針對雷達(dá)裝備測試性優(yōu)化設(shè)計的實際技術(shù)需求,對雷達(dá)測試性優(yōu)化設(shè)計過程進(jìn)行了分析;以雷達(dá)裝備各階段數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),綜合考慮測試效能、測試代價、可靠性約束等要素,研究了基于測試代價和測試效能的測試性優(yōu)化方法,并給出了基于最小測試代價的雷達(dá)系統(tǒng)測試性優(yōu)化模型;針對模型多目標(biāo)優(yōu)化求解問題,給出了一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法;該算法引入混沌理論,使初始種群呈現(xiàn)多樣性,避免了傳統(tǒng)粒子群算法的早熟現(xiàn)象,同時提高了搜索的精度和速度;通過對案例的仿真與驗證表明,利用這種改進(jìn)的粒子群算法對基于最小測試代價的測試性優(yōu)化模型進(jìn)行求解時,能夠在滿足模型目標(biāo)函數(shù)的約束條件下,獲得全局最優(yōu)解。

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【部分圖文】：

圖1測試性方案設(shè)計內(nèi)容

1）從宏觀角度來分析如圖1所示。從宏觀角度對雷達(dá)裝備的各方面信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評估和考慮，針對壽命周期、測試級別、系統(tǒng)任務(wù)、總線接口等方面的不同，綜合權(quán)衡，制定出多種情況下適合雷達(dá)裝備的全壽命周期測試優(yōu)化方案。

圖2測試性方案優(yōu)化設(shè)計技術(shù)路線

2）從微觀角度來分析如圖2所示。要依據(jù)雷達(dá)裝備的不同情況，明確不同狀態(tài)、不同單元測試性方案的設(shè)計要求，然后確定裝備測試與診斷具體實施過程，最后給出測試性方案優(yōu)化設(shè)計技術(shù)路線。

圖3基于測試效能、測試代價的BIT設(shè)計優(yōu)化技術(shù)

所謂的測試性優(yōu)化設(shè)計是一個綜合考慮功能、性能和可靠性約束的過程，要從裝備的測試性設(shè)計一開始就對各組成要素進(jìn)行權(quán)衡，以得到最優(yōu)的測試性優(yōu)化方案。針對雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行基于測試性效能、測試代價等元素的測試性優(yōu)化技術(shù)，其基本思路如圖3所示。如圖3所示，首先，根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)在生產(chǎn)、使用和驗證階段....

圖4適應(yīng)度計算流程

適應(yīng)度計算流程如圖4所示。當(dāng)進(jìn)化到第K代時，計算粒子所選測試集的故障檢測率，當(dāng)計算的故障檢測率大于等于要求的故障檢測率時，根據(jù)式（13）計算粒子的適應(yīng)度，如不滿足此約束條件，則從未被選擇的測試集中挑選p/c較大者進(jìn)行補(bǔ)充，直到符合約束條件。依此類推，直到所有的粒子完成計算。

本文編號：3939002