼ぶ。
　次に、予兆診断部１３の電流取得部１３２が、電流検出回路４から電源電流情報を持つ電圧Vsense_pwを取得する処理と、タイマ１３１から累積稼働時間データDtを取得する処理を同時に行って（Ｓ１－４２）、Ｓ１－４３へ移行する。「電源電流情報を持つ」とは、電源電流に比例して電圧が計測されるため、電流取得部１３２が電圧の大きさから電源電流を検知できることを意味する。
　タイマ１３１がメモリ１３３に累積稼働時間データDtを保存する処理は、累積稼働時間Taccを累積稼働時間データDtに変換するための時間の都合により、電流取得部１３２が電圧Vsense_pwを取得する処理と同時ではない。しかし、電圧Vsense_pwの取得タイミングと、累積稼働時間データDtの取得タイミングは同時である。一般的に電流取得部１３２に用いられるＡＤＣへのデータ入力には、サンプル＆ホールド回路のような取得データを一時的にホールドする回路が用いられる。サンプル＆ホールド回路で電源電流情報を持つ電圧Vsense_pwを取得するタイミングと、累積稼働時間データDtを取り込むタイミングを同時に行うよう制御すれば、電流検出回路４から電源電流情報を持つ電圧Vsense_pwを取得する処理と、タイマ１３１から累積稼働時間データDtを取得する処理とは、同時に実行されるとみなしてよい。
　次に、電流取得部１３２は、電源電流情報を持つ電圧Vsense_pwをメモリ１３３に保存可能な電源電流データDiにＡＤ変換して（Ｓ１－４３）、Ｓ１－４４へ移行する。
　次に、電流取得部１３２は、電源電流データDiと、累積稼働時間データDtとを対応付けてメモリ１３３に保存し（Ｓ１－４４）、Ｓ１－４５へ移行する。
　次に、主機能制御回路１２は、診断モードから通常モードに戻す。そして、主機能制御回路１２は、主機能回路部１１の回路活性化率を通常動作時の回路活性化率に戻し（Ｓ１－４５）、Ｓ１－４６へ移行する。
　次に、予兆診断回路１３４は、残寿命Trest_lifeを算出する予兆診断を行い（Ｓ１－４６）、図３のＳ１－５へ移行する。この予兆診断では、予兆診断回路１３４が、メモリ１３３に構成され、後述する図６に示す過去の電源電流データDiを含む電源電流のデータ列Di_col、及び電流取得部１３２が各電源電流を取得した時点における累積稼働時間のデータ列Dt_colから必要なデータを読み出す。そして、予兆診断回路１３４は、電源電流のデータ列Di_colと、累積稼働時間のデータ列Dt_colから読み出したデータに基づいて、電源電流が故障電流Ibreakに到達するまでの残寿命Trest_lifeを算出する。故障電流Ibreakは、主機能回路部１１が明確に故障したと診断される時に検出される電流値である。予兆診断回路１３４が残寿命Trest_lifeを算出する処理については後述する。
　なお、予兆診断回路１３４は、Ｓ１－４１の制御で活性化されていない主機能回路であれば、消費電流の時間的推移を電源電流で捉えることができないため、活性化されていない主機能回路の予兆診断を行えない。そのため、Ｓ１－４１の制御に基づく主機能回路部１１での回路活性化率が高いほど、電源電流で予兆を捉えられる主機能回路が多くなるため、予兆診断の網羅性が高くなる。
＜予兆診断回路が残寿命を算出する処理＞
　続いて、予兆診断回路１３４が、図４のＳ１－４６の予兆診断で示した累積稼働時間のデータ列Dt_colのデータと、電源電流のデータ列Di_colのデータとに基づいて、残寿命Trest_lifeを算出する処理の例について、図５と図６を参照して説明する。なお、図５と図６に示すデータは、主機能回路部１１の予兆診断を行うために作成される。
　図５は、累積稼働時間Taccに対する電源電流Ipwの変化の様子を示すグラフである。図５に示すグラフでは、図６に示す時系列データ（Dt_col, Di_col）を、累積稼働時間TaccをＸ軸、電源電流IpwをＹ軸としてプロットして示している。なお、このグラフにプロットされているのは、半導体集積回路１Ａの使用開始時点（Tacc = T1 = 0）から現時点（T9）までにメモリ１３３に保存される、図６に示す時系列データ（Dt_col, Di_col）である。故障予測時点(Tbreak)である（T10）は、現時点（Tcur）である（T9）より後であるが、残寿命Trest_lifeと故障電流Ibreakの説明のために、図５に図示してある。
　図６は、メモリ１３３に保存される時系列データ（Dt_col, Di_col）の内容を示す表である。メモリ１３３には、累積稼働時間のデータ列Dt_colと電源電流のデータ列Di_colのデータが、予兆診断時点であるＴ１、Ｔ２、…、Ｔ９の順に保存される。
　現時点（Ｔ９）において、半導体集積回路１Ａは、主機能回路部１１が経時特性変動により消費電流が増加し始めているとする。消費電流が増加し始めている原因は、累積稼働時間Taccの増加と共に、主機能回路部１１において、消費電流が増加する劣化が生じたためである。このように主機能回路部１１で消費電流が増加する劣化が発生すると、主機能回路部１１で消費される電源電流Ipwも増加する。そこで、電源電流Ipwと累積稼働時間Taccを対応づけてメモリ１３３に保存しておくことで、予兆診断回路１３４が、主機能回路部１１の経時特性変動による電源電流Ipwの時間的推移の傾向を把握することができる。
　すなわち、予兆診断回路１３４は、電源電流Ipwの時間的推移の傾向から将来の時間的推移を予測することが可能となる。そして、予兆診断回路１３４は、予測した時間的推移に基づいて、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに到達するまでの時間Tbreakを計算することができる。時間的推移の傾向から将来の時間的推移を計算する方法の一例として近似式を用いた方法がある。
　本実施形態では近似式の例として次式（１）に示す累積稼働時間をｘ、電源電流をｙとした指数近似を用いて予測する方法を記載する。
　ｙ＝ａ×ｅ＾（ｂｘ）　…（１）
　式（１）のeはネイピア数であり、aとbは指数近似の係数である。また、ｘは累積稼働時間Taccであり、ｙは電源電流Ipwである。
　ここで、図５における累積稼働時間T１からT9の各時点で予兆診断回路１３４が予兆診断を実施したとする。そして、予兆診断に用いられた、図６に示す時系列データ（Dt_col, Di_col）がメモリ１３３に保存されたと仮定して、予兆診断回路１３４が残寿命Trest_lifeを算出する方法について説明する。なお、近似式の係数を算出する方法は公知であるため説明を省略する。
　まず、予兆診断回路１３４は、メモリ１３３から読み出した時系列データ（Dt_col, Di_col）から劣化開始直前のT4以降のデータを用いて、式（１）における各係数ａ、ｂを算出すると、ａ＝47.646、ｂ＝0.008となる。係数a,bを当てはめた近似式では、ｙが故障電流Ibreakとなるｘが故障電流到達時の累積稼働時間、すなわち寿命に到達する累積稼働時間Tbreakである。
　そこで、予兆診断回路１３４は、ｙ＝故障電流Ibreakにおけるｘを求めることで、累積稼働時間Tbreakを算出できる。また、予兆診断回路１３４は、累積稼働時間Tbreakと、現時点での累積稼働時間Tcurの差分を残寿命Trest_lifeとして求められる。例えば、Tcur＝T9であれば、予兆診断回路１３４は、T10-T9を残寿命Trest_lifeとして計算する。このように、予兆診断回路１３４は、時系列データと近似式（１）を用いて残寿命Trest_lifeを算出することができる。
　図５に示したように、初期値Iiniよりも大きい値で故障電流Ibreakを設定しておく。そして、予兆診断回路１３４は、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに到達するまでの残寿命Trest_lifeを算出することで、電源電流Ipwが増加する劣化モードに有効な予兆診断が可能となる。
　一方で、主機能回路部１１が劣化すると、電源電流Ipwが減少する特性を持つ場合がある。この場合、故障電流Ibreakを初期値Iiniよりも小さい値に設定しておく。そして、予兆診断回路１３４は、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに到達するまでの残寿命Trest_lifeを算出してもよい。この場合は、電源電流Ipwが減少する劣化モードに対して有効な予兆診断となる。また、予兆診断回路１３４は、電源電流Ipwが増加する劣化モードと、電源電流Ipwが減少する劣化モードの両方とも検出できるように、初期値Iiniに対して大きい値と小さい値の両方に故障電流Ibreakを設定してもよい。
　なお、故障電流Ibreakに関しては、半導体集積回路１Ａの製造時に故障電流Ibreakを設定し、半導体集積回路１Ａを車両に搭載した後は、故障電流Ibreakを変更できないようにしてもよい。また、半導体集積回路１ＡがＯＴＡなどにより外部システムに接続されている場合は、半導体集積回路１Ａを車両に搭載した後であっても、外部システムから受信した値によって故障電流Ibreakを変更可能としてもよい。
＜予兆診断閾値を変更する処理＞
　また、時系列データの傾きが所定の傾きよりも大きくなった場合は予兆診断閾値Tth_symptomを変えてもよい。
　図７は、予兆診断回路１３４が予兆診断閾値を設定する例を示す図である。図７のグラフ（１）は、主機能回路部１１の劣化速度が速い場合における電源電流Ipwの変化の例を示す。また、図７のグラフ（２）は、主機能回路部１１の劣化速度が通常である場合における電源電流Ipwの変化の例を示す。また、図中の星マークは、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに到達する故障予測時期を表す。
　主機能回路部１１の劣化速度が通常である場合、図７のグラフ（２）に示すように、電源電流Ipwが増加しても、故障電流Ibreakに到達するまでの残寿命Trest_lifeは十分に長い。そして、予兆診断閾値Tth_symptomは、予め決められた値とする。このため、ユーザに故障予兆を判定するタイミングは、故障予測時期(T10)から予兆診断閾値Tth_symptomだけ遡ったタイミングとする。
　一方、主機能回路部１１の劣化速度が速い場合、図７のグラフ（１）に示すように、短い期間で電源電流Ipwが増加する。このため、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに到達するまでの残寿命Trest_lifeは、図７のグラフ（２）に示した残寿命Trest_lifeより短くなる。しかし、主機能回路部１１の修理対応が故障予測時期に間に合わなければ、ユーザの意図しないタイミングで車両が停止するおそれがある。そこで、予兆診断回路１３４は、安全面を考慮して、通常よりも早いタイミングでユーザに故障予兆の通知を行ったり、車両の制御方法を変えたりする必要がある。
　そこで、予兆診断回路（予兆診断回路１３４）は、時系列データの累積稼働時間に対する消費電流の傾きに応じて、予兆診断閾値を変更する。例えば、劣化進行の速度が速い場合には、時系列データの傾きが急峻であることに注目して予兆診断回路１３４が予兆診断閾値Tth_symptomを変更する。例えば、予兆診断回路１３４は、時系列データの傾きを算出した直前の２時点（T8とT9）の傾きが「５」以上となった場合には、予兆診断閾値Tth_symptomを、図７のグラフ（２）に示した元の値より大きい値に設定する。なお、Ｔ８とＴ９の傾きは下記式で表される。
　Ｔ８とＴ９の傾き＝[Di_col(T9)-Di_col(T8)]/[Dt_col(T9)-Dt_col(T8)]
