基于圖模型與信息熵的電子系統(tǒng)故障診斷.pdf

1、隨著大規(guī)模電子系統(tǒng)的迅速發(fā)展，對其可靠性、可測性的要求也越來越高。系統(tǒng)中的故障傳播與定位，故障測點選擇成為在有限的測試中準(zhǔn)確快速評估系統(tǒng)性能的關(guān)鍵問題。此外，作為故障診斷的延伸，系統(tǒng)安全性問題也得到了越來越多的關(guān)注，國外已有很多學(xué)者開始將故障診斷應(yīng)用于電子系統(tǒng)的硬件安全性研究。順應(yīng)這一發(fā)展趨勢，并根據(jù)故障診斷研究的層次關(guān)系，首先研究故障傳播路徑；之后根據(jù)故障傳播路徑的研究成果進行最優(yōu)測點選擇；然后通過分層有向圖故障診斷方法對電子系統(tǒng)進行

2、故障診斷；最后將故障診斷擴展到硬件系統(tǒng)安全性檢測中，具體內(nèi)容包括：
　　第一，基于小世界網(wǎng)絡(luò)的電子系統(tǒng)故障傳播路徑研究。利用電子系統(tǒng)的小世界特性，首先研究電子系統(tǒng)單點故障的多路徑傳播問題，對節(jié)點信息熵進行定義，同時結(jié)合圖的預(yù)處理，改進的優(yōu)先級隊列等方法提出了一種故障的全路徑搜索算法。該算法相對其他全路徑搜索算法，在時間復(fù)雜度及空間復(fù)雜度上都具有較高的性能，所以更適合應(yīng)用于大規(guī)模復(fù)雜電子系統(tǒng)。其次，對于故障的最優(yōu)傳播路徑問題，通過對

3、入口度與出口度進行區(qū)別，并加入鄰節(jié)點的信息，從而進一步完善節(jié)點信息熵的定義，優(yōu)化了路徑選擇策略。同時通過擴展節(jié)點的不可達，不可始發(fā)性，對圖中的環(huán)進行識別并將圖分為無環(huán)及有環(huán)兩個部分，針對路徑搜索的不同范圍使用相應(yīng)的搜索策略從而提高了算法的整體性能。該算法不僅能夠?qū)崟r返回?zé)o解的路徑搜索，對于有解的搜索也可以快速得到正確的結(jié)果。針對實際應(yīng)用中因系統(tǒng)修改而造成的路徑重復(fù)計算問題，進一步提出熵優(yōu)先的動態(tài)路徑搜索算法。該算法能夠在已有的計算結(jié)果基

4、礎(chǔ)上，只需要重新計算被系統(tǒng)修改而影響的一小部分節(jié)點即可得到新的最優(yōu)路徑。最后通過在大規(guī)模的隨機圖中的靜態(tài)及動態(tài)對比實驗，驗證了該算法的有效性及性能優(yōu)勢。
　　第二，基于信息熵及路徑搜索的測點選擇與優(yōu)化。在基于故障字典的最優(yōu)測點選擇方法基礎(chǔ)上，本文提出了簡化熵與多維聯(lián)合搜索方法。其中簡化熵的運算量只相當(dāng)于傳統(tǒng)方法的1/6，同時在算法每次迭代的過程中，本文引入自適應(yīng)的多維搜索概念，使得每次迭代過程中都能找到分辨多故障的聯(lián)合測點集，從而

5、大幅度減少算法的總體迭代次數(shù)與冗余操作。其次，通過完善信息流分層模型，同時結(jié)合故障傳播路徑研究中的路徑搜索算法，實現(xiàn)了一種系統(tǒng)級測點選擇方法。相對其他基于信息流模型的方法，該方法首先去除了在反饋環(huán)中的不可測故障，同時通過最優(yōu)路徑來優(yōu)化測點選擇。通過不斷迭代去除最優(yōu)路徑中已有測點的故障節(jié)點，使得系統(tǒng)圖的規(guī)模不斷減小，因此該方法能夠應(yīng)用于大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的測點選擇。
　　第三，基于分層有向圖的電子系統(tǒng)故障診斷分析。傳統(tǒng)的有向圖分層方法基

6、于矩陣運算，而矩陣運算的空間與時間復(fù)雜度難以滿足大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的應(yīng)用需求。本文基于電子系統(tǒng)的小世界網(wǎng)絡(luò)特性，提出基于度的分層圖算法，該算法使用度擴散操作代替矩陣運算，其時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度都是節(jié)點數(shù)的線性階函數(shù)，因此相對傳統(tǒng)方法更適用于大規(guī)模復(fù)雜電子系統(tǒng)。最后將本文提出的路徑搜索算法與測點選擇方法成功應(yīng)用于XX型雷達系統(tǒng)的故障診斷，驗證了其有效性。
　　第四，故障診斷在電子系統(tǒng)硬件安全評估中的擴展應(yīng)用。系統(tǒng)安全性問題是一種獨特的