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公开(公告)号：CN107203677B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201710482200.9
申请日：2017-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/367 , G06F119/02
Abstract: 一种电子系统多退化进程研究方法，本发明涉及电子系统多退化进程研究方法。本发明的目的是为了解决现有实际研究中通常考虑系统中所有退化量分析其退化，导致计算量大，研究复杂，以及为了优化分析过程需要考虑多退化系统的主要退化量而忽略次要退化量，导致可靠性及寿命预测结果置信度低的问题。过程为：一、得到电路的传递函数；绘制出电路全部元件退化时的幅频特性曲线和相频特性曲线；得到电路全部元件退化时的电路增益、上下限截止频率和中心频率电路特征信息；二、进行灵敏度分析，按照灵敏度排序情况划分关键元件组合；三、选取关键元件组合，进行电路性能退化分析。本发明用于电路退化领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107085179A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710335823.3
申请日：2017-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/316
CPC classification number: G01R31/316
Abstract: 一种基于紧密度评价的模拟电路故障检测中测试激励生成方法，本发明涉及基于紧密度评价的模拟电路故障检测中测试激励生成方法。本发明为了解决现有技术对故障特征本身比较微弱的故障状态的故障检测率会较低的问题。本发明组成包括：步骤一：获取电路在N次正常工作状态和N次任意元件H处于故障状态下，在全频带范围工作的特征信息；步骤二：根据特征信息计算待测电路在全频带下N次任意元件H处于故障状态时特征值超出正常工作范围的量值大小与次数；步骤三：得到紧密度函数曲线；步骤四：选择紧密度函数曲线中紧密度函数值取最大时对应的测试激励作为检测元件H的测试激励。本发明用于模拟电路故障检测领域。
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公开(公告)号：CN107085179B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201710335823.3
申请日：2017-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 一种基于紧密度评价的模拟电路故障检测中测试激励生成方法，本发明涉及基于紧密度评价的模拟电路故障检测中测试激励生成方法。本发明为了解决现有技术对故障特征本身比较微弱的故障状态的故障检测率会较低的问题。本发明组成包括：步骤一：获取电路在N次正常工作状态和N次任意元件H处于故障状态下，在全频带范围工作的特征信息；步骤二：根据特征信息计算待测电路在全频带下N次任意元件H处于故障状态时特征值超出正常工作范围的量值大小与次数；步骤三：得到紧密度函数曲线；步骤四：选择紧密度函数曲线中紧密度函数值取最大时对应的测试激励作为检测元件H的测试激励。本发明用于模拟电路故障检测领域。
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公开(公告)号：CN107480386B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201710725700.0
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/367 , G06N3/12
Abstract: 一种基于响应混叠性度量与遗传算法的测试激励优选方法，本发明涉及基于响应混叠性度量与遗传算法的测试激励优选方法。本发明为了解决现有模拟电路中，由于器件容差的存在使得器件故障状态和正常状态界限模糊，导致早期故障检测较低以及测试激励优选速度慢的问题。本发明包括：步骤一：得到M个正常样本和M个故障样本；步骤二：采用遗传算法对P个频点进行二进制编码，并进行参数初始化；步骤三：遗传算法采用响应混叠性度量函数作为适应度函数，计算NIND个频点的适应度函数值；步骤四：获取响应混叠性度量函数值最小的测试激励的二进制基因，通过解码后得到对应的最优测试激励。本发明用于模拟电路故障诊断领域。
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公开(公告)号：CN107480386A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710725700.0
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于响应混叠性度量与遗传算法的测试激励优选方法，本发明涉及基于响应混叠性度量与遗传算法的测试激励优选方法。本发明为了解决现有模拟电路中，由于器件容差的存在使得器件故障状态和正常状态界限模糊，导致早期故障检测较低以及测试激励优选速度慢的问题。本发明包括：步骤一：得到M个正常样本和M个故障样本；步骤二：采用遗传算法对P个频点进行二进制编码，并进行参数初始化；步骤三：遗传算法采用响应混叠性度量函数作为适应度函数，计算NIND个频点的适应度函数值；步骤四：获取响应混叠性度量函数值最小的测试激励的二进制基因，通过解码后得到对应的最优测试激励。本发明用于模拟电路故障诊断领域。
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公开(公告)号：CN107203677A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710482200.9
申请日：2017-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种电子系统多退化进程研究方法，本发明涉及电子系统多退化进程研究方法。本发明的目的是为了解决现有实际研究中通常考虑系统中所有退化量分析其退化，导致计算量大，研究复杂，以及为了优化分析过程需要考虑多退化系统的主要退化量而忽略次要退化量，导致可靠性及寿命预测结果置信度低的问题。过程为：一、得到电路的传递函数；绘制出电路全部元件退化时的幅频特性曲线和相频特性曲线；得到电路全部元件退化时的电路增益、上下限截止频率和中心频率电路特征信息；二、进行灵敏度分析，按照灵敏度排序情况划分关键元件组合；三、选取关键元件组合，进行电路性能退化分析。本发明用于电路退化领域。
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