基于结构模型的测试性设计与分析技术研究

为了解决因系统信息获取困难导致装备早期测试性设计和维修诊断工作难度增加的问题,提出了一种基于系统结构模型的测试性设计与分析方法。该方法借助图论的数学工具对系统进行数学建模,通过定量分析完成系统的模块划分;在此基础上,建立测试相关性矩阵,以最小测试代价为优化目标函数,应用Huffman信息编码方法生成系统的故障诊断树。与其他方法相比,该方法不仅结果更加优化,而且对系统的内部信息依赖相对较少,可以有效应用于设备的早期测试性设计以及使用过程中的维修诊断工作。     

基于框架的软件测试性分析

软件测试性分析能帮助设计人员开发出更易测试的软件,从而减少软件测试的难度和费用。为了分析不同软件的测试性、提供各种测试性信息,提出一种基于框架的软件测试性分析方法。框架由测试性度量、易测试特性度量、测试性因素度量以及它们之间的关系构成。首先,根据不同软件的特点和测试情况,从框架中获取测试性因素度量|然后,分析影响同一易测试特性的测试性因素,通过模糊计算模型度量易测试特性|最后,综合易测试特性计算软件测试性。实例应用表明该方法确实可行,能够为软件开发提供帮助。     

基于信息流的网络化C4ISR系统结构抗毁性分析方法

网络化C4ISR系统规模庞大、结构复杂,系统结构成为影响网络化C4ISR系统各种特性的主要因素,特别是结构与系统抗毁性之间存在直接的因果关系。本文在分析系统结构抗毁性概念的基础上,首先提出了网络化C4ISR系统结构信息流模型;然后基于该模型提出了基于信息流的系统结构抗毁性分析方法;包括不完全信息下系统结构的攻击模型、系统完成任务能力的度量方法以及抗毁性指标计算方法;最后通过对区域联合防空指挥信息系统结构抗毁性仿真实验分析,验证了该方法的有效性。     

基于GSPN的导弹多层级测试性需求建模与指标评估

针对目前导弹测试性需求建模尚未成熟, 开展测试性需求分析难度较高的问题, 提出一种基于广义随机Petri网(generalized stochastic Petri net, GSPN)的测试性需求建模方法。在分析导弹结构的基础上对导弹测试性需求问题进行了建模, 给出导弹两级GSPN模型, 深入分析其导弹系统的故障检测及维修过程。根据GSPN模型同构于嵌入马尔可夫链(embedded Markov chain, EMC), 以实存状态集和消失状态集表征库所变迁, 采用同构法对测试性指标进行求解。将多层级GSPN模型分解化简, 减少状态空间数量的求解。对导弹的GSPN模型进行定性和定量分析, 求解不同层级测试性指标最后通过仿真计算, 与系统要求可用度误差不超过0.7%, 验证了多层GSPN模型的可行性和分析结果的可信性。     

基于多信号模型的雷达测试性设计分析

针对过去测试性分析方法计算繁琐、周期长、效率低等缺点,基于模型的方法成为目前测试性设计分析技术的趋势,以多信号模型为基础,结合工作实际提出了一种测试性知识的获取方法。以TEAMS软件为平台,介绍了基于多信号模型的雷达测试性建模和测试性设计分析的原理、过程和结果,为雷达或其他电子装备的测试性设计分析提供了一套有效的方法。     

基于扩展的关联模型的测试性分析技术研究

关联模型由信息流图和故障-测试关联矩阵两部分构成,该模型广泛应用于系统级的测试性分析与设计。为了便于分析反馈环路、故障传播的层次性、解析冗余测试等测试性参数,文章在故障-测试关联矩阵的基础上,构建了故障-故障关联矩阵和测试-测试关联矩阵,得到扩展的关联模型,并基于扩展的关联模型建立了模糊组、反馈环路、解析冗余测试、隐含故障、伪故障等测试性参数的数学模型,最后利用案例演示了扩展关联建模和测试性分析过程。     

