基于多值测试的诊断策略优化生成

研究了多值输出测试条件下的诊断策略优化生成问题,把该问题形式化为一个最优多值与或决策树的搜索问题,然后将已有的基于二值测试的优化算法(信息增量启发式算法)同多值逻辑相结合,提出了包括多值输出测试和非对称测试的故障诊断策略优化生成算法,最后应用测试案例验证了该算法的有效性。结果表明,本方法对二值或多值测试以及非对称测试均适用,可以获得诊断精度和测试费用的理想权衡。

基于蚁群算法的电子设备多值测试故障诊断策略

测试序列优化设计是故障诊断中的重要组成部分,最优测试序列能提高故障诊断的效率,常见的故障诊断系统均基于二值属性,而多值属性系统的测试优化问题研究的较少。针对多值属性系统测试序列优化问题的特点,提出了一种改进蚁群算法,结合二值属性系统和多值属性系统的关系,设计了适应于多值属性优化的状态转移规则和信息素更新机制。针对在等测试费用和故障先验概率的情况下不能寻优的问题,制定了对应的优化标准,符合实际的测试需求。通过对比试验,证明了其能解决电子系统多值属性系统的序列优化问题,扩展了多值属性电子系统的测试优化策略。

电子装备多值测试故障诊断策略设计

对于复杂电子装备,在实际测试中测试不通过的情况可能有多种,如果依然采用基于二值测试的故障诊断策略设计算法,将损失大量信息,降低测试精度和效率。构造了基于r元霍夫曼编码的启发函数,提出了基于多值测试的故障诊断策略设计算法;将测试的多值输出作为独立信号,提出了基于关联矩阵扩展的多值测试故障诊断策略设计算法。实例验证表明,算法提高了故障隔离精度,为复杂电子装备的故障诊断策略设计提供了高效算法。

多值测试诊断策略优化设计

针对电子系统中多值测试条件下的测试排序问题,提出了一种诊断策略优化方法;首先,以相关性矩阵模型为基础,将已有的二值测试的优化算法同多值测试问题相结合,提出了适用于多值测试的基于霍夫曼编码的启发式函数;其次,将平均测试代价最小和平均测试步骤最少作为优化目标,采用与或树启发式搜索算法生成诊断树,得到多值测试的诊断策略,并给出了诊断策略优化方法的具体实现步骤;最后,将其应用到航空设备的实例中;结果表明提出的基于霍夫曼编码的与或树启发式搜索算法是可行的,其生成的诊断树是最优的,比基于信息熵的与或树启发式搜索算法具有更小的平均测试代价和更少的平均测试步骤。

基于准深度算法的多值测试诊断策略优化方法

针对复杂系统中多值测试的诊断策略优化问题,根据准深度算法可改善信息熵算法的特点,用准深度算法对基于信息熵的多值测试诊断策略进行优化,提出一种新的多值测试诊断策略优化方法。案例仿真结果表明,基于准深度算法设计的诊断树优于信息熵算法,可用于复杂多值测试的最优诊断策略设计。

基于霍夫曼编码的与或树启发式的多值测试算法研究

对复杂航空电子装备,采用基于二值测试的故障诊断策略设计算法,将损失大量信息,降低测试精度和效率。本文针对多值测试的诊断策略优化设计问题进行研究,提出基于霍夫曼编码的与或树启发式搜索算法,通过实例仿真验证该算法是可行的。

基于多值关联矩阵扩展的诊断策略设计

对于复杂系统,在实际测试中测试不通过的情况可能有多种,如果依然采用基于确定性关联矩阵的测试序列生成算法,将损失大量信息,导致测试精度和效率降低.提出了基于关联矩阵扩展的诊断策略设计方法,将多值关联矩阵扩展为二值关联矩阵,然后利用AO*算法得出诊断策略.实例验证表明,算法提高了故障隔离精度,为不确定系统的诊断策略设计提供一种高效算法.

基于Rollout信息启发式算法的故障诊断策略

针对传统故障诊断策略构建算法通用性较差的问题,采用Rollout信息启发式算法构建二值和多值测试,用更新后的基于信息启发函数的基准策略进行迭代更新,逐步逼近最优策略。以二值和多值测试为例构建相应的诊断策略。分析结果表明,该策略对二值测试、多值测试和不确定测试均适用,可以获得优于单步启发式搜索的诊断结果,且时间复杂度不高,适用于优化复杂系统的故障诊断。

基于改进准深度算法的诊断策略优化方法

针对现有诊断策略优化方法中对多值系统不可靠测试的研究较少,且难以充分考虑多值测试和不可靠测试对诊断策略优化的双重影响的问题,提出了一种基于禁忌搜索的准深度算法。首先对故障与多值测试不确定相关性矩阵和多值不可靠诊断策略问题进行了描述;然后针对该问题,阐述禁忌搜索改进的准深度算法步骤;最后通过案例对所提算法进行了仿真验证。实验结果表明,所提算法能在保证故障检测和隔离效果的基础上降低算法复杂度,使得诊断策略优化过程更加准确高效。