　このように、予兆診断回路１３４は、時系列データの傾きが通常よりも大きくなると、予兆診断閾値Tth_symptomを大きく設定する。言い換えると、予兆診断回路１３４は、劣化進行の速度が速くなるにつれて、予兆診断閾値Tth_symptomを大きくする。このため、予兆診断回路１３４は、通常よりも早いタイミングでユーザに故障予兆を通知したり、車両の制御方法を変えたりする等の安全制御を行うことが可能となる。
＜メモリに保存する電源電流データの変形例＞
　また、過去の予兆診断で取得した電源電流データを全てメモリ１３３に保存せずに、予兆診断に有効な電源電流データのみをメモリ１３３に保存してもよい。例えば、図５におけるT2からT3の期間は、主機能回路部１１の経時特性変動が確認できないため、T2からT3の期間の電源電流データはメモリ１３３に残さなくてよい。一方で、近似式（１）の係数を算出するために必要となるT１における初期電流の値と、半導体集積回路１Ａの経時特性変動が観測されるT5の直前(T4)に取得された電源電流のデータと、T4以降に取得され累積稼働時間Taccと電源電流Ipwのデータをメモリ１３３に保存する。メモリ１３３に保存するデータを限定することで、予兆診断に必要なデータだけをメモリ１３３に保持し、且つメモリ１３３のデータ量を節約できる。
　上述した方法は、予兆診断回路１３４が、メモリ１３３の時系列データ（Dt_col, Di_col）に基づいて、故障電流Ibreakに到達する累積稼働時間Tbreakを算出して求めた残寿命Trest_lifeから予兆診断を行うものである。この予兆診断方法の場合、予兆診断回路１３４が実施する予兆診断に合わせて、電源電流Ipwと対応する累積稼働時間Taccをメモリ１３３に保存する必要があるので、メモリ１３３は書き換え可能なメモリとする必要がある。
＜メモリを搭載していない半導体集積回路の例＞
　一方で、書き換え可能なメモリ１３３を搭載していない半導体集積回路に関しては下記に示す方法により、予兆診断回路１３４が予兆診断を行ってもよい。まず、予兆診断回路１３４は、半導体集積回路の製造時に取得した電源電流の初期値と、半導体集積回路が車両に搭載され、使用される時に取得した電源電流との差分を求める。その後、予兆診断回路１３４は、電源電流の差分と、累積稼働時間Taccに基づいて予兆診断を行う。この方法では、製造工程で取得した電源電流の初期値IiniをＯＴＰ（One Time Programmable）等のＲＯＭ（Read Only Memory）に記録しておく。ＲＯＭに初期値Iiniを記録することによって、予兆診断毎に取得した電源電流Ipw及び取得時点での累積稼働時間Taccを、書き換え可能なメモリ１３３に保存する必要は無くなるため、メモリ１３３は不要となる。
＜２点の関係で残寿命を算出する方法＞
　また、図２で示した半導体集積回路１Ａからメモリ１３３が不要であれば、タイマ１３１が取得した累積稼働時間データDtと、電流取得部１３２が取得した電源電流データDiとが、予兆診断回路１３４に直接入力され、予兆診断が行われる。ここでは、電源電流の初期値Iiniと、予兆診断で取得した電源電流データDi及び累積稼働時間データDtとを用いて、予兆診断回路１３４が予兆診断を行う動作例について、図８を用いて説明する。なお、予兆診断が行われる現時点（Tcur）をT9時点と仮定して、予兆診断回路１３４の動作例を説明する。
　図８は、予兆診断回路１３４が、それぞれ時期の異なる２点で取得された各電源電流の関係に基づいて半導体集積回路１Ａの予兆診断を行う例を示す図である。この例では、予兆診断回路１３４が、電源電流の初期値と、所定期間が経過した後に取得した電源電流の値との２点の関係で残寿命を算出し、半導体集積回路１Ａの予兆診断を行う。図８のT１、T9、T10は、いずれも図５のT１、T9、T10と同じタイミングであるとする。
　この例では、半導体集積回路１Ａの製造時（T１時点）に、電流取得部１３２が電源電流の初期値Iiniを取得する。ここで、初期値Iiniを電源電流データDi１とする。また、車両に半導体集積回路１Ａを搭載した後、半導体集積回路１Ａの起動時に、電流取得部１３２が電源電流データDiを取得する。ここで、図５に示したT9時点と同じタイミングで電流取得部１３２が取得した電源電流の値を電源電流データDi9とする。また、T9時点における累積稼働時間Taccのデータを累積稼働時間データDT9とする。
　予兆診断回路１３４は、電源電流データDi9と、累積稼働時間データDT9と、次式（２）を用いることで、２点間の線形近似から残寿命を算出できる。なお、近似式（２）の係数を算出する方法自体は公知であるため説明を省略する。
　ｙ＝ａ×ｘ＋ｂ　…（２）
　初期値Iiniとして、図６のT１時点と同じ電源電流Ipw及び累積稼働時間Taccが得られる。その後、図６のT9時点と同じ電源電流Ipw及び累積稼働時間Taccが得られる。この場合、式（２）における係数a,bは、a=0.00056、b=50と求められる。予兆診断回路１３４が近似式（２）を用いて残寿命Trest_lifeを算出する方法は、予兆診断回路１３４が式（１）を用いて指数近似で残寿命を予測した時と同じであるため、詳細な説明を省略する。図８を参照して説明した方法であれば、半導体集積回路１Ａに対して、書き換え可能なメモリ１３３を搭載することは不要であり、半導体集積回路１Ａの回路面積を小さくすることができる。
　２点間の線形近似を用いる方式は、半導体集積回路１Ａにメモリ領域を増やすことができない場合に効果的な方法である。一方で、式（２）を用いて残寿命Trest_lifeを予測する方法は、２点間の線形近似であるため、式（１）の指数近似で算出される残寿命Trest_lifeと比較すると、予兆診断の精度が劣る。このようにメモリ領域と、残寿命予測の確度とはトレードオフの関係である。
　例えば、初期値Iiniに対して電源電流Ipwが異なり始めたタイミングであるT7時点（図５を参照）で近似式（２）を用いると、２点間の直線の傾きが小さい。このため、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに達するまでの時間が長くなり、近似式（１）を用いた時より残寿命Trest_lifeが長く算出されやすい。しかし、残寿命Trest_lifeが多少不正確であっても、半導体集積回路１Ａの寿命の目安にはなる。このため、ユーザにとって、半導体集積回路１Ａの交換、修理等のタイミングを早めに知ることができる点で問題はない。
＜計算機のハードウェア構成例＞
　次に、ＥＣＵ２を構成する計算機５０のハードウェア構成を説明する。
　図９は、計算機５０のハードウェア構成例を示すブロック図である。計算機５０は、本実施の形態に係るＥＣＵ２として動作可能なコンピュータとして用いられるハードウェアの一例である。本実施の形態に係るＥＣＵ２は、計算機５０（コンピュータ）がプログラムを実行することにより、図３及び図４に示した各機能部が連携して行う予兆診断方法を実現する。
　計算機５０は、バス５４にそれぞれ接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）５１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２、及びＲＡＭ（Random Access Memory）５３を備える。さらに、計算機５０は、不揮発性ストレージ５５及びネットワークインターフェイス５６を備える。
　ＣＰＵ５１は、本実施の形態に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ５２から読み出してＲＡＭ５３にロードし、実行する。ＲＡＭ５３には、ＣＰＵ５１の演算処理の途中で発生した変数やパラメーター等が一時的に書き込まれ、これらの変数やパラメーター等がＣＰＵ５１によって適宜読み出される。図２に示した半導体集積回路１Ａの各機能部は、ＣＰＵ５１によって実現される。ただし、ＣＰＵ５１に代えてＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を用いてもよく、ＣＰＵ５１とＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を併用してもよい。
　不揮発性ストレージ５５としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク、光磁気ディスク、又は不揮発性のメモリ等が用いられる。この不揮発性ストレージ５５には、ＯＳ（Operating System）、各種のパラメーターの他に、計算機５０を機能させるためのプログラムが記録されている。ＲＯＭ５２及び不揮発性ストレージ５５は、ＣＰＵ５１が動作するために必要なプログラムやデータ等を記録しており、計算機５０によって実行されるプログラムを格納したコンピュータが読取可能な非一過性の記憶媒体の一例として用いられる。
　ネットワークインターフェイス５６には、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等が用いられ、ＮＩＣの端子に接続されたＣＡＮ（Controller Area Network）、専用線等を介して各種のデータをＥＣＵ間で送受信することが可能である。
　以上説明した第１の実施形態に係る半導体集積回路１Ａ及びＥＣＵ２では、予兆診断部１３が、主機能回路部１１の回路活性化率を高くした状態で取得した電源電流Ipw及び累積稼働時間Taccを対応させてメモリ１３３に時系列データ（Dt_col, Di_col）を保存する。そして、予兆診断回路１３４は、メモリ１３３から読み出した時系列データに基づいて、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに達するまでの累積稼働時間Taccを求め、累積稼働時間Taccと現時点との差分により、電源電流Ipwが故障電流Ibreakに到達するまでの残寿命Trest_lifeを算出する。そして、残寿命Trest_lifeと予兆診断閾値Tth_symptomとの比較結果に基づいて、主機能回路部１１の故障予兆の有無を診断することができる。
　予兆診断回路１３４は、故障予兆が有ると診断すると、ユーザに故障予兆有りを通知する。このため、主機能回路部１１が故障する前に、ユーザが主機能回路部１１の故障の可能性を知ることができ、主機能回路部１１を含む半導体集積回路１Ａの修理、交換等の対処を行うことができる。
　また、車両に搭載される多数の半導体集積回路１Ａごとに故障予兆が診断されるので、故障予兆が通知された半導体集積回路１Ａだけを修理、交換するだけでよい。このため、半導体集積回路１Ａの修理、交換に要する時間、費用を削減することができる。
　なお、第１の実施形態では電源電流Ipw及び累積稼働時間Taccを取得する処理と、故障予兆を診断する処理の両方ともに、電源が投入された半導体集積回路１Ａの起動時に実施する例を示したが、それぞれの処理を異なるタイミングで実施してもよい。例えば、予兆診断部１３は、半導体集積回路１Ａの通常動作中に一時的に診断モードに変更することで、電源電流Ipw及び累積稼働時間Taccを定期的に取得して、ＥＣＵ２の終了時に予兆診断を行ってもよい。
　また、第１の実施形態では半導体集積回路１Ａを搭載したシステムとしてＥＣＵ２を例に説明したが、インバータなど半導体集積回路が搭載可能なシステムであれば、半導体集積回路を搭載するシステムをＥＣＵに限らなくてよい。
