拉格朗日松弛算法在序贯诊断方法中的应用研究

发布时间：2020-02-05 23:10

【摘要】：现代机载系统是高科技密集型设备,技术和结构复杂性越来越高,因此对装备的测试和诊断提出了更高更严格的要求。传统的测试方式已无法满足测试性需求,造成了大量的人力和物力浪费。针对上述问题,相关专家开展了大量研究发现,解决测试瓶颈唯一的途径是加强测试性设计。测试性设计,指在装备设计阶段并行的考虑测试问题,综合应用机内测试(BIT, Built-in Test)、自动测试设备等测试资源,通过优化设计改善电路内部的测试可控性,以最小代价获得充分的诊断信息。采用测试性设计的技术很多,其中一个关键和核心的技术就是采用测试性建模。对装备建立测试性模型,以测试性模型为基础提取系统的状态信息和制定诊断策略。这一技术在国外历经30余年的发展,取得了不少显著成果,但是在国内起步较晚,还存在许多技术难题亟待解决。本文针对一般情形下的系统模型开展了研究。首先对系统建模理论进行阐述总结,并以此为基础针对理想情况下的单故障诊断策略优化技术进行了研究；对AO*算法回溯步骤多的缺陷提出了一种改进措施,在保证平均测试费用不超过最优解的1+￡的同时,有效地减少了回溯次数,提高了算法的效率；最后用实例验证了改进算法的可行性。针对单故障诊断策略存在的局限性,基于故障并发后验概率最大的思想,将多故障问题转化为集合覆盖问题,借助于单故障的诊断树测试序列,利用拉格朗日松弛和次梯度优化算法求解概率最大的故障集合,并对次梯度算法的迭代步长加以改进。最后通过实例验证了该诊断方案能够有效的避免漏诊和误诊问题,且有不错的诊断效率。
【图文】：

诊断树,费用估计

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诊断树,费用估计

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【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V267

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