确定系统级测试性参数的广义随机Petri网模型

测试性设计是近年来发展起来的一门新兴学科 ,对提高复杂系统的可靠性、可维修性和可用性具有重要的意义。在测试性设计的过程中 ,合理地选择和确定测试性参数是实现费效比最优设计的关键之一 ,但目前还没有有效的方法能合理地确定每个参数的门限值或目标值。基于广义随机Petri网的原理 ,将测试看作设备整个生命周期内可靠性、维修性活动的一个有机组成部分 ,建立了系统的测试性模型。采用数值分析的方法得出系统稳态可用度与系统测试性参数之间的关系曲线 ,作为确定测试性参数的依据 ;当系统需待定的参数比较多时 ,将模型转化为一个区间线性方程 ,有效地解决了计算量大的问题。这一方法对解决复杂系统的测试性设计问题具有一定的借鉴意义     

条件数在系统可观测性分析中的应用研究

提出了一种使用条件数来定量分析系统可观测性的新方法。该方法克服了传统可观测分析方法不能定量地分析系统可观测性的缺点,它不仅可以定量地时不变系统的可观测性,而且通过多量测估计和构建局部可观测矩阵的方法,还可以定量地分析时变系统在任意时间段内的可观测性能。同时给出了分析、计算实例。     

基于复杂网络的软件稳定性

软件行业的不断发展壮大,使得软件质量问题日益突出,复杂网络给软件系统的深入研究带来了崭新的视角。选取真实软件系统为研究对象,用复杂网络作为工具构建软件系统的复杂网络模型,证实了软件系统的复杂网络特性;同时依据软件测试结果,分析了单元测试阶段的测试代码覆盖率。结合复杂网络参数及测试代码覆盖率定义了测试优先度,提出了测试优先策略,对于提高软件稳定性给出新的见解。实例结果表明:该优先策略对于提高测试覆盖率,对及时查找出软件缺陷类是有效的,有利于软件测试效率的提高。     

多信号建模与诊断策略设计技术应用

分析了影响多信号建模与诊断策略设计正确性的要素,包括测试性要求、系统结构与功能原理、测试原理、可靠性。建立了多信号建模与诊断策略设计的工程化操作流程,包括建模准备阶段、建模过程阶段、审查阶段。其中,建模准备阶段的工作是确保模型正确性的关键环节。针对测试点不足的情况,进一步给出了测试点增补设计应考虑的因素和设计流程。以某液压操纵系统为案例进行了多信号建模与诊断策略设计、测试点增补设计的工程化应用,验证了方法的可行性和效果。     

Study of testability measurement method for equipment based on Bayesian network model

To analyze and evaluate the testability design of equipment, a testability analysis method based on Bayesian network inference model is proposed in the paper. The model can adequately apply testability information and many uncertainty information of design and maintenance process, so it can analyze testability by and large from Bayesian inference. The detailed procedure to analyze and evaluate testability for equipments by Bayesian network is given in the paper. Its modeling process is simple, its formulation is visual, and the analysis results are more reliable than others. Examples prove that the analysis method based on Bayesian network inference can be applied to testability analysis and evaluation for complex equipments.     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

贮存装备检测周期优化模型研究

针对现有装备贮存定期检测测试效率以一个先前经验值来表示的不科学性,依据工程实际,提出用模糊综合评判法确定测试效率;利用装备在贮存中性能退化的性质,建立考虑模糊测试效率的模糊可靠度预计模型;结合模糊可靠度函数给出贮存费用的积分表达式。最后以模糊可靠度模型为约束,以费用最小为目标函数建立检测周期的优化模型。运用遗传算法对某型水下航行器贮存期电参数的故障检测周期进行优化,结果表明了此方法的合理性和实用性。     

基于多信号流图的测试性验证试验样本选取方法

为设计优化的测试性验证试验方案,提出了故障样本优选算法.本算法介绍了多信号流图模型的形式化定义和建模步骤,利用其描述故障与测试间因果依赖关系,建立了故障-测试相关矩阵和故障-故障相关矩阵.在考虑充分覆盖的约束条件下,以试验费用小为优化目标,提出了最小故障样本集和每个故障样本数的选取方法.案例验证结果表明,该方法分析设计的试验方案节省了试验费用.