電子系統(tǒng)測(cè)試方案優(yōu)化設(shè)計(jì)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、電子系統(tǒng)是民用工業(yè)、航空工業(yè)和國(guó)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(fù)雜度的急劇增加，其測(cè)試與診斷愈加困難，開(kāi)展測(cè)試性設(shè)計(jì)已是當(dāng)務(wù)之急。測(cè)試方案優(yōu)化設(shè)計(jì)從電子系統(tǒng)的測(cè)試與診斷需求出發(fā)，考慮測(cè)試位置、測(cè)試內(nèi)容、測(cè)試手段等問(wèn)題，提出“何處測(cè)”、“測(cè)什么”、“用什么測(cè)”的總體規(guī)劃，是測(cè)試性設(shè)計(jì)中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，對(duì)提高故障診斷效率和準(zhǔn)確性、降低測(cè)試成本、推動(dòng)測(cè)試性設(shè)計(jì)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(dāng)前測(cè)試性設(shè)計(jì)領(lǐng)域

2、缺乏高效、準(zhǔn)確的測(cè)試方案優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，本文以電子系統(tǒng)為研究對(duì)象，對(duì)其測(cè)試方案優(yōu)化設(shè)計(jì)中的模擬電路測(cè)點(diǎn)選擇、復(fù)雜電子系統(tǒng)測(cè)試選擇以及測(cè)試性指標(biāo)的驗(yàn)證方案優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展研究。論文的主要研究?jī)?nèi)容與成果如下：
　　1．研究了模擬故障字典法的測(cè)點(diǎn)選擇方法。對(duì)現(xiàn)有測(cè)點(diǎn)選擇方法進(jìn)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(cè)點(diǎn)選擇方法：
　?。?）針對(duì)現(xiàn)有基于智能優(yōu)化算法的測(cè)點(diǎn)選擇方法存在搜索效率和求解精

3、度低的問(wèn)題，提出一種基于量子進(jìn)化算法的測(cè)點(diǎn)選擇方法。該方法利用包含法產(chǎn)生的近似最優(yōu)測(cè)點(diǎn)集初始化量子個(gè)體，并根據(jù)測(cè)點(diǎn)選擇問(wèn)題的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種單調(diào)的適應(yīng)度函數(shù)和提出了一種動(dòng)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(yàn)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(cè)點(diǎn)集。
　　（2）針對(duì)現(xiàn)有貪婪測(cè)點(diǎn)選擇方法難以搜索到最優(yōu)測(cè)點(diǎn)集的問(wèn)題，提出一種基于貪婪隨機(jī)自適應(yīng)搜索算法的測(cè)點(diǎn)選擇方法。該方法對(duì)應(yīng)一個(gè)啟發(fā)式隨機(jī)

4、迭代過(guò)程，每次迭代先利用包含法生成一個(gè)可行的測(cè)點(diǎn)集，再利用排除法剔除可行測(cè)點(diǎn)集中的冗余測(cè)點(diǎn)，并在兩個(gè)階段分別引入隨機(jī)策略：隨機(jī)選擇測(cè)點(diǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和隨機(jī)順序剔除冗余測(cè)點(diǎn)，有效地克服了貪婪算法的近視性和確定性。驗(yàn)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(gè)最優(yōu)測(cè)點(diǎn)集的電路。
　?。?）針對(duì)上述測(cè)點(diǎn)選擇方法只適用于故障特征為電壓和僅以測(cè)點(diǎn)數(shù)目來(lái)衡量測(cè)點(diǎn)集優(yōu)劣而忽略了故障診斷性能的問(wèn)題，提出一種基于層次聚

5、類和多頻分析的測(cè)點(diǎn)選擇方法。該方法利用層次聚類的方法劃分模糊組，并將測(cè)點(diǎn)選擇過(guò)程分為兩個(gè)階段：第一階段利用改進(jìn)的熵指數(shù)優(yōu)化算法為每個(gè)測(cè)試節(jié)點(diǎn)選擇一組最優(yōu)的測(cè)試頻率，第二階段綜合所有測(cè)試節(jié)點(diǎn)的測(cè)點(diǎn)選擇結(jié)果再次利用改進(jìn)的熵指數(shù)優(yōu)化算法為被測(cè)電路選擇最優(yōu)測(cè)點(diǎn)集。驗(yàn)證結(jié)果表明，該方法選擇的測(cè)點(diǎn)集不僅測(cè)點(diǎn)數(shù)目最少，其故障診斷準(zhǔn)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(cè)點(diǎn)選擇問(wèn)題。
　　2.研究了基于多信號(hào)流圖

6、模型的復(fù)雜電子系統(tǒng)的測(cè)試選擇方法。對(duì)多信號(hào)流圖模型的基本理論及建模過(guò)程進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹；在此基礎(chǔ)上分兩種情形考慮系統(tǒng)級(jí)的測(cè)試選擇：
　　（1）針對(duì)測(cè)試可靠情形下的測(cè)試選擇問(wèn)題，基于故障-測(cè)試相關(guān)性矩陣建立了以測(cè)試代價(jià)最小為優(yōu)化目標(biāo)的測(cè)試選擇模型；在此基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的量子進(jìn)化算法對(duì)模型求解。驗(yàn)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(duì)測(cè)試不可靠情形下的測(cè)試選擇問(wèn)題，分析了測(cè)試發(fā)生漏檢和虛

7、警的機(jī)理；在此基礎(chǔ)上，建立了同時(shí)兼顧測(cè)試代價(jià)和故障檢測(cè)可靠性的單目標(biāo)優(yōu)化模型，并利用上述改進(jìn)量子進(jìn)化算法對(duì)模型求解，同時(shí)對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)。驗(yàn)證結(jié)果表明，改進(jìn)算法的求解性能優(yōu)于原算法，模型實(shí)現(xiàn)了測(cè)試代價(jià)和故障檢測(cè)可靠性兩者的權(quán)衡。
　　3.研究了測(cè)試性指標(biāo)的驗(yàn)證方案優(yōu)化
　　針對(duì)經(jīng)典的驗(yàn)證方案需要大容量故障樣本而工程上難以實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，以故障檢測(cè)率的驗(yàn)證為例，提出一種制定故障檢測(cè)率驗(yàn)證方案的貝葉斯方法。該方法利用研制階段的試驗(yàn)數(shù)