模拟VLSI电路参数型故障的测试方法

为了提高模拟集成电路参数型故障的测试精度,以小波滤波器组实现的子带滤波为理论工具,研究了基于多故障特征提取的模拟集成电路测试方法.研究和对比了奥克塔夫(Octave)和金字塔两种小波分解结构下对Haar和Daubenchies两种小波在时域和频域中的故障分辨特性和诊断能力.对国际标准电路的实验表明:采用Octave结构时,在时域可完成故障检测,以相干函数在频域区分故障困难;而采用金字塔型结构时,在时域和频域皆易完成故障诊断:采用Daubenchies小波的效果优于Haar小波.     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

一种共前缀码的测试数据压缩方案

提出了一种新的基于游程编码的测试数据压缩/解压缩的算法:共前缀码编码(SPCS),它在传统游程使用较短的代码字来代替较长的游程的基础上,进一步探讨游程之间的相关性,使用一位来代替具有与前一游程相同前缀的后一游程的前缀,使需要多位才能表示的代码字的前缀用-位就可以表示,进一步提高了压缩率.相比类似的编码测试数据压缩方案,具有压缩率高、解压控制过程容易实现的突出特点.理论分析和对ISCAS-85和ISCAS-89部分标准电路硬故障集的实验结果证明了本方案的有效性.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

电能计量互感器异常断相分析与故障仿真

在电能计量互感器出现断相故障的理论分析基础上,应用Matlab/Simulink构建了某35kV高压三相三线电能计量的仿真模型,并对电能计量互感器正常运行和多种不同断相故障现象进行了仿真,与实测数据和理论结果比较,验证了仿真模型的正确性,从而应用该模型对实际电能计量出现异常数据的现象进行了故障仿真分析,有效地辅助解决了实际工程问题.     

基于非线性自适应观测器的故障诊断

将自适应控制的思想和状态观测器方法相结合研究了一类非线性控制系统的故障诊断问题。针对一类满足Lipschitz条件的带有未知参数的非线性系统,提出了一种非线性自适应状态观测器的设计方法,并将其应用到控制系统的故障诊断中。通过设置未知故障向量的自适应调整律,保证了状态观测器的渐近稳定。数字仿真证明了该方法的有效性,系统渐近稳定,状态向量和故障向量的估计值均趋近于实际值。     

基于历史数据的测试任务约简和故障诊断

针对部队航电组件测试任务繁重、故障定位率低的问题,提出一种利用历史数据来简化测试任务、提高故障定位率的方法。利用粗糙集信息系统理论,建立了航电组件故障信息系统模型;基于测试任务辨识函数和诊断允许误差对测试任务进行约简;基于最短测试时间选出最优测试任务集;利用贝叶斯最大后验概率进行故障诊断推理,将诊断问题归结为不等式约束极值问题;用0-1规划隐数算法求得最优解。最后以某型飞机惯导部件为例验证了方法的快速有效性。     

基于多主体的舰载机综合保障过程建模方法

针对舰载机面向作战任务的实时动态的综合保障需求,提出了基于多主体的舰载机动态保障模型。系统分析了舰载机使用保障与维修保障的基本过程,探讨了其有限资源约束下的动态调度特征。建立了三层混合控制的多主体模型架构,保证模型具有足够的柔性与收敛速度。重点考虑保障过程中主体（Agent）间合作博弈特征以及故障等系统扰动的影响,提出了一类基于合同网的交互协商机制,以提高Agent间的协商效率,并尽可能消除重调度的影响。给出了Agent的个体抽象原则,并定义了可扩展的Agent内部结构。在此基础上,给出了舰载机动态保障的有限资源调度算法。最后以舰载机的战备完好性指标单位时间出动架次为优化目标,选取舰载机的典型任务模式对模型进行了验证。     

多Agent诊断系统的几个问题研究

首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题.     

基于模糊集的故障检测方法

针对limit checking故障检测方法的缺点,提出了一种基于模糊集的故障检测方法。该方法基于传感器测量值的不确定性和门限值具有模糊的客观属性,在检测值所有可能值的论域上划分模糊子集,将检测值偏离门限值的程度用隶属函数与模糊子集报警权重表示。考虑到时间因素对检测结果的影响,提出采用时间窗函数的方法计算时间窗内的报警权值之和作为模糊检测决策依据。仿真结果表明,基于模糊集的故障检测方法相比于持续性计数(Persistence Counter)方法具有更好的检测性能。