基于电路板结构信息的近似近邻排序网络集生成算法

结构测试算法是一类采用有限制故障模型获得紧凑性和完备性指标更为优化的边界扫描测试算法,现有的对该类算法的研究大多是在假定已具备近邻排序网络集的基础上进行的理论研究.本文提出了一种利用被测电路板的结构信息和最短路径算法获得准确的有限制短路故障模型,并基于此模型生成近似近邻网络排序集的算法.该算法获取电路板结构信息的方法简便科学,其数据计算在现有条件下易于实现,并且关键步骤可以编程完成,为结构测试算法从理论探讨进展到工程应用提供了必要条件.     

基于故障仿真确定测试矢量最小测试集方法的研究

为了减少测试矢量，有必要对电路中的故障加以分析，寻找各类故障之间的关系，以求压缩测试矢量。本文提出了一种通过并行故障仿真来确定测试矢量最小故障集的方法。该方法将并行故障仿真与布尔约简法相结合，利用并行故障仿真结果确定出故障点和测试矢量的对应关系。然后根据布尔约简法即可求出测试矢量的最小故障集。     

测试性试验中样本集的功能覆盖充分性研究

建立了故障模式与功能关系模型和故障模式等价集合定义,在此基础上提出了样本集的功能覆盖充分性度量和准则.通过功能覆盖充分性度量可以评价样本集的充分程度,为样本集的优选提供了依据.通过功能覆盖充分性准则可以确定样本集的结构要求,用于指导样本的选取.给出了关系模型的数据确定方法和功能覆盖充分性度量和准则的应用流程,并通过实例应用说明了方法的可行性.     

基于检索重排序模型的文本差异化研究

电力行业在设备质量评估中需要结合行业标准规范文件中指定的具体标准来对设备质量进行准确评估。文中通过基于检索重排序模型的文本差异化模型,建立自动化、信息化、智能化的标准差异化梳理技术,有效解决了当前设备质量评估时的费时费力问题,并提升了文本差异检索的准确率。文中主要围绕自动化、信息化、智能化的标准差异化梳理技术,通过基于检索重排序模型的信息检索模型,建立同一领域的不同标准文本的检索比对,检索出不同文件对同一技术有着不同要求的差异性内容并预警提示。文中的创新点是,利用检索重排序精确性高的优点,在保留传统差异性检索召回模型的召回候选能力的基础上进一步提高精确性。模型在真实的电力行业技术标准文档上进行了系统鲁棒的交叉验证,验证了提出的模型效果优异,模型具有良好的实用性,可以广泛应用于电力设备质量评估,供应商评价标准检索等领域。     

产生完全测试集的一种算法

提出了一种算法,用来产生组合逻辑电路中每个“总是０”和“总是１”故障的完全测试集。该算法已编成程序用来处理大规模集成电路,它以布尔差分的某特性为基础,能有效地产生完全测试试集。对透彻了解不可检测故障,可检测单故障的测试以及电路冗余性三者之间的关系,作了讨论。     

基于需求的黑盒测试用例动态排序方法

从需求的角度出发,提出一种基于需求的优先级度量方法,并利用测试执行过程中的需求覆盖的反馈信息,对用例优先级进行动态优化调整,通过试验证明该算法有利于在短时间内检测出更多的错误,从而达到尽早地发现软件的严重缺陷并快速提高软件可靠性的目的。     

接触器动作性能的测试

一、概述在接触器动作性能测试中,对环境温度设定了－５℃和＋４０℃两个极限状态,接触器的吸合和释放电压极限值均要在此状态下进行检测。由于环境和检测条件的限制,在常规试验时往往采用等效试验方法在常温条件下进行该项目试验。而使用这种方法,特别是检测吸合电压...     

