[发明专利]航电组件功能维护测试点选取方法

摘要

本发明公开了一种航电组件功能维护测试点选取方法，对模拟电路测试方法进行了分类分析，重点分析了故障字典法；在此模糊集的基础上，建立起测试点优选的数学模型；选取最优测试点，并且测试点数量尽可能少，测试点的优选策略的建立，通过数学模型和故障诊断分析方法制定测试点的优选方案，以最低的测试代价实现最高的故障检测率及故障隔离率，提出一种新的测试点优选算法，结合实际电路进行仿真，解决了传统模糊集划分和测试点选取不够优化的问题，提高了模拟电路系统故障检测和隔离的效率。

主权项

1.航电组件功能维护测试点选取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、提取被测系统模拟电路在各种故障状态下的电路特征，包括测试点的支流电位向量、网络的幅频特性，然后将提取的电路特征与故障一一对应关系列成一个故障字典，在实际诊断时，只要提取被测系统模拟电路的实时特征，就可以从故障字典中查出此时对应的故障，故障字典法的理论基础是故障模式的识别；步骤2、利用PSPICE对被测系统模拟电路中的元件进行故障仿真，得到节点电压增量和各个节点在不同电路状态下的电路响应的均值和方差，再利用Matlab程序计算出模糊相似矩阵做等价变换，得到模糊等价矩阵；首先设电路某测试节点的两类状态为和，为待判别状态的观察值；状态和的先验概率分别为和，状态下和状态下观察值为的状态条件概率分别为和；其次通过利用贝叶斯概率公式推导出：；-------（1）且和服从正态分布，其中：；；同时设和相交于；为区别两个状态的最佳门限，即当；有最小错误率；因此，取状态和状态间的为两者间的相似系数：；当时，；当，，另外；这样相似矩阵为：------------（2）式（1）中：  P（e）：为平均错误率；和为电路测试节点的两类状态；为待判别状态的观察值；和为状态下和状态下观察值为的状态条件概率；为区别两个状态的门限值；为最小错误率；为模糊相似矩阵；式（2）中：、、、、、、、为状态和状态之间的相似系数；步骤3、通过模糊等价矩阵运算，得到故障特征差值的特征函数矩阵，应用“故障区分度”的概念表征被测电路的测试节点集对故障的区分能力，并对特征函数形成模糊集的集合运算进行优化；在此基础上提出新的测试节点优选方法；从电路中故障集中任意抽取两个故障和，构成一个故障对(，),设为中所有的故障生成的故障对所构成的集合，则有；中元素的个数为，则中元素的个数为：-------（3）选定一个测试节点，设在中的各种故障状态下，节点的电压标称值为；利用故障上的特征函数为，对于故障集中的其它故障的电压标称值如果满足则说明故障的电压标称值和故障的电压标称值在同一个模糊域内，即节点无法区分此两故障；反之若则说明故障的电压标称值和故障的电压标称值不在同一个模糊域内，即节点可以区分此两故障；因此，利用节点能够区分的故障对数来表征节点的区分能力；步骤4、测试点选取算法利用动态规划的思想对测试节点进行优选，不仅能够保证在故障可被隔离的前提下选择最少数量的测试节点，而目容易通过编程实现，实现故障诊断的自动化；节点优选基本算法可表述如下：（a）根据特征函数计算被测电路的可及节点中每一个节点的故障区分度；（b）设被测电路测试节点集为空集；（c）如果，则转至步骤（e）故障不可隔离，结束；若测试节点集包含可及节点集，并能满足故障区分度的最大；其中：为测试节点集；为可及节点集；为包含可及节点集的测试节点集；为故障区分度；为包含可及节点集的测试节点集的最大集；（d），如果测试节点集的故障区分集等于该测试节点集的对集，则结束；否则，转步骤（c）；其中：为测试节点集的故障区分集；为故障对集；（e）提示：故障集不可隔离，结束。