　ここまで、予兆診断対象として主機能回路部１１を予兆診断する処理について説明した。これは電源端子１０を通じて、電圧が印加されるのが主機能回路部１１のみであることに起因している。ただし、主機能回路部に加え、予兆診断回路部も電源端子１０を介して電圧を印加することで、主機能回路部と予兆診断回路部の両方に対して予兆診断を行ってもよい。この場合、主機能回路部での消費電流と予兆診断回路部での消費電流を合わせた電流が電源端子１０に電源電流として流れ込む。そして、主機能回路部と予兆診断回路部の消費電流を合わせた電源電流で予兆診断すれば、主機能回路部１１と予兆診断回路の両方に対して予兆診断を行うことができる。
［第２の実施形態］
　次に、図１０と図１１を参照して、本発明の第２の実施形態に係る半導体集積回路の構成例と予兆診断方法について説明する。第２の実施形態では、ＥＣＵの製造ばらつきにより、電源回路から半導体集積回路に供給される電源電流がばらつくことを考慮した上で、ＥＣＵの製造時に電源電流の初期値を半導体集積回路が取得する。なお、ＥＣＵ以外でも製造ばらつきは発生しうるが、第２の実施形態では、ＥＣＵの製造ばらつきを想定したものとする。
　第２の実施形態に係る半導体集積回路では、第１の実施形態に係る半導体集積回路を構成する各機能部に加えて、ＥＣＵの製造時に半導体集積回路が取得した電源電流の初期値に応じて故障電流を設定する。第２の実施形態に係る半導体集積回路の構成例、及び電源電流の初期値の設定方法は、ＥＣＵの製造ばらつきに伴う電源電流のばらつきを考慮した予兆診断閾値で予兆診断するために行われる。以下、第１の実施形態と異なる点を中心に説明する。
＜第２の実施形態に係る半導体集積回路の構成例＞
　ここで、本発明の第２の実施形態に係る半導体集積回路の一例を挙げると、図１０で示す半導体集積回路１Ｂの構成が考えられる。
　図１０は、第２の実施形態に係る半導体集積回路１Ｂの内部構成例を示すブロック図である。
　半導体集積回路１Ｂは、主機能回路部１１、主機能制御回路１２及び予兆診断部１３Ｂを備える。予兆診断部１３Ｂは、タイマ１３１、電流取得部１３２、メモリ１３３、予兆診断回路１３４に加えて、メモリ１３５を備える。
　第２の実施形態に係る半導体集積回路１Ｂと、図２に示した第１の実施形態に係る半導体集積回路１Ａとの差分に注目すると、半導体集積回路１Ｂの予兆診断部１３Ｂは、端子に直接接続されたメモリ１３５を備える構成としている。
　メモリ１３５は、ＥＣＵ２の外部装置（例えば、製造装置）から入力される信号により、メモリ１３５に保存されているデータを書き換えることができる。このため、メモリ（メモリ１３５）は、製造工程又は出荷時に診断モードで取得される消費電流の情報を初期値として有する。例えば、メモリ１３５には、半導体集積回路１Ｂの出荷テスト時に故障電流Ibreakのデータが保存されている。そして、メモリ（メモリ１３３）には、初期値を基準として計算された予兆診断閾値が設定される。
　予兆診断回路１３４は、メモリ１３５に保存された故障電流Ibreakのデータに基づいて、残寿命Trest_lifeを予測する。残寿命Trest_lifeの予測方法は第１の実施形態で示した方法と同じであるため、説明は省略する。なお、半導体集積回路１Ｂを実際に使用する時は、メモリ１３３、１３５を一つのメモリとして構成し、異なる記憶領域にそれぞれのデータを格納してよい。
　半導体集積回路１Ｂを図１０に示した構成とすることで、ＥＣＵ２の製造装置は、ＥＣＵ２の製造工程で取得した初期値Iiniに基づいて故障電流Ibreakを定める。そして、予兆診断回路１３４は、故障電流Ibreakのデータを用いて、残寿命Trest_lifeを算出し、残寿命Trest_lifeと予兆診断閾値Tth_symptomを比較することで、予兆診断を行う。このように予兆診断回路１３４は、半導体集積回路毎の電源電流に対するＥＣＵ２の製造ばらつきを考慮した予兆診断が可能となる。
＜出荷テストの例＞
　第２の実施形態に係る半導体集積回路１Ｂでは、製造工程の出荷テストで製造装置が電源電流の初期値Iiniを取得する。そして、製造装置が故障電流Ibreakを算出し、かつ、メモリ１３５に故障電流Ibreakのデータを書き込む。ここでは、製造工程における出荷テストについて、図１１を参照して説明する。
　図１１は、半導体集積回路１Ｂの出荷テストの例を示すフローチャートである。
　ＥＣＵの製造装置は、半導体集積回路１ＢをＥＣＵに搭載した製造工程において、出荷テストを開始し（Ｓ２－１）、Ｓ２－２に移行する。Ｓ２-２以降の処理は、ＥＣＵの製造装置によって行われる。
　通常実施される出荷テストでは、製造装置が、半導体集積回路１Ｂを良品であるか否か判定する（Ｓ２－２）。製造装置は、半導体集積回路１Ｂを良品と判定した場合（Ｓ２－２のＹＥＳ）、Ｓ２－３に移行する。一方で、製造装置は、半導体集積回路１Ｂを不良品と判定した場合（Ｓ２－２のＮＯ）、Ｓ２－６に移行する。不良品と判定された半導体集積回路１Ｂは廃棄される（Ｓ２－６）。その後、別の半導体集積回路１ＢがＥＣＵに搭載され、再び出荷テストが開始される（Ｓ２－１）。
　Ｓ２－２のＹＥＳ判定の後、製造装置は、定められたテスト条件下における電源電流の初期値Iiniを取得し（Ｓ２－３）、Ｓ２－４に移行する。次に、製造装置は、電源電流の初期値Iiniが正常であるか否かを判定する（Ｓ２－４）。ここでの判定は、例えば、電源電流の初期値Iiniが良品・不良品を判定する2つのテスト閾値Ith_test_h, Ith_test_lに対してIth_test_h未満且つIth_test_l以上であるか否かにより行われる。(Ith_test_l ≦ Iini < Ith_test_h)
　電源電流の初期値Iiniがテスト閾値Ith_test_h未満且つIth_test_l以上であれば、製造装置は、電源電流の初期値Iiniを正常と判定する（Ｓ２－４のＹＥＳ）。この場合、製造装置は、半導体集積回路１Ｂを良品と判定し、Ｓ２－５に移行する。一方で、電源電流の初期値Iiniが既にテスト閾値Ith_test_h以上若しくはIth_test_l未満であった場合、製造装置は、電源電流の初期値Iiniが異常と判定する（Ｓ２－４のＮＯ）。この場合、製造装置は、半導体集積回路１Ｂを不良品と判定し、Ｓ２－６に移行する。
　次に、製造装置は、取得した電源電流の初期値Iiniに基づいて故障電流Ibreakを計算し（Ｓ２－５）、Ｓ２－７に移行する。
　次に、製造装置は、故障電流Ibreakをメモリ１３５に書き込み（Ｓ２－７）、Ｓ２－８に移行する。その後、半導体集積回路１Ｂは、良品として出荷される（Ｓ２－８）。
　以上説明した第２の実施形態に係る半導体集積回路１Ｂでは、製造装置が出荷テストで取得した電源電流の初期値Iiniに基づいて計算した故障電流Ibreakがメモリ１３５に設定される。このため、予兆診断部１３Ｂは、ＥＣＵ２の製造ばらつきに伴い、電源電流Ipwのばらつきを考慮して設定された判定閾値である故障電流Ibreakを用いて、半導体集積回路１Ｂの予兆診断をすることができる。
　なお、第２の実施形態では、半導体集積回路１Ｂの製造工程で製造装置が取得した初期値Iiniに応じて故障電流Ibreakをメモリ１３５に設定する方法を説明したが、故障電流を書き込む装置は製造装置でなく半導体集積回路１Ｂ自身でもよい。例えば、ＥＣＵ２の出荷後に電流取得部１３２が最初に取得した電源電流Ipwを初期値Iiniとし、半導体集積回路１Ｂの内部で初期値Iiniに応じた故障電流Ibreakを設定する構成とする。この構成により、製造装置からメモリ１３５に情報を書き込むための端子が不要となり、半導体集積回路１Ｂの端子数を削減できる。このように故障電流Ibreakの計算は、製造装置に限らず半導体集積回路１Ｂで行われてもよい。
［第３の実施形態］
　次に、本発明の第３の実施形態に係る半導体集積回路の構成例及び動作例について、図１２を参照して説明する。
　第３の実施形態に係る半導体集積回路では第１の実施形態の構成で行われる処理に加えて、半導体集積回路の電源電圧と温度を取得して故障電流や近似式を補正するものであり、電源電圧や温度の影響により変動しうる電流値を考慮した予兆診断ができる。なお、以下では第１の実施形態と異なる点を中心に説明する。
　第３の実施形態に係る半導体集積回路は、半導体集積回路の電源電圧を取得する電圧取得部と、半導体集積回路内の温度を取得する温度取得部と、電源電圧又は温度に応じて故障電流や近似式を補正する補正回路と、を備える。第３の実施形態に係る半導体集積回路の一例を挙げると、図１２に示す半導体集積回路１Ｃの構成が考えられる。
＜第３の実施形態に係る半導体集積回路の構成例＞
　図１２は、本発明の第３の実施形態に係る半導体集積回路１Ｃの構成例を示すブロック図である。ここでは、半導体集積回路１Ｃの構成例と、半導体集積回路１Ｃ、故障電流や近似式を補正する補正方法について説明する。なお、補正される近似式は、上述した式（１）、式（２）のいずれでもよい。
　半導体集積回路１Ｃは、主機能回路部１１、主機能制御回路１２及び予兆診断部１３Ｃを備える。予兆診断部１３Ｃは、タイマ１３１、電流取得部１３２、メモリ１３３、予兆診断回路１３４に加えて、電圧取得部１３６、温度取得部１３７、メモリ１３８及び補正回路１３９を備える。電圧取得部１３６、温度取得部１３７、メモリ１３８及び補正回路１３９は、第１の実施形態（図２を参照）に係る半導体集積回路１Ａと、第３の実施形態に係る半導体集積回路１Ｃとの差分である。
　電圧情報取得部（電圧取得部１３６）は、電源端子（電源端子１０）の電源電圧を検出する電圧検出部から電圧情報を取得する。例えば、電圧取得部１３６は、電源電圧Vpwを取得する。電圧取得部１３６の入力は電源線に接続されており、電源電流Ipwを取得したタイミングにおける電源電圧の電圧情報を取得する。電源電流Ipwを取得したタイミングとは、電流取得部１３２が電源電流Ipwを取得したタイミングである。
　温度情報取得部（温度取得部１３７）は、半導体集積回路（半導体集積回路１Ｃ）の内部、又は半導体集積回路（半導体集積回路１Ｃ）の周囲の温度を検出する温度検出部（温度センサ）から温度情報を取得する。温度取得部１３７の入力は端子に接続されており、端子先は半導体集積回路内部又は外部に設置された温度検出部（温度センサ）の出力に接続されている。温度センサは温度に比例した電圧である温度情報を出力する、温度取得部１３７は電源電流Ipwを取得したタイミングにおける温度センサから出力された温度情報を持つ電圧Vtempを取得する。
　メモリ１３８は、電源電圧Vpw及び温度Vtempに応じた補正情報を保存する。補正情報とは、電源電流の電源電圧依存性の情報及び電源電流の温度依存性の情報である。メモリ１３８は、電源電圧Vpwと、電流検出回路４が電源電流Ipwに基づいて出力する電圧Vsense_pwを対応して保存しておくことで、補正回路１３９が電源電流Ipwの電圧依存性を認識することができる。同様に、補正回路１３９は、温度Vtempと電圧Vsense_pwとが対応付けてメモリ１３８に保存されることで電源電流Ipwの温度依存性を認識することができる。
　補正回路１３９は、メモリ１３８内の補正情報を基に故障電流Ibreakを補正し、補正した故障電流Ibreakを予兆診断回路１３４に出力する。このため、補正回路１３９は、電圧取得部１３６で取得した電源電圧Vpwと、温度取得部１３７で取得した温度情報を持つ電圧Vtempの２つを入力とし、電源電圧Vpwと、電圧Vtempと、メモリ１３８内の補正情報とを用いて故障電流Ibreakを補正する。
　予兆診断回路（予兆診断回路１３４）は、温度情報に基づいて補正された予兆診断閾値又は消費電流を用いて、回路部（主機能回路部１１）の故障時期を予測する。また、予兆診断回路（予兆診断回路１３４）は、電圧情報に基づいて補正された予兆診断閾値又は消費電流を用いて、回路部（主機能回路部１１）の故障時期を予測する。
＜故障電流Ibreakを補正する動作の例＞
