测试性分析D矩阵
关于机载设备测试性建模的研究应用
关于机载设备测试性建模的研究应用作者：段泽伟，马春江，付洁来源：《电脑知识与技术》2021年第19期摘要：利用测试性相关技术对产品进行设计与建模，是对机载设备产品质量进行科学评价的一项重要手段。
本文详细举例说明了被测对象的测试性建模的方法，通过示例模型计算出相关测试性参数，并提出了依据接口定义和FMECA进行机载设备测试性建模的流程方法。
该测试性建模方法在航空设备测试性设计中具有通用性，有助于提高产品故障检测和诊断能力。
关键词：测试性;设计与建模;机载设备中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）19-0125-03随着机载装备复杂程度不断提升，测试性技术在航空产品设计中越发重要。
测试性技术可帮助产品及时准确地判断其工作状态并隔离其内部故障。
建立测试性模型，是对复杂设备质量指标进行科学分析评价，以及对故障快速测试和诊断的重要工具。
[1-4]1 测试性参数故障检测率FDR，故障隔离率FIR[FDR=UFDUT×100%]，[FIR=UFIUFD×100%]式中UFD为能检测到的被测对象组成单元数;UFI为能隔离到的被测对象组成单元数;UT 为被测对象组成单元总数[5]。
2 机载设备测试性建模方法测试性模型中，M为建模对象的组成单元，FM为组成单元的故障模式，TP为组成单元的测试方法，i和o分别表示组成单元的输入及输出。
模型中的箭头表示各组成单元间的关系，或故障模式对输入的依存关系以及对输出的关系;或故障与测试点间的关系。
图1为某被测对象的测试性框图[6]。
2.1 不考虑可靠性影响模型2.1.1 建立相关性矩阵相关性矩阵中，若存在逻辑关系，则用“1”表示;若不存在逻辑关系，则用“0”表示。
仅表明某一个测试点与其输入组成单元以及直接输入该组成单元的任何测试点的逻辑关系，为一阶相关性。
若表明被测对象的各个测试点与各个组成单元之间的逻辑关系，为高阶相关性。
光刻机工件台解耦矩阵校准测试方法研究
第26卷 第4期2019年4月仪器仪表用户INSTRUMENTATIONVol.262019 No.4光刻机工件台解耦矩阵校准测试方法研究汪杰君1，王剑峰1，张志钢2（1.桂林电子科技大学，广西 桂林 541000；2.上海微电子装备（集团）股份有限公司，上海 200120）摘 要：为了有效地降低GB（Gain Balance）解耦矩阵对光刻机工件台运动精度的影响，提出了一种基于传递函数法的工件台微动台GB解耦矩阵校准测试方案。
首先对工件台的机械结构进行分析，然后利用微动台的运动力学合成分解关系，进行六自由度解耦求解，最后对校准后的工件台的定位精度和运动精度进行测试。
测试结果表明，微动台各轴之间的串扰都有所降低，工件台的运动性能得到了提升。
关键词：光刻机工件台；串扰；GB解耦矩阵；传递函数法中图分类号：TP206+.1 文献标志码：AResearch on Calibration Method of GB Decoupling Matrix forWorkpiece of Lithography MachineWang Jiejun 1，Wang Jianfeng 1，Zhang Zhigang 2（1.Guilin University of Electronic Science and Technology, Guangxi,Guilin,541000,China；2.Shanghai Micro Electronlcs Equipment（Group）CO., LTD.,Shanghai,200120,China）Abstract：In order to effectively reduce the influence of GB (Gain Balance) decoupling matrix on the motion accuracy of the reticle stage in lithography machine, a method based on transfer function is proposed to test the micro-motion table GB decoupling matrix calibration of reticle stage. Firstly, the mechanical structure of the reticle stage are analyzed. Then, the composite decompo-sition relation of kinematics of the micro-motion table is used to solve the