基于Rollout算法的模拟电路测点选择

针对模拟电路的测点选择问题,对整数编码故障字典进行了研究.分析了基于信息熵算法的测点选择算法,并采用Rollout算法对信息熵算法进行优化,建立了一种新的测点选择算法,给出了新算法的详细计算过程和计算效果.试验结果表明,新算法的计算效果优于信息熵算法,且随着故障字典复杂度的增加,优势更加明显.     

基于敏感度因子与故障隔离度的模拟电路测点选择

提出了一种基于类内类间敏感度因子与故障隔离度的新方法对模拟电路测试节点进行优选.计算电路各测点采样数据的类内与类间距离离散度来定义测点敏感度因子,根据敏感度因子大小对待优选测点进行重新排序,利用KNN网络计算重排序测试节点的故障隔离组(度),最后优选出能辨识全部预设故障的最优测试节点集.实验结果证明:新方法得出的最优测点集包含的测点数量更少,该方法可以优选出相比其他文献方法故障诊断效率更高的同等规模的测试节点集合.     

基于人工免疫算法的故障字典技术测点选择

针对当前模拟电路故障字典技术测点选择算法时间开销大和精度低的问题,提出一种使用人工免疫算法进行测点选择的方 法.首先建立整数编码表并对模拟电路故障字典技术测点选择问题进行分析;然后将人工免疫算法与测点选择问题相结合.仿真实验表明,该方法在测点选择问题中不仅能准确地找到全局最优解,而且可有效减少时间开销.     

模拟电路故障诊断测试节点优选新算法

采用故障特征函数描述模拟电路故障字典法中的模糊集,提出了节点故障隔离度和条件故障隔离度的概念,用其描述节点对故障的区分能力.给出了测试节点优选的数学模型,并在此基础上给出了新的测试节点优选算法.最后给出了新算法的应用实例.     

基于全局灵敏度的电路系统激励与测点优选

针对模拟电路系统级故障诊断问题,提出一种基于全局灵敏度的测试点与测试频率优选方法;利用Pspice软件进行参数分析,避免了电路的拓扑分析和冗繁的计算过程,节省了时间开销,综合考虑元件参数变化影响,定义了网络全局灵敏度的概念,并以此为依据比较不同频率下测点的故障诊断能力,实现测点与测试频率的优选;通过实验仿真验证了方法的有效性,结果表明新方法提高了对系统的故障识别率。      

基于信息熵的电路测点优化策略

针对电路测试点优化问题,研究了相关性模型和信息熵理论,在对相关性模型进行改进的基础上,建立了基于信息熵的电路测点优化策略,给出了具体的计算步骤。应用实例表明,该方法是有效的,可应用于模拟、数字和混合信号电路的故障检测及可测试性设计。     

模拟电路的故障度量化算法

提出了一种可以评价模拟电路工作状态的故障度量化算法.因为模拟电路里存在一些模糊量,本文将模拟电路视为模糊系统.提出了基于模糊隶属函数的故障度量化函数,并与决策函数相结合构成了模拟电路故障度量化算法.对模拟电路的故障程度进行精确量化,有助于模拟电路故障诊断和故障修复.故障度量化算法可以计算模拟电路的全局故障度,从而准确地、客观地评价模拟电路的故障水平.     

一种基于贝叶斯决策理论的模糊集划分方法

1引言故障诊断字典法是模拟电路故障诊断中具有较高实用价值的方法，该法对含一定容差的线性、非线性电路的硬故障有较好诊断能力．其实施步骤包括：故障集与激励信号选择、模糊集划分、节点优选、故障隔离、故障字典建立、根据测试向量诊断故障[1]．其中模糊集划分是字典法实施的关键，它将直接影响节点优选、故障隔离及故障字典的建立．而故障字典则是最终诊断的依据，所以模糊集划分的合理性将关系到故障诊断的有效性．2传统模糊集划分法由于模拟电路元件参数具有容差，造成电路实际响应也具有容差，使得计算值和测量值不一致．而且由于…     

改进内测点测试算法在无线传感网络中的定位研究

在无线传感网络定位算法中,三角形内点测试APIT算法和最佳三角内测点PIT算法受节点密度影响较大,在特定情况下会出现In-To-Out Error 和 Out-To-In Error错误,导致目的节点实际坐标往往与三角重叠区域质心位置相差较远,影响定位精准度;新算法提出利用内测点三角成形面积有效检测和避免上述两类错误,并在重叠区域采取指纹分布概率以投票方式计算目的节点坐标;仿真实验证明,新算法受节点密度影响较小,拥有更高的定位精度和准确性。     

基于模态动能法的行星变速箱测点优化

由于某型行星变速箱结构较为复杂,故障检测和状态监测时振动传感器的安装位置往往凭经验确定,为使传感器安装位置更科学、更合理,利用模态动能法对行星变速箱测点进行选择。针对变速箱箱体结构建立了三维模型,利用ANSYS软件进行了有限元仿真分析,得到各阶模态、固有频率和振型,导出低阶振型并利用模态动能法计算箱体表面的模态动能值,初选箱体表面六个测点,从中选取四个模态动能值最大的作为最终测点。设计试验方案,获取了箱体表面六个初选测点的振动信号,计算得到各测点实测信号的均方根、均值三个指标对测点的敏感度进行评价,试验验证了测点选择的科学性,为变速箱状态监测打下基础。     

