【摘要】：現(xiàn)代機載系統(tǒng)是高科技密集型設(shè)備,技術(shù)和結(jié)構(gòu)復(fù)雜性越來越高,因此對裝備的測試和診斷提出了更高更嚴格的要求。傳統(tǒng)的測試方式已無法滿足測試性需求,造成了大量的人力和物力浪費。針對上述問題,相關(guān)專家開展了大量研究發(fā)現(xiàn),解決測試瓶頸唯一的途徑是加強測試性設(shè)計。測試性設(shè)計,指在裝備設(shè)計階段并行的考慮測試問題,綜合應(yīng)用機內(nèi)測試(BIT, Built-in Test)、自動測試設(shè)備等測試資源,通過優(yōu)化設(shè)計改善電路內(nèi)部的測試可控性,以最小代價獲得充分的診斷信息。采用測試性設(shè)計的技術(shù)很多,其中一個關(guān)鍵和核心的技術(shù)就是采用測試性建模。對裝備建立測試性模型,以測試性模型為基礎(chǔ)提取系統(tǒng)的狀態(tài)信息和制定診斷策略。這一技術(shù)在國外歷經(jīng)30余年的發(fā)展,取得了不少顯著成果,但是在國內(nèi)起步較晚,還存在許多技術(shù)難題亟待解決。本文針對一般情形下的系統(tǒng)模型開展了研究。首先對系統(tǒng)建模理論進行闡述總結(jié),并以此為基礎(chǔ)針對理想情況下的單故障診斷策略優(yōu)化技術(shù)進行了研究；對AO*算法回溯步驟多的缺陷提出了一種改進措施,在保證平均測試費用不超過最優(yōu)解的1+￡的同時,有效地減少了回溯次數(shù),提高了算法的效率；最后用實例驗證了改進算法的可行性。針對單故障診斷策略存在的局限性,基于故障并發(fā)后驗概率最大的思想,將多故障問題轉(zhuǎn)化為集合覆蓋問題,借助于單故障的診斷樹測試序列,利用拉格朗日松弛和次梯度優(yōu)化算法求解概率最大的故障集合,并對次梯度算法的迭代步長加以改進。最后通過實例驗證了該診斷方案能夠有效的避免漏診和誤診問題,且有不錯的診斷效率。
【圖文】：

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【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V267

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本文編號：2576748