MODELISATION DE L'IMMUNITE DES CIRCUITS INTEGRES PASSE, PRESENT, ET NOUVEAUX CHALLENGES POUR LA NORMALISATION

MODELISATION DE L'IMMUNITE DES CIRCUITS INTEGRES PASSE, PRESENT, ET NOUVEAUX CHALLENGES POUR LA NORMALISATION F. Lafon 1 - F. De Daran 1 - M.Ramdani 2 R.Perdriau 2 - O.Maurice 3 - M. Drissi 4 (1) : VALEO, 2 rue F. Pouillon 94042 Creteil Cedex France, Frederic.Lafon@valeo.com, Francois.de-Daran@valeo.com (2) : ESEO, LATTIS 4, rue Merlet-de-la-Boulaye B.P. 30926 49009 Angers Cedex 01 France, Mohamed.Ramdani@eseo.fr, Richard.Perdriau@eseo.fr (3) GERAC, 3 av Jean d'alembert - ZAC de Pissaloup 78190 TRAPPES France, Olivier.maurice@gerac.com (4) : IETR - INSA de Rennes 20 avenue des Buttes de Coësmes 35043 Rennes Cedex France, Mhamed.Drissi@insa-rennes.fr Résumé. Ce papier propose une revue de différentes techniques relatives à la modélisation de l'immunité des circuits intégrés, comprenant celles faisant l'objet de travaux en cours. Cette analyse permet de mettre en évidence les spécificités, performances et limitations des modèles proposés et de discuter des incidences sur les travaux de standardisation sur ce sujet. I. INTRODUCTION Les circuits intégrés (CI) sont une des causes principales des émissions électromagnétiques conduites ou rayonnées par les équipements, ou correspondent aux éléments sensibles lorsque l'on s intéresse à l'immunité des mêmes composants. Les perturbations vues au niveau du CI, sont issues d'une propagation des perturbations provenant de l'extérieur du système, ou générées par un des autres éléments du système (Fig. 1). Cette représentation permet de mettre en évidence le fait que la performance CEM du système repose fondamentalement sur celle des CI. Le développement de la simulation pour traiter des problématiques système requiert également des modèles pour représenter ces CI. H E Environnement Couplages champ à faisceaux Champ à PCB Tensions / courants au niveau du CI (CW Impulsions ) Défaillance Perturbation Destruction Figure 1. Déclinaison du besoin du véhicule au CI Alors que les travaux sur l'émission [1], ont permis la définition d'un standard [2], les premières réflexions dans le même cadre ont débuté, également en vue de standardiser un modèle d'immunité [3]. Mais peut-on parler "d'un" modèle unique qui serait satisfaisant pour tous les besoins? C'est bien là qu'est le challenge aujourd'hui et le but de cet article est de mettre en évidence les points délicats rendant cette ambition difficile à atteindre. Dans une première partie nous décrirons les bases des phénomènes étant à l'origine de la perturbation des CI, et les fonctions de base que l'on peut attendre d'un modèle d'immunité. Dans une seconde partie nous présenterons un historique des travaux relatifs à la modélisation de l'immunité, en mettant en évidence les spécificités des approches et structures des modèles. Comparée à l'émission, la modélisation de l'immunité d'un CI semble être une tâche d'une autre complexité, car il peut être soumis à des agresseurs ayant des caractéristiques extrêmement diverses. Cette différence résulte de la non bijectivité des domaines : si les émissions partent du domaine fonctionnel du composant, l immunité part des agresseurs externes dont la réunion des domaines couvre tout le spectre. On peut souhaiter avoir un modèle permettant de reproduire les comportements face à des phénomènes impulsionnels, ou en régime harmonique, en ayant dans chacun de ces cas des amplitudes plus ou moins élevées. Les effets étudiés peuvent eux aussi être différents tels que la destruction, ou la seule perturbation du composant avec là encore des critères variés. L'étude bibliographique sur le sujet aura permis de mettre en évidence que les structures des modèles sont liées à ces données d'entrée. Ainsi, compte tenu de l'amplitude du sujet, nous ne présenterons ici que les travaux relatifs aux agresseurs radio fréquences (CW) et sur une gamme de fréquence où les perturbations sont transmises au CI principalement en mode conduit (quelques GHz). La conclusion fera une synthèse de ces approches et précisera les conséquences pour les travaux de normalisation entamés sur le sujet. II. MECANISME ET FONCTIONS D'UN MODELE D'IMMUNITE II.1. Phénoménologie Afin de comprendre certaines approches de modélisation que nous allons détailler (partie III), il nous semble intéressant de décrire un des mécanismes fondamentaux

