【摘要】：現(xiàn)代機(jī)載系統(tǒng)是高科技密集型設(shè)備,技術(shù)和結(jié)構(gòu)復(fù)雜性越來(lái)越高,因此對(duì)裝備的測(cè)試和診斷提出了更高更嚴(yán)格的要求。傳統(tǒng)的測(cè)試方式已無(wú)法滿足測(cè)試性需求,造成了大量的人力和物力浪費(fèi)。針對(duì)上述問(wèn)題,相關(guān)專家開(kāi)展了大量研究發(fā)現(xiàn),解決測(cè)試瓶頸唯一的途徑是加強(qiáng)測(cè)試性設(shè)計(jì)。測(cè)試性設(shè)計(jì),指在裝備設(shè)計(jì)階段并行的考慮測(cè)試問(wèn)題,綜合應(yīng)用機(jī)內(nèi)測(cè)試(BIT, Built-in Test)、自動(dòng)測(cè)試設(shè)備等測(cè)試資源,通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)改善電路內(nèi)部的測(cè)試可控性,以最小代價(jià)獲得充分的診斷信息。采用測(cè)試性設(shè)計(jì)的技術(shù)很多,其中一個(gè)關(guān)鍵和核心的技術(shù)就是采用測(cè)試性建模。對(duì)裝備建立測(cè)試性模型,以測(cè)試性模型為基礎(chǔ)提取系統(tǒng)的狀態(tài)信息和制定診斷策略。這一技術(shù)在國(guó)外歷經(jīng)30余年的發(fā)展,取得了不少顯著成果,但是在國(guó)內(nèi)起步較晚,還存在許多技術(shù)難題亟待解決。本文針對(duì)一般情形下的系統(tǒng)模型開(kāi)展了研究。首先對(duì)系統(tǒng)建模理論進(jìn)行闡述總結(jié),并以此為基礎(chǔ)針對(duì)理想情況下的單故障診斷策略優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了研究；對(duì)AO*算法回溯步驟多的缺陷提出了一種改進(jìn)措施,在保證平均測(cè)試費(fèi)用不超過(guò)最優(yōu)解的1+￡的同時(shí),有效地減少了回溯次數(shù),提高了算法的效率；最后用實(shí)例驗(yàn)證了改進(jìn)算法的可行性。針對(duì)單故障診斷策略存在的局限性,基于故障并發(fā)后驗(yàn)概率最大的思想,將多故障問(wèn)題轉(zhuǎn)化為集合覆蓋問(wèn)題,借助于單故障的診斷樹測(cè)試序列,利用拉格朗日松弛和次梯度優(yōu)化算法求解概率最大的故障集合,并對(duì)次梯度算法的迭代步長(zhǎng)加以改進(jìn)。最后通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了該診斷方案能夠有效的避免漏診和誤診問(wèn)題,且有不錯(cuò)的診斷效率。
【圖文】：

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【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V267

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本文編號(hào)：2576748