复杂装备智能机内测试技术研究

论文摘要

论文讨论的复杂装备主要以军用电子学装备为背景,也称复杂电子学装备或复杂电子学系统,简称电子学装备。复杂装备综合测试技术是实现装备可靠性、维修性、保障性、测试性和安全性的重要技术手段。复杂装备综合测试包括机内测试（Built-in Test,BIT）和地面测试系统（Ground-Test System,GTS）两大部分。机内测试是指在系统、设备内部提供的在线检测、状态识别和故障定位与隔离的自动化测试能力。地面测试系统是装备外部提供在线或离线检测、任务剖面仿真、故障诊断与定位的自动化测试系统。综合检测技术是装备整体设计、组件设计、状态监测、故障诊断和维修决策等方面的共性关键技术,能够大大提高装备的状态监测和故障诊断能力,增强维修效率,保证装备战备完好率。论文针对电子学装备的机内测试技术和地面测试技术展开了深入研究,其中重点研究机内测试关键技术。全文贯穿将电子学装备BIT与GTS理论与工程化紧密结合的研究思路。论文主要针对电子学装备智能综合测试设计与实际工程应用的不足开展研究,在研究过程中着重解决两个问题:第一,复杂电子学装备智能BIT建模、设计、智能综合检测与故障诊断基础理论与基础问题的研究与分析。第二,应用BIT和GTS综合测试先进理论与新型技术,针对复杂电子学装备工程应用开展相关技术的研究与探索。针对这两大方面,论文开展了深入研究,其主要的工作与贡献包括:1)应用复杂系统建模和系统工程的理论与方法,针对电子学装备建立BIT测试模型、分析关键指标的度量和测试知识表示方法;将基于统计理论的组件和系统模型与装备BIT可测试性设计紧密结合,提出了针对复杂电子学系统机内测试层次模型,并开展了工程化应用实践研究。2)探讨了先进的BIT智能检测手段,并应用于电子学装备BIT智能检测实践中;运用信息融合、小波变换、神经网络、马尔可夫模型等先进的理论工具,对电子学装备经常遇到的故障模式进行深入的分析。研究了在装备测试中常见的突变信号特点,应用小波分析建立了突变信号处理框架,给出了带维修态的马尔可夫故障处理模型。3)分析了装备测量信息的不确定性问题及其产生的原因,运用贝叶斯决策、系统辨识和参数估计等技术解决实际工程中出现的问题;讨论了基于最大熵原理测量信息先验分布的详细计算算法,给出了仿真结果。4)针对电子学装备BIT设计需求,开展了先进现场总线与实时网络的BIT分布式测试关键技术研究,分析了基于TTCAN的调度算法及其应用方法。在工程中设计了基于ARM920T、Cortex-M3和PowerPC的BIT测试节点,研制了原理样机。分析了智能装备所需要的任务关键实时调度算法,提出了一种基于任务关键度的实时调度算法（Critical-based Schedule Algorithms,CSA）。5)针对电子学装备“五性”“三化”要求和装备研制需求,开展了装备BIT和GTS通用化、组合化的测试设备设计技术研究。提出了复杂电子学装备通用地面测试接口（General Ground-Test Interface,GGTI）标准,规范了测试接口设计,研制了基于GGTI的通用化、系列化测控板卡。提出了基于系统芯片的系统级BIT一体化设计,完成了原型验证。复杂电子学装备BIT与GTS智能综合测试技术的研究还处在发展阶段,在理论与工程研制方面还存在许多有待解决的问题。论文在复杂电子学装备综合测试领域的工作为今后进一步的研究提供了新的技术和思路。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 复杂装备机内测试技术研究现状
• 1.2.1 复杂装备测试技术现状
• 1.2.2 BIT 测试性建模与设计
• 1.2.3 智能BIT 故障诊断与降虚警技术
• 1.2.4 复杂电子学装备BIT 和GTS 综合测试技术
• 1.3 论文的研究内容和组织结构
• 第二章 复杂装备智能BIT 建模与设计技术
• 2.1 复杂装备BIT 度量指标
• 2.2 基于统计理论的组件和系统模型
• 2.2.1 组件模型与状态变迁
• 2.2.2 系统模型与系统函数
• 2.3 装备BIT 设计技术
• 2.3.1 复杂装备BIT 可测试性设计方法
• 2.3.2 常规BIT 设计模型与方法
• 2.3.3 智能BIT 设计
• 2.3.4 BIT 设计层次与知识表示
• 2.4 复杂电子学装备机内测试模型