　ここで、半導体集積回路１Ｃにおける故障電流や近似式を補正する動作の一例として、予兆診断回路１３４が、電源電圧Vpwに応じて故障電流Ibreakを補正する動作について説明する。
　電圧取得部１３６は、電流取得部１３２が電源電流Ipwを取得したタイミングにおける電源電圧Vpwを取得する。電圧取得部１３６が取得した電源電圧Vpwのデータは、メモリ１３８に保存される。
　温度取得部１３７は、電流取得部１３２が電源電流Ipwを取得したタイミングにおける温度Vtempを取得する。温度取得部１３７が取得した温度Vtempのデータは、メモリ１３８に保存される。
　補正回路１３９は、電圧取得部１３６が取得した電源電圧Vpwに応じて故障電流Ibreakを補正する。また、補正回路１３９は、温度取得部１３７が取得した温度Vtempに応じて故障電流Ibreakを補正することもできる。
　予兆診断回路１３４は、補正された故障電流Ibreakを用いて残寿命Trest_lifeを算出する。
　なお、電源電圧Vpwに応じた故障電流Ibreakの補正方法としては、例えば、製品出荷検査時に電源電圧依存性を測定し、電源電圧に相応した補正情報をメモリ１３８に記憶させておく手法が考えられる。温度に応じて予兆診断を補正する動作は電源電圧に応じて予兆診断を変更する動作と同じであるため動作説明は省略する。
　補正回路１３９は、電源電流Ipwを取得したタイミングと同時に取得した電源電圧Vpwをメモリ１３８内に保存された電源電圧に相応した補正情報と比較することで補正値を導き出す。このため、補正回路１３９は、電源電圧に応じて故障電流Ibreakを補正することで、予兆診断回路１３４が、電源電流Ipwの電源電圧依存性に応じた適切な予兆診断が可能となる。例えば、製品出荷検査時で得られた電源電圧依存性が正の傾きを有していた場合について説明する。電源電流Ipwを取得したタイミングの電源電圧が想定よりも大きい場合は、電源電流Ipwが想定よりも大きい値で取得されているため、補正回路１３９は故障電流Ibreakを設定されていた値よりも初期値との差が大きくなるように補正する。一方で電源電流Ipwを取得したタイミングの電源電圧が想定よりも小さい場合は、電源電流Ipwが想定よりも小さい値で取得されているため、補正回路１３９は故障電流Ibreakを設定されていた値よりも初期値との差が小さくなるように補正する。
　以上説明した第３の実施形態に係る半導体集積回路１Ｃは、電源電圧又は温度に応じて予兆診断に用いる故障電流Ibreakを補正する。このため、電源電流が電源電圧又は温度の影響で変化した場合に、予兆診断回路１３４が、主機能回路部１１を故障予兆の状態であると誤判定することを防止できる。
　なお、第３の実施形態では電源電圧と温度の両方の情報を用いて故障電流Ibreakを補正する方法について説明したが、補正回路１３９が電源電圧又は温度の片方のみのパラメータで故障電流Ibreakを補正することも可能である。例えば、予兆診断部１３Ｃが電圧取得部１３６のみを有している構成である場合、補正回路１３９は、電源電圧の情報だけを用いて故障電流Ibreakを補正してもよい。また、予兆診断部１３Ｃが温度取得部１３７のみを有している場合、補正回路１３９は、温度の情報だけを用いて故障電流Ibreakを補正してもよい。
［第４の実施形態］
　次に、本発明の第４の実施形態に係る半導体集積回路の構成例及び動作例について、図１３と図１４を参照して説明する。
　第４の実施形態に係る半導体集積回路では、第１の実施形態の構成で行われる処理に加えて、予兆診断にて故障予兆有りと診断された後に、半導体集積回路の制御を変える構成としたものである。第４の実施形態に係る半導体集積回路によって、機能制約等の安全制御や個別診断による予兆診断箇所を特定する制御など、半導体集積回路に異常が発生する前に所望の制御を行うことができる。なお、以下では、第１の実施形態で示した半導体集積回路と異なる点を中心に説明する。また、第４の実施形態に係る半導体集積回路の構成は、図２に示した第１の実施形態に係る半導体集積回路と変わらないため、詳細な説明を省略する。
＜予兆診断後に走行制御を変更する処理の例＞
　図１３は、第４の実施形態に係る半導体集積回路が予兆診断後に走行制御を変更する処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、図２に示した半導体集積回路１Ａが、第５の実施形態に係る走行制御の変更処理を行うものとする。
　予兆診断で予兆有りと診断された場合には、車両のトルクの制御と回転数の制限等の機能制限を行う処理が行われる。不図示の車両制御部は、車両のトルクや回転数を制限することで車両スピードを制限することができ、半導体集積回路１Ａの正常動作時よりも安全な走行制御が可能となる。なお、上記で説明したフローと同じフローの説明は省略し、差分を中心に説明する。
　Ｓ１－１～Ｓ１－５までの処理は、図３に示した処理と同様である。Ｓ１－５のＮＯ判定後の処理は、図３に示したＳ１－６～Ｓ１－１０と同様である。
　Ｓ１－５のＹＥＳ判定の後、予兆診断回路１３４は、車内警告灯を点灯させるなどの制御によって予兆有の旨をユーザへ通知し（Ｓ１－７）、Ｓ１－１１へ移行する。
　次に、予兆診断回路１３４は、故障までの残寿命Trest_lifeが、動作可否判定閾値Tth_ope以上であるか否かを判定する（Ｓ１－１１）。残寿命Trest_lifeの判定は、予兆診断回路１３４が残寿命Trest_lifeと、動作可否判定閾値Tth_opeとを比較することで行われる。
　残寿命Trest_lifeが動作可否判定閾値Tth_ope以上である場合（Ｓ１－１１のＹＥＳ）、予兆診断回路１３４は、残寿命Trest_lifeが余裕有りと判定してＳ１－１２に移行する。一方で、残寿命Trest_lifeが動作可否判定閾値Tth_ope未満である場合（Ｓ１－１１のＮＯ）、予兆診断回路１３４は、残寿命Trest_lifeが少なく早急な対応が必要と判定して、Ｓ１－９に移行する。
　Ｓ１－１１のＹＥＳ判定の後、半導体集積回路１Ａは、第４の実施形態に係る条件付き動作を実行する（Ｓ１－１２）。条件付き動作は、例えば、ＥＣＵ２に設けられる不図示の車両制御部が車両のトルク及び回転数を制限する動作である。予兆診断回路（予兆診断回路１３４）により故障予兆が有りと診断された後に、回路部（主機能回路部１１）の機能を制限した制御、車両のトルクを制限した制御、故障予兆が検知された箇所を除いて回路部（主機能回路部１１）を動作させる制御、半導体集積回路（半導体集積回路１Ａ）を含むシステムの最大動作をさせない制御のうち、少なくとも一つの制御が行われる。条件付き動作が行われている間、半導体集積回路１Ａは、電源電圧Vpwを定期的にモニタしている。
　次に、半導体集積回路１Ａは、イグニッションがＯＦＦされたか否かを判定する（Ｓ１－８Ａ）。図３のＳ１－８と同様に、半導体集積回路１Ａは、電源電圧Vpwと低電圧閾値Vmin_opeを比較することで、イグニッションがＯＦＦされたか否かを判定する。半導体集積回路１Ａは、電源電圧Vpwが低電圧閾値Vmin_ope以上であれば、イグニッションはＯＦＦされていないと判定し（Ｓ１－８ＡのＮＯ）、Ｓ１－１２へ移行して条件付き動作を継続する。一方で、半導体集積回路１Ａは、電源電圧Vpwが低電圧閾値Vmin_ope未満となった場合（Ｓ１－８ＡのＹＥＳ）、イグニッションはＯＦＦされたと判定し、負荷駆動信号の生成、及び負荷駆動などの通常動作を停止してＳ１－９へ移行する。
　以上説明したように、図１３に示したフローチャートでは、予兆診断にて予兆有りと診断された後に走行制御を変更する処理が示される。走行制御の変更として、例えば、車両制御部が車両のトルクや回転数を制限する処理が想定され、この変更により車両スピードが制限される。このため、半導体集積回路１Ａの正常動作時よりも安全な走行制御が行われる。
＜予兆診断処理に個別診断を加えた処理＞
　図１３に示した第４の実施形態に係る予兆診断処理では、予兆有、かつ残寿命Trest_lifeが動作可否判定閾値Tth_ope以上である場合に経時特性変動による影響を抑制するために走行に必要な最小限の動作を行う制御について説明した。しかし、予兆診断回路１３４が、予兆診断後に特定の異常を検知できる個別診断を行うことで、予兆診断箇所を特定する動作を行ってもよい。
＜予兆診断後に予兆がある主機能回路を特定する処理の例＞
　図１４は、予兆診断回路１３４が予兆診断した後に、予兆がある主機能回路を特定する処理の例を示すフローチャートである。なお、図１３に示したフローチャートと同じ処理の説明は省略し、図１３と図１４の処理の差分を中心に説明する。
　Ｓ１－５のＹＥＳ判定の後、予兆診断部１３は、主機能回路部１１が故障予兆有であることを示す情報を、車内警告灯などを介して車両のユーザへ通知し（Ｓ１－７）、Ｓ１－１３へ移行する。
　次に、第４の実施形態に係る個別診断として、主機能回路部１１に搭載されている主機能回路１１１～１１４の各機能診断を行い（Ｓ１－１３）、Ｓ１－１４に移行する。なお、主機能回路１１１～１１４自体で、自身の機能異常を検知することは可能である。そして、主機能制御回路１２は、主機能回路１１１～１１４ごとに機能診断の結果を取得ができる。
　次に、主機能制御回路１２は、主機能回路部１１に搭載されている主機能回路１１１～１１４がそれぞれ機能診断を行った結果に基づき、主機能回路１１１～１１４のうち、一つでも機能異常があるか否かを判定する（Ｓ１－１４）。なお、Ｓ１-１４では、予兆診断部１３が予兆診断はしておらず、既存技術で電圧異常やクロック異常などを検知したか否かで、主機能回路１１１～１１４の機能異常の有無が診断される。
　全ての主機能回路１１１～１１４で機能異常が検知されなかった場合（Ｓ１－１４のＮＯ）、主機能回路部１１は、主機能回路１１１～１１４が故障していないと判断してＳ１－６に移行する。Ｓ１－６では、通常動作が行われる。
　一方で、主機能回路１１１～１１４のうち、一つでも機能異常が検知された場合（Ｓ１－１４のＹＥＳ）、劣化による故障が懸念される。そこで、主機能制御回路１２は、機能異常が検知された主機能回路１１１～１１４のいずれかを条件付き動作させ（Ｓ１－１２）、Ｓ１－８Ａに移行する。
　図１４のフローチャートに示した処理では、予兆診断部１３が予兆診断（Ｓ１－４）を行った後に、主機能回路１１１～１１４がそれぞれ自身の特定の機能異常を検知できる個別診断（Ｓ１－１３）を行う。このため、主機能制御回路１２は、複数の主機能回路１１１～１１４の機能異常の検知結果に基づいて、予兆診断箇所を特定することができる。
　以上説明した第４の実施形態に係る半導体集積回路１Ａでは、予兆診断にて予兆有りと診断した後に、機能異常が検出された主機能回路を含む半導体集積回路１Ａの制御を変える構成とする。このため、主機能制御回路１２は、主機能回路１１１～１１４のいずれかに機能異常が発生した場合であっても、機能制約等の安全制御や個別診断による予兆診断箇所を特定する制御など、主機能回路部１１の所望の制御を行うことができる。
　また、機能異常が発生した主機能回路１１１～１１４のいずれかが機能制限されるので、機能制限された主機能回路の温度を下げることができる。このため、機能制限された主機能回路を含む主機能回路部１１の残寿命を延ばすこともできる。
　なお、第４の実施形態に係る半導体集積回路１Ａでは、機能制限した制御やトルク制限、個別診断を行う動作に加えて、半導体集積回路１Ａの経時特性変動を抑制する制御を行ってもよい。他にも、個別診断で予兆検知された回路を特定した後に予兆検知された箇所を除いて動作させる制御、ＥＣＵ２を含む車両制御システムの最大動作をさせない制御を行ってもよい。また予兆診断後の制御を複数組み合わせて使用してもよい。
［第５の実施形態］
　次に、本発明の第５の実施形態に係る半導体集積回路の予兆診断方法の例について、図１５を参照して説明する。
