在我国社会经济不断进步的过程中，微电子技术也在不断的发展，电子系统中芯片的集成度也越来越高，导致电路系统的测试难度也在不断的加大。在一些大型并且较为复杂的继承电路中，数字电路的作用都是实现集成化，模拟并且实现部分和外部的连接，在某个集成电路中对部分电路进行模拟，此电路占据故障总数的大部分。在电子系统集成度不断提高的过程中，使用的测试方法成本较高，并且使用的时间较长。所以对电子系统的可测性进行研究是非常有必要的。

1 多信号模型的概念及创建

1.1 浅析多信号模型

故障模型指的是对故障信号抽象的标准表达，是在系统诊断知识及功能描述过程中的定义。系统故障的诊断模型主要包括两种，分别为结构化及依赖性[1]。前者与系统的原理图相同，是通过方向图的方式表示，使电路能够被理解及校正。结构化模型的测试较为简单并且快速，便于各种大系统的测试和分析，并且能够从CAD数据库中获得模型。但是结构与功能并不同，尤其是嵌入到简单方块图中函数的复杂关系，要想能够得到完整的电路函数关系，结构化模型并不能够完全满足需求；后者为依赖性模型，比如诊断推理、推理等。模型故障源和测试或者测试和测试之间的因果关系要通过方向图的方式表示，因为其具有内在简化的特安定，所以其是测试分析工具中重要的建模技术。但是依赖性模型的结构评估结果只能够通过二进制表示[2]。

根据以上单因素结果，在反应体系pH值12条件下，底物质量浓度10 mg/mL，酶添加量2×105U/mg，酶解时间180 min，酶解温度50℃，玉米醇溶蛋白与Zn2+螯合能力最佳，达到9.36 mg/g。在最适条件下，利用碱性蛋白酶酶解玉米醇溶蛋白，制得玉米醇溶蛋白锌离子螯合物（ZA）备用。

1.2 多信号模型的结构

通过上述描述，为了能够有效改善多信号模型中的问题，本文设计简单易懂的建模方法，其主要是以结构化模型对功能障碍信息模拟为基础，此模型与电子系统中的元件信号属相具有一定的联系，并且与信号的检测点具有一定的联系[3]。可以将多模型信号分为几个部分：

1）有限原件集。简单来说就是系统潜在的故障源，可以通过C=（c1，c2...cL）表示；

要重视老年糖尿病患者的围术期血糖管理。术前血糖管理直接影响手术耐受性、麻醉和手术效果，要根据患者实际，结合血糖和血酮体检测结果与患者及其家属共同商定最佳手术时机和方案，交待血糖控制在保证麻醉和手术效果中的重要性，了解患者对麻醉剂是否过敏，应用药物维持血糖在6.7～10.0 mmol/L、酮体转阴后方可手术[2]。术中血糖管理效果直接影响麻醉效果，术中要及时密切观察麻醉药物发挥作用、生命体征和血糖变化情况，胰岛素制剂和葡萄糖溶液通过双静脉通路进行输注，对输注速度和输注量进行合理控制，控制麻醉药物不良反应和血糖在适宜范围，一旦出现异常改变，要进行积极的对症处理，保证顺利完成手术。

之后，将相关的信号加入到测点或者模块中，信号能够根据传输函数的变量或者功能说明进行定义；

1.1 一般资料 收集我院2014年7月-2018年6月顺序进行彩色多普勒超声及超声引导下穿刺活检病例60例，女性60例，年龄30-86岁。所有患者穿刺前：出、凝血时间、血小板计数正常，穿刺部位无感染。穿刺前签署知情同意书。

最后，根据实际的情况对模块进行更新[4]。

5）和测试点集相关的测试SP（TPP）；

6）元件对信号集的影响SC（ci）；

单故障分析指的是假如系统在某个时间发生了故障，系统内部的分析就是单故障分析。单故障分析的主要内容包括用户没有检测到的故障、模糊组及冗余测试，图1为单故障分析实现的过程。

8）多信号模型的系统物理连接通过有向图表示。

1.3 多信号模型的创建

Di为依赖矩阵的第i行，m表示故障源的总数目，∪表示运算。寻找Di的列索引，排除列中其他行的索引，从而得到隐藏故障集中的行索引。全1行中的其他行都是隐藏故障，全零行中没有隐藏故障[8]。

