拉格朗日松弛算法在序贯诊断方法中的应用研究

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1、学校代码１０４５９学号或申请号２０１２１２１７１９０９密级０种如１尖２硕±学位论文拉格朗日松弛算法在序贯诊断方法中的屋巧研究作者姓名：碁游导师姓名：宋家友教授学科口类：王学专业名称：微屯子与固体电子学培养院系：信息王程学院完成时间：２０１５年５月ＡｔｈｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＬａｇｒａｎｇｅＲｅｌａｘａｔｉｏｎＡｌ

2、ｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｉｔｓＡｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＣｉｒｃｌｅＤｉａｎｏｓｔｉｃＭｅｔｈｏｄｐｐｇＢＹｏｕＬｖｙＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＪｉａｏｕＳｏｎｙｇＭｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎＳｃｈｏｏｌｇｇＭａｙ２０１５原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包

3、含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者‘：Ｓ年ｉ月日怒＇．．？学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或化构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、

4、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时一，第署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。、学位论文作者；、］言吉去曰期：年＾月曰？猫里烟巧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为浪费计对上述问题，相关专家开展了大量一研究发现，解决测试瓶预堆的途径是加强测试

5、性设计。测试性设汁，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虹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，ｔＵ最小代价获得充分的诊断信息。一采用测试性设计的技术很多，其中个关键和核也的技术就是采用测试性建模。对装备建立测试性模型，Ｗ测试性模型为基础提取系统的状燕信息和制一定诊断策略。这技术在国外巧经３０余年的发展，取得了不少显著成果，但是在国内起步较晚，巧存在许多技术难题亟待解决。一般情形下的系统模型开展了研究本

6、文针对。首先对系统建模理论进行阐述总结，并Ｗ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；’算法回溯步骤多的缺陷提出了一种改进措施对ＡＯ，在保证平均测巧费用不超过最优解的１＋ｅ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代步长加改进

7、。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关键词：测试性建模诊断策略测试性设计多故障诊断拉格朗日松弛ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔ巧ｃｔ－ｎｓＴｈｅｍｏｄｅｍａｖｉｏｎｉｃｓｉｓａｈｉｔｅｃｈｉｎｔｅｉｖｅｅｕｉｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｒａｉｄ班ｑｐｍ，ｐｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆ１；ｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｔｓｍｏｒｅａｎｄｎｏｉｒｅｃｏｍｌｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｈｅｈｉｈｅｒａｎｄｐ，ｇｓ

8、ｔｒｉｃｔｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｗｅｒｅｐ扣抗ｒｗａｒｄ访．ｒｅｑｕｉｐｍｅｎｔ化巧ｉｎｇａｎｄ出ａｇｎｏｓｉｓ．Ｔｈｅｉｎｌｄｉｔｉｈｏｄｈｂｂｌｅ化ｍｅｅｔｔｈｅｄｅｍａｎｄｆ化ｔｉｎｈｔｒａｄｔｉｏａａｏｓｃｍｅｔｓａｖｅｅｅｎｕｎａｏｓａｔｔｅｇｎｇ，＂ｓａｍｅｔｉｍｅＫｓｕｌｔｉｎｉｎａｌａｒｅｗａｓｔｅｏｆｈｕｍａｎ