本文關(guān)鍵詞：電子系統(tǒng)測試方案優(yōu)化設(shè)計理論與關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電子系統(tǒng)是民用工業(yè)、航空工業(yè)和國防工業(yè)的重要組成部分,隨著現(xiàn)代電子系統(tǒng)集成度和復雜度的急劇增加,其測試與診斷愈加困難,開展測試性設(shè)計已是當務(wù)之急。測試方案優(yōu)化設(shè)計從電子系統(tǒng)的測試與診斷需求出發(fā),考慮測試位置、測試內(nèi)容、測試手段等問題,提出“何處測”、“測什么”、“用什么測”的總體規(guī)劃,是測試性設(shè)計中的一項重要內(nèi)容,對提高故障診斷效率和準確性、降低測試成本、推動測試性設(shè)計技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。鑒于電子系統(tǒng)的重要地位以及當前測試性設(shè)計領(lǐng)域缺乏高效、準確的測試方案優(yōu)化設(shè)計方法,本文以電子系統(tǒng)為研究對象,對其測試方案優(yōu)化設(shè)計中的模擬電路測點選擇、復雜電子系統(tǒng)測試選擇以及測試性指標的驗證方案優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)開展研究。論文的主要研究內(nèi)容與成果如下:1.研究了模擬故障字典法的測點選擇方法。對現(xiàn)有測點選擇方法進行了系統(tǒng)的總結(jié),將其分為智能優(yōu)化算法和貪婪算法兩類;在此基礎(chǔ)上提出如下三種測點選擇方法:(1)針對現(xiàn)有基于智能優(yōu)化算法的測點選擇方法存在搜索效率和求解精度低的問題,提出一種基于量子進化算法的測點選擇方法。該方法利用包含法產(chǎn)生的近似最優(yōu)測點集初始化量子個體,并根據(jù)測點選擇問題的特點設(shè)計了一種單調(diào)的適應(yīng)度函數(shù)和提出了一種動態(tài)調(diào)整旋轉(zhuǎn)角幅度的策略,確保算法的快速收斂和全局最優(yōu)性。驗證結(jié)果表明,與已有的智能優(yōu)化方法相比,該方法能更快的搜索到最優(yōu)測點集。(2)針對現(xiàn)有貪婪測點選擇方法難以搜索到最優(yōu)測點集的問題,提出一種基于貪婪隨機自適應(yīng)搜索算法的測點選擇方法。該方法對應(yīng)一個啟發(fā)式隨機迭代過程,每次迭代先利用包含法生成一個可行的測點集,再利用排除法剔除可行測點集中的冗余測點,并在兩個階段分別引入隨機策略:隨機選擇測點評估標準和隨機順序剔除冗余測點,有效地克服了貪婪算法的近視性和確定性。驗證結(jié)果表明,相比其它方法,該方法的收斂速度更快,求解精度更高,尤其適合于存在多個最優(yōu)測點集的電路。(3)針對上述測點選擇方法只適用于故障特征為電壓和僅以測點數(shù)目來衡量測點集優(yōu)劣而忽略了故障診斷性能的問題,提出一種基于層次聚類和多頻分析的測點選擇方法。該方法利用層次聚類的方法劃分模糊組,并將測點選擇過程分為兩個階段:第一階段利用改進的熵指數(shù)優(yōu)化算法為每個測試節(jié)點選擇一組最優(yōu)的測試頻率,第二階段綜合所有測試節(jié)點的測點選擇結(jié)果再次利用改進的熵指數(shù)優(yōu)化算法為被測電路選擇最優(yōu)測點集。驗證結(jié)果表明,該方法選擇的測點集不僅測點數(shù)目最少,其故障診斷準確性和故障隔離率較現(xiàn)有方法大大提高,并且該方法還可解決一些新型故障模型的測點選擇問題。2.研究了基于多信號流圖模型的復雜電子系統(tǒng)的測試選擇方法。對多信號流圖模型的基本理論及建模過程進行了簡要介紹;在此基礎(chǔ)上分兩種情形考慮系統(tǒng)級的測試選擇:(1)針對測試可靠情形下的測試選擇問題,基于故障-測試相關(guān)性矩陣建立了以測試代價最小為優(yōu)化目標的測試選擇模型;在此基礎(chǔ)上提出一種改進的量子進化算法對模型求解。驗證結(jié)果表明,該算法在求解精度和收斂速度方面都取得了較理想的效果。(2)針對測試不可靠情形下的測試選擇問題,分析了測試發(fā)生漏檢和虛警的機理;在此基礎(chǔ)上,建立了同時兼顧測試代價和故障檢測可靠性的單目標優(yōu)化模型,并利用上述改進量子進化算法對模型求解,同時對算法進行了改進。驗證結(jié)果表明,改進算法的求解性能優(yōu)于原算法,模型實現(xiàn)了測試代價和故障檢測可靠性兩者的權(quán)衡。3.研究了測試性指標的驗證方案優(yōu)化針對經(jīng)典的驗證方案需要大容量故障樣本而工程上難以實現(xiàn)的問題,以故障檢測率的驗證為例,提出一種制定故障檢測率驗證方案的貝葉斯方法。該方法利用研制階段的試驗數(shù)據(jù)建立故障檢測率的增長模型,并結(jié)合專家經(jīng)驗確定故障檢測率的驗前分布;在此基礎(chǔ)上,根據(jù)貝葉斯最大后驗風險準則制定故障檢測率的驗證方案。驗證結(jié)果表明,相比經(jīng)典方案,貝葉斯方案可顯著地減少故障樣本量。
【關(guān)鍵詞】：測試性設(shè)計 測試方案 測點選擇 測試選擇 驗證方案 量子進化算法
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN06
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 第一章 緒論14-31