不要怂！我对自己说。高度的紧张令我的感官敏锐又麻木。我保持着高速而均匀的行驶。到了！我快速伸出手去，紧握住黑暗中另一只手。冰冷而光滑，像乳胶制的假手。但我知道这是一只真手，来自一具男尸。我强迫自己紧握住它，拖着尸体飞快骑行。不知骑了多久，我的直觉告诉我，该是出手的时候了。于是我用尽全身的力气，将这只手甩了出去。我似乎将尸体甩过墙，甩到了巷子的另一边。体育课上扔铅球，我的成绩一向很差。不知道为何，这时迸发出这么大的力气。我好像还握着这只手抡了几个圈才脱手。但由于紧张，我已经忘了我到底有没有握着它抡几圈。

首先，将结构模型、概念方框图及原理图进行输入，通过TEAMS中的VHDL结构模型能够生成结构模型；

2）和系统有关的依赖信号集，可以通过V=（v1，v2...vK）表示；

真实盈余管理。本文参考 Roychowdhury（2006）［27］的方法，对真实盈余管理模型进行分年度分行业回归：

4）能够检测有限集大小的测试点集，可以通过TP=（TP1，TP2...TPp）表示；

2 静态可测算法分析

对系统进行静态可测性进行分析和测试输出没有关系，其能够对系统的缺陷进行识别，从而提出提高故障诊断能力的建议。静态分析包括多故障及单故障两种，多故障能够对系统中的隐藏故障进行分析，多故障能够对用户没有检测到的故障进行分析[5]。

2.1 单故障分析

7）测试 tj检测的信号子集 ST（tj）；

没有被检测到的故障源为未检测故障，与依赖矩阵中的全零形相互对应；检测特征相同的测试为冗余测试，与依赖矩阵中的相同列向量对应；故障源的可观察故障特征相同为模糊组，与依赖矩阵中的相同形对应。系统在完好状态下与全零形对应，但是其一般会被当做没有检测的状态，并不是没有检测的故障。冗余测试主要分为两种，分别为静态及动态。一个系统中的模糊组量是不定的，可以有多个，一个或者没有[6]。

图1 单故障分析的实现过程

2.2 多故障分析

假如现在的可测算法系统中最多只有一个故障，但是在实际生活中是不存在的，所以就要对系统的潜在故障进行分析。比如在单故障策略对某个故障进行隔离之后，这个故障就掩盖了其他故障，如果这个掩盖故障是根本原因，那么故障被诊断之后还是存在，以此就导致系统处于故障状态。在单故障假设不成立时，就要对其他的附加故障进行检查。多故障分析主要包括掩盖故障及隐藏故障的分析[7]，图2为多故障分析的实现过程。

3）有限能够检测的n个测试，可以通过T=（t1，t2...tn）表示；

图2 多故障分析的实现过程

在进行隐藏故障分析时候的计算较为简单，故障源si的隐藏故障集可以通过Hi表示，运算可以通过下式表示：

多信号模型的创建主要分为3个步骤，分别为：

互联网时代的到来，带来的不仅是新的技术和思维，它在改变我们生活方式的同时，也改变了个人与组织、组织与客户、有形与虚拟世界的种种联系。组织边界、行业边界被打破，技术的变化催生出一个更加相互依赖、更加开放的世界。面对这样一个全新时代，组织的管理模式需要与时俱进，保持持续成长的关键是释放每一位人才的价值、改变领导的角色，从掌控者向伙伴转化，发挥领导力的作用，赋能于员工以及在组织中塑造互信透明的企业文化。

3 动态可测算法分析

3.1 测试的最优策略

序列的测试是在故障诊断时候先后顺序的测试，在进行系统测试的时候，不仅要进行故障诊断，还要使缩短测试的时间，降低测试的费用。测试的最优序列值得是以测试的代价、结果及故障率为基础，使有效序列的测试代价为最小。