满足故障隔离率指标的测试序列优化差分进化算法

最优测试序列的设计是故障诊断过程中必须解决的非确定多项式（Non-deterministic polynomial,NP）完全问题。基于自适应差分进化算法,提出一种惯性速度差分进化（Inertial velocity differential evolution,IVDE）算法,通过增加额外的惯性速度项求解复杂电子系统最优测试序列问题（Optimal test sequence problem,OTP）。为求解该优化问题设计了个体的状态与测试序列编码方式,构建了包含故障隔离率（Fault isolation rate,FIR）等指标的个体适应度函数,通过优化生成诊断决策树来减少测试设备和测试成本。仿真结果表明,IVDE算法可以求得既满足FIR要求,又减少测试成本的测试序列。与粒子群优化算法（Particle swarm optimizer,PSO）、遗传算法（Genetic algorithm,GA）等其他算法相比,IVDE可以求解OTP,得到更好的解。     

基于模拟退火粒子群算法的不可靠测试点优化

针对实际复杂系统测试与诊断时存在虚警和漏检的情况问题,提出在不可靠测试条件下,基于模拟退火粒子群(SA-PSO)算法的测试点优化方法。首先综合考虑不可靠测试条件下测试点的故障检测能力、故障隔离能力及结果信任度设计了评价测试点性能的启发函数;然后,将该启发函数与测试费用最小原则相结合,并根据测试性指标的要求,构建确保测试点最优的适应度函数;最后,设计基于模拟退火粒子群算法的不可靠测试点优化步骤,并用阿波罗发射系统实例验证了该算法的优越性。结果表明SA-PSO算法能够在满足测试性指标的要求下获得最小测试费用的测试点集,其故障检测率、隔离率都优于贪婪算法及遗传算法。     

一种基于多信号流图的故障隔离方法

多信号流图模型中,检测同一属性或具有相同激励的测试可以同时被执行,并按此对测试进行分组。在故障隔离过程中,按各组能检测出的故障出现的概率大小来决定测试顺序,从而构成了基于测试划分的故障隔离方法。该方法最大程度地减小了测试时间,并兼顾考虑了故障出现的概率和最少测试硬件增加。     

Fault estimation and controller compensation in Lure systems by LPV-embedding

Previous works have considered the use of set invariance theory for fault detection and isolation in nonlinear Lure systems. This paper extends those results and proposes a new actuator fault-tolerant control approach. The fault-tolerant control scheme is designed based on linear parameter-varying (LPV) models of Lure systems. The actuator fault situation is diagnosed by an invariant set-based fault detection and isolation algorithm. Faults are compensated by adapting the controller gain based on estimates of the fault magnitude. Conditions for correct fault detection and isolation, and closed-loop stability are derived. The proposed fault-tolerant control scheme is compared with a linearised model approach and the performance of both, LPV-embedding and linearised, approaches are analysed for scalar and second-order systems. An example of a chaotic Chua circuit is also provided to illustrate the proposed fault-tolerant control scheme in higher-order systems.     

Heuristic particle swarm optimization approach for test point selection with imperfect test

The problem of near-optimal test point set selection with imperfect test is solved by using the heuristic particle swarm optimization (HPSO) algorithm. First, to describe the uncertainty of each test, the testability analysis model and such indexes as fault detection rate, fault isolation rate, and false alarm rate are redefined. A heuristic function is then established to evaluate the detection isolation capability and uncertainty of the test point, which can provide heuristic information to improve the searching efficiency of particle swarm optimization (PSO). The heuristic function and least test cost principle are used as bases to design a fitness function of PSO algorithm for test point selection. Finally, the HPSO algorithm is proposed to select the optimal test point set for two practical systems. Simulation and experiment results show that the method can determine the global optimal test point accurately and effectively while meeting the requirements of testability indexes with least cost.     

城轨车辆电气柜故障诊断方法研究

城轨车辆电气柜种类繁多,结构复杂,若依靠人工检测的方式进行故障的排除,不仅诊断效率低且可靠性差;通过对多个城轨车辆电气柜的具体分析,提出一种动态提取有向图结构模型并生成测试序列的算法,利用图的最优路径算法进行测试自检,最后使用一种适应性测试诊断树来完成故障的定位与隔离;实验表明,该诊断方法能够有效地对城轨车辆电气柜的故障进行诊断,且对于不同拓扑结构的城轨车辆电气柜具有良好的适应性。     

复杂机载电子系统故障综合诊断技术研究

故障综合诊断技术一直是复杂机载电子系统研发过程中的关键部分,当前的故障诊断技术同时需要机内测试（BIT）和场外自动化测试设备（ATE）的测试结果才能得出诊断结果,诊断效率低,时间长并且不能在线诊断。针对新一代战斗机将更加依赖航空电子系统的趋势,迫切需要一种诊断时间短,且能够实现在线诊断的故障诊断技术。因此,一种基于模型的故障诊断方法被提出。该方法通过融合多信号模型和整数编码故障字典模型,模块间采用多信号模型,单个模块中采用整数编码故障字典模型,克服了多信号模型对测试信息的浪费和整数编码故障字典模型建模困难的缺点,并提出一种多目标测试优选方法,通过优化检测方案,充分发挥BIT的检测性能。该方法通过充分使用BIT的测试信息,摆脱了对场外ATE的依赖,实现了在线快速定位故障并识别故障模式。     

基于边界约束的空间复杂曲面重构算法

针对克里金(Kriging)算法在复杂地质构造应用中的局限性,提出了一种基于边界约束的复杂曲面插值方法.其基本思想是将断层多边形作为层面边界的约束条件,根据种子点与待插值点穿越多边形的关系为依据,判断待插值点与控制点之间的空间拓扑关系,并将满足条件的种子点利用克里金算法进行插值计算.通过实际数据的测试,解决了传统的网格化插值方案层位与断层无法严格相交以及多重逆掩断层构造的层面拟合等难题,为等值线绘制、地质块状模型构建等提供了新的思路.