油烟机捕集性能测试与评价方法

油烟机是控制厨房污染的重要设备,其捕集性能作为评价油烟机的重要指标,已经得到国内外的广泛认可.总结捕集性能的代表参数捕集效率和气味降低度的测试方法,分析安装高度、补风方式、热源特征等对捕集性能的影响.研究表明,在一定范围内降低安装高度和热源强度、增大风量风压、使用后热源并采取适当的补风可以有效提升油烟机的捕集性能,而超过该范围后,捕集性能变化不明显,还会增加能耗与噪声.     

基于过载影响因子的N-2故障快速筛选和排序方法

为了保证大规模互联电网的安全和稳定运行,需要研究适用于继电保护元件动作特性分析和评估的初始故障筛选和排序方法。以N-2故障为分析目标,提出了一种基于过载影响因子的快速故障筛选和排序方法。根据所定义的过载影响因子,将所有待分析故障分成两类并行扫描然后求取并集,再结合行为指标所表征的严重程度对所筛选处的故障进行排序。算例结果表明,所提方法能有效缩小N-2故障集规模,不仅能节省较多计算量,还可避免排序指标固有的片面性及不确定性。     

电力变压器故障诊断的可拓集法

基于可拓理论,在传统油中溶解气体分析DGA(Dissolved Gas Analysis)三比值法基础上,提出一种可拓集变压器故障诊断方法。首先,建立三比值法的物元模型,然后给出点对区间的可拓相关函数,利用该函数计算进行变压器故障诊断。仿真计算证明该方法能克服传统三比值法的编码不全,不能诊断多重故障的缺陷,提高了诊断精度。     

Development of fault cause estimation method for distribution line

We are planning to develop the new Advanced Distribution Automation System (ADAS) equipped with optical communication network and sectionalizer with sensor for more grid reliability and efficiency on maintenance operation. The new system is featured with the function of fault cause or damaged part estimation. The new sectionalizer captures the waveform of electrical line surge originated by fault and the system analyzes the waveform for this function. This paper mainly introduces the system configuration of ADAS and an early stage examination of fault cause estimation technology.     

pF级电容式变换器性能检测系统的设计

针对电容式变换器性能检测系统中,由于寄生电容和磁屏蔽等影响,降低了变换器容值输入精度的问题,设计了一款带pF级开关电容阵列的电容式变换器性能检测系统。首先,搭建pF级开关电容网络,通过超低寄生电容器件的选取、开关电容网络电路和多层PCB板的设计,降低了电路中的寄生电容并增强了系统的磁屏蔽能力。其次,搭建变换器6选1模块,用于变换器输出数据的采集与处理。再次,基于STM32搭建核心处理模块,用于系统的控制、数据的分析与存储。最后,在电容式变换器上进行不同容值输入的测试。测试结果表明,pF级开关电容网络输出容值精度达到±0.04 pF,且系统采集变换器输出电压精度达到4 mV。实验结果验证了本检测系统的可靠性和精度,为后续相应系统的开发提供了重要的参考和设计依据。     

基于DEKF的储能电池系统SOC估计方法研究

电池管理系统(BMS)是储能电池系统安全稳定运行的重要保障。为了保障储能电池系统的运行可靠性,在BMS投入运行前进行系统测试具有重要意义,而目前对于储能系统BMS的荷电状态(SOC)估计方法缺乏测试规范和标准。因此,文中针对储能电站BMS建立了入网测试平台,根据电池外特性信息建立Thevenin等效电路模型,电池开路电压曲线获取采用了电池倍率放电曲线外推的方法,结合双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法实现SOC的准确估计,并与EKF方法进行了对比。结果表明,DEKF方法在收敛速度和SOC估计精度上存在优势,分别在典型联邦城市运行工况(FUDS)和动态应力测试(DST)测试工况下,运用DEKF方法和EKF方法估计得到的SOC误差都低于1%,电池端电压误差分别在±10 mV和±20 mV以内,平均绝对误差分别为2.7 mV和3.8 mV。     