six-degree-of-freedom decoupling solution. Finally, the positioning accuracy and motion accuracy of the calibrated reticle stage are tested. The test results show that the crosstalk between the axes of the micro-motion table is reduced. the motion performance of the reticle stage is improved.Key words：lithography machine workpiece table；crosstalk；GB decoupling matrix；transfer function method收稿日期：2019-01-21基金项目：广西光电信息处理重点实验室基金（GD18104）；桂林市科学研究与技术开发计划项目（2016012003）资助项目。
工业机器人性能测试方法的运动学模型误差灵敏度分析
引用格式：吴晓亮, 王凌, 高雁凤, 等. 工业机器人性能测试方法的运动学模型误差灵敏度分析[J]. 中国测试，2023, 49(8): 134-142. WU Xiaoliang, WANG Ling, GAO Yanfeng, et al. Sensitivity analysis of performance tests for industrial robots to parameter errors of kinematic model[J]. China Measurement & Test, 2023, 49(8): 134-142. DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2022030017工业机器人性能测试方法的运动学模型误差灵敏度分析吴晓亮， 王 凌， 高雁凤， 陈锡爱， 王斌锐(中国计量大学机电工程学院，浙江 杭州 310018)摘 要: 当前，少部分学者对工业机器人性能测试进行研究，行业领域也已颁布国家标准GB/T 12642—2013，但是对工业机器人性能测试方法的研究却仍然很不充分，评测方法的设计缺乏理论分析依据。
文章基于运动学模型，通过研究工业机器人关键性能测试方法对运动学模型参数误差的灵敏度，以及部分测试指标的灵敏度空间分布特性，从而分析机器人性能测试方法关键测试指标的适用性。
数据结果表明：位置准确度相对于运动学模型参数误差的灵敏度均不为零；姿态准确度和位姿重复性测试方法存在不足。
在主要考虑运动学模型几何参数误差的情况下：工业机器人位置准确度测试也是十分必要的，现有国家标准中的姿态准确度和姿态重复性评价工业机器人具有局限性。
文章的研究有助于改进工业机器人性能评测方法，也能够帮助机器人制造企业分析和提高机器人运动性能。
关键词: 工业机器人; 性能测试方法; 运动学模型; 灵敏度分析中图分类号: TP242.2;TB9文献标志码: A文章编号: 1674–5124(2023)08–0134–09Sensitivity analysis of performance tests for industrial robots toparameter errors of kinematic modelWU Xiaoliang, WANG Ling, GAO Yanfeng, CHEN Xiai, WANG Binrui(College of Mechanical and Electrical Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China)Abstract : At present, a small number of scholars have studied the performance test of industrial robots, and the national standard GB/T 12642—2013 has been issued in the industry. However, the research on the performance test method of industrial robots is still insufficient, and the design of evaluation method is lack of theoretical analysis basis. Based on the kinematics model, this paper studies