• 1.1 研究背景與意義14-16
• 1.2 電子系統(tǒng)測試性設(shè)計綜述16-19
• 1.2.1 測試性設(shè)計的發(fā)展歷程16-17
• 1.2.2 測試性設(shè)計的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 測試方案優(yōu)化設(shè)計的研究內(nèi)容及關(guān)鍵技術(shù)的現(xiàn)狀分析19-27
• 1.3.1 測試方案優(yōu)化設(shè)計的研究內(nèi)容19-20
• 1.3.2 模擬電路測點選擇的研究現(xiàn)狀20-23
• 1.3.2.1 測后仿真法21-22
• 1.3.2.2 測前仿真法22-23
• 1.3.3 復雜電子系統(tǒng)測試選擇的研究現(xiàn)狀23-25
• 1.3.4 測試性指標驗證方案優(yōu)化的研究現(xiàn)狀25-26
• 1.3.5 現(xiàn)有方法的不足26-27
• 1.4 本文主要工作及創(chuàng)新點27-28
• 1.5 本文結(jié)構(gòu)安排28-31
• 第二章 基于電壓特征和模糊閾值的模擬電路測點選擇31-63
• 2.1 測點選擇問題描述31-35
• 2.1.1 故障字典法簡介31
• 2.1.2 模糊組劃分31-33
• 2.1.3 整數(shù)編碼表33-34
• 2.1.4 測點選擇模型34-35
• 2.2 典型的測點選擇方法35-40
• 2.2.1 貪婪算法36-38
• 2.2.1.1 包含法36-37
• 2.2.1.2 排除法37-38
• 2.2.2 智能優(yōu)化算法38-39
• 2.2.3 時間復雜度分析39-40
• 2.3 基于量子進化算法的模擬電路測點選擇40-49
• 2.3.1 量子進化算法簡介40-42
• 2.3.2 種群初始化42-44
• 2.3.3 適應(yīng)度函數(shù)44-45
• 2.3.4 量子染色體更新操作45
• 2.3.5 算法流程45-46
• 2.3.6 電路仿真46-49
• 2.4 基于貪婪隨機自適應(yīng)搜索算法的模擬電路測點選擇49-60
• 2.4.1 貪婪隨機自適應(yīng)搜索算法簡介49-50
• 2.4.2 構(gòu)造可行解50-51
• 2.4.3 局部搜索51-52
• 2.4.4 算法流程52-53
• 2.4.5 電路仿真53-60
• 2.5 統(tǒng)計分析60-61
• 2.6 本章小結(jié)61-63
• 第三章 基于層次聚類和多頻分析的模擬電路測點選擇63-87
• 3.1 層次聚類基本理論63-65
• 3.2 基于層次聚類和多頻分析的模擬電路測點選擇方法設(shè)計65-75
• 3.2.1 一個簡單電路65-66
• 3.2.2 基于層次聚類的模糊組劃分66-68
• 3.2.3 改進的熵指數(shù)優(yōu)化算法68-70
• 3.2.4 多頻分析70-74
• 3.2.5 算法流程74-75
• 3.3 電路仿真75-85
• 3.4 本章小結(jié)85-87
• 第四章 基于多信號流圖模型的復雜電子系統(tǒng)測試選擇87-115
• 4.1 多信號流圖模型87-92
• 4.1.1 模型概述87-88
• 4.1.2 建模實例88-89
• 4.1.3 故障-測試相關(guān)性矩陣89-91
• 4.1.4 復雜電子系統(tǒng)多信號流圖建模的優(yōu)勢91-92
• 4.2 測試可靠情形下的測試選擇92-103
• 4.2.1 測試選擇問題描述92-94
• 4.2.2 模擬電路測點選擇與系統(tǒng)級測試選擇的區(qū)別94-95
• 4.2.3 模型求解算法95-98
• 4.2.4 算法驗證與比較98-103
• 4.3 測試不可靠情形下的測試選擇103-114
• 4.3.1 漏檢與虛警103-105
• 4.3.2 測試優(yōu)化選擇問題描述105-107
• 4.3.3 模型求解算法107-111
• 4.3.4 算法與模型驗證111-114
• 4.4 本章小結(jié)114-115
• 第五章 電子系統(tǒng)測試性指標的驗證方案優(yōu)化115-124
• 5.1 故障檢測率的經(jīng)典驗證方案115-116
• 5.2 研制階段試驗信息的等效分析116-119
• 5.2.1 研制階段試驗數(shù)據(jù)分析116-117
• 5.2.2 研制階段故障檢測率增長的貝葉斯模型117-118
• 5.2.3 確定先驗分布超參數(shù)118-119
• 5.3 確定故障檢測率的驗證方案119-120
• 5.3.1 故障檢測率的先驗分布近似119
• 5.3.2 故障檢測率的貝葉斯驗證方案119-120
• 5.3.3 貝葉斯方案與經(jīng)典方案的比較120
• 5.4 實例應(yīng)用120-123
• 5.5 本章小結(jié)123-124
• 第六章 總結(jié)與展望124-126
• 6.1 論文工作總結(jié)124-125
• 6.2 研究展望125-126
• 致謝126-127
• 參考文獻127-138
• 攻讀博士學位期間取得的成果138-139

  本文關(guān)鍵詞：電子系統(tǒng)測試方案優(yōu)化設(shè)計理論與關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：375655