数字电路板故障诊断的一种实用方法

介绍限数字电路板故障诊断的一种实用方法，在该方法中，故障检测是基于对电路板的功能测试，故障隔离是基于相关节点的实际响应和预期响应的比较，此外还介绍了诊断数据库的建立方法以及测试系统的硬件组成。根据这一方法已成功一个实用测试系统，它能把８０％故障隔离到节点。     

基于遗传算法的物理数据模型优化研究

为了实现海量数据的高质量查询和调度，降低查询消耗、提高查询效率，研究基于遗传算法的物理数据模型优化方法。构建动态—增量物理数据模型，利用状态基态库存储当前时刻高频变化的数据对象，通过动态增量库体现存储数据变化过程，结合状态基态表和增量表建立基于优先级的历史库，提高数据的查询能力、降低对硬盘的需求；运用自适应遗传算法，经种群初始化、适应度函数设计、交叉概率和变异概率选取等步骤，对物理数据模型进行查询优化，获取最佳查询结果。实验结果表明：该方法的迭代收敛效果好，采用差异大的交叉算子和变异算子可提升物理数据模型的查询能力；查询任务越多，该方法查询消耗比越低，优势越显著；且用户并发数量增加对于该方法并发延迟时间的影响甚微。     

美国军用自动测试系统(ATS)的发展趋势

本文介绍了美国军用ATS的发展目标、采购策略、标准系列产品、研发计划及开放式测试系统的优点。美军ATS的发展目标是减少专用ATS的投资和使用。采购策略是尽量使用国防部指定的标准ATS产品。研发计划是通过定义开放式测试系统框架减少投资费用和改进ATS的操作灵活性。开放式ATS容易修改和升级。美国军用ATS的发展趋势是标准化和采用开放式系统框架     

基于堆叠降噪自编码器的配电数据清洗方法

准确高效的异常数据识别与缺失数据恢复是电力网络稳定运行的基础。提出了一种配网网络状态监测异常数据清洗方法。首先,利用堆叠降噪自编码器(SDAE)学习正常数据和异常数据特征,去除噪声后获取损失函数曲线。然后,采用Bootstrap方法估计置信区间,设置异常数据识别门限,通过多分类支持向量机完成异常类型识别。最后,针对缺失数据,设计了Pearson相关系数进行插补恢复。实验结果表明,该方法能够有效识别配电网络异常数据类型,且缺失数据恢复性能优于现有方法。     

自动生成模拟电路故障树的一种方法

故障树法是应用于模拟电路故障诊断的一种常用方法;使用这种方法的关键是针对被测件(UUT)的不同故障模式,预先开发详细的故障树;传统的故障树开发方法是人工设计,其缺点是效率低,且容易出错;针对这一问题,提出了一种基于eXpress可测试性分析软件自动生成故障树的方法,描述了用eXpress自动生成故障树的过程,介绍了eXpress诊断报告的应用方法,通过示例验证了该方法的可行性和实用性;该方法的优点是能借助eXpress软件自动生成故障树、效率高、不易出错。     

边界扫描在带DSP芯片数字电路板测试中的应用

为了解决带DSP（数字信号处理器）芯片数字电路板中部分非边界扫描器件的功能测试难题,采用了边界扫描测试技术与传统的外部输入矢量测试相结合的方法,对一块带有DSP芯片数字电路板中的非边界扫描器件进行了功能测试。测试结果表明,该测试方法能够对这部分器件进行有效的故障检测和故障隔离,并可将故障隔离到芯片。充分说明这种应用边界扫描技术与传统测试方法相结合的功能测试方法能够有效地解决带DSP芯片数字电路板中部分非边界扫描器件的功能测试问题。     

基于模糊神经网络的复杂网络故障诊断设计

针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题,采用了基于模糊神经网络的故障定位方法,提高了网络故障定位的快速性与准确性：首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论,接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理,并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习,参数训练达到设置的期望误差0.01;最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证,软件执行单次诊断耗时3.5s;结果表明采用基于模糊神经网络的诊断方法,能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题,对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。     

基于边界扫描的雷达嵌入式测试和诊断技术

为解决因雷达数字化、高速化发展引起的测试和诊断技术难题,提出了基于边界扫描的雷达嵌入式测试和诊断方案,介绍了系统的硬件架构和软件设计。该方法可以在雷达系统正常执行任务期间,实时检测数字集成电路的故障,并将故障定位到芯片引脚。对低速数字信号,可以采集完整的信号波形;对较高速度的数字信号,可以通过多次采集和统计分析的方法提取故障特征。该方法已通过试验验证。     

混合电路板的自动测试

提出了一种基于标准测试总线（VXI和GPIB）的混合电路板的自动测试方案。该方案的特点：故障检测和故障隔离能力强；通用性好、扩展性强；能测试含单片机的混合电路板；主要使用货架产品（COTS）。该方案已用于某雷达的混和电路板自动测试设备。     

基于大数据挖掘的电能计量互感器误差自动化控制系统

为确保电能计量互感器计量工作的顺利开展,该文设计基于大数据挖掘的电能计量互感器误差自动化控制系统。系统在Spark运算引擎优越的数据计算功能协助下,基于电压互感器、电流互感器采集的电能计量互感器电压信号、电流信号,通过误差自动化校核模块的基于大数据挖掘的电能计量异常诊断方法,利用K-means聚类分类的方式,以互感器电压信号、电流信号诊断的方式,识别异常互感器;针对异常互感器,由误差动态自动化补偿装置,计算异常互感器的电能计量误差值,动态自动化补偿阻抗系数,调节计量误差,完成电能计量互感器误差自动化控制。经测试,该系统具备电能计量互感器误差自动化诊断与控制能力。