the sensitivity of the key performance test method of industrial robot to the parameter error of kinematics model and the sensitivity spatial distribution characteristics of some test indexes, so as to analyze the applicability of the key test indexes of robot performance test method. The results show that the sensitivity of position accuracy to the parameter error of kinematic model is not zero. The attitude accuracy and pose repeatability test methods are insufficient.When the geometric parameter error of kinematic model is mainly considered, the position accuracy test of收稿日期: 2022-03-03；收到修改稿日期: 2022-05-06基金项目: 国家重点研发计划项目（2018YFB2101004）；浙江省公益技术应用研究分析测试项目（LGC21F030001）作者简介: 吴晓亮（1997-），男，安徽合肥市人，硕士研究生，专业方向为机器人技术及应用。
线性分析测试题及答案
线性分析测试题及答案一、选择题（每题5分，共20分）1. 线性方程组的解法中，使用高斯消元法的步骤不包括以下哪一项？A. 将方程组写成增广矩阵的形式B. 将矩阵进行行变换C. 将矩阵的列进行交换D. 将矩阵的行进行交换答案：C2. 线性相关和线性无关的概念中，以下说法正确的是？A. 线性相关是指一组向量中至少有一个向量可以由其他向量线性表示B. 线性无关是指一组向量中没有一个向量可以由其他向量线性表示C. 线性相关和线性无关是相同的概念D. 线性相关是指一组向量中所有向量都可以由其他向量线性表示答案：B3. 在线性代数中，以下哪个矩阵是可逆的？A. 对角矩阵B. 零矩阵C. 奇异矩阵D. 单位矩阵答案：D4. 线性空间的基具有以下性质？A. 基是线性空间中的一组线性无关的向量B. 基是线性空间中的一组线性相关的向量C. 基是线性空间中的一组向量，但不一定线性无关D. 基是线性空间中的一组向量，但不一定线性无关答案：A二、填空题（每题5分，共20分）1. 若线性方程组的系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩，且等于未知数的个数，则该方程组有________解。
答案：唯一2. 线性方程组中，若系数矩阵的秩小于增广矩阵的秩，则该方程组有________解。
答案：无3. 线性空间的维数是指基中向量的个数，也称为线性空间的________。
答案：维度4. 若向量组α1, α2, ..., αn线性无关，则它们构成的矩阵的行列式________。
答案：不为零三、简答题（每题10分，共20分）1. 请简述线性方程组解的存在性与系数矩阵的秩之间的关系。
答案：线性方程组的解的存在性与系数矩阵的秩密切相关。
如果系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩，并且等于未知数的个数，则方程组有唯一解；如果系数矩阵的秩小于增广矩阵的秩，则方程组无解；如果系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩但小于未知数的个数，则方程组有无穷多解。
2. 什么是线性空间？请给出一个例子。
矩阵分析期末试题及答案
矩阵分析期末试题及答案矩阵分析是一门重要的数学课程，在科学、工程和经济等领域都有广泛的应用。
期末试题的设置既考查学生对于矩阵分析理论的理解，也测试其应用能力和解决问题的能力。
本文将为您提供一套矩阵分析的期末试题，并附有答案解析。
1. 简答题（每小题2分，共20分）(1) 请简述矩阵的定义和基本术语。
答案：矩阵是由数个数排成m行n列的一个数表。
行数和列数分别称作矩阵的行数和列数。
矩阵的元素用a[i, j]表示，其中i表示所在的行数，j表示所在的列数。
(2) 请解释什么是方阵和对角矩阵。
答案：方阵是行数和列数相等的矩阵。
对角矩阵是除了主对角线上的元素外，其他元素都为零的矩阵。
(3) 请解释矩阵的转置和逆矩阵。