A new method for improving efficiency of protocol testing

Traditional solutions have encountered some bottleneck in improving the efficiency of protocol testing. A novel method that records the test sequence dynamically is proposed. Three dynamically reordering algorithms are brought forward in line with different fault conditions. The impact of the new method of testing efficiency is also presented. Simulation results demonstrate that the proposed solution is better than the traditional ones in terms of testing efficiency. Translated from Journal of University of Science and Technology of China, 2006, 36(8): 882–886 [译自: 中国科学技术大学学报]     

基于测试集主成分的变换-拆分法提高编码压缩率

芯片测试是防止缺陷或故障芯片流入市场的有效手段。 在测试应用中,将大规模测试向量通过芯片引脚传输到片上系 统。 在有限芯片引脚下,测试应用时间主要取决于测试向量传输时间。 编码压缩在不提供被测电路信息条件下减少测试向量 传输时间,同时节约测试向量存储空间,因而被广泛应用于压缩由测试向量组成的测试集,然而编码压缩未能充分挖掘测试集 特征,导致编码压缩效果不佳。 针对该问题,提出一种基于测试集主成分的变换-拆分方法,使主流编码压缩效果显著。 该方法 首先提取能代表测试集特征的主成分,然后利用这些主成分作为向量构造出一个矩阵。 该矩阵与位流经过数学中的矩阵变换 即可将测试集拆分成主分量集和残差集。 相比原测试集,残差集有更好的可压缩性,而主分量集可片上压缩,不占用传输时间。 对 ISCAS’89 部分标准电路的实验结果表明,该方法下的最高平均压缩率达到 80. 53%,与最先进的变换-拆分法相比,不同编 码下的平均压缩率都有提高,且最大提高幅度为 5. 27%。     

考虑开关状态集调整的含光伏并网配电网动态故障恢复方法

故障恢复作为智能配电网自愈能力的重要保障,对系统运行可靠性至关重要.针对含分布式光伏并网的配电网故障恢复问题,计及故障期间光伏出力和负荷水平变化建立光伏型配电网动态故障恢复方法.以当前时段系统失电负荷量最小为目标函数,计及网络辐射状约束、功率平衡约束、节点电压约束、开关状态集约束等必要约束条件建立光伏型配电网动态故障恢...     

基于粗糙集与模糊规则的变压器故障诊断方法

引入了一种基于粗糙集约简并结合模糊规则的方法进行变压器故障诊断。该方法从变压器故障判别表出发,首先使用粗糙集理论进行决策表约简,在保持故障判别表分类能力不变的条件下,去除了变压器故障诊断知识中大量的冗余特征,然后结合模糊集合理论和模糊推理,计算出各个约简后的决策规则的模糊隶属度,最终得到故障类型的判断。实例表明,本方法可以有效地进行模糊推理并得到正确的诊断结果。     

基于粗集神经网络的配电网故障选线研究

为了克服基于神经网络的故障选线方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗集神经网络的故障选线方法.利用ATP-EMTP做大量的单相接地故障仿真试验,得到大量的各馈线零序电流信号,通过小波变换和傅立叶变换从中提取各种暂态和稳态故障特征.利用粗集理论对故障特征进行预处理,将约简后的故障特征作为神经网络的输入,约简后的样本作为训练样本.完成训练的神经网络模型即可实现故障选线.仿真和现场验证结果表明,该方法训练速度快、误判率低.     

分散控制系统抗干扰性能测试方法探讨

对工业应用中的DCS进行抗干扰性能测试,是评价和验证DCS抗干扰能力是否符合设计与应用要求的重要方法和手段。针对电磁干扰存在的3个必要条件,对DCS在实际应用中的抗干扰能力进行了分析和探讨,得出了相应的用以评价和反映DCS抗干扰能力的测试项目及测试方法。对比有关电力行业标准中所规定的DCS抗干扰能力测试项目,本测试方法增加了模拟量测量通道共模抑制比和串模抑制比参数以及开关量输入通道直流噪声容限参数的测试项目,还给出了信号电缆屏蔽与接地的检查方法,并对规程中现场干扰电压测试项目的部分内容进行了完善。