de perturbation d'un CI qu'est le phénomène de détection. Pour cela nous pouvons considérer le schéma équivalent d'un simple démodulateur, tel que celui présenté Fig.2. signal RF avec Valeur moyenne = 0 Signal redressé I=f(V 2 ) Composante Basse fréquence Figure 2. Principe de détection et de conversion de signal "out-band" en "in-band" Un perturbateur de forme sinusoïdale et de valeur moyenne nulle (correspondant aux perturbations injectées typiquement lors des essais CEM équipements), peut être redressé par un élément non linéaire, tel qu'une diode série, et le signal redressé peut alors charger des éléments capacitifs aux bornes desquels apparaît une composante continue. Les CI ont généralement des bandes passantes limitées à quelques khz, pour la plupart des applications automobile, et ce phénomène explique comment une perturbation hors bande (out-band) peut induire un dysfonctionnement d'un CI, du fait de la génération d une composante in-band par mécanisme de détection. Beaucoup de travaux traitant de la modélisation de l'immunité des CI tentent de représenter ce mécanisme. Nous les décrirons ci-après. Mais il est intéressant de noter que le modèle IBIS [4], qui offre une vision assez physique des structures des étages d'entrée / sortie des circuits logiques, intègre tous les éléments nécessaires à l'apparition de ce phénomène (Fig. 3). Les éléments non linéaires de ce modèle permettent de bien reproduire les effets de démodulation apparaissant sur ce type d'interface. Figure 3. Structure du modèle IBIS (Sortie) Le modèle IBIS reste cependant insuffisant car incomplet pour prendre en compte tous les phénomènes apparaissant en hautes fréquences, et c'est ce que proposent de compléter certains modèles que nous décrirons dans la partie III. II.2. Fonctions d'un modèle d'immunité De notre point de vue un modèle d'immunité doit permettre tout d'abord de reproduire le comportement de propagation des perturbations au niveau et au travers du composant. Cela doit permettre en particulier d'estimer correctement les caractéristiques électriques des perturbations ramenées sur une entrée du CI (notion d'impédance d'entrée), ainsi que d'estimer les perturbations transmises sur d'autres broches, par une simple propagation au travers du composant. La deuxième fonction est de pouvoir soit reproduire un comportement, soit de simplement statuer sur le fait que le CI soit dans un état perturbé ou non. La distinction entre ces deux objectifs nous semble importante et sera également un des choix qui mènera vers des structures différentes. Dans le premier cas, le principe consiste à reproduire les signaux fonctionnels déformés tel qu'observés en expérimentation en fonction des caractéristiques de l'agresseur. Cela donne alors un modèle comportemental qui peut être utilisé dans n'importe quel type d'application, et où au final, le statut de l'état perturbé ou pas du produit sera indépendant de la phase de génération du modèle. Il est évident que ce type de modélisation peut d'ores et déjà sembler intéressante mais contraignante (de par sa complexité). Au contraire, les modèles permettant de simplement donner un statut reposent sur l'utilisation de grandeurs électriques établies comme étant des seuils de mise en défaut du composant qui seront utilisés comme des limites à ne pas dépasser dans les configurations système. Bien que plus rapide et peut être plus simple, cette technique souffre du fait qu'aux seuils définis sont attachés des critères de défaut figés et bien précis. Chacune de ces approches présente des avantages et des