试验设计在实验设备可靠性分析中的应用

时间:2017-7-1 9:33:00 来源:本网 添加人:admin

  从事电子信息工程和电力电子技术方面。

  表123次:明确了显著影响因素就能掌握测量系统的可靠性,针对这些显著影响因素制定改进计划优化测量系统,使之工作在佳水平,从而提高系统响应的质量水平。

  1.2DOE的统计评价标准1.2.1假设检验假设检验是依据一定的概率原则,估计数值与总体数值是否存在显著差异,以较小的出错风险来判断是否应当接受原假设选择的一种检验方法。为了衡量仪器是否达到测量标准,统计学上通常使用假设检验推断在接受某个结论的同时,产生错误的概率会有多少012.令显著检验水平a=0.05,假设检验的条件如下式所示:Ha:弘>目标值均值。若:错误发生时导致可接受的产品被拒绝,即可用的产品被判定“不合格”第类假设检验错误发生时导致因接受了不可用的产品使用户承担风险M.在测量系统的过程控制能力分析时,第类假设检验的错误会导致不合格产品流入市场,终造成生产厂家的重大损失;而第I类假设检验的错误不会影响市场中的产品质量,是可以接受的。因此在DOE假设检验中,米用第I类假设检验作为显著水平的判断。

  1.2.2残差诊断残差表明是否因为有违背原始。

  模型中可控因素的个数;独立项的个数为自由度DF.SS和MS越小越好。

  而变大,因此倾向于用相关系数AdR2代表模型中真正起作用的因素的样本方差,它体现了模型的拟合度,AdR2越接近R2,表示模型的拟合度越好,也越接近真实情况;AdR2总小于R2,两者越接近1越好。1.3试验设计的步骤DOE的研究包含以下几个工作步骤:①明确测量系统的研究对象;②设计试验;③拟合并评价模型;④除去非显著因素并重新拟合模型;⑤残差诊断;⑥诠释并验证:根据可以在人、机、物、法、环方面得到在传感器。

  2.3拟合、验证模型合得到的模型报告如表3所示。然后评价拟合的模型。根据假设检验的判定方法,首先判定“主要影响因素”设定H‘’主要因素在统计上不显著,HA显著的。同理“交互作用>值为0.137,根据假设检验的判定方法,a=0.05,设定H.‘’交互作用因素在统计上不显著”,Ha >a,不能拒绝H.,即接受原假设,说明交互作用在统计上不显著。

  采用假设检验继续判断‘’曲率“和”拟合不良“,表3显示两者的P值都大于0.05,于是得到相同的结论是设计中无须加入更高阶次的交互作用。

  这说明统计分析的试验设计是由主要影响因素起作用的,没有异常的曲率,拟合良好的正常模型。

  统计软件还分析了每个因素的影响程度,以及交互作用的影响程度,得到的结果如表4所示。根据假设检验的判定方法,a=0.05,查看每个因素的及其交互作用的P值大小,只有“调零”和“补偿”的P<0.05.首先判定“调零”,在表4中的户=0.003,设定H.‘’该因素在统计上不显著“,Ha‘’该因素在统计上显著”,设a=0.05,表4的偏差分析得到的显著性水平的可能性户0.05,根据假设检验的判定方法,设定H.“该作用因素在统计上不显著”,Ha >a,不能拒绝H.,即接受原表2.表5重新拟合的统计模型来源自由度离差平方和标准差f值p值主要影响残差曲率拟合不良纯度误差合计根据假设检验的判定方法,首先判定“主要影响因素”在表5中的户=0.002,设定H‘’主要因素在统计上不显著“HA‘’主要因素在统计上显著”a= 0.05,表5的偏差分析得到的显著性水平的可能性P   2.5残差诊断假设检验判断了除去非显著因素后的模型拟合良好,接着从测量值与预测值的偏差的残差来分析拟合程度。运用Minitab软件分析,如果残差符合模型统计特性要求的独立正态分布、随机、无异常点,就说明统计模型的拟合很好。

  对残差的正态分布作统计分析,得到如的结果。根据模型检验准则,设定样本影响的检验水平a =0.05,设立H.:残差的统计分布是正态的,Ha:残差的统计分布不是正态的。查看中的残差在置信度为95的P值为0.106>0.05,不能拒绝原假设,即在置信度为95的情况下,残差的统计分布是正态分布的。

  检查残差的随机性,如所示残差随着实验运行的次序随机分布在0的周围,所示的是残差的分布在控制线以内,没有异常点,没有随着时间的推移增大或者减小的趋势。

  分析残差随预测值的变化是否随机绕均值零分布,得到如所示的肯定结果。

  残差随着预测值的变化根据这些分析,说明除去非显著影响因素后的模型拟合良好。

  2.6诠释并验证:9(补偿)为了进步模拟验证该。表明测量系统在“调零”和“补偿”处于佳条件时,传感器测量系统的电压值在4.95~5.15V,达到测量系统的工作指标5.00V,误差0.50V的要求。

  通过以上DOE对传感器测量系统的可靠性分析可以看出,此时。

  表2 C17、C432标准电路的测试结果电路故障节点/测试时间/s故障覆盖率/类型本算法由表2可知,本文提出的方法能达到100的故障覆盖率,在规模较小的C17电路中测试时间与16相比减小50,在规模相对较大的C432电路中,测试时间比16的用时少12,测试时间也有一定的提高,仿真结果表明本文提出的通过减小搜索空间的算法有较高的故障覆盖率,测试时间相对较短。

  实验结果证明了本算法的有效性与可行性。

  4结语电路测试成为集成电路发展的瓶颈,测试在电路生产过程中所占的比重越来越大,针对遗传算法在组合电路的测试生成中,搜索空间大、效率低的问题,本文通过对基本逻辑门分析,确定了门电路的关键位和非关键位,在此基础上提出了集成电路分块方法,后对部分国际标准电路进行了仿真,结果表明,提出的分块思想可以有效减小遗传算法在集成电路测试生成中的搜索空间,证实了该方法的有效性和可行性。

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