　第５の実施形態に係る半導体集積回路では、主機能回路部をいくつかのブロック単位（例えば、主機能回路ごと）に分けて診断することにより、第１の実施形態と比較して、予兆診断中に複数の回路動作における電源電流を個別に取得することができる。以下では、第１の実施形態で示した半導体集積回路と異なる点を中心に説明する。また、半導体集積回路１Ａの構成は、図２に示した構成と変わらないため、説明を省略する。
　第５の実施形態に係る予兆診断フローの一例として、通常動作時の回路活性化率よりも高い回路活性化率で診断する診断Ａと、電源電流が最小となる回路活性化率で診断する診断Ｂと、の複数の予兆診断を順番に実施する診断フローがある。
＜第５の実施形態に係る半導体集積回路の診断方法＞
　図１５は、本発明の第５の実施形態に係る半導体集積回路の予兆診断部が行う処理の例を示すフローチャートである。ここでは、図２に示した半導体集積回路１Ａが、第５の実施形態に係る半導体集積回路の診断方法を行うものとする。また、主機能回路部１１は、主機能回路１１１～１１４が担う機能毎に分類し、機能に応じて主機能回路１１１～１１４をブロック単位に分ける。ブロック単位とは、例えば、いくつかの主機能回路をまとめた単位である。ブロック単位は、主機能回路を一つずつ、又は二つずつ等、任意に変更可能である。そして、予兆診断部１３は、ブロック単位で、回路部（主機能回路部１１）の動作状態を異ならせる複数のモード（診断Ａ，Ｂ）による予兆診断を行う。なお、図４を参照して説明したフローと同じフローの説明は省略し、差分を中心に説明する。
（診断Ａの処理）
　診断Ａでは、上述したように主機能回路部１１の回路活性化率が高い状態に制御される（Ｓ１－４１）。次に、電流取得部１３２が、電流検出回路４から電源電流情報を持つ電圧Vsense_pw_Aを取得する処理と、タイマ１３１が累積稼働時間データDt_Aを取得する処理を同時に行って（Ｓ１－４２Ａ）、Ｓ１－４３Ａへ移行する。
　次に、電流取得部１３２は、取得した電圧Vsense_pw_Aをメモリ１３３に保存可能な電流データDi_AにＡＤ変換し（Ｓ１－４３Ａ）、Ｓ１－４４Ａへ移行する。そして、電流取得部１３２とタイマ１３１は、それぞれＡＤ変換後の電源電流データDi_Aと、累積稼働時間データDt_Aとを対応付けてメモリ１３３に保存し（Ｓ１－４４Ａ）、Ｓ１－４７へ移行して、診断Ｂの処理を開始する。
（診断Ｂの処理）
　診断Ｂでは、主機能制御回路１２は、通常モードにおける電源電流が最小となるような回路活性化率に制御し（Ｓ１－４７）、Ｓ１－４２Ｂへ移行する。診断Ｂでは、動作する主機能回路部が最小の数となる。このため、診断モードの少なくとも一つは、通常動作する回路部（主機能回路部１１）で消費される消費電流よりも少ない消費電流により回路部（主機能回路部１１）が動作する。
　次に、電流取得部１３２が、電流検出回路４から電源電流情報を持つ電圧Vsense_pw_Bを取得し、タイマ１３１が累積稼働時間データDt_Bを取得する処理を同時に行って（Ｓ１－４２Ｂ）、Ｓ１－４３Ｂへ移行する。
　次に、電流取得部１３２は、取得した電圧Vsense_pw_Bをメモリ１３３に保存可能な電流データDi_BにＡＤ変換し（Ｓ１－４３Ｂ）、Ｓ１－４４Ｂへ移行する。そして、電流取得部１３２とタイマ１３１は、それぞれＡＤ変換後の電源電流データDi_Bと、累積稼働時間データDt_Bとを対応付けてメモリ１３３に保存し（Ｓ１－４４Ｂ）、Ｓ１－４６Ａへ移行する。
　次に、予兆診断回路１３４は、メモリ１３３に保存した診断Ａの結果である時系列データ（Dt_colA、Di_colA）に基づいて、故障電流IBreak_Aに到達するまでの残寿命Trest_lifeAを算出し（Ｓ１－４６Ａ）、Ｓ１－４６Ｂへ移行する。
　次に、予兆診断回路１３４は、メモリ１３３に保存した診断Ｂの結果である時系列データ（Dt_colB、Di_colB）に基づいて、故障電流IBreak_Bに到達するまでの残寿命Trest_lifeBを算出し（Ｓ１－４６Ｂ）、Ｓ１－５１へ移行する。
　次に、予兆診断回路１３４は、主機能回路部１１に故障有りの予兆があるか否かを判定する（Ｓ１－５１）。ここでは、予兆診断回路（予兆診断回路１３４）は、複数の診断モードで動作する回路部（主機能回路部１１）から複数の診断モードごとに取得された時系列データに基づいて予兆診断を行う。例えば、予兆診断部１３は、残寿命Trest_lifeA及びTrest_lifeBと、予兆診断閾値Tth_symptomとをそれぞれ比較することで予兆診断を行う。そして、残寿命Trest_lifeA又はTrest_lifeBのどちらか一方が予兆診断閾値Tth_symptom未満であった場合は、予兆有りと診断し（Ｓ１－５１のＹＥＳ）、図３のＳ１－７へ移行する。一方で、残寿命Trest_lifeA及びTrest_lifeBの両方が、予兆診断閾値Tth_symptom以上であった場合は、予兆無しと診断し（Ｓ１－５１のＮＯ）、Ｓ１－６へ移行する。
　以上説明した第５の実施形態に係る半導体集積回路１Ａでは、予兆診断中に複数の回路動作における電源電流を取得し、内部回路をいくつかのブロック単位に分けて診断することができる。ここで、第５の実施形態に係る予兆診断では、予兆診断部１３が診断Ａと診断Ｂの２つの予兆診断を行っている。このため、メモリ１３３内には診断Ａで得られた時系列データ（Dt_colA、Di_colA）と、診断Ｂで得られた時系列データ（Dt_colB、Di_colB）とが保存される。そして、予兆診断回路１３４は、メモリ１３３から読み出した診断Ａと診断Ｂの時系列データごとに残寿命Trest_lifeA及びTrest_lifeBを算出し、それぞれの残寿命Trest_lifeA及びTrest_lifeBに基づいてブロックごとに予兆診断することが可能である。
　また、第５の実施形態に係る予兆診断における診断Ａでは、予兆診断の対象となる主機能回路部１１の回路活性化率を通常動作時よりも大きくする。また、診断Ｂのように主機能回路１１１～１１４ごとの個別診断に関しては、回路活性化率を通常動作時よりも小さくする。例えば、電源電流の変化が微小な劣化モードの場合は電流減少量に対する電源電流が大きすぎると経時特性変動による変化が検出しづらい。このため、予兆診断回路１３４は、診断Ｂで示したような回路電流が最小となる電源電流に基づいて、予兆診断することができる。
　なお、予兆診断回路１３４は、診断Ａで求めた時系列データと、診断Ｂで求めた時系列データの２つを合わせて予兆診断を実施してもよい。また、第５の実施形態では２つの予兆診断を順番に実施する処理の例について説明したが、予兆診断時間の短縮を目的として、予兆診断部１３は、一方のデータをＡＤ変換している間に、並行して他方のデータを取得する処理を行ってもよい。
　また、第５の実施形態では、主機能回路１１１～１１４が担う機能毎に分類して、分類した主機能回路１１１～１１４毎に予兆診断を実施する方法について説明した。ただし、複数の診断における全ての回路活性化率の合計が通常動作時よりも大きくなれば、診断対象の分け方は任意で設定してよい。例えば、通常動作時の回路活性化率よりも高い回路活性化率により主機能回路部１１を網羅的に診断する診断Ａと、通常動作時の回路活性化率よりも低い回路活性化率で主機能回路１１１～１１４のいずれかを個別に診断する診断Ｂとする。この場合、複数の診断Ａ，Ｂにおいて診断対象である主機能回路１１１～１１４のいずれかが重複してもよい。
［第６の実施形態］
　次に、本発明の第６の実施形態に係る半導体集積回路の構成例、及び予兆診断方法の例について、図１６と図１７を参照して説明する。
　第６の実施形態に係る半導体集積回路では、起動時に予兆診断を行い、通常動作時は個別診断を行うことで、振動による部品外れなどの偶発故障による突発的な異常を個別診断で検出するものである。このため、第６の実施形態に係る半導体集積回路は、エレクトロマイグレーションなどの摩耗故障による継続的な劣化を予兆診断で検出可能である。なお、以下では、第１の実施形態で示した半導体集積回路と異なる点を中心に説明する。
＜第６の実施形態に係る半導体集積回路の構成例＞
　図１６は、本発明の第６の実施形態に係る半導体集積回路１Ｄの構成例を示すブロック図である。ここでは、半導体集積回路１Ｄの構成例と、個別診断方法について説明する。
　半導体集積回路１Ｄは、主機能回路部１１、主機能制御回路１２及び予兆診断部１３Ｄを備える。予兆診断部１３Ｄは、タイマ１３１、電流取得部１３２、メモリ１３３、予兆診断回路１３４に加えて、電圧取得部１３６、温度取得部１３７及び個別診断回路１４０を備える。電圧取得部１３６、温度取得部１３７及び個別診断回路１４０は、第１の実施形態（図２を参照）に係る半導体集積回路１Ａと、第６の実施形態に係る半導体集積回路１Ｄとの差分である。
　電圧取得部１３６及び温度取得部１３７の構成例及び動作例は、図１２に示した第３の実施形態に係る予兆診断部１３Ｃが備える各機能部と同様であるため説明を省略する。
　異常診断部（個別診断回路１４０）は、回路部（主機能回路部１１）から得られる情報に基づいて、一部の回路の異常を診断する。そして、異常診断部（個別診断回路１４０）は、予兆診断回路（予兆診断回路１３４）で故障予兆有りと診断された後に、異常を検知した回路に対する異常の診断を行う。例えば、個別診断回路１４０は、主機能回路１１１～１１４の各機能診断を行い、いずれかの主機能回路で機能異常があった場合に「異常有り」を出力する。一方で、個別診断回路１４０は、全ての主機能回路１１１～１１４で機能異常がなかった場合に「異常無し」を出力する。なお、異常診断部（個別診断回路１４０）は、異常が診断された一部の回路を含む半導体集積回路ごとに異常を検知することに加えて、消費電流及び累積稼働時間の時系列データに基づいて、回路部（主機能回路部１１）の故障予兆を診断してもよい。
　図１６に示した半導体集積回路１Ｄでは、半導体集積回路１Ｄの動作に応じて診断の種類を変える。例えば、予兆診断部１３Ｄは、半導体集積回路１Ｄの起動時に予兆診断を行い、通常動作時は個別診断を行う。このため、予兆診断部１３Ｄの個別診断回路１４０は、例えば、振動による部品外れなどの偶発故障による突発的な異常を個別診断で検出することができる。一方で、予兆診断回路１３４は、エレクトロマイグレーションなどの摩耗故障による継続的な劣化を予兆診断で検出することができる。
＜予兆診断と個別診断の例＞
　図１７は、第６の実施形態に係る半導体集積回路１Ｄの予兆診断部１３Ｄが予兆診断と個別診断を実施する処理の一例を示すフローチャートである。半導体集積回路１Ｄは、半導体集積回路の起動時に予兆診断を行い、通常動作時は定期的に個別診断を実施する。なお、図１４で説明した処理と同じ処理の説明は省略し、差分を中心に説明する。
　Ｓ１－６にて、半導体集積回路１Ｄが通常動作を行うと、Ｓ１－８にて、半導体集積回路１Ｄは、イグニッションがＯＦＦされたか否かを判定する。そして、半導体集積回路１Ｄは、電源電圧Vpwが低電圧閾値Vmin_ope以上であることにより、イグニッションがＯＦＦされてないと判定した場合（Ｓ１－８のＮＯ）、Ｓ１－１３Ａへ移行する。一方で、半導体集積回路１Ｄは、電源電圧Vpwが低電圧閾値Vmin_ope未満であることにより、イグニッションがＯＦＦされたと判定した場合（Ｓ１－８のＹＥＳ）、負荷駆動などの通常動作を停止してＳ１－９へ移行する。
　Ｓ１－８のＮＯ判定の後、個別診断回路１４０は、主機能回路部１１に搭載されている主機能回路１１１～１１４の各機能診断を行い（Ｓ１－１３Ａ）、Ｓ１－１５に移行する。
