蚂蚁算法在时序电路测试生成中的应用研究

数字集成电路的发展对测试提出了日益紧迫的要求 ,测试已成为妨碍LSI/VLSI付诸应用的瓶颈问题。尤其时序电路的测试生成 ,理论上是个没有完全解决的问题。通过结合电路的结构信息 ,提出了基于蚂蚁算法的时序电路自动测试生成 ,该算法分初始化和故障检测两个阶段实现。实验结果表明 ,基于蚂蚁算法的测试生成能取得较好的故障覆盖率 ,并且测试生成所耗费的CPU时间非常短 ,说明这是个值得探索的方法。     

时序电路状态测试与精简方法研究

通过分析时序电路固定故障的状态变换,提出基于状态隐含变换的测试方法.最后,详细讨论了状态测试的过程压缩和故障精简问题.     

电子水表功能测试系统开发与实现

通过分析电子水表功能测试要求,设计了针对性的功能测试系统。介绍了系统的硬件结构,分析了主要测试环节的实现方法。经现场使用,该测试系统运行稳定可靠,成功实现了电子水表各项功能测试要求,具有较高的应用价值。     

通用数字IC芯片功能测试系统

本文介绍了基于IBM PC系列机及其兼客机的通用数字IC功能测试系统。该测试系统为数字系统开发、调试、诊断和维护提供了方便的工具。     

汽车等速万向节功能测试系统设计

介绍了汽车传动轴在模拟装车状态下,实现离线功能性测试的工作原理,详细介绍了摆角、偏转角度矩、移动力、移动距离、滚动矩、轴向间隙、圆周间隙和摆角间隙测试的特点和方法。从精确、可靠的角度出发,论述了汽车等速万向节功能测试台的总体方案结构、控制系统的原理框图、软件系统的构成及其特点,为实现汽车等速万向节加工工艺优化提供可靠的试验数据。     

一种基于PLC与OP的液压回路功能测试方法

针对某液压系统的液压回路功能测试问题，提出了一种通过操作面板控制液压系统自动执行回路测试的方法，介绍了在可编程控制器上测试程序的编写和如何为操作面板组态项目．重点叙述了在操作面板上控制测试程序执行的实现方法。     

EAST-NBI多功能测试室设计

作为国家大科学工程中性束注入装置的重要组成部分,EAST-NBI多功能测试室主要用于对中性束注入装置各个部件的性能测试与优化;同时可模拟托卡马克入口环境和压力条件,进行模拟注入试验;并可功能扩展以用于多种科学领域的研究。多功能测试室内部主要包括一个圆柱型低温泵、一个"V"字型的功率测量靶和一个用于放置测试试样的测试平台。通过对多功能测试室的功能需求、工作原理以及主体结构展开设计研究,结论表明该测试室对于不同工况的测试均能满足测试需求。     

数字电路多故障测试生成的神经网络方法研究

本文深入研究基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的数字电路多故障测试生成方法,该方法利用电路基本逻辑门和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的特性,建立多故障测试生成的神经网络模型,通过求解网络能量函数的最小值点获得给定多故障的测试矢量。文中提出了加速测试生成的技术策略,为多故障的测试提供了一种可能的新途径。     

基于Cadence异步时序电路分析与仿真

探讨了在信号完整性分析中的异步时序电路的时序图及时序关系式,并结合具体的设计实例,计算出满足关系式的时序区间,最后在Cadence下进行了信号完整性仿真,验证了设计的时序匹配性．为高速PCB异步时序电路设计提供了一种分析与设计方法。     

复杂电子设备的故障诊断策略优化方法研究

诊断策略是故障检测和故障隔离的测试顺序。针对电子设备的分布式的特点．根据故障诊断知识获取中测试节点和诊断策略的确定问题。提出了一种可行、有效的工程化维修策略方法。文中提出了局部诊断策略的概念以及全局诊断策略接合的概念。利用测试的信息熵确定局部最佳测试点：确定局部的最优故障诊断策略．通过接合最终确定全局的最优故障诊断策略。最后,通过实际装备建模分析得到的诊断策略验证了该方法的有效性,证明它是一种优化的诊断策略。并能减小计算复杂度。     

设备故障智能诊断方法的研究

模糊聚类、粗糙集理论、灰色系统理论等相关技术曾被广泛应用于设备故障诊断中,但是模糊聚类只能对已知样本做出决策,不具有柔性,不能通过已知信息和聚类结果对问题所涉及领域内的新样本的类别做出决策;粗糙集理论不能处理连续变量;而灰色系统理论无法去除故障诊断中冗余的特征参数,不能区分各特征参数的重要性,因而制约了它们在故障诊断中的应用.在本文中,这几种理论被有机地结合起来,应用于设备故障诊断中.在故障诊断过程中,首先利用模糊c均值聚类对样本的参数进行离散化处理,求得各类别的聚类中心,接着基于粗糙集原理对设备特征参数进行约简,去除冗余参数,定量确定各特征参数的重要程度,然后根据约简的特征参数和各参数的重要程度,利用灰色关联分析的方法确定各种标准故障状态与目前设备状态的关联度,从而找到设备的故障所在之处.在本文最后部分通过实例证明,将模糊c均值聚类、粗糙集理论和灰色系统理论结合起来,应用于设备的故障诊断中是一种行之有效的方法,为智能故障诊断提供了理论基础.     

