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《南京理工大学》 2017年
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射频指标自动测试及故障诊断系统设计与实现

张远  
【摘要】:随着测试技术以及人工智能的发展,自动测试技术在逐步摆脱专业定制向模块化、通用化发展的同时,诊断技术也进入了以知识处理为核心,信号处理、建模处理与知识处理相结合的智能诊断技术阶段,自动测试与故障诊断的结合也一直是研究热点之一。无线通讯设备研发阶段射频指标测试当前主要采用测试人员全程值守的半自动化测试方案,然后由测试专家人工完成后期的数据分析以及测试问题定位。上述工作的效率并不能完全满足当前研发任务的需求。本课题针对测试及故障定位效率不足等问题,设计并实现了一种射频指标自动测试及智能故障诊断系统。首先对ZigBee、Sub-GHz射频指标测试需求进行了详细分析,设计了一种基于虚拟仪器技术的自动测试方案,采用华为公司Impeller环境作为测试程序运行管理平台。针对自动测试用例设计,采用测试套形式对测试仪器控制、被测设备指令输入、文档读写等通用代码进行管理,使系统具有良好的兼容性和可移植性。然后针对峰值功率、频谱模板、接收灵敏度等38个测试项的不同测试方法,分别详细说明了测试程序的实现过程,给出了相应的程序流程图。接着讨论了当前理论上较为成熟的专家系统和BP神经网络在射频指标测试问题智能定位方面的应用,设计并实现了一种以专家系统为主,BP神经网络为补充的智能故障诊断系统架构。采用面向对象技术和产生式规则结合的知识表示方法进行系统知识库设计,并使用MySQL数据库建立和维护知识库;采用基于知识的专家系统作为诊断推理核心,当故障信息与显式知识库无法匹配时,系统将调用基于数值计算的神经网络进行推理;基于预置文本法设计了解释机制,可以在诊断结果输出的同时,对诊断结果及推理过程做必要的解释;设计并实现了WEB化交互界面,在保证系统诊断性能及稳定运行的前提下,实现了友好的人机交互方式。本系统已经在华为企业网络硬件实验室(南京)投入运行,显著提升了射频指标测试效率,同时也较好实现了测试问题的智能定位,满足了设计性能需求。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP274;TP277

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