答案：矩阵的转置是指将矩阵的行和列进行互换得到的新矩阵。
逆矩阵是满足A * A^(-1) = I的矩阵A的逆矩阵，其中I是单位矩阵。
(4) 请简述特征值和特征向量的定义。
答案：特征值是方阵A满足方程A * X = λ * X的标量λ，其中X是非零的列向量。
特征向量是对应特征值的零空间上的非零向量。
(5) 请解释矩阵的秩和行列式。
答案：矩阵的秩是指矩阵中线性无关的行或列的最大个数。
行列式是将矩阵的元素按照一定规则相乘并相加得到的一个标量。
(6) 请解释正交矩阵和幂等矩阵。
答案：正交矩阵是满足A * A^T = I的矩阵A。
幂等矩阵是满足A *A = A的矩阵A。
(7) 请解释矩阵的特征分解和奇异值分解。
答案：矩阵的特征分解是将一个矩阵表示为特征向量矩阵、特征值矩阵和其逆的乘积。
奇异值分解是将一个矩阵表示为三个矩阵相乘的形式，其中一个是正交矩阵，一个是对角矩阵。
(8) 请解释矩阵的迹和范数。
答案：矩阵的迹是指矩阵对角线上元素的和。
范数是用来衡量矩阵与向量的差异程度的指标。
(9) 请解释矩阵的稀疏性和块状矩阵。
答案：矩阵的稀疏性是指矩阵中大部分元素为零的特性。
块状矩阵是由多个子矩阵组成的一个矩阵。
(10) 请解释矩阵的正定性和对称性。
装备测试性建模与分析软件框架设计
为定 量 的参数 值 ．又 可 以为 定性 的特征 描述 ．并 能 够 区分 为正 常和 异常 两种状 态 ．相应 的测试 结论 为
（ ｉ ≠ ） ，则 对 应 的故 障 是 不 可 区分 的 ，可 作
为 一个模 糊组 处理 ，并合 并 为一行 ；
通 过或 不通 过 。在多 信号模 型 中 ，组 成单 元 的故 障
．ห้องสมุดไป่ตู้
为确 定 产 品设 计特 性 是 否有 利 于 测试 和 诊 断 ．
在 产 品设 计 过 程 中应 尽 早 地 进 行 测 试 性 分 析 与 评 价 ．以便 及 时评 价 和确 认 已进 行 的测 试 性 设 计 工 作 ，找 出不 足 。改进 设计 。
现有 的测试 性 分 析 方法 可 以分 为两 种 ：１ ）基
一
１ ）未 检测 故 障 Ｌ如 果 相 关矩 阵 ， 中存 在 全 为 ０的行 ． 则该行 所对 应 的故障 即为未 检测 故 障 ：
２ ）模 糊 组 Ｌ比较相 关矩 阵 Ｄ 中各 行 ．如 果有
＝
种 模 型 多信号模 型 中的信号 是指表 征 系统或 其
组 成单元 特性 的特 征 、状态 、属 性及参 量 ，既可 以
模 式根 据作 用结 果 的不 同分为 两类 ：功 能故 障 （ 组
３ ）冗 余 测 试 Ｌ比较 相 关 矩 阵 Ｄ 中各 列 ． 如
果 有 ＝ （ ｉ ≠ ） ，则对 应 的测试 是互 为冗余 测试 。 ｂ ）多故 障分 析 多 故障 特性分 析 主要 是识 别 系统 多故 障情 况 下
一
对应 的测试 集 ｓ Ｐ（ ） ；
６ ）元 件 Ｃ 。 影 响 的一组功 能集 Ｖ Ｃ（ Ｃ ） ； ７ ）测试 ｔ 检测 的一 组功 能 Ｓ Ｔ（ ｔ ， ） ； ８ ）在 有 向 图 Ｄ Ｇ：ｆ Ｃ ，Ｔ Ｐ，Ｅ 】中 ，有 向 图 的边表示 系统 的物 理连接 １ ． ２ 基 于测试 性 建模 的分析 技术简 介
数据科学导论(山东联盟)智慧树知到答案章节测试2023年山东财经大学
第一章测试1.数据和数值是同一个事物的不同提法A:对B:错答案:B2.大数据中的某个成员小数据可能“没什么用(无价值)”,但由这些“小数据”组成的大数据会“很有用(有价值)”。
A:对B:错答案:A3.从理论体系看,数据科学主要研究内容包括数据科学基础理论、数据加工、数据计算、数据管理、数据分析和数据产品开发。
A:对B:错答案:A4.数据产品开发是数据科学的重要研究任务之一，关于数据产品开发正确的叙述（）。
A:数据产品开发能力也是数据科学家的核心竞争力。
B:数据产品开发具有以数据为中心、多样性、层次性和增值性等特征。
C:数据产品开发更加强调的是数据加工的增值活动。
D:数据科学的学习目的之一是提升自己的数据产品开发能力。
答案:ABCD5.数据科学方法论是指（）A:从“大量数据”中总结和提炼出一般性知识之后，用知识去解决问题。
B:根据问题找“数据”，并直接用数据解决问题.C:基于知识解决问题.D:基于数据解决问题.答案:BD6.关于数据科学的叙述正确的是（）A:数据科学以揭示“大数据” 的内容、形态、规律为核心内容。
B:数据学科是一门实践性极强的学科。
C:数据科学需要解决的终极问题是将大数据放在一个完整的生态系统之中去认识与利用，建设“数据生态系统”。
D:数据科学的研究和应用超出技术范畴，还涉及到发展战略、基础设施、人力资源、政策、法律与文化环境等诸多因素。
答案:ABCD7.数据加工的目的包括（）。