• 2.4.1 一般电子系统BIT 模型与结构
• 2.4.2 一种复杂电子学装备BIT 模型与结构
• 2.4.3 复杂电子学装备综合测试研究方法
• 2.5 一种小型高集成BIT 装置设计与应用
• 2.6 本章小结
• 第三章 复杂装备BIT 智能检测与故障诊断
• 3.1 BIT 智能检测技术
• 3.1.1 复杂装备BIT 信号获取模型
• 3.1.2 基于智能传感器的BIT 检测
• 3.1.3 基于边界扫描技术的信号检测
• 3.2 BIT 故障诊断方法
• 3.2.1 BIT 故障模式与特点
• 3.2.2 装备故障的综合诊断
• 3.2.3 智能BIT 诊断技术的发展
• 3.3 基于小波分析的故障诊断方法
• 3.3.1 小波变换与信噪分离
• 3.3.2 基于小波的突变故障特征提取和辨识
• 3.4 基于RBF 网络的复杂电子学装备故障辨识
• 3.5 基于马尔可夫模型的故障分析方法
• 3.5.1 装备故障马尔可夫两态、三态模型
• 3.5.2 带维修态的马尔可夫模型
• 3.6 某跌落试验安全性信号特性分析
• 3.7 本章小结
• 第四章 装备测量信息的不确定性问题与参数估计
• 4.1 测量与诊断信息的不确定性问题分析
• 4.2 故障模式处理的数学基础
• 4.3 复杂装备的系统辨识与参数估计
• 4.4 贝叶斯分类与参数估计
• 4.4.1 贝叶斯分类
• 4.4.2 朴素贝叶斯分类
• 4.5 基于最大熵的样本测量数据最优估计
• 4.5.1 最大熵原理
• 4.5.2 最大熵概率密度函数的确定
• 4.5.3 基于最大熵的测量样本概率分布求解
• 4.5.4 非线性最小二乘求解算法
• 4.6 本章小结
• 第五章 复杂装备任务关键调度算法分析
• 5.1 装备任务关键实时调度原因分析
• 5.2 任务模型与性能评价
• 5.3 实时任务调度算法
• 5.3.1 RM 调度算法
• 5.3.2 EDF 和LST 调度算法
• 5.3.3 PCP 协议
• 5.3.4 非周期任务调度
• 5.4 系统过载情况分析
• 5.5 基于关键任务集的实时调度算法
• 5.5.1 CSA 调度算法
• 5.5.2 CSA 可调度性分析
• 5.5.3 实验仿真分析
• 5.6 本章小结
• 第六章 机内测试现场总线与实时网络
• 6.1 装备可用现场总线概述
• 6.2 CAN 总线
• 6.2.1 CAN 总线结构与工作原理
• 6.2.2 CAN 总线冗余系统结构
• 6.3 时间触发总线与协议
• 6.3.1 时间触发协议
• 6.3.2 TTCAN 工作原理
• 6.4 1553B 与1773 总线
• 6.4.1 总线特点
• 6.4.2 1553B 与CAN 总线性能比较
• 6.5 复杂装备现场用实时网络
• 6.5.1 基于以太网的实时测控网络
• 6.5.2 基于LXI 的实时测控网络
• 6.6 基于CAN 总线的复杂装备机内测试应用研究
• 6.6.1 装备现场总线的选择
• 6.6.2 基于CAN 总线的BIT 系统结构
• 6.6.3 CAN 总线应用协议设计与分析
• 6.6.4 总线协议性能分析
• 6.7 本章小结
• 第七章 复杂装备BIT 与GTS 设计与应用研究
• 7.1 装备测试特点与标准化问题
• 7.1.1 测试特点
• 7.1.2 ATS 标准化研究
• 7.1.3 ATS 总线标准化研究
• 7.2 复杂装备BIT 一体化设计与应用
• 7.2.1 电子学装备的BIT 一体化设计
• 7.2.2 基于PowerPC 的一体化机内测试
• 7.2.3 PowerPC 驱动体系结构与驱动设计
• 7.2.4 复杂装备BIT 测试模块设计
• 7.3 复杂装备GTS 通用化设计方案
• 7.3.1 基于CPCI 架构的系列化设计
• 7.3.2 装备地面测控上、下位机设计
• 7.3.3 基于GGTI 的嵌入式测试模块设计
• 7.3.4 装备测试结构设计
• 7.3.5 便携式测试设备设计
• 7.4 测试软件通用化与开发模式
• 7.4.1 GTS 软件通用化设计
• 7.4.2 基于FSM 的通信协议处理
• 7.5 本章小结
• 第八章 结论和展望
• 8.1 结论
• 8.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者攻博期间取得的成果