一种用于电路故障诊断的最优诊断树生成方法技术

本发明专利技术公开了一种用于电路故障诊断的最优诊断树生成方法，基于故障测试模型中得到的电子系统内部故障状态与电路中测点输出的关系，再构建动态规划列表搜索最优解；然后对动态规划列表中的故障集，筛选出有效测点，并根据有效测点扩大搜索深度，通过动态规划列表避免相同故障集的重复搜索，进而减小搜索次数，从而能够快速生成最优诊断树。

An Optimal Diagnostic Tree Generation Method for Circuit Fault Diagnosis

The invention discloses an optimal diagnosis tree generation method for circuit fault diagnosis. Based on the relationship between the internal fault state of the electronic system obtained in the fault test model and the output of the test points in the circuit, a dynamic programming list is constructed to search for the optimal solution. Then, the effective test points are screened out from the fault sets in the dynamic programming list, and the search depth is expanded according to the effective test points, and the optimal solution is searched by moving. The state planning list avoids repeated searches of the same fault set, and then reduces the number of searches, so that the optimal diagnosis tree can be generated quickly.

【技术实现步骤摘要】
一种用于电路故障诊断的最优诊断树生成方法
本专利技术属于电路故障诊断
，更为具体地讲，涉及一种用于电路故障诊断的最优诊断树生成方法。
技术介绍
随着电子技术的日益发展，电子系统内部电路设计日趋复杂，及时准确地确定电路状态并隔离内部故障可以有效地缩短电子系统的研制、实验和发布的时间，提高系统的可测试性。如何设计高效的故障测试方案已成为电子设计领域的研究热点之一。现有的故障测试方案设计方法中，序贯测试基于初步设计中给出的信号流图和相关性模型描述的电路关系，给出测试序列测试方法，减小测试产生的代价，可以有效地提高后期设计和验证评估的效率，因此，该技术被广泛应用于电子系统的可测性设计。对于序贯测试最优解的搜索问题在近几十年一直为该领域的热点问题。近年来，基于与或图搜索的AO*算法备受关注。该方法基于故障模糊集和测点信息的逻辑关系生成隔离各个故障的决策树模型，极大地提高了故障诊断的效率。然而，由于AO*算法存在对相同故障集的搜索过程，导致算法时间复杂度过高，造成实际应用中的局限性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种用于电路故障诊断的最优诊断树生成方法，将AO*算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于电路故障诊断的最优诊断树生成方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、构建测试模型根据电路内部故障状态与电路中测点输出的关系，构建电路的测试模型H＝{D,C,P}，其中，C＝{c1,c2,…,ci,…cM}为电路中设置的测点对应的代价构成的矩阵，ci表示电路中第i个电路设置测点的测试代价，M为可选测点总数；P＝{p1,p2,…,pj,…,pN}为电路系统中各个故障状态发生概率形成的矩阵，pj为第j个故障状态发生的概率，N为故障状态总数；D为故障依赖矩阵，具体表示为：

【技术特征摘要】
1.一种用于电路故障诊断的最优诊断树生成方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、构建测试模型根据电路内部故障状态与电路中测点输出的关系，构建电路的测试模型H＝{D,C,P}，其中，C＝{c1,c2,…,ci,…cM}为电路中设置的测点对应的代价构成的矩阵，ci表示电路中第i个电路设置测点的测试代价，M为可选测点总数；P＝{p1,p2,…,pj,…,pN}为电路系统中各个故障状态发生概率形成的矩阵，pj为第j个故障状态发生的概率，N为故障状态总数；D为故障依赖矩阵，具体表示为：其中，dij表示第j个电路故障在第i个测点下的测试信息，dij的取值为0或1，dij＝1表示第j个电路故障可以通过第i个测点测出，dij＝0代表第j个故障不能通过第i个测点测出；(2)、构建动态规划列表表在动态规划列表中创建一节点，该节点的故障模糊集包含整个电路系统中所有故障状态，即S＝{s1,s2,…,sN}，将该节点作为启发式搜索的目标节点，同时将该节点的可选测点集合T设置为全部测点，即T＝{1,2,3,…,M}；(3)、通过启发式搜索最优测点(3.1)、选出有效测点；(3.1.1)、由故障依赖矩阵D、故障模糊集S和可选测点集合T，得到故障依赖的子矩阵D'，D'＝{dij|si∈S,tj∈T}；删除D'中测点对应的各个电路故障状态为0和全为1的无效测点，得到具有隔离效果的测点集合T'；根据故障依赖的子矩阵D'中各测点对应依赖信息相同的情况下，保留测试代价最小的测点，得到有效测点集合T”＝{t1,t2,…tk,…,tm}，其中，tk为第k个有效测点的标号；(3.1.2)、根据T”中的有效测点信息，将S分割为两个子故障集，即S1＝{S1，1，S1，2，…,S1,k,…,S1,m}和S0＝{S0，1，S0，2，…,S0,k,…,S0,m}，其中，S1,k和S0,k为根据第tk个测点的故障依赖信息分割出的两个故障集，具体为：S1,k＝{s1,p|dpk＝1}S0,k＝{s0,p|dpk＝0}其中，dpk表示第p个故障在第k个测点下的测试信息；(3.2)、初始化各个有效测点对应的启发函数值h＝{h1,h2,…,hk,…,hm}，其中，hk为第k个有效测点的启发函数数值，初始化为:其中，cmin为有效测点代价中的最小值，ck为第k个有效测点的测试代价，pi第i个故障出现的概率；(3.3)、根据各有效测点的启发函数值搜索最优测点(3.3.1)、初始化最优故障隔离率FIRopt＝0，最优测试代价Costopt＝0；(3.3.2)、设置当前启发函数最小数值对应的测点为待选测点tk'，从分解出的两个子故障集S1和S0中提取待选测点t...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘震，梅文娟，杜立，黄建国，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51