题目：电子设备系统级测试性分析与评价方法研究

电子产品微型化以及功能的复杂化，使得电子设备成为提高现代化装备可靠性、维修性的一个瓶颈。要解决这个瓶颈，必须借助于可测性设计，提高系统的测试性。然而，为了减少测试成本，避免可测性设计的盲目性，测试性分析和评价显得至关重要。在故障诊断之前就进行系统测试性分析，实现系统的测试性预测，对于产品的设计维护和故障诊断都具有重要的指导意义。论文结合实际工程背景，在分析国内外测试性的最新发展状况基础上，针对目前测试性分析存在的若干问题，对电子系统的测试性分析与评价进行了研究。 1．研究了复杂程度较低的子系统级的多信号建模方法。针对多信号建模过分依赖于专家经验的缺陷，提出了一种基于自适应阈值估计的多信号仿真建模方法。该方法借助于仿真软件获取电路的运行数据，然后采用经验估算法确定Monte-Carlo仿真次数；同时，根据测量特征的分布情况，采用自适应方法确定阈值。实验结果验证了该方法的有效性。而且表明其具有较少的时间开销和较高的模型精度。2．研究了复杂程度较高的系统级多信号模型的分层递阶建模方法。针对复杂系统多信号建模时难以直接确定故障与测试之间依赖关系的问题，提出了分层递阶建立系统级多信号模型的方法。该方法通过逐层对底层多信号有向图进行合并，并逐层讨论合并后的可达性，进而据此逐层合并D矩阵，而最终获取系统级的D矩阵。在已知子系统多信号模型的基础之上，通过计算得到系统级多信号模型。该方法降低了系统级建模的复杂性。通过算例分析说明了算法的有效性。3．研究了故障空间测试性分析的一个子问题——虚假故障分析。该问题可等效成求全体最小碰集问题，属于一类NP类组合优化问题。针对目前存在的算法很难应用于大型系统的情况，提出了一种基于BNB-HSSE的方法，利用BNB来分解系统，降低难度，而HSSE则只进行一层集合枚举，以简化枚举过程。实验结果表明，该算法能够确保求取全体虚假故障组合，而且在较大型系统上性能上具有优势。4．从局部寻优的角度，研究了测试空间测试性分析的子问题——最小测试点集合的确定，提出一种基于多属性评价的图搜索算法来实现测试点的优化选取。采用A*算法进行图节点扩展的过程中，当节点代价函数 相等时，利用信息熵，节点中未隔离故障数，可扩展测点数三条属性来描述节点；多属性决策方法对各个节点进行评判，确定下一步扩展的节点。从而克服了单一根据信息熵评价节点所造成的偏差，有利于提高算法的准确性。仿真验证结果表明：该算法具有与现有的穷举方法相同的准确性，同时运行速度较穷举法要快。5．从全局寻优的角度，研究了测试空间测试性分析的子问题——最小测试点集合的确定，提出一种基于MOGA的方法，通过将最小测试点集合问题转换成多目标组合优化问题，对现有的用于多目标优化的GA算法进行了改进，从而保证了搜索过程解的多样性，克服了算法早熟。实验结果表明，该算法在计算准确性上具有优势，而且计算时间较现有基于单目标的GA算法要快。