　主機能制御回路１２は、個別診断回路１４０からＳ１－１３Ａの個別診断の結果を取得し、主機能回路部１１で異常検知されたか否かを判定する（Ｓ１－１５）。主機能制御回路１２は、主機能回路１１１～１１４のいずれかで機能異常があった場合、主機能回路部１１で異常有りと判定し（Ｓ１－１５のＹＥＳ）、Ｓ１－９に移行する。一方で、全ての主機能回路１１１～１１４に機能異常がなかった場合、主機能制御回路１２は、主機能回路部１１で異常無しと判定し（Ｓ１－１５のＮＯ）、Ｓ１－６に移行する。
　以上説明した第６の実施形態に係る半導体集積回路１Ｄでは、半導体集積回路１Ｄの起動時に予兆診断回路１３４が予兆診断を行い、通常動作時は個別診断回路１４０が個別診断を行う。このため、半導体集積回路１Ｄは、振動による部品外れなどの偶発故障による突発的な異常を個別診断で検出して、エレクトロマイグレーションなどの摩耗故障による継続的な劣化を予兆診断で検出できる。
［第７の実施形態］
　次に、本発明の第７の実施形態に係るＥＣＵの構成例と、各半導体集積回路で行われる診断処理の例について、図１８と図１９を参照して説明する。
　第７の実施形態に係るＥＣＵでは、複数個の半導体集積回路と、半導体集積回路を個別に制御する制御回路とを備える。そして、半導体集積回路毎に分岐した電源線に接続された電流検出回路が半導体集積回路ごとに電源電流を電圧として出力することで、半導体集積回路毎に個別で予兆診断が可能となる。ここでは、予兆有りが診断された半導体集積回路の優先順位に応じてシステム制御を変更することができるＥＣＵ２Ａの構成と動作について説明する。なお、以下では第１の実施形態で示した半導体集積回路と異なる点を中心に説明する。
＜第７の実施形態に係る半導体集積回路の構成例＞
　図１８は、本発明の第７の実施形態に係る半導体集積回路１＿１、１＿２を搭載したＥＣＵ２Ａの内部構成例を示すブロック図である。
　ＥＣＵ２Ａは、電源回路３、電流検出回路４Ａ、半導体集積回路１＿１、１＿２、駆動回路５＿１、５＿２、及び制御回路８を備える。電流検出回路４Ａ、半導体集積回路１＿１、１＿２、駆動回路５＿１、５＿２、及び制御回路８は、第１の実施形態（図１を参照）に係るＥＣＵ２と、第６の実施形態に係るＥＣＵ２Ａとの差分である。
　電流検出回路４Ａには、電源回路３から半導体集積回路１＿１、１＿２に電力が供給される電源線２１＿１、２１＿２が接続される。
　抵抗４１＿１は、電源回路３と半導体集積回路１＿１間の電源線２１＿１に接続される。抵抗４１＿１は、半導体集積回路１＿１に供給される電源電流Ipw_1を検出する。抵抗４１＿２は、電源回路３と半導体集積回路１＿２間の電源線２１＿２に接続される。抵抗４１＿２は、半導体集積回路１＿２に供給される電源電流Ipw_2を検出する。抵抗４１＿１、４１＿２は、各電源線２１＿１、２１＿２から検出した電源電流Ipw_1、Ipw_2を電圧として検出回路４２に出力する。
　検出回路４２は、抵抗４１＿１、４１＿２間に発生した各電圧を検出して半導体集積回路１＿１、１＿２に出力する。
　半導体集積回路１＿１、１＿２は、複数の半導体を集積した回路の一例である。半導体集積回路１＿１、１＿２は、それぞれ図２に示した半導体集積回路１Ａと同じ構成とする。半導体集積回路１＿１は、駆動回路５＿１に駆動指令を出力する。駆動回路５＿１は、半導体集積回路１＿１から入力される駆動指令に基づいて、図１に示した負荷６（図１８では不図示）に駆動信号を出力する。半導体集積回路１＿２は、駆動回路５＿２に駆動指令を出力する。駆動回路５＿２は、半導体集積回路１＿２から入力される駆動指令に基づいて、図１に示した負荷６に駆動信号を出力する。
　制御回路８は、半導体集積回路１＿１、１＿２でそれぞれ予兆診断が行われた予兆診断結果に応じて、半導体集積回路１＿１、１＿２を個別に制御する。そして、制御回路８は、半導体集積回路１＿１と半導体集積回路１＿２の予兆診断の実行順に応じた制御を行う。また、制御回路８は、半導体集積回路１＿１又は半導体集積回路１＿２に予兆有りの診断が行われた場合に、半導体集積回路１＿１、１＿２の優先順位に応じた制御を行う。このため、予兆診断回路（予兆診断回路１３４）により故障予兆が有りと診断された後に、半導体集積回路（半導体集積回路１＿１，１＿２）又は半導体集積回路（半導体集積回路１＿１，１＿２）を含むシステムの制御が変更される。
　図１８に示した構成であれば、半導体集積回路１＿１と半導体集積回路１＿２の各電源電流は分離されているため、個別で予兆診断が可能となる。また、制御回路８は、予兆有りが診断された半導体集積回路１＿１、１＿２の優先順位に応じてシステム制御を変更することができる。例えば、制御回路８は、予兆有りが診断された半導体集積回路を優先して機能を制限する等の制御を行うことで、予兆有りが診断された半導体集積回路に対する負荷を下げることができる。
＜予兆診断処理の例＞
　次に、半導体集積回路１＿１、１＿２がそれぞれ走行に関する制御、快適性に関する制御を担っていた場合におけるＥＣＵ２Ａで行われる予兆診断の一例について説明する。
　図１９は、ＥＣＵ２Ａで行われる予兆診断の一例を示すフローチャートである。なお、上記で説明したフローと同じフローの説明は省略し、差分を中心に説明する。図１９では、半導体集積回路１＿１を部品Ａと言い換え、半導体集積回路１＿２を部品Ｂと言い換えて説明することがある。
　Ｓ１－２＿１からＳ１－４＿１における部品Ａの起動シーケンスは、それぞれ図３に示したＳ１－２からＳ１－４の処理と同じフローであるため、説明を省略する。Ｓ１－２＿１からＳ１－４＿１における部品Ａの起動シーケンスの後、半導体集積回路１＿１の予兆診断部１３（予兆診断回路１３４）は、部品Ａの予兆が有るか否かを判定する（Ｓ１－５＿１）。
　半導体集積回路１＿１の残寿命Trest_life_1が予兆診断閾値Vth_symptom_1未満であった場合、半導体集積回路１＿１の予兆診断部１３は、予兆有りと診断し（Ｓ１－５＿１のＹＥＳ）、Ｓ１－９へ移行する。一方で、残寿命Trest_life_1が予兆診断閾値Vth_symptom_1以上である場合、半導体集積回路１＿１の予兆診断部１３は、予兆無しと診断し（Ｓ１－５＿１のＮＯ）、Ｓ１－２＿２からＳ１－４＿２における部品Ｂの起動シーケンスに移行する。
　Ｓ１－２＿２からＳ１－４＿２における部品Ｂの起動シーケンスは、図３に示したＳ１－２からＳ１－４の処理と同じフローであるため、説明を省略する。Ｓ１－２＿２からＳ１－４＿２における部品Ｂの起動シーケンスの後、半導体集積回路１＿２の予兆診断部１３（予兆診断回路１３４）は、部品Ｂの予兆が有るか否かを判定する（Ｓ１－５＿２）。
　半導体集積回路１＿２の残寿命Trest_life_2が予兆診断閾値Vth_symptom_2未満であった場合、半導体集積回路１＿２の予兆診断部１３は、部品Ｂの予兆有りと診断し（Ｓ１－５＿２のＹＥＳ）、Ｓ１－７へ移行する。一方で、残寿命Trest_life_2が予兆診断閾値Vth_symptom_2以上である場合、半導体集積回路１＿２の予兆診断部１３は、予兆無しと診断し（Ｓ１－５＿２のＮＯ）、Ｓ１－６に移行する。
　以上説明した第７の実施形態に係るＥＣＵ２Ａは、複数個の半導体集積回路１＿１、１＿２と、半導体集積回路１＿１、１＿２を個別に制御する制御回路８を備える構成としている。半導体集積回路１＿１、１＿２毎に分岐した電源線に電流検出回路４Ａが接続されることで、半導体集積回路毎１＿１、１＿２に個別で予兆診断が可能となる。そして、制御回路８は、予兆有りが診断された半導体集積回路１＿１、１＿２の優先順位に応じてシステム制御を変更することができる。
　なお、第７の実施形態では半導体集積回路の電源線毎に抵抗を接続することで半導体集積回路毎に個別で予兆診断する方法を説明した。しかし、全ての半導体集積回路で共通して用いられる電源線に抵抗を接続することで、複数個の半導体集積回路をまとめて予兆診断してもよい。
　また、図１８には、ＥＣＵ２Ａが２つの抵抗４１＿１、４１＿２と、２つの半導体集積回路１＿１、１＿２と、２つの駆動回路５＿１、５＿２を備える構成とした。ただし、ＥＣＵ２Ａが、３つ以上の抵抗、半導体集積回路、及び駆動回路を備える構成としてもよい。
［第８の実施形態］
　次に、本発明の第８の実施形態に係るＥＣＵの構成例について、図２０を参照して説明する。
　第８の実施形態に係るＥＣＵでは、複数個の半導体集積回路の消費電流、又は電子制御装置の消費電流に基づいて半導体集積回路の予兆診断を行う予兆診断部を備える。このため、半導体集積回路ごとに予兆診断が可能となる。なお、以下では第１の実施形態で示した半導体集積回路及び電子制御装置と異なる点を中心に説明する。
＜第８の実施形態に係る電子制御装置の構成例＞
　図２０は、電子制御装置２Ｂの内部構成例を示すブロック図である。
　電子制御装置２Ｂは、電源端子２０、回路部１１Ａ、制御回路１２０、予兆診断部１３を備える。
　回路部１１Ａは、複数の半導体集積回路の一例として、半導体集積回路１＿１～１＿４を備える。
　制御回路１２０は、回路部１１Ａに含まれる半導体集積回路ごとに動作を制御する。
　予兆診断部１３は、図２に示した第１の実施形態に係る予兆診断部１３と同様の構成としている。ただし、第１の実施形態に係る予兆診断部１３では、主機能回路部１１の主機能回路１１１～１１４から取得する消費電流の値の時系列の変化に基づいて主機能回路部１１の故障予兆の有無を診断していた。一方で、第８の実施形態に係る予兆診断部１３では、回路部１１Ａの半導体集積回路１＿１～１＿４から取得する消費電流の値の時系列の変化に基づいて回路部１１Ａの故障予兆の有無を診断する点が異なる。
　電流取得部（電流取得部１３２）は、複数の半導体集積回路（半導体集積回路１＿１～１＿４）の消費電流を取得し、又は、電子制御装置（電子制御装置２Ｂ）の消費電流を取得する。
　タイマ（タイマ１３１）は、半導体集積回路（半導体集積回路１＿１～１＿４）が稼働する時間を累積した累積稼働時間を計測する。
　メモリ（メモリ１３３）は、通常動作する半導体集積回路（半導体集積回路１＿１～１＿４）の最大活性化率より高い活性化率で半導体集積回路（半導体集積回路１＿１～１＿４）が動作する診断モードにて時系列に取得された、消費電流及び累積稼働時間の時系列データを保存する。
　予兆診断回路（予兆診断回路１３４）は、時系列データに基づいて、半導体集積回路（半導体集積回路１＿１～１＿４）の故障予兆を診断する。
　以上説明した第８の実施形態に係るＥＣＵ２Ｂは、複数の半導体集積回路１＿１～１＿４を含む回路部１１Ａの故障予兆を、回路部１１Ａの半導体集積回路１＿１～１＿４から取得する消費電流の値の時系列の変化によって診断することが可能である。
　なお、本発明は上述した各実施形態に限られるものではなく、請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
　例えば、上述した各実施形態は本発明を分かりやすく説明するためにＥＣＵ及び半導体集積回路の構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ここで説明した実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることは可能であり、さらにはある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加又は削除、置換をすることも可能である。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　１Ａ…半導体集積回路、２…ＥＣＵ、３…電源回路、４…電流検出回路、５…駆動回路、８…制御回路、１０…電源端子、１１…主機能回路部、１２…主機能制御回路、１３…予兆診断部、２１…電源線、４１…抵抗、４２…検出回路、１１１…主機能回路、１３１…タイマ、１３２…電流取得部、１３３…メモリ、１３４…予兆診断回路

