模拟电路测试优化：基于故障可诊性和遗传算法

"基于故障可诊性与遗传算法的模拟电路测试激励优化方法 (2011年) - 论文" 本文主要探讨了在模拟电路故障诊断中如何优化测试激励以提高诊断精度。传统的测试激励选择方法存在一定的局限性，而文中提出了一种新的策略，该策略结合了电路的故障可诊性和遗传算法。 首先，作者们通过十倍频程AC Sweep分析来确定正弦测试信号的频率优化范围。这种分析方法可以帮助识别电路在不同频率下的响应特性，从而找出对故障诊断最敏感的频率区间。 接下来，他们利用电路幅频响应中的离散频点对应的电压有效值，计算各故障特征数据的类内类间离散度。这种计算方法可以量化故障特征的差异，为后续的优化过程提供依据。 接着，作者统计了多频测试信号的敏感度因子，这些因子是评估测试激励对故障检测能力的重要指标。将这些敏感度因子作为遗传算法的目标函数，通过优化算法寻找到最优的频率参数，以达到最佳的测试激励效果。 为了验证该方法的有效性，研究人员选择了双带通滤波电路作为实例进行仿真实验。实验结果显示，采用这种方法优化后的测试激励信号能够显著减少电路故障响应特征的模糊性，进而提升故障诊断的准确率。 关键词涉及到的关键概念包括模拟电路、测试激励优化、故障可诊性以及遗传算法。模拟电路的故障诊断是一个复杂的问题，优化测试激励可以提高诊断效率。故障可诊性分析是评估电路能否被有效地检测到故障的关键步骤。遗传算法则是一种强大的全局优化工具，能有效地搜索多维度问题的解决方案空间。 这篇论文的发表时间为2011年，得到了航空科学基金和南京航空航天大学等机构的支持，由姜媛媛、王友仁、崔江、罗慧和赵鹏等人共同完成，他们在电子系统故障诊断与预测、可重构电路与进化硬件、测试信号处理等领域有深入研究。 这篇论文提出了一种新颖的模拟电路测试激励优化策略，它结合了故障诊断理论和优化算法，为模拟电路的故障检测提供了更高效、精确的方法。