A:提升数据质量B:降低数据计算的复杂度C:提升数据处理的准确性D:提升数据计算量答案:ABC8.在大数据时代,人们对数据的认识与研究视角是（）。
A:如何降低计算复杂度B:我能为数据做什么C:数据能为我做什么D:如何设计算法和模型答案:C9.“只要拥有足够多的数据，我们可以变得更聪明”是大数据时代的一个新认识。
在大数据时代，原本复杂的“智能问题”变成简单的“数据问题”，描述了数据科学的()。
A:三要素原则B:三世界原则C:从简原则D:数据复杂性原则答案:C10.数据科学强调的是“用数据直接解决问题”，当数据量足够大时，通过简单的“数据洞见( Data Insight)”操作，找出并评估历史数据中已存在的答案。
各量表使用说明解读
指导手册瑞文标准推理测验 (3)高级瑞文推理测验 (4)明尼苏达多相人格调查表 (4)卡特尔人格测试 (8)艾森克个性测验 (14)爱德华个人偏好测验 (15)90项自觉症状 (17)生活事件量表 (18)A型行为类型问卷 (19)（Type A Behavior Pattern Scale，TABP） (19)家庭环境量表 (22)OLSON婚姻质量问卷 (22)防御方式问卷（DSQ） (24)惧怕否定评价量表（FNE） (25)个人评价问卷（PEI） (26)社交回避及苦恼量表（SAD） (27)情绪-社交孤独问卷（ESLI） (27)情感量表：正性情感、负性情感、情感平衡 (28)YALE-BROWN强迫量表 (28)社交焦虑量表 (28)焦虑自评量表（SAS） (29)抑郁自评量表（SDS） (29)简明精神病量表 (30)躁狂量表 (30)精神症状全面量表 (31)UCLA孤独量表 (31)康奈尔医学指数 (32)密西根酒精调查表（MAST） (32)纽卡斯尔抑郁诊断量表（NDI） (33)BECK抑郁自评问卷（BDI） (33)状态-特质焦虑问卷（STAI） (34)艾森克情绪稳定性 (35)流调用抑郁自评量表 (36)汉密顿焦虑量表 (37)汉密顿抑郁量表（HRSD） (37)生活满意度量表 (38)总体幸福感量表（GWB） (38)阿森斯失眠量表 (39)贝克焦虑量表(BAI) (39)简易应对方式问卷 (40)（Simplified Coping Style Questionnaire） (40)健康状况问卷 (41)(Short Form 36 Health survey Questionnaire，SF-36) (41)老年抑郁量表 (42)[The Geriatric Depression Scale] (42)(Brink，Yesavage，Lum，Heersema，Adey，&Rose，1982) (42)纽芬兰纪念大学幸福度量表 (43)Memorial University of Newfoudland Scale of Happiness (43)(Kozma & Stones，1980) (43)疲劳量表-14 (44)(Fatigue Scale-14，FS-14) (44)匹茨堡睡眠质量指数量表(PSQI) (45)气质问卷 (45)社会支持评定量表 (45)世界卫生组织生存质量测定量表（WHOQOL） (46)心理健康测查表 (48)（Psychological Health Inventory，PHI） (48)医院焦虑抑郁量表 (54)应付方式问卷 (54)瑞文标准推理测验简介：瑞文标准推理测验（Raven's Standard Progressive Matrices）是英国心理学家瑞文（J．C．Raven）1938年设计的非文字智力测验。
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系统测试性设计分析与验证
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本科-2015版
8.2.3 复杂系统诊断的基本原理
• 复杂UUT诊断的基本方法
– 故障检测仅是判断UUT是否故障，不必知道哪个单元故障，所以 应选择信息流终端（即UUT输出端）测试； – 故障隔离是在UUT故障后，确定哪个组成单元故障的过程，是划 分正常单元和故障单元的过程。每次测试都应选用提供有用信息 量大的测试点。
本科-2015版
第8章 测试点与诊断策略
8.1 简单UUT的测试点和诊断策略 – 简单UUT是指组成部件或可更换单元数量不多， 没有反馈回路的UUT。 – 在单故障假设条件下，一般通过简单分析判断 方法，就可以确定简单UUT的故障检测与隔离 顺序。
系统测试性设计分析与验证
1
8.1.1 依据已知数据确定诊断策略
本科-2015版
8.3.2 相关性建模
• 相关性数学模型的建立方法
