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公开(公告)号：CN107909194B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201711084906.6
申请日：2017-11-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种系统级测试性设计多目标优化方法，首先基于遗传算法搜索目标函数极值及其对应的影响因素向量，然后将获得到的目标函数的极值分别作为对应坐标轴的截距，得到最优解平面，从最优解平面中选取参考点，然后在极值和参考点的引导下，进行帕累托最优解查找，获取帕累托最优解集。采用本发明，可以在保证得到最优解的同时，提高算法收敛速度。
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公开(公告)号：CN113051861A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110417361.6
申请日：2021-04-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反转世代距离的数模混合电路测试向量集优选方法，对数模混合电路进行仿真，得到预设测点在不同测试向量下的正常输出电压和故障输出电压，构建数模混合电路的增量矩阵，将测试向量选择向量作为遗传算法种群的个体，在个体进化过程中，根据个体中所选择测试向量从增量矩阵中抽取对应列向量构成增量子矩阵，据此计算反转世代距离作为个体适应度，并计算得到故障检测率和故障隔离率，根据这三个指标进行个体优选，在最后一代种群中选择最优个体，其所选中的测试向量即构成优选的测试向量集。本发明可以对数模混合电路进行单故障检测的测试向量进行优选，提高故障诊断精度和效率。
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公开(公告)号：CN109445413B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201811260038.7
申请日：2018-10-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种大规模电路互连网络的测试向量自动生成方法，首先从电路板中提取出各个互连网络及其配置信息，计算每个互连网络的短路故障概率，然后采用GNS算法对互连网络进行初步分组，为每个互连网络分配GNS序列作为测试向量；再基于遗传算法对互连网络分组进行优化，得到最优互连网络分组方案；最后根据最优互连网络分组方案将GNS序列分配给各个互连网络。本发明针对大规模电路的边界扫描测试，自动生成测试向量，可以缩短测试时间，且能够有效避免征兆误判和征兆混淆的情况发生，故障测试诊断性能良好。
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公开(公告)号：CN109164377B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201811242553.2
申请日：2018-10-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/28
Abstract: 本发明公开了一种高速AD/DA混合芯片的故障测试装置及方法，用于诊断电路板上的高速ADC和DAC器件；对于ADC的诊断，将给定电压值输入PC上位机，PC上位机通过AD/DA一体模块产生模拟电压，并加载至被测ADC，产生测试指令和测试向量，在通过IEEE1149.1控制器作用于AD测试模块，AD测试模块快将采集到的电压量化值串行移出至IEEE1149.1控制器，继而IEEE1149.1控制器将数据发送给PC上位机，并与预期响应作比较，可以判断ADC故障情况；对于DAC的诊断，将给定电压值输入PC上位机，PC上位机将电压值转化为测试向量并产生测试指令，经IEEE1149.1控制器译码后，测试向量通过TDI移入DA测试模块，进而加载至被测DAC，再接收由AD/DA一体模块采集到的被测DAC输出的模拟电压，与预期响应作比较，可以判断DAC故障情况。
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公开(公告)号：CN112287628A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011032139.6
申请日：2020-09-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/367 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于约束优化的模拟电路故障参数范围确定方法，分别采用遗传算法来获取故障元件参数范围下限和上限，在每次运行遗传算法时，将元件参数向量作为遗传算法种群的个体，在生成初始种群的时候，故障元件的参数值在预设的故障取值范围中取值，其余元件在容差范围内取值，在迭代过程中基于个体误差和误差精度的约束来计算个体适应度值，在迭代完成后根据最后一代种群提取出故障元件参数范围的下限或上限。本发明基于约束优化通过遗传算法实现了对于故障元件参数范围的精确确定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111308327B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201911213502.1
申请日：2019-12-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种模拟电路故障定位与故障元件参数辨识方法，获取测点的传输函数，分析模拟电路的模糊组信息，确定每个模糊组的代表故障元件，基于传输函数得到各个代表故障元件的特征矩阵，构建多项式拟合的超定方程组，计算得到各个代表故障元件对应的系数向量，当模拟电路发生故障时，对测点进行状态监测，基于监测数据进行故障定位，然后针对定位出的故障，利用遗传算法进行故障元件参数识别。采用本发明可以有效实现对模拟电路的故障诊断和故障元件参数辨识，该方法同时具备测前仿真的快速定位和测后仿真的精确参数辨识两个优点，且无需事先存储所有参数漂移故障。
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公开(公告)号：CN110907810B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201911212967.5
申请日：2019-12-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/316 , G06N3/00
Abstract: 本发明基于粒子群算法的模拟电路单故障诊断方法，首先获取模拟电路在测点处的传输函数，并获取模拟电路的元件信息和模糊组信息，当模拟电路出现故障时，在预设的激励信号下测量得到测点处的输出电压，然后以元件参数向量作为粒子群算法的粒子，根据传输函数得到各个粒子对应的输出电压，根据故障输出电压和粒子输出电压的差值来计算粒子的适应度值，适应度越小，粒子越优，在粒子群算法迭代完成后，从全局最优位置中筛选出元件参数超出容差范围的元件，该元件所对应的模糊组即为故障诊断结果。本发明无需事先存储，根据故障电路响应，利用粒子群算法找到与故障响应最接近的模拟电路传输函数参数，进而发现故障源。
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公开(公告)号：CN110470979B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910753305.2
申请日：2019-08-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/316 , G06F30/36
Abstract: 本发明公开了一种基于故障特征区域的模拟电路故障诊断方法，首先对模拟电路进行模糊组分析，得到各个模糊组信息，对每个模糊组的代表元件分别在元件参数值的容差范围内设置若干元件参数向量，获取各个模糊组的圆模型参数特征向量范围凸域的边界向量，采用轮廓拟合得到各个模糊组的故障特征区域轮廓，在故障诊断时根据退化数据得到当前模拟电路的圆模型参数，判断该圆模型参数是否位于故障特征区域内，从而实现故障诊断。本发明可以得到容差影响下的模拟电路故障特征区域，从而实现故障诊断。
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公开(公告)号：CN109164378B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811273121.8
申请日：2018-10-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/3185
Abstract: 本发明公开了一种边界扫描测试链路的设计及测试方法，先将设计的边界扫描测试链路添加到被测电路板，再将被测电路板中引脚利用率低的数字芯片按照实现功能划分为不同的功能模块，并采用边界扫描测试链路连接方式连接，形成完整的边界扫描测试总链路，最后对边界扫描测试总链路进行分级测试，找出具体的故障类型和故障位置，并进行结果展示。
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公开(公告)号：CN111274540A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010111357.2
申请日：2020-02-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵和动态规划的故障诊断树生成方法，基于依赖矩阵得到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，并根据信息熵选择有效测点扩大搜索深度，并通过动态规划列表避免相同故障集的重复搜索，进而减少搜索次数，从而能够快速生成最优诊断树。
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