【电路系统可靠性分析的国内外文献综述2100字】

I电路系统可靠性研究的国内外文献综述1不确定性的研究方法传统的分析不确定性的问题采取的数值技术大都是以随机概率类算法为基础的，如以MonteCarlo方法为代表的通过随机抽样的方法来获取不确定量可能出现的所有结果。MonteCarlo方法也被称为“计算机随机模拟方法”，是一种基于随机数的来求出计算问题近似解的方法。MonteCarlo方法的基本思想虽然很早以前就被人们所发现和利用，但其真正被广泛应用，还是要从高速电子计算机的出现开始，正是因为计算机的出现才使得大量、快速地模拟随机实验成为可能。而且MonteCarlo方法使用简单，无过多的使用限制，所以在分析电路系统可靠性的相关问题上扮演着非常重要的角色。但是随着人们日益增长生产需求与通信电子线路领域的发展之间的矛盾越来越明显，简单的电路系统已经无法满足人们的需求，所以对于更为复杂的电路系统，用MonteCarlo方法已经很难预测和评估了。因此，寻求更加高效、准确的预测和评估方法已经刻不容缓。在本文中，着重介绍一种分析不确定性问题的新方法——仿射算法。而在介绍仿射算法之前，首先介绍一下它的“前身”——区间算法。区间算法（Intervalalgorithm），是一种以区间为基本计算单位进行运算，最后运算得到的结果也是以区间的形式呈现的算法。同时它不仅适用于区间标量的计算，也适用于区间的矩阵运算。虽然区间算法能够更好地处理不确定量，但由于其在计算过程中并没有考虑不确定量之间的关系，而是认定不确定量之间都是独立的，这就会导致求出的结果区间过大，即过度估计现象（Over-estimation），并且计算内容越复杂，预测过度的现象就明显。因此，为了解决区间算法出现的预测过度问题，在区间算法的基础上提出了新的分析方法，即本文重点研究内容——仿射算法（Affinealgorithm）。仿射算法在区间算法的基础上新增了一些附加的噪声系数，若两个变量的仿射形式中有噪声系数相同，那么证明两者具有关联性，且噪声系数相同的数量越多，其关联性越高。通过这种方式可以分析不确定量之间的关系，得到更接近真实的区间结果，从而减小预测过度的情况，提高了预测的准确性。同时由于变量之间存在一定的关联，在运算上可以得到一定的优化，缩短了计算时间，处理较复杂的计算内容时更加高效。2可靠性分析的研究现状高速电子线路与系统在生活、生产等各个领域中的应用日益广泛，其稳定性及可靠性的重要程度也日趋明显，而一直以来，最常用的可靠性分析方法是通过随机实验的方法来体现电路参数的变化，即不确定性。但随着科技生活的发展，电路系统变得愈发复杂，随机实验的方式很难大范围适用，存在一定的局限性。可靠性是系统或系统元件在一定条件的稳定指标，即不发生异常的概率，所以可靠性越高，系统越稳定。国内外许多学者近年来对可靠性的理论及研究方法都进行了更加完整的研究。对于非概率可靠性指标的求解，有如下三种方法：定义法、转换法和优化方法。三种方法的给出，基本上解决了现阶段结构可靠性分析中非概率可靠性指标的求解问题。本文对电路系统可靠性分析的实质就是对电路中元器件的失效曲线进行分析，通过对电路中元器件的概率参数的分布进行研究，本文主要通过研究典型RLC电路中基本参数元件变化时（如电阻、电感、电容等），电路输出特性的变化，进而分析非线性电路的可靠性，使得由这些基本元器件所构成的电子产品的各项性能指标在相对能接受的误差范围内实现概率最大化。参考文献[1]H.Kettani,B.Barmish.AnewMonteCarlocircuitsimulationparadigmwithspecificresultsforresistivenetworks[J].IEEETrans.CircuitsSyst.I,Reg.Papers,2006,53(6):1289-1299.[2]谢永强.参数不确定问题的区间与仿射分析法理论与应用分析[D].西安:西安电子科技大,2014:7-8.[3]M.Berz,G.HO.FSTÄTTER.ComputationandapplicationofTaylorpolynomialswithintervalremainderbounds[J].ReliableComputing,1998,4(1):83–97.[4]K.Makino,M.Berz.Taylormodelsandothervalidatedfunctionalinclusionmethods[J].Int.J.PureAppl.Math.,2004,4(4):379–456.[5]吴景铼.基于Chebyshev多项式的动力学不确定性区间算法研究[D].武汉:华中科技大学,2013:1-5.[6]许立峰.容差分析方法在电子线路可靠性分析中的应用[J].电子技术与软件工程,2016(21):113.[7]李求洋.基于不确定性的电子系统稳健优化设计方法研究[D].哈尔滨工业大学,2018:21-51.[8]I.Elishakoff.Discussionon:Anon-probabilisticconceptofreliability[J].StructaralSafety,1995,17(3):195-199.[9]锁斌.基于证据理论的不确定性量化方法及其在可靠性工程中的应用研究[D].中国工程物理研究院,2012:44-71.[10]谢煜敬.电子线路可靠性容差分析方法及其应用的研究[J].电子技术与软件工程,2015(19):143.[11]郭书祥,张陵,李颖.结构非概率可靠性指标的求解方法[J].计算力学学报,2005,22(2):227-231.[12]江涛.结构系统非概率可靠性算法研究[D].西安电子科技大学,2006:74-88.[13]万捷.电子电路可靠性容差分析方法及标准[J].信息技术与标准化,2008(06):19-22.[14]L.S.Shieh,X.ZouandJ.S.H.Tsai.Modelconversionofcontinuous-timeuncertainsystemsviatheintervalgeometric-seriesmethod[J].IEEETrans.CircuitsSyst.I,1996,43:851-854.[15]E.P.Oppenheimer,A.N.Michel.Applicationofintervalanalysistechniquestolinearsystems:PartII-Theintervalmatrixexponentialfunction[J].IEEETrans.CircuitsSyst.I,1988,35:1230-1242.[16]沈静静.基于区间分析的非线性电路可靠性分析[D].安徽理工大学,2018:42-74.[17]赵长伟.线性电源设计与可靠性分析[D].山东交通学院,2016:8-15.[18]黄耿业,邵振国,黄圆皓,陈飞雄.仿射型区间潮流算法应用与展望[J].电网技术,2021:1-8.[19]王敏容.基于区间模型的非概率结构可靠性分析及优化设计[D].华中科技大学,2019:112-141.[20]陈鹏伟.新能源配电网不确定性潮流区间分析方法研究[D].华北电力大学(北京),2019:16-32.[21]胡健,付立军,马凡,纪锋.基于仿射算术优化的不确定系统区间潮流快速分解法[J].电工技术学报,2016,31(23):125-131.[22]丁同禹,王孟于.基于仿射算法的电路与系统可靠性研究[J].科技创新与应用,202