inconvénients à étudier pour sélectionner une démarche plutôt qu'une autre, en fonction du contexte et des objectifs. III. HISTORIQUE ET ETAT DE L'ART Les travaux sur la modélisation de l'immunité ont débuté vers les années 60-70, mais n'ont jamais fait l'objet d'un standard, comme a pu l'être le modèle ICEM (Integrated Circuit Emission Model). Nous allons dans cette partie présenter quelques une des approches "accessibles" (au sens bibliographique du terme) et nous semblant être les plus remarquables. Il nous semble intéressant de présenter en introduction à cette partie le modèle d'ebers Moll [5], correspondant au modèle fonctionnel mais élaboré d'un transistor, proposé dès 1954, (Fig. 4). Figure 4. Modèle d'ebers Moll (Version complète)

Sans être un modèle construit pour les aspects immunité, cette structure intègre les éléments parasites du transistor, ainsi que des sources contrôlées qui permettent en particulier de reproduire correctement les effets de détection d'enveloppe que nous avons décrits dans la partie précédente. Nous retrouverons certains de ces éléments dans les techniques que nous allons présenter. Plusieurs travaux ont été réalisés sur la modélisation des composants en réponse à des agressions impulsionnelles (type IEMN) dans les années 60-70, puis en réponse à des perturbateurs micro-ondes de fortes puissances dans les années 90. Ces travaux menés dans le domaine militaire n'auront pas fait l'objet de communications nous permettant de détailler les techniques développées. Il nous semblait cependant important de les citer, car cela montre encore une fois que le thème de la modélisation de l'immunité des CI n'est pas récent. D'autre part, cela illustre le fait que la volonté de modéliser semble être une évolution "naturelle" faisant suite à la phase de mise en évidence des phénomènes au travers de caractérisations expérimentales. III.1. Modèles dynamiques Il s'agit en partie des travaux de [6]. Le principe de ce modèle est de réaliser une description physique des comportements des entrées logiques des composants, en s'appuyant sur plusieurs blocs élémentaires (Fig. 5). Leurs caractéristiques sont extraites au travers de mesures d'impédances à l'analyseur de réseau (VNA), et sur la caractérisation DPI (Direct Power Injection) [7]. niveau de sortie est alors injecté dans le bloc fonction logique, permettant de reproduire le comportement fonctionnel de la porte logique, du fait de la variation du niveau présenté sur son entrée. Ce modèle nécessite une caractérisation fine de chacun des blocs, qui doit finalement être simulé dans le domaine temporel. En terme de limitation, on peut noter que ce modèle ne permet pas de reproduire le phénomène de propagation vers les autres broches du composant, en ne se focalisant qu'au niveau ramené sur l'entrée perturbé. Ce modèle dédié aux entrées logiques, et au phénomène de détection sur cet étage, ne semble pas exploitable pour prédire des dysfonctionnements sur les blocs internes, et n'est donc pas a priori facilement transposable à tout type de composant III.2. Modèles neuronaux Il s'agit des travaux en particulier de [8], qui propose un modèle comportemental basé sur un réseau de neurones. L'apprentissage du réseau est basé sur des caractérisations en DPI du CI. Les mesures consistent à construire une table reliant les signaux d'entrée (fonctionnels auxquels se superpose la perturbation), aux signaux de sortie(s) eux aussi correspondant à un signal fonctionnel, éventuellement déformé par la perturbation et sur lequel une perturbation transmise est également superposée. Le réseau de neurones doit alors reproduire ces liens existants (Fig. 6). Figure 6. Construction de la table des données pour l'apprentissage du réseau de neurones Figure 5. Structure du modèle dynamique Le premier bloc de ce modèle, appelé filtrage des hautes fréquences, permet de prédire le niveau des perturbations ramenées au point de la localisation de l'élément non linéaire engendrant la détection