在传统初中数学教学中，教师常常依照教学目标对知识内容进行合理讲解，以让学生可以有效规避做题障碍。然而传统的数学教学常常由于过于主动、全面，这样势必对学生逻辑思维能力的培养不利。因为初中生已经具备一定的自学能力，面对问题常有较强的好奇心，为此，在实际教学中，教师就可以充分利用学生的这种好奇心，采取合理的方法引导学生主动参与到数学问题的思考与探究中，进而有效培养学生的逻辑思维能力。

测试序列的求解可以通过简单的形式进行定义为五元组的关系，分别为S、P、T、C、D，系统状态有限的集合表示为 S=（S0，S1，…Sm）；系统状态先验概率的向量集合表示为 P=（p（S0），p（S1），…p（sm））T，也就是故障率；能够测试得到的集合表示为 T=（t1，t2，…tn）；测试代价的向量几何表示为 C=（c1，c2，…cn）T；测试集和故障集两者几何的二元依赖矩阵表示为D=（dij）[9]。

2012年7月16日1时至15时，平塘县普降大到暴雨，全县19个乡镇中，6个乡镇降大雨，13个乡镇降暴雨至大暴雨，平塘六硐河上游都匀市的墨冲、平浪、凯口、良亩等乡镇降雨量都达到155 mm以上，其中凯口降特大暴雨，降雨量达243.5 mm，均超过了2007年“7·26”百年特大洪灾时110～120 mm 的降雨量。13：30，洪水开始进入县城边缘区域，16：26，县城平湖水文站洪水位达警戒水位，县应急办及时拉响防洪警报；20：40，平湖水文站实测洪峰水位703.55 m，流量2 120 m3/s，超保证水位2.05 m，城区水淹最深处达3.5 m。

由于测试要具有测试代价，每个故障具有自身的故障率，最优的测试矩阵和故障率、测试代价具有一定的联系，所以在依赖矩阵中添加测试代价及故障率，便于之后的观察。以下以改进后的依赖矩阵进行解释，详见表1。此系统中具有5个故障诊断及一个无故障状态，还有5个判断位置故障源测试，此矩阵表示了故障源和测试的关系，并且还表示了故障源的故障率及测试代价。

表1 故障率及测试代价的依赖矩阵测试

故障源S0 S1 S2 S3 S4 S5 t1测试代价/cj 1000111 t2 1 0 1 0 0 1 1 t3 1 0 0 1 0 0 1 t4 1 0 0 1 1 0 1 t5 1 0 1 0 1 0 0故障率/p（si）0.70 0.01 0.02 0.10 0.05 0.12

假如在某时刻只要一个系统状态si（1≤i≤m）的时候，求最优测试序列，也就是设计测试算法，要求测试T中的测试能够诊断出S任意系统的状态，并且降低测试成本J[10]，表达式为：

A为二元矩阵，根据测试得到的序列结果，如果系统在识别状态下使用测试tj，那么aij的值为1，否则，aij的值为 0。

降低测试成本是一个Markov决策问题，x状态指的是系统状态模糊组，决策指的是x状态测试，其的解决方法就是创建二叉决策树，将或节点标记为模糊状态。最优决策树属于NP完全问题，但是目前其并不能够通过多项式复杂算法解决。动态规划算法的计算会根据测试及故障的数量增加，导致计算爆炸[11]。

3.2 A0*算法

AO*算法指的是最佳且有序的搜索算法，其根据启发估值函数中的最优希望实现目标节点，这个过程包括3个步骤，并且一直重复，直到生成决策树[12]。首先，根据最优路径对执行图便利，积累未扩展的节点集；之后，根据节点中的最高启发评估函数节点进行扩展，其中的节点都能够被计算，在图或者与中添加子节点；最后，从下到上修改操作并且实现节点的扩展[13]。

本节根据表1中的系统，使用此算法寻找最优的测试序列，图3为最优测试序列。使用霍夫曼平均编码长度为启发函数，扩展根节点，根据5个能够得到的测试得出5个局部解树，详见图3。之后将算法中循环的完全扩展图在图4中展示，使用粗黑线表示最优决策树，搜索过程为：首先，通过t1追踪终端节点，模糊子集中具有最高值，并且推出t3为具有最小修复代价的测试。但是此值和之前的值相同，那么就要展开另外子集。对t3进行扩展得出最优，在修复代价之后，跟节点代价进行估值，因为t1比其他评估值大，这个时候t2最小，那么就对其的局部树进行扩展。选择t3和t4扩展终端节点。因为x的代价估值不会被修改，那么就选择另外节点进行扩展。t4为最优，持续此过程，直到生成解树。图5为最终的搜索图[14]。