Claims (15)

  1. 　外部電源から電力が供給される電源端子と、
    　複数の回路を含み、前記電源端子から供給される電力により、複数の前記回路が所定の活性化率で稼働する回路部と、
    　前記回路部で消費される前記電力の消費電流を前記電源端子から取得する電流取得部と、
    　前記回路部が稼働する時間を累積した累積稼働時間を計測するタイマと、
    　通常動作する前記回路部の最大活性化率より高い活性化率で前記回路部が動作する診断モードにて時系列に取得された、前記消費電流及び前記累積稼働時間の時系列データに基づいて、前記回路部の故障予兆を診断する予兆診断回路と、を備える
    　半導体集積回路。
  2. 　前記診断モードで取得された前記消費電流及び前記累積稼働時間の時系列データを保存するメモリを備える
    　請求項１に記載の半導体集積回路。
  3. 　前記予兆診断回路は、前記診断モードで取得される前記消費電流が予兆診断閾値に至るまでの時間を、前記消費電流と前記累積稼働時間の時系列データに基づいて算出し、前記回路部の故障時期を予測する
    　請求項２に記載の半導体集積回路。
  4. 　前記予兆診断回路は、前記時系列データの前記累積稼働時間に対する前記消費電流の傾きに応じて、前記予兆診断閾値を変更する
    　請求項３に記載の半導体集積回路。
  5. 　前記メモリは、製造工程又は出荷時に前記診断モードで取得される前記消費電流の情報を初期値として有し、
    　前記メモリには、前記初期値を基準として計算された前記予兆診断閾値が設定される
    　請求項３に記載の半導体集積回路。
  6. 　前記半導体集積回路の内部、又は前記半導体集積回路の周囲の温度を検出する温度検出部から温度情報を取得する温度情報取得部を備え、
    　前記予兆診断回路は、前記温度情報に基づいて補正された前記予兆診断閾値又は前記消費電流を用いて、前記回路部の故障時期を予測する
    　請求項３に記載の半導体集積回路。
  7. 　前記電源端子の電源電圧を検出する電圧検出部から電圧情報を取得する電圧情報取得部を備え、
    前記予兆診断回路は、前記電圧情報に基づいて補正された前記予兆診断閾値又は前記消費電流を用いて、前記回路部の故障時期を予測する
    　請求項３に記載の半導体集積回路。
  8. 　前記診断モードによる故障予兆の診断は、前記半導体集積回路の起動時、又は終了時に行われる
    　請求項３に記載の半導体集積回路。
  9. 　前記予兆診断回路により前記故障予兆が有りと診断された後に、前記回路部の機能を制限した制御、車両のトルクを制限した制御、前記故障予兆が検知された箇所を除いて前記回路部を動作させる制御、前記半導体集積回路を含むシステムの最大動作をさせない制御のうち、少なくとも一つの制御が行われる
    　請求項８に記載の半導体集積回路。
  10. 　前記診断モードは、前記回路部の動作状態を異ならせる複数のモードを有し、
    　前記予兆診断回路は、複数の前記診断モードで動作する前記回路部から複数の前記診断モードごとに取得された前記時系列データに基づいて予兆診断を行う
    　請求項３に記載の半導体集積回路。
  11. 　前記診断モードの少なくとも一つは、通常動作する前記回路部で消費される前記消費電流よりも少ない消費電流により前記回路部が動作する
    　請求項１０に記載の半導体集積回路。
  12. 　前記回路部から得られる情報に基づいて、一部の前記回路の異常を診断する異常診断部を備え、
    　前記異常診断部は、前記予兆診断回路で故障予兆有りと診断された後に、異常を検知した前記回路に対する前記異常の診断を行う
    　請求項６に記載の半導体集積回路。
  13. 　前記予兆診断回路により前記故障予兆が有りと診断された後に、半導体集積回路又は半導体集積回路を含むシステムの制御が変更される
    　請求項３に記載の半導体集積回路。
  14. 　複数の回路を集積した半導体集積回路で構成される電子制御装置であって、
    　前記半導体集積回路は、
    　外部電源から電力が供給される電源端子と、
    　複数の回路を含み、前記電源端子から供給される電力により、複数の前記回路が所定の活性化率で稼働する回路部と、
    　前記回路部から得られる情報に基づいて、一部の前記回路の異常を診断する異常診断部と、
    　前記回路部で消費される前記電力の消費電流を前記電源端子から取得する電流取得部と、
    　前記回路部が稼働する時間を累積した累積稼働時間を計測するタイマと、
    　通常動作する前記回路部の最大活性化率より高い活性化率で前記回路部が動作する診断モードで取得された前記消費電流及び前記累積稼働時間の時系列データを保存するメモリと、
    　前記診断モードにて時系列に取得された、前記消費電流及び前記累積稼働時間の時系列データに基づいて、前記回路部の故障予兆を診断する予兆診断回路と、を備え、
    　前記異常が診断された一部の前記回路を含む前記半導体集積回路ごとに異常を検知する
    　電子制御装置。
  15. 　複数の半導体集積回路を備えた電子制御装置であって、
    　複数の前記半導体集積回路の消費電流を取得し、又は、前記電子制御装置の消費電流を取得する電流取得部と、
    　前記半導体集積回路が稼働する時間を累積した累積稼働時間を計測するタイマと、
    　通常動作する回路部の最大活性化率より高い活性化率で前記回路部が動作する診断モードで取得された前記消費電流及び前記累積稼働時間の時系列データを保存するメモリと、
    　前記時系列データに基づいて、前記半導体集積回路の故障予兆を診断する予兆診断回路と、を備える
    　電子制御装置。
PCT/JP2023/005354 2023-02-16 2023-02-16 半導体集積回路及び電子制御装置 Ceased WO2024171362A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP23922699.6A EP4668119A1 (en) 2023-02-16 2023-02-16 Semiconductor current collector circuit and electronic control device
CN202380093338.3A CN120660075A (zh) 2023-02-16 2023-02-16 半导体集成电路及电子控制装置
JP2025500520A JPWO2024171362A1 (ja) 2023-02-16 2023-02-16
PCT/JP2023/005354 WO2024171362A1 (ja) 2023-02-16 2023-02-16 半導体集積回路及び電子制御装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2023/005354 WO2024171362A1 (ja) 2023-02-16 2023-02-16 半導体集積回路及び電子制御装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024171362A1 true WO2024171362A1 (ja) 2024-08-22

