射頻指標(biāo)自動(dòng)測(cè)試及故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著測(cè)試技術(shù)以及人工智能的發(fā)展，自動(dòng)測(cè)試技術(shù)在逐步擺脫專業(yè)定制向模塊化、通用化發(fā)展的同時(shí)，診斷技術(shù)也進(jìn)入了以知識(shí)處理為核心，信號(hào)處理、建模處理與知識(shí)處理相結(jié)合的智能診斷技術(shù)階段，自動(dòng)測(cè)試與故障診斷的結(jié)合也一直是研究熱點(diǎn)之一。無線通訊設(shè)備研發(fā)階段射頻指標(biāo)測(cè)試當(dāng)前主要采用測(cè)試人員全程值守的半自動(dòng)化測(cè)試方案，然后由測(cè)試專家人工完成后期的數(shù)據(jù)分析以及測(cè)試問題定位。上述工作的效率并不能完全滿足當(dāng)前研發(fā)任務(wù)的需求。
　　本課題針對(duì)測(cè)試及故障定

2、位效率不足等問題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種射頻指標(biāo)自動(dòng)測(cè)試及智能故障診斷系統(tǒng)。首先對(duì)ZigBee、Sub-GHz射頻指標(biāo)測(cè)試需求進(jìn)行了詳細(xì)分析，設(shè)計(jì)了一種基于虛擬儀器技術(shù)的自動(dòng)測(cè)試方案，采用華為公司Impeller環(huán)境作為測(cè)試程序運(yùn)行管理平臺(tái)。針對(duì)自動(dòng)測(cè)試用例設(shè)計(jì)，采用測(cè)試套形式對(duì)測(cè)試儀器控制、被測(cè)設(shè)備指令輸入、文檔讀寫等通用代碼進(jìn)行管理，使系統(tǒng)具有良好的兼容性和可移植性。然后針對(duì)峰值功率、頻譜模板、接收靈敏度等38個(gè)測(cè)試項(xiàng)的不同測(cè)試方法，分別

3、詳細(xì)說明了測(cè)試程序的實(shí)現(xiàn)過程，給出了相應(yīng)的程序流程圖。接著討論了當(dāng)前理論上較為成熟的專家系統(tǒng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在射頻指標(biāo)測(cè)試問題智能定位方面的應(yīng)用，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種以專家系統(tǒng)為主，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為補(bǔ)充的智能故障診斷系統(tǒng)架構(gòu)。采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)和產(chǎn)生式規(guī)則結(jié)合的知識(shí)表示方法進(jìn)行系統(tǒng)知識(shí)庫設(shè)計(jì)，并使用MySQL數(shù)據(jù)庫建立和維護(hù)知識(shí)庫;采用基于知識(shí)的專家系統(tǒng)作為診斷推理核心，當(dāng)故障信息與顯式知識(shí)庫無法匹配時(shí)，系統(tǒng)將調(diào)用基于數(shù)值計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理;