《可靠性与可测性分析设计》求取 ⇩

第一章　基础知识1

1.1　概率基础1

1.1.1　事件1

1.1.2　事件的频率与概率1

1.1.3　排列与组合2

1.1.4　非独立事件与条件概率2

1.2　布尔代数的基本定律3

1.3　随机变量及其数字特征3

1.3.1　随机变量3

1.3.2　随机变量分布及密度函数4

1.3.3　随机变量的数学期望及方差4

第二章　基本概念6

2.1　可靠性、可测性研究的必要性6

2.1.1　研究的背景6

2.1.2　研究的意义6

2.1.3　研究的内容及方法7

2.2　可靠性函数7

2.2.1　可靠度函数7

2.2.2　失效密度函数8

2.2.3　失效率函数8

2.2.4　平均寿命9

2.3　有效性函数9

2.3.1　维修性函数9

2.3.2　修复率函数9

2.3.3　瞬态和稳态有效度10

2.3.4　小结10

2.4　可靠性常用的分布10

2.4.1　二项分布10

2.4.2　几何分布11

2.4.3　泊松分布12

2.4.4　负指数分布及其性质12

2.4.5　正态分布12

2.4.6　伽玛分布（г分布）13

2.4.7　对数正态分布13

2.4.8　威布尔分布13

2.4.9　小结14

2.5　数字电路的故障14

2.5.1　失效与故障15

2.5.2　故障模型15

2.5.3　暂时故障18

2.6　测试的基本概念19

2.6.1　激励与响应19

2.6.2　测试集19

2.6.3　故障检测与诊断19

2.6.4　故障覆盖20

第三章系统的可靠性分析21

3.1　不可修系统21

3.1.1　串、并联系统21

3.1.2　复合系统22

3.1.3　表决系统24

3.1.4　旁待系统24

3.2　网络分解法29

3.2.1　二项式展开法29

3.2.2　状态枚举法29

3.2.3　网络分解法30

3.2.4　最小路集、割集法30

3.3　故障树分析法33

3.3.1　基本概念33

3.3.2　故障树的建立34

3.3.3　故障树的最小割集35

3.3.4　故障树的计算37

3.4　模糊分析法38

3.4.1　模糊可靠性模型38

3.4.2　串、并联系统模糊可靠度39

3.5　马尔柯夫模型法39

3.5.1　可修串联系统39

3.5.2　可修并联系统41

3.5.3　可修表决系统45

3.5.4　可修备用系统47

3.6　半马尔柯夫模型法51

3.6.1　更新过程51

3.6.2　补充状态法60

3.7　非拉普拉斯变换法62

3.7.1　引言62

3.7.2　数学模型62

3.7.3　实例分析64

第四章　系统的可靠性设计67

4.1　轻装设计67

4.2　冗余设计68

4.3　优化组合设计69

4.3.1　双工系统的优化组合设计70

4.3.2　混合冗余系统的优化组合设计71

4.3.3　表决冗余系统的优化组合设计71

4.4　含约束的优化设计72

4.4.1　重要度方法72

4.4.2　动态规划法74

4.4.3　搜索法75

4.5　含人的因素的可靠性设计76

4.5.1　人为差错77

4.5.2　人的可靠性77

4.5.3　有人参与系统的可靠性设计79

第五章　测试码的产生81

5.1　故障模拟法81

5.1.1　并行故障模拟81

5.1.2　演绎故障模拟82

5.1.3　同时故障模拟83

5.1.4　临界路径跟踪84

5.2　一维通路敏化法85

5.2.1　故障激活85

5.2.2　正向驱动85

5.2.3　反向跟踪86

5.3　布尔差分法86

5.3.1　布尔差分法的定义87

5.3.2　布尔差分的性质87

5.3.3　实例分析88

5.4　D算法90

5.4.1　基本定义90

5.4.2　算法描述实例分析94

5.5　PODEM算法97

5.5.1　基本原理98

5.5.2　算法流程98

5.5.3　实例分析99

5.6　FAN算法101

5.6.1　基本原理101

5.6.2　算法流程103

5.6.3　应用实例103

5.7　10值算法103

5.7.1　基本思想104

5.7.2　算法步骤104

5.7.3　实例分析104

5.8　时序电路的测试序列生成106

5.8.1　时序电路的模型106

5.8.2　时序电路展开测试法107

5.8.3　时序电路功能测试法108

5.9　概率测试111

5.9.1　输入概率优化111

5.9.2　数据压缩方法114

第六章　可测性分析119

6.1引言119

6.1.1　基本定义119

6.1.2　可测性分析的应用119

6.1.3　可测性分析算法分类120

6.2　CAMELOT算法120

6.2.1　可控制性值的确定120

6.2.2　可观察性值的确定123

6.2.3　可测性值的确定125

6.2.4　应用实例126

6.3　TMEAS算法128

6.3.1　可控制性值计算的特点128

6.3.2　可观察性值计算的特点128

6.3.3　算法的局限性129

6.4　TEST/80算法129

6.4.1　可控制性值的计算129

6.4.2　可观察性值的计算130

6.4.3　算法步骤132

6.4.4　算法的局限性133

6.5　SCOAP算法133

6.5.1　可控制性值的估计133

6.5.2　可观察性值的估计134

6.5.3　算法描述136

6.5.4　实例分析137

6.6　PREDICT算法140

6.6.1　超级门的概念140

6.6.2　控制率的计算142

6.6.3　观察率的计算143

6.6.4　测试率的计算143

6.6.5　实验结果144

6.7　STAFAN算法144

6.7.1　基本理论144

6.7.2　控制率的统计估计145

6.7.3　观察率的计算145

6.7.4　无偏差故障测试率的估计149

6.7.5　STAFAN算法的复杂性150

6.7.6　实验结果151

6.8　AVEVAL算法151

6.8.1　引言152

6.8.2　控制率误差的消除152

6.8.3　扇出点观察率的计算153

6.8.4　故障测试率的估计155

6.8.5　实例分析155

第七章　可测性设计157

7.1引言157

7.1.1　可测性设计的意义157

7.1.2　可测性设计目标158

7.1.3　可测性设计思想159

7.1.4　可测性设计历史159

7.2　可测性设计规则160

7.2.1　利于测试矢量产生的设计规则160

7.2.2　利于测试矢量施加的设计规则164

7.3　组合电路的可测性设计166

7.3.1　组合功能设计法166

7.3.2　Syndrome设计法170

7.3.3　修改电路设计法172

7.4　时序电路的可测性设计177

7.4.1　区分序列的判定177

7.4.2　可测性设计178

7.5　扫描设计179

7.5.1　扫描通路法180

7.5.2　扫描置位法181

7.5.3　随机存取扫描法182

7.5.4　电平敏感扫描法183

7.6　内测试设计186

7.6.1　内测试一般结构186

7.6.2　内测试扫描设计187

7.6.3　自测试设计189

7.7　PLA的可测性设计192

7.7.1　引言192

7.7.2　故障模型193

7.7.3　PLA可测性设计194

7.8　自测试序列的压缩196

7.8.1　引言196

7.8.2　难测故障分布197

7.8.3　测试长度的估计197

7.8.4　压缩算法198

第八章　系统的可维性设计200

8.1　单元瞬态有效度分配200

8.1.1　Markov模型的神经网络200

8.1.2　神经网络实现201

8.1.3　模拟结果202

8.2　稳态有效度分配202

8.2.1　串联系统202

8.2.2　并联系统203

8.2.3　表决系统204

习题205

参考文献207