Перевод названия: On Non-Parametric Models in the Problem of Performance Diagnostics of Electronic Components
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2014
Ключевые слова: электрорадиоизделие, electronic components, quality assessment, Nonparametric estimation, pattern recognition, diagnostics, grouping, model, a priori information, оценка качества, непараметрическая оценка, распознавание образов, диагностика, группировка, модель, априорная информация
Аннотация: Рассмотрена задача моделирования и диагностики (оценка качества) электрорадиоизделий (ЭРИ). Главная цель - отбор надежных электрорадиоизделий космической аппаратуры по данным различных технических параметров, определяющих качество ЭРИ. В частности, приведены результаты диагностики некоторых видов транзисторов. Задача диагностики элПоказать полностьюектрорадиоизделий ставится как распознавание образов без указания учителя. Приведен новый алгоритм классификации данных в многомерном пространстве признаков. Предложено группировать объекты на основе анализа расстояний между ними, т.е. разработанный алгоритм не требует знания количества классов в отличие от большинства известных алгоритмов таксономии. Представлены некоторые результаты численных расчетов, показывающие эффективность предложенных алгоритмов для классификации реальных данных, а также результаты диагностики ЭРИ по реальным данным, полученным при измерении параметров транзисторов на ОАО «ИТЦ НПО ПМ». Рассмотрены данные тестов проверки качества транзисторов 2Т866А аА0.339.431 ТУ. Предварительный анализ результатов обработки данных, характеризующих состояние ЭРИ, показал, что плотности вероятности различных параметров качества существенно отличаются от нормального распределения и имеют многомодальный характер, поэтому возникает необходимость в задаче группировки данных, что приводит к появлению кластеров в пространстве параметров, характеризующих качество изделия. Установлено, что в классе годных изделий в результате диагностических испытаний транзисторов выделяются две или более группы, которые условно можно назвать «хорошими» и «очень хорошими». Исходя из этого появляется возможность изготавливать ЭРИ того или иного заданного качества. Предложенные алгоритмы могут быть положены в основу при проектировании компьютерных систем диагностики ЭРИ по результатам неразрушающего контроля, а также при разработке компьютерных систем управления технологическим процессом изготовления ЭРИ. A problem of modeling and diagnostics (quality assessment) of electronic components (EC) is considered. The goal of the study is screening and selection of reliable electronic components of space equipment according to a set of technical parameters determining the quality of EC. We present the results of screening several types of transistors. Problem of EC diagnostics is posed as pattern recognition without any directive of an instructor. A novel algorithm of data classification in a multidimensional feature space is presented. We proposed to group the objects proceeding from the analysis of spacing between them, i.e., the developed algorithm does not require information about the number of classes unlike most algorithms known in the taxonomy. We present and analyzed the results of numerical calculations to demonstrate the effectiveness of the developed algorithms for classification of real data and the results of EC diagnostic using real data obtained by measuring the parameters of transistors (2T866A aA0.339.431 TU) at the R&D Center «ITC NPO PM». Preliminary analysis of data processing showed that the probability density of various quality parameters differ significantly from the normal distribution and have a multimodal character which entails the necessity of grouping data and leads to clustering in the feature space that characterize the quality of the product. Class of annual products, e.g., revealed two or more groups that can be conventionally specified as «good» and «very good». Thus, it is possible to produce EC of a specified quality. The developed algorithms can be used as a base in designing computer systems of EC diagnostics (using data of nondestructive testing) and process control systems of EC production.
Журнал: Заводская лаборатория. Диагностика материалов
Выпуск журнала: Т. 80, № 7
Номера страниц: 73-77
ISSN журнала: 10286861
Место издания: Москва
Издатель: Издательство "Тест-зл"