成都电子科技大学博士学位论文摘要范文

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摘 要

电子装备的测试诊断问题是世界各国军民用电子领域面临的重大难题，特别是大规模集成电路和各种先进数字技术的广泛采用，使得电子设备尤其是军用电子设备的复杂性达到了一个新的等级，从而导致其测试诊断的困难程度大大增加。目前国外尤其是美国军方对此问题已高度重视，而国内的研究则处于起步阶段，缺乏成熟的理论与方法。本文对此进行了有益的尝试，在深入分析军用电子装备故障特征的基础上，研究了其测试诊断过程中的几个关键技术，并针对各个关键技术中涉及的方法和理论进行了深入研究，得到了一些有益的成果。本文的主要研究贡献如下：

1. 针对军用电子装备 层次性、复杂性等特点，提出了基于多信号模型分层建模与诊断的思想。首先采用多信号流图模型描述军用电子装备内部结构与信号流向的依赖关系，在此基础上将故障诊断分解为故障检测、故障定位、故障辨识三个阶段，综合利用基于信号处理的方法和基于知识的智能故障诊断方法进行诊断，由此给出了军用电子设备多信号建模方法。

2. 针对军用电子装备测试信号以及测试环境的复杂性，研究了基于小波分析的信号噪声预处理方法。由于信号与噪声的小波变换模极大值在不同尺度下具有不同的传播特性，有效信号的小波变换模极大值随着尺度的增大而增大，而噪声的小波变换模极大值随着尺度的增大而减小，这样就可以小波变换模极大直接检测信号的边缘实现去噪，从而实现小波信号处理。

3. 提出了一种基于遗传算法SVM决策树优化的SVM多分类方法，利用遗传算法在SVM决策树的每一个节点自动选择最优的SVM分类器，最终自适应的生成最优的决策树结构。与目前常见的SVM多分类方法相比，优化后的SVM决策树可以在提高分辨效率，保证分类精度的同时大大降低误差积累的影响，具有良好的误差控制能力。仿真对比试验表明，本文提出的方法在提高分类效率、保证分类精度和误差控制能力方面具有良好的效果。

4. 建立了复杂军用电子装备的PHM体系结构。通过对国内外相关文献的分析，以视情维修的基本思想为核心，初步设计了军用电子装备的PHM体系结构，将该体系划分为“数据预处理”、“状态监测与健康评估”以及“状态预测”几部分内容，从而为视情维修奠定了理论依据，提供了相关研究方向。

5. 建立了电子装备状态监测与健康评估模型。该模型是电子系统整个PHM体系的关键所在。针对早期故障不易被检测并且不同电子系统的信号各异的特点，本论文分别以某模拟电路系统和某型雷达发射机为例，采取不同的特征提取方法，以HMM为状态监测器，KL距离为健康评估依据，设计了状态监测与健康评估模型。实验表明：只要针对具体的电子系统采取合适的特征提取方法，本论文设计的状态监测与健康评估模型总是有效的。

关键词：军用电子装备，测试诊断，小波分析，遗传算法，健康评估。

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