电子系统运行过程中,由于外界环境影响,可能会发生各种各样的电路故障问题,传统的系统故障修复方案虽然能够在一定条件下实现系统故障修复,但同时也会给芯片电路系统带来很多不必要的硬件资源消耗和时间消耗。演化硬件特有的自适应、自组织、自修复特性能够很好地满足芯片电路的自修复需求,为了提高芯片电路的安全性和可靠性,本文提出了基于演化硬件的芯片智能自修复方案,能够使芯片电路在运行时自行感知外部环境变化,对系统内部发生的故障问题做出实时自诊断,并根据当前的环境自适应调整电路结构以实现局部故障自修复。电路故障的自检测和自修复是芯片智能自修复最重要的两个部分。本文通过分析传统的故障检测技术存在的缺陷,结合虚拟可重构电路和笛卡尔遗传编码,设计了一种层次化细粒度的系统故障自检测方案,通过在离线状态对目标电路实施故障注入,以故障电路数据集训练逻辑回归分类算法得到目标电路的故障模型,建立故障模型匹配库用于片上系统的实时故障自检测,显著提高了在线故障检测实时性。在故障修复阶段,为了保障故障修复期间系统电路的正常运行,采用故障补偿修复机制,以动态加载真值表的方式模拟故障电路输出,保障系统自修复的实时性。同时为了提高芯片系统的演化自修复效率,提出了两类改进的自适应遗传算法SAGA和RLAGA,改进的遗传算法对演化修复过程的选择、交叉和变异阶段都做了优化,使算法在演化的过程中不断调整演化算子,提高了演化算法在全局解空间中的搜索能力和演化收敛效率。本文在Zedboard开发板上建立基于演化硬件的芯片智能自修复系统,该系统综合考虑了芯片系统容错的故障检测与故障修复性能,将提出的层次化细粒度故障自检测与基于演化硬件的故障自修复相结合,当电路发生故障时,芯片能够通过故障模型匹配库自行检测定位故障源,利用故障补偿修复机制隔离电路故障并保证系统的正常运行,采用故障修复库提高已知电路故障的自修复效率,对于未知的电路故障利用改进的自适应演化算法对故障电路进行在线演化修复,实现高效率的演化自修复,最终提高了芯片系统的可靠性和稳定性。