基于进化算法的数模混合电路测试优选方法研究

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在数模混合电路生产和使用中,测试性优化设计对故障诊断至关重要。以往单一的数字或模拟故障诊断技术在诊断数模混合电路时面临诸多困难。为提高故障诊断效率,本文结合故障诊断理论对数模混合电路的测试优选方法进行了研究,将其转化为优化问题,基于进化算法实现测试生成并提出故障诊断算法对其结果进行验证。具体工作如下:1.建立数模混合电路故障元件的多维斜率故障模型。电路故障模型的建立是测试性优化设计和故障诊断的基础,首先基于电路分析理论推导多维斜率模型,获得电路故障特征矩阵。利用Multisim电路仿真软件验证了多维斜率模型的有效性。其后分析了容差对故障诊断的影响,提出通过优选最佳测试向量使元件特征向量之间的余弦距离最大化来减小的方法。2.基于单目标进化算法设计了实现数模混合电路测试生成的算法。首先通过对故障特征向量间的距离关系进行研究,将测试优选问题转化为全局优化问题。设计了实现数模混合电路测试生成的遗传算法,以DAC电路为例,对提出的算法进行验证。将提出的算法与经典的离散粒子群算法对比分析,其结果验证了提出算法的有效性。最后提出了一种基于进化算法的方法来识别敏感测点,并以PLL电路为例,验证了该方法可以用于非线性数模混合电路的测试优选。3.基于多目标进化算法设计了实现数模混合电路测试生成的算法。为了更好地解决测试向量数目与测试性指标间相互制约的难题,提出了基于多目标的测试优选方法,该方法利用特征向量的分布性和测试向量数目构造一个多维适应度函数来求解非支配解集。接着设计实现了基于多目标进化算法的测试生成,通过对DAC和ADC电路的仿真实验进行了验证。最后对比分析了两种Pareto最优解集构造方法的性能发现,在基于遗传算法求解时,本文提出的非支配排序算法构造Pareto最优解集效率更高。4.容差影响下的故障诊断研究。结合测试生成的结果进行测试性优化设计,在考虑容差条件下提出了一种基于进化算法的数模混合电路故障诊断方法。该方法不需要大量样本数据进行训练,理论上能实现0~∞的参数故障诊断。通过对DAC电路和leapfrog低通滤波电路进行故障诊断,验证了提出的诊断算法和测试优选方法的有效性。
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