基于多特征的模拟电路多信号建模及软件实现.pdf

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目：基于多特征的模拟电路多信号建模及软件实现学科专业：测试计量技术及仪器指导教师：龙兵副教授作者姓名：张巧炫班级学号：200921070128万方数据分类号密级注1UDC学位论文基于多特征的模拟电路多信号建模及软件实现（题名和副题名）张巧炫（作者姓名）指导教师姓名龙兵副教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别硕士专业名称测试计量技术及仪器

2、论文提交日期2012.04论文答辩日期2012.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完

3、全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要可测性指的是产品能及时准确地确定其状态并隔离其内部故障的一种设计特性。随着电子技术的发展，电路系统复杂性提高，测试难度加大，对电路的可测性指标要求也越来越高。但现有电路可测性的建模方法比较复杂，受人为因

4、素的影响比较大。针对这些问题，本文以模拟电路可测性设计为切入点，主要研究了电路故障自动仿真、多信号建模、依赖矩阵生成技术和测点优选方法等方面的问题，并在此基础上搭建了模拟电路多信号自动建模软件平台。具体内容如下：提出基于多特征的多信号建模方法，用于解决电路元件的故障模式不易确定的问题。通过提取多种特征（包括时域特征、频域特征、统计特征量，以及小波特征向量等）作为模拟电路的故障特征进行多信号建模，使得模拟电路的多信号建模更加高效和准确。改进了最优测试信号集选取方法，用于减少测试数目和降低测试成本。对测点优选算法的包含法进行改进，提出

5、了基于依赖矩阵的测试优选算法，从多个测试中选择对故障影响最明显的几个特征，得到了最优测试信号集，达到了用最少的测试隔离最多的故障元件的目的，并用可测性指标评价了该算法的合理性。设计并实现了模拟电路的多信号建模软件平台，并且成功的集成到“可测性辅助设计软件”主体软件中。该软件平台通过自动调用Pspice仿真引擎获取电路的初始电压，使用Matlab程序实现了各个故障特征的提取算法，以及基于依赖矩阵的测试优选算法，利用VC操作平台，将这些算法融合到多信号建模软件平台上。为了说明电路的多信号建模平台的实用性，在文中用实例进行了验证。另外为

6、了体现本文采用基于多特征的多信号建模算法的优越性，以典型的低通滤波电路为例，将其与可测性设计软件TEAMS中手动建模的指标分析结果进行了比较分析，结果显示：在故障检测率均为100%的同时，故障隔离率由手动建模时的69.08%提高到了100%，用鲜明的对比，体现了模拟电路多信号自动建模的优越性。关键词：多特征提取，多信号建模，测试信号优化，指标分析I万方数据ABSTRACTABSTRACTTestabilityisadesigncharacteristicoftheproduct,whichthestateoftheproducts

7、canbedeterminedtimelyandaccurately,anditsinternalfaultisisolated.Withthedevelopmentofelectronictechnology,thecomplexityofcircuitsystemanddifficultiesoftestareincreasing,testabilityismoreandmoreimportant.Buttheexistingmodelingmethodsofcircuittestabilityareverycomplex,a

8、ndareeasilyinfluencedbyhumanfactors.Therefore,tosolvetheseproblems,thispaperfocusesontheanalogcircuittestabilitydesign;mainl