图3 最优测试序列

4 算法的实现

在模型创建的过程中，可以在软件平台转给你的Tape Head模块中选择功能故障，其他的模块选择一般故障。在开发平台中对系统进行静态可测性分析，结果显示系统没有发现故障，有一个冗余测试集及模糊组[15]，其通过代码表示为：

图4 扩展路径

图5 最终测试的序列

文中以磁带播放机模型为例，测得的可测结果详见图6。

图6 以磁带播放机模型为例的可测结果

5 结束语

文中的研究主要是以系统指标及可测性为基础，对常见的可测指标进行了归纳，并且研究了可测算法。针对以上的研究，研发了可测分析模块，能够实现多种可测分配，为设计可测系统提供量化指标，并且能够实现动态和静态分析，其分别指出了不同单位需求的可测指标及实际能够实现的可测指标，从而为可测设计提供建议。

商务团则注重感受。在创作鼓浪屿导游词时，就可以选择鼓浪屿的琴声、建筑与步行街道三大特色来创作。“在鼓浪屿的各个角落，你都能不时听到悦耳的琴声，音乐已经成为这里的一道独特的风景。据调查，小小的鼓浪屿岛上有 200多架钢琴，因此，鼓浪屿也叫做“琴岛”。 稍后会给大家时间，放下工作的疲倦，什么也不做，就坐在露天的椅子上，聆听鼓浪屿上优美的琴声。”再如：“漫步在鼓浪屿，你会发现整个岛上见不到任何机动车辆， 在这里，步行不仅是一种环保意识，而且已经成为一种文化，一种代表慢节奏的生活文化。 在座各位都是商业精英，平时工作压力大，在这里你可以无拘无束，慢慢悠悠，享受时光无限好。”

参考文献：

[1]宋森森.基于多特征模型模拟电路测试选择与验证[D].成都：电子科技大学，2016.

[2]王彩利.基于多信号特征模拟电路可测性分析与故障诊断[D].成都：电子科技大学，2014.

[3]戎军飞.基于3G网络的河道冰凌图像遥测系统设计与冰凌密度分析[D].太原：太原理工大学，2016.

[4]李旻.复杂电子系统综合诊断与故障预测关键技术研究[D].成都：电子科技大学，2014.

[5]何向锋.基于多信号模型电子系统综合诊断软件方案与实现[D].成都：电子科技大学，2015.

[6]宋辰亮.电子系统可靠性与剩余寿命的实时预测算法设计与实现[D].成都：电子科技大学，2014.

[7]徐传芳.电动负载模拟器控制系统的研究[D].淮南：安徽理工大学，2015.

[8]王栋.基于TI6678的雷达信号处理平台设计研究[D].西安：西安电子科技大学，2015.

[9]雷华军.电子系统测试方案优化设计理论与关键技术研究[D].成都：电子科技大学，2015.

[10]吴慧文，李钰，林兆培.优化的动态平均权重算法及其在色谱信号处理中的应用[J].华东理工大学学报自然科学版，2014，40（4）:469-473.

[11]李志刚.视频跟踪测试平台的电子学系统的设计与实现[D].长春：吉林大学，2015.

[12]万毅，万宇通，黄海隆，等.一种基于多状态转换推理的电子系统热可靠性分析及预测方法:，CN105160171A[P].2015.

[13]雷华军.测试不可靠条件下基于量子进化算法的测试优化选择[J].电子学报，56（5），2017:12-13

[14]盛艳燕.电力电子电路故障诊断与预测技术研究[D].南京：南京航空航天大学，2014.

[15]高志强.船用调频连续波雷达信号处理关键算法研究与实现[D].成都：电子科技大学，2016.

[16]史璇，蔡芳.财务冗余视角下营运资金管理效率对企业绩效影响[J].西安工业大学学报，2016，36（1）:37-42.

[17]徐进，黄玉港，王静玲，等.AFDX网络冗余管理技术分析[J].电子科技，2017，30（3）:101-103.