– 直接分析法
F1 T1 F2 T2 F4 T4
T1 T2 T3 T4
F1 1 F2 0 F3 0 F4 0
T3
F3 （a)
1 1 1 1 1 1 D44 1 1 1 0 0 1
（b)
系统测试性设计分析与验证
Gj F F j
系统测试性设计分析与验证
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8.2.3 复杂系统诊断的基本原理
• 复杂UUT诊断的基本方法
– 首先需要画出UUT的功能流程图，初步选出可以设置的测试点； – 用数学形式把各组成单元与各测试点之间的关系表示出来： • D＝f1 (F,T) – 导出计算各测试点对故障诊断提供有用信息量（或权值）的公式， 以便于优选测试点： • I＝f2 (D,T) • W＝f3 (D,T) – 找出以相关性描述（D）和测试点的有用信息量（I）或权值（W） 为基础，逐步分割UUT的具体方法。
顺序测试
UUT 0 ⑥ 无故障 0 F6 1 ⑤ 1 0 F5 F4 F3 ④ 0 1 ③ 1 0 ② 1 0 ① 1 F2 F1
对半分割法测试
UUT 0 ⑥ 无故障 0 1 ③ 1 0 ② F4 F3 F5 0 F2 1 ① 1 F1
0 ④ 1 0 F6 ⑤ 1
系统测试性设计分析与验证
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– 主要原则
• 先检测后隔离
0 0 ④ F5
F1 F2 F3
① F4 ②
“与”
0
无故障 0 0 F1 F2 F3 F4 F5 ① ②
③ 1 1 F2 F3 F4
④
F5
⑤
UUT
⑤
③
1
1 F1
1
系统测试性设计分析与验证
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8.2.1 分层测试策略
– 主要原则
• 分层测试的兼容性
容差 负 正 使用要求 测试容差 基层级
– 当各组成单元的故障概率和测试时间都已知时，故障 诊断可以按概率与时间比值递减顺序进行测试。
P1 P 2 P 3 t1 t2 t3
系统测试性设计分析与验证
4
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8.1.2 依据UUT构型确定诊断策略
• 发散型结构
F2 F1 A F3 F4 B C D
BC D
系统测试性设计分析与验证 5
• 按测试时间确定测试顺序
– 已知各组成单元的测试时间，故障诊断顺序可以按 测试时间递增的顺序进行测试，以便尽量减少故障 隔离时间。 – 各组成单元的输出端口都需要设置测试点。
t 1 t 2 t 3
系统测试性设计分析与验证
2Leabharlann 科-2015版8.1.1 依据已知数据确定诊断策略
• 按故障概率确定测试顺序
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8.3.2 相关性建模
• 相关性数学模型的建立方法
– 列矢量法
• 列出一阶相关性表格 • 求各测试点所对应的列 • 组合成相关性矩阵
测试点 T1 T2 T3 T4 一阶相关性 F1 F2，T1，T3 F3，T2 F4，T2 替换后的相关项 F1 F2， F1 ，F3 F3 ， F1 ， F2 F4，F2， F1 ，F3
中继级
基地级 对应的测量 不确定度 制造容差
设计容差
正常的设计值
系统测试性设计分析与验证
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8.2.2 UUT测试点和优化测试顺序
• 选择UUT的测量参数和测试点
– 原则
• 要想知道UUT的工作是否正常，只要检测其功能和输出特性即可。 当UUT存在故障时，要检测其各组成单元的输出特性和功能才能隔 离故障。 • 初选测量参数和对应测试点时，应将代表UUT功能和特性的输出选 作故障检测用测量参数和测试点，UUT内各组成单元的功能和特性 输出选为故障隔离用测试参数和测试点。
• 测试点的故障隔离权值：
0 WFIj ( N 1 N j j )k k 1 Z
• 选用WFI值最大者对应的测试点Tj为故障隔离用测试点，分 割矩阵：
T j [d 1 j d 2 j d mj ]T
D0 p [d ]a j
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8.3.2 相关性建模
• 相关性图示模型
F1 T1 F2 T2 F4 T4
T3
T1 F1
F3
T2 F2 F4 T4
F3 T3
系统测试性设计分析与验证
