基于STD标准的仪器可互换技术

仪器可互换技术是新一代自动测试系统的关键技术之一。针对可互换技术只能实现同类仪器的互换,无法实现具有相同信号能力的不同类仪器的互换以及多功能仪器的互换等问题,文中开展面向信号的仪器可互换技术研究。STD标准是信号和测试定义标准,为实现面向信号的仪器可互换技术提供支撑。首先分析面向信号的仪器控制模型,找出测试描述中与仪器相关的重要环节,即信号操作与信号接口的映射关系,以及测试描述与仪器能力的信号匹配;再建立统一的函数接口,实现不同角色信号的标准化映射过程,通过设计自定义匹配流程,根据信号类型及对应的属性表达式实现信号的自动匹配;最后,对仪器互换过程进行验证。结果表明,基于STD标准的仪器可互换技术不仅能够实现同类仪器的互换,还能实现不同类仪器的互换,实现过程简单方便。     

面向STD标准的信号通道控制模型研究

IEEE 1641（STD）标准是IEEE标准委员会制定的新一代面向信号测试标准。首先对STD标准定义的连接及其动态模型进行了分析,梳理了常用的开关类型。接下来,提出了信号通道系统的描述模型和控制模型,并针对常用的多路开关和矩阵开关,给出了开关能力描述模型和开关组件接口定义,总结了资源管理器的工作步骤和虚拟连接的资源共享判断准则。最后,给出了该信号通道模型的实现方法,并通过开发的一个图形化信号通道系统管理软件,简化了用户的开发工作。     

基于关联模型的故障样本集覆盖性定量评价方法

针对测试性验证试验样本集覆盖性差和试验结果可信度低的问题,为有效评价测试性验证试验样本集,提出了基于关联模型的故障样本集覆盖性定量评价方法;该方法定义了系统的信息要素模型,包括结构、功能、测试点、测试项目、测试信号5个测试性设计要素和一个故障模式要素;在此基础上分析设计要素间及其与故障模式间的相互映射关系,建立设计特性要素关联模型和故障模式与设计特性要素关联模型,并根据建立的关联关系得到故障模式直接和间接相关的特性要素,计算故障样本集对设计要素的覆盖率;最后,通过案例应用证明了该方法的正确性。     

MATLAB 平台下数字信号优化处理及其仿真

以某型混合控制系统为例,在Matlab平台下,研究了卡尔曼滤波理论对数字微分信号降噪优化处理的可行性、方便性和有效性.首先对数字微分信号算法进行设计,并通过数学仿真验证了所设计的数字微分算法的有效性;然后运用卡尔曼滤波理论,设计了自适应卡尔曼滤波器,对某型混合控制系统的数字微分信号进行了滤波优化处理;最后,为验证卡尔曼滤波器对所设计系统的有效性,对所设计的系统进行了数字仿真,并给出了系统仿真框图和部分仿真结果.从仿真结果看,卡尔曼滤波器对该类数字信号的降噪优化处理是可行的、有效的.     

基于扩展多信号模型的故障样本可拓评价方法

合理确定评价指标及分配指标权重对故障样本评价至关重要,文章在综合考虑测试性验证试验目的和考核内容的基础上,提出一种基于扩展多信号模型的故障样本可拓评价方法;方法基于扩展多信号流图构建故障样本评价的指标,结合可拓学理论,建立基于平均故障关联度的故障样本集可拓评价模型,并对某型机载数传测试性验证试验故障样本进行评价;研究结果验证了所提方法的有效性。     

机载浮标搜潜系统搜潜效能评估模型

为了对机载浮标搜潜系统的作战效能进行合理评估,建立机载浮标搜潜系统的搜潜效能评估模型。利用WSEIAC系统效能评估模型,量化搜潜效能指标,建立机载浮标搜潜系统搜潜效能方程。将浮标阵列作为子系统,考虑其成活率问题,使模型更加贴合战术使用实际;将搜潜过程分为检查维修阶段和执行任务阶段,分别考虑其可维修性,使模型更加贴合部队保障实际。仿真实验结果证明：该模型切实可行,为此类装备的研制、推广及作战使用提供辅助的决策依据。     

基于多故障假设的诊断策略研究与应用

 针对工程中最优单故障序贯测试难以隔离的多故障问题,利用Grunberg等人提出的多故障模糊组的概念,以最优单故障测试策略为基础,构造了一种多故障假设下的序贯测试算法．该算法以多故障状态集的最小碰集作为生成最优单故障策略的故障状态,生成最优单故障策略;以诊断决策树中各叶节点的多故障状态集为评判标准,确定系统的状态,完成多故障假设下的系统故障诊断;与连续使用单故障策略的方法相比,该方法提高了测试效率．以某型机载电子设备为例给出算例分析,验证了该算法隔离多故障的有效性．     

模拟电路节点电压灵敏度权序列故障字典法

基于文献[1]中的节点电压灵敏度序列守恒定理和节点电压变化守恒定理,提出并证明了线性非容差模拟电路中节点电压灵敏度权序列守恒定理,以及它与节点电压变化量比值序列守恒定理的等价关系。在此理论基础上提出了节点电压灵敏度权序列故障字典法,该方法构造故障字典容易,故障字典规模小,能够诊断线性模拟电路软故障和硬故障。     

基于多信号模型的系统测试性建模与分析

多信号模型是一种简单而有效的系统建模表示方法,已被美国QSI公司引入其TEAMS(测试性工程和维修系统)软件中,用于系统测试性分析和预计、可靠性分析以及故障诊断等。对基于多信号模型的系统测试性建模与分析方法进行深入研究,结合示例具体给出多信号模型的表示和建模,故障-测试相关矩阵以及未检测故障、模糊组、冗余测试、故障掩盖、故障检测率和故障隔离率等的具体分析过程和算法。算法分析结果与应用TEAMS软件分析结果相一致。基于多信号模型的测试性分析方法,虽然不能给出一个全面的测试性评定结论,并存在着不足之处亟待改进,但易于实现计算机辅助分析,对系统测试性设计工具的研发具有价值。     

基于最小碰集的多故障诊断算法研究

目前存在的测试性分析和故障诊断工具基本都是基于单故障假设,不适用于复杂系统。针对这一问题,研究了多故障假设下的序贯测试算法。提出了利用分类HS-树(CHS-树)计算最小碰集(MHS)的算法;以多故障状态集的MHS作为故障状态,生成最优单故障测试策略;以决策树中各叶节点的MHS为判断依据来决定下一步要执行的测试,最终生成多故障诊断策略。最后给出案例分析,结果表明:计算MHS的算法能够提高诊断策略的生成效率;诊断策略能够有效隔离多故障问题。