Family

ID=92421069

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/005354 Ceased WO2024171362A1 (ja) 2023-02-16 2023-02-16 半導体集積回路及び電子制御装置

Country Status (4)

Country Link
EP (1) EP4668119A1 (ja)
JP (1) JPWO2024171362A1 (ja)
CN (1) CN120660075A (ja)
WO (1) WO2024171362A1 (ja)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07218595A (ja) * 1994-02-03 1995-08-18 Hitachi Ltd 半導体集積回路装置
JPH09123894A (ja) * 1995-08-25 1997-05-13 Denso Corp 故障診断機能付き電子制御装置
JP2002107414A (ja) * 2000-09-29 2002-04-10 Advantest Corp 半導体試験装置
JP2002322939A (ja) 2001-04-25 2002-11-08 Fuji Heavy Ind Ltd 車両管理システム
WO2020110446A1 (ja) * 2018-11-27 2020-06-04 住友電気工業株式会社 車両故障予測システム、監視装置、車両故障予測方法および車両故障予測プログラム
JP2021120234A (ja) * 2018-04-26 2021-08-19 日立Astemo株式会社 車載制御装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07218595A (ja) * 1994-02-03 1995-08-18 Hitachi Ltd 半導体集積回路装置
JPH09123894A (ja) * 1995-08-25 1997-05-13 Denso Corp 故障診断機能付き電子制御装置
JP2002107414A (ja) * 2000-09-29 2002-04-10 Advantest Corp 半導体試験装置
JP2002322939A (ja) 2001-04-25 2002-11-08 Fuji Heavy Ind Ltd 車両管理システム
JP2021120234A (ja) * 2018-04-26 2021-08-19 日立Astemo株式会社 車載制御装置
WO2020110446A1 (ja) * 2018-11-27 2020-06-04 住友電気工業株式会社 車両故障予測システム、監視装置、車両故障予測方法および車両故障予測プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2024171362A1 (ja) 2024-08-22
EP4668119A1 (en) 2025-12-24
CN120660075A (zh) 2025-09-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102473878B (zh) 电池系统
US8036790B2 (en) On-vehicle electronic control device
US6652001B2 (en) Passive safety device for vehicle
JP5586348B2 (ja) 充電装置、充電制御装置、電圧監視装置、ａｄ変換装置、基準電圧回路の自己診断方法
WO1997031254A1 (en) On-vehicle controller failure diagnosing method and apparatus
JP4797487B2 (ja) 車両用電源装置
JP2014235060A (ja) 故障検出装置
WO2024171362A1 (ja) 半導体集積回路及び電子制御装置
WO2019207905A1 (ja) 車載制御装置
US10969425B2 (en) Semiconductor integrated circuit and rotation detection device
JP2014523830A (ja) 自動車両のエラーメモリ内のエラーのドキュメンテーション
KR102483013B1 (ko) 차량용 전원 불량 점검 장치 및 방법
Gromala et al. Concept of the 3 rd Generation of Reliability for Electronic Smart Systems
KR102880212B1 (ko) 배터리 불량 진단 장치 및 방법
US11994890B2 (en) Determining information regarding a connection of a circuit component
WO2008059638A1 (en) Semiconductor device
JP4556666B2 (ja) 車載式故障診断システムの検査装置および検査方法
US11821935B2 (en) Differential aging monitor circuits and techniques for assessing aging effects in semiconductor circuits
JP2018071992A (ja) マイコン、システム、電子制御装置、及びマイコンの機能試験方法
WO2024214252A1 (ja) 車載制御システム
KR101887904B1 (ko) 제어기 단락 이상 감지 장치 및 방법
JP2016136101A (ja) 電源装置用ロガー装置、電源装置
KR102206607B1 (ko) 구동 전압 라인 진단 장치
US12352802B2 (en) Circuits and techniques for predicting end of life based on in situ monitors and limit values defined for the in situ monitors
JP2018044786A (ja) 半導体装置、及び半導体装置のスクリーニング方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23922699

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2025500520

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202380093338.3

Country of ref document: CN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2023922699

Country of ref document: EP

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 202380093338.3

Country of ref document: CN

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2023922699

Country of ref document: EP

Effective date: 20250916

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 2023922699

Country of ref document: EP