设备故障的二级模糊综合诊断方法的研究

在设备故障诊断中,由于故障原因繁多且相互交织和影响,导致设备故障具有一定的模糊性。本文将模糊理论引入设备故障的诊断过程中,针对每种故障原因,建立一个故障原因两两比较模糊矩阵,通过故障原因两两比较模糊矩阵,确定故障症状对故障原因的隶属度,从而建立了模糊诊断矩阵,在模糊综合诊断过程中,由于模糊算子对信息的取舍均带有一定的倾向性,为抑制其偏激,我们首先分别采用5种模糊算子进行综合诊断,然后根据诊断的结果,将可信度较高的3种模糊算子诊断的结果加权平均,作为最终诊断结果,以提高诊断结果的可靠性。最后,通过实例演示了故障的诊断过程。     

复杂系统故障传播与故障分析模型研究

针对复杂系统故障传播与故障分析的复杂性与不确定性,建立了一种复杂系统故障传播与故障分析模型,即模糊概率Petri网系统。该模型引入故障模式关联概率与置信度约束,用模糊概率Petri网完备地描述了子系统故障模式关联关系,并按照子系统之间的连接关系用消息库所和门变迁连接各模糊概率Petri网,最终形成整个复杂系统的模糊概率Petri网系统模型。模糊概率Petri网系统采用对象内置于Petri网和Petri网内置于对象相结合的方式,简化了模型的表达形式,具有良好的封装性、可重用性和可维护性。最后,以一个应用实例说明了模型的适用性。     

多分辨率能量波动-近似熵方法的设备故障诊断研究

结合小波包分解(WPT)方法和近似熵(ApEn)方法,提出一种多分辨率能量波动-近似熵方法的设备故障诊断技术.首先利用小波包分解将振动信号分解为各频率成分正交、无冗余和无遗漏的子信号,然后对子信号进行能量波动检验,给出故障的存在性诊断;对于存在故障的子信号进行近似熵计算,根据近似熵值的大小,分析信号的复杂性程度,即故障的严重程度.仿真及工程验证结果表明,提出的方法可以有效诊断设备故障的存在性及严重程度.     

基于模糊理论的机械设备故障诊断方法

以机械设备的故障特点的研究为基础,应用模糊数学理论,结合经验分析,建立了机械设备故障的模糊诊断模型,提出了机械设备的模糊诊断方法,并结合实例介绍了这一方法的具体应用．     

基于信息融合技术的复杂系统故障诊断研究

本文比较系统地研究了目前在复杂系统故障诊断领域中广泛应用的几种诊断方法,分析了各种方法的优缺点和适用领域,并在此基础上提出了基于信息融合技术的复杂系统故障诊断策略,建立了复杂系统综合故障诊断系统模型.     

基于扩张状态观测器的故障诊断方法研究

在分析现有基于观测器故障诊断方法的基础上,提出基于扩张状态观测器(ESO)故障诊断新方法.该方法利用ESO估计出系统的动态特性,完成对动态系统的故障检测与识别,同时,由于ESO只依赖于系统的输入参数b.和观测器的整定参数ω,因而具有很强的鲁棒性.最后,借助于三水箱非线性动态系统验证了算法的有效性.     

基于MEPA-RST-NBNC的复杂设备智能故障诊断方法研究

结合最小熵原理法(MEPA)的数据离散功能,粗糙集理论(RST)的数据分析和容错能力,以及朴素贝叶斯网络分类器(NBNC)的并行推理能力,采用串行集成思想,提出了一种基于MEPA-RST-NBNC的复杂设备智能故障诊断方法.首先利用MEPA实现连续条件属性的离散化,形成离散化诊断决策表;然后利用RST分辨矩阵实现故障特征的简化,并采用最大聚类比原则提取出最佳约简;最后根据约简诊断决策表建立NBNC模型来实现高效快速的诊断推理.故障诊断实例表明该方法不仅克服了RST诊断法的规则搜索和临界误判问题,而且避免了NBNC诊断法的维数灾难问题,具有较强的工程实用性.     

基于SVM的模拟电子系统多故障诊断研究

在通常的故障诊断中，一个约定的假设是系统在同一时刻至多只有一个故障发生。然而，对于拥有冗余设计或在工作过程中几乎没有维修和保养机会的系统（如大型航空航天器等），该假设往往并不成立。另外，对于系统的关键性设备，获得足够的典型故障样本通常非常困难。针对这种情况，本文以模拟电路系统为研究对象，提出了一种多故障诊断方法。首先建立了系统的多故障模型，在此基础上用小波变换作为预处理器进行特征提取，最后采用多类支持向量机（SVM）实现故障识别。仿真结果验证了该方法的可行性。