d'enveloppe. Ce bloc traduit l'effet de l'impédance d'entrée du composant et les effets du boîtier. Le bloc détection parasite, correspond aux éléments non linéaires (Diodes de protection ESD en particulier) dont la réponse à la perturbation va dépendre du point de polarisation. La perturbation ainsi détectée crée une composante continue, mettant un certain temps pour s'établir, et qui s'additionne à la tension de polarisation initiale. Le Dans le cadre de ces travaux, cette démarche a été appliquée avec succès pour la prédiction de l'immunité d'un inverseur. Les simulations dans le domaine temporel recoupent correctement des résultats de mesures, tel que illustré Fig. 7 (traduisant un apprentissage correct notamment). Figure 7. Validation de l'approche neuronale sur cas d'un inverseur Confrontation simulation / mesure

Les étapes de caractérisation permettant de générer le réseau de neurones restent cependant longues. On peut noter en particulier que généralement le modèle est extrait pour une configuration d'impédance de charge fixée, et que le besoin d'intégrer cet élément comme un paramètre dans le réseau de neurones semble quelque peu rédhibitoire en terme du volume de caractérisations que cela nécessiterait. Enfin, tous les cas d'illusions qui fausseraient l'apprentissage n'ont pas été couverts et cette technique demande encore de larges validations pour également couvrir ce dernier aspect. III.3. Modèles à description physique Ce que l'on entend par modèle à description physique regroupe en réalité les approches "boîtes blanches", qui sont basées sur la connaissance fine du design et des structures internes au CI. Le principe est alors de simuler les comportements de ces blocs soumis à des perturbations pour mettre en évidence leurs dysfonctionnements. Ces approches sont fondamentales pour la compréhension des mécanismes de défaillance, et permettent d'orienter les conceptions vers des solutions et techniques plus robustes. Parmi les travaux basés sur cette approche, on peut en particulier citer [9] qui traite le cas d'amplificateurs opérationnels, et qui établit une relation intéressante (1) entre les caractéristiques électriques des perturbations et l'immunité de ces composants. Le schéma considéré par [9] est donné Fig. 8. Le modèle ICEM est constitué principalement de deux éléments, que sont le PDN (Passive Distribution Network) et le IA (Internal Activity), qui sont identifiés sur la Fig. 9. Le PDN correspond au réseau des impédances présentées entre les différents accès du circuit et l'emplacement de la source de courant (IA). Cette source représente les appels de courant provoqués en interne par les commutations numériques principalement. Figure 9. Structure du modèle ICEM Parmi les premiers travaux de réutilisation de ICEM pour l'immunité, on peut citer [10]. Le principe est de réutiliser le PDN du modèle ICEM, et de remplacer la source de courant (IA) par une impédance équivalente (Fig. 10). La plupart des travaux réalisés avec cette technique se sont généralement concentrés exclusivement sur les perturbations par les alimentations des CI. Un critère de perturbation étant fixé sur un niveau ramené sur l'alimentation interne au composant (typiquement ±20% de la tension d'alimentation fonctionnelle). Figure 8. Modèle d'immunité de l'amplificateur opérationnel L'équation (1) donne l'offset de la tension continue (DC) de sortie en fonction des tensions perturbatrices de mode commun et de mode différentiel. Figure 10. Réutilisation de ICEM pour l'étude de l'immunité III.4. Modèles dérivés de ICEM et/ou d'ibis Fort de leur expérience sur la modélisation de l'émission avec le modèle ICEM, nombre de laboratoires ont abordé la problématique de l'immunité en tentant de réutiliser les mêmes techniques de modélisation. Afin de comprendre la philosophie et les structures des modèles développés, nous allons tout d'abord rappeler brièvement les constituants principaux du modèle ICEM. (1) Figure 11. Résultats obtenus pour la prédiction de l'immunité, basée sur la réutilisation de ICEM Les prédictions de l'immunité avec cette technique ont donné des tendances intéressantes (Fig. 11), mais présentant des faiblesses, que des travaux ultérieurs