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8.3.2 相关性建模
• 相关性数学模型
Dmn d 11 d 21 d m 1 d 12 d 22 dm2 d 1n d 2n d mn
T1 [1 0 0 0]T T2 [1 1 1 0]T
F1
T1
F2
T2
F4
T4
T3
F3
T1 T2 T3 T4 F1 F2 F3 F4 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1
T3 [1 1 1 0]T
T4 [1 1 1 1]T
• 在相关项中，去掉相同项
系统测试性设计分析与验证
• 选用其中WFD值最大者为第一个检测用测试点
T j [d 1 j d 2 j d mj ]T
D0 p [d ]a j
D1 p [d ]( m a ) j
• 如果Dp0的行数不等于零，则对再计算WFD值，选其中WFD 最大者为第二个检测用测试点，并再次用其对应的列矩阵 分割。 • 重复上述过程，直到选用检测用测试点对应的列矩阵中不 再有为“0”的元素为止。
系统测试性设计分析与验证
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8.3 基于相关性模型的诊断方法
8.3.1 有关假设和定义
– 假设
• 被测对象仅有两种状态：正常状态、故障状态； • 单故障假设； • 各测试点上的测量有效性是一样的；
– 定义：
• • • • • 测试 测试点 被测对象组成单元 故障类 相关性
系统测试性设计分析与验证
系统测试性设计分析与验证
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识别冗余测试和模糊组
T1 T2 T3 T4 F1 F2 F3 F4 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1
系统测试性设计分析与验证
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选择检测用测试点
• 测试点的故障检测权值
WFDj d ij
m i 1
– 故障隔离过程的数学描述：
T [T1 , T2 , T3 , , Tn ] F [ F1 , F2 , F3 , , Fm ]
第1次隔离
F 1 [ F11 , F21 , F31 ,, Fk1 ]
G1 F F 1
第j次隔离
F j [ F1 j , F2j , F3j ,, Fk j ]
Fi [d i 1 d i 2 d in ]
T j [d1 j d 2 j d mj ]T
1 当T j 可测得 Fi 故障信息时（ T j 与Fi 相关） d ij 0 当T j 不能测得 Fi 故障信息时（ T j 与Fi 不相关）
系统测试性设计分析与验证
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8.1.2 依据UUT构型确定诊断策略
• 发散型结构
0 无故障 F4
F2 F1 A F3 F4
B C D
B
0
F3 F4
0 C 1 0 C 1
F4 F3 F2 F1
D 1
UUT
F1 1 F2
BC D
诊断树
系统测试性设计分析与验证
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8.1.2 依据UUT构型确定诊断策略
– 当已知各组成单元的故障发生概率，故障诊断可以按 故障概率递减的顺序进行测试。 – 测试从最可能发生故障的单元开始，以便用尽可能少 的测试步骤就找出故障单元。
P 1 P2 P3
系统测试性设计分析与验证
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8.1.1 依据已知数据确定诊断策略
• 按故障概率和测试时间比值确定测试顺序
• 串联UUT测试信息分析
– UUT中各测试点对诊断故障提供有用信息的情况;
T0 F1 T1 F2 T2 F3 T3
信息 指示不正常 指示正常
F4
•
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T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6
一般情况下，在功能信息流的开始端，测试结果指示正常时提供的有用信息量小；而 在终端测试结果正常时，提供的有用信息量大。在信息流开始端测试不正常时提供的 有用信息量大；而在信息流终端测试结果不正常时所提供的有用信息量小。
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