[11,12] ont tenté de corriger. Au travers d une modélisation plus fine des structures, et en particulier du substrat des micro contrôleurs étudiés, avec la prise en compte d'éléments non linéaires, les résultats de prédiction ont pu ainsi être améliorés. Plus récemment, [13] a travaillé sur la modélisation d'un régulateur linéaire, en renforçant la prise en compte de ces éléments non linéaires (Schéma Fig. 12 et résultats Fig.13). Figure 12. Modèle d'immunité du régulateur L4949 développé par [13] La première hypothèse forte de cette technique est relative à l'utilisation des paramètres S pour décrire le PDN du circuit. Cela revient à rejeter au second ordre les termes des développements en série de Volterra des fonctions non linéaires. Il est supposé que ces effets (qui sont bien à l'origine du phénomène de perturbation) peuvent être négligés jusqu'au seuil de susceptibilité et n'interviennent pas avant ce seuil sur les aspects propagation au sein du composant. Autrement dit, la part de puissance dissipée dans la composante continue détectée reste faible devant celle contenue dans le fondamental. La deuxième hypothèse est la prise en compte de la puissance transmise au composant comme étant une information électrique permettant de caractériser l'immunité propre de tout composant. Ces deux hypothèses sont vérifiées systématiquement dans le processus de production et de validation du modèle. Figure 13. Résultats obtenus pour la prédiction de l'immunité sur le régulateur L4949. Malgré une amélioration progressive des résultats et des qualités de prédiction, on constate que ces modèles ne permettent pas systématiquement l'obtention de résultats corrects sur toute la gamme de fréquence souhaitée. La localisation et le dimensionnement des éléments non linéaires restent également un point délicat. En effet, leur positionnement reste souvent encore intuitif et/ou requiert un minimum de connaissances sur la structure interne du CI. On pouvait présager de ces difficultés de par la non bijectivité des domaines spectraux. Mais ces travaux peuvent fournir des modèles pour des domaines limités et participent aux progrès d ensemble sur la compréhension des phénomènes mis en jeux dans les processus de perturbations. Afin de répondre à des contraintes industrielles, une autre technique dérivée de ICEM a également été proposée par [14]. Ces contraintes sont en particulier de considérer le composant comme une boîte noire, de n'extraire les données nécessaires à la modélisation que par des caractérisations expérimentales, et tout ceci dans un délai acceptable. Une autre particularité de la technique proposée, est de pouvoir traiter toutes les analyses dans le domaine fréquentiel. Figure 14. Exemple de validation du modèle d'immunité proposé par [14] Cette technique permet l'obtention de résultats tout à fait acceptables sur un grand nombre de cas traités correspondant à différentes familles et technologies de circuits. Les corrélations entre la prédiction de l'immunité et les résultats expérimentaux sur le cas d'un transistor (Fig. 14.) permettent d'apprécier la qualité des modèles ainsi proposés. IV. CONCLUSIONS / PERSPECTIVES Au delà des caractéristiques du perturbateur à considérer, notre étude bibliographique aura permis d'identifier un certain nombre d'autres facteurs impactant également les structures des modèles. Parmi ces facteurs, on peut en particulier retenir et citer: - La connaissance ou non du design interne au composant, amenant à distinguer les approches de modélisation "boîtes noires" et "boîtes blanches". - Le niveau et la précision des informations obtenues par l'expérimentation (choix des techniques) ou par extraction du design (choix des outils et état d'avancement de la conception).

- Le choix de reproduire un comportement ou de simplement pouvoir statuer sur un état de susceptibilité. - Le langage ou format de description - L'exploitation du modèle en temporel ou fréquentiel - Les objectifs liés à l'utilisation du modèle. Le besoin du fondeur n'est pas le même que le systèmier. Le fondeur souhaite exploiter des modèles pour l'aider dans sa conception interne, alors que l'équipementier n'a besoin que d'une vue aux frontières du composant pour la conception de son produit. Malgré ces facteurs impactant la structure des modèles, les premiers travaux de standardisation du groupe UTE 47A, ont permis d'établir une structure générique présentée Fig. 15, et satisfaisante pour les différentes descriptions des modèles que nous venons de détailler. Figure 15. Structure du modèle d'immunité Le PDN représente le comportement en impédances du composant, avec éventuellement des éléments non linéaires. Le IB (Internal Behavioural), correspond à un bloc comportemental permettant de soit reproduire un comportement fonctionnel (allures temporelles) lorsque le composant est soumis à des perturbations, soit de simplement pouvoir statuer sur un état perturbé ou non du composant. Il nous semble difficile à ce jour d'aller plus loin dans ce travail de standardisation. Tout d'abord car la majorité des techniques présentées ne formalise pas de méthodologie généralisable et applicable directement sur n'importe quel type ou broche d'un composant, alors que c'est bien cela qui doit faire aussi l'objet du standard. Ensuite, les validations des modèles ne sont pas systématiques où montrent clairement des insuffisances encore incomprises. Ces différents travaux mettent cependant en évidence que les méthodes d'essais des CI qui ont été développées à l'origine pour caractériser, comparer et valider des composants, ne semblent pas totalement adaptées pour obtenir les informations nécessaires à la modélisation. Ces méthodes devraient donc être adaptées au niveau de la normalisation pour répondre aussi à ce besoin. REFERENCES [1] J.-L. Levant et al., EMC Assessment at Chip and PCB Level: Use of the ICEM Model for Jitter Analysis in an Integrated PLL, IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, vol. 49, no. 1, pp. 182 191, Feb 2007. [2] IEC 62433-2 FDV "EMC IC modeling part 2: Models of Integrated Circuits for EMI behavioural simulation Conducted Emission modelling", International Electrotechnical Commission Std., 2008. [3] New proposal of IEC 62433-4 : "Integrated Circuit EMC IC modeling Part 4: ICIM -CI, Integrated Circuit Immunity Model, Conducted Immunity", International Electrotechnical Commission Std., 2009. [4] IEC 62014-1 "Electronic Design Automation - Part 1: I/O Buffer Informations Specification (IBIS 3.2)", 2001. [5] A. Raghavan, "Modeling and design techniques for RF power amplifiers". Wiley, 2008. [6] O.Maurice. "Caractérisation de la susceptibilité des composants entre 0.1 et 4 GHz" - mémoire Ingénieur. CNAM, 1995 [7] IEC 62132-4 "Integrated circuits Measurement of electromagnetic immunity 150 khz to 1 GHz Part 4: Direct RF power injection method", International Electrotechnical Commission Std., 2006 [8] I. Chahine et al., Characterization and modeling of the susceptibility of integrated circuits to conducted electromagnetic disturbances up to 1 GHz, IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, vol. 50, no. 2, pp. 285 293, May 2008. [9] F. Fiori & P. Crovetti. "Nonlinear Effects of Radio Frequency Interference in Operational Amplifiers". IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol. 49, pages 367-372, 2002. [10] S. Baffreau. "Susceptibilité des micro-contrôleurs aux agressions électromagnétiques". PhD thesis, Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse, 2004. [11] A. Boyer et al., Modelling of a Direct Power Injection Aggression on a 16-bit Microcontroller Buffer, in Proceedings of EMC COMPO 07, Torino, Italy, 2007. [12] A. Alaeldine et al. "Direct power injection model for immunity prediction in integrated circuits", IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, vol. 50, pp. 52 62, Feb 2008. [13] A. Ndoye, E. Sicard & F.Lafon. "Méthodologie prédictive de l'immunité conduite d'un circuit intégré non linéaire". Colloque CEM2010 - Limoges, 2010 [14] F. Lafon, et al. "An Industry-Compliant Immunity Modeling Technique for Integrated Circuits". In EMC 09 Kyoto - International Symposium on Electromagnetic Compatibility, 2009