考虑多种真实情况的软件可靠性增长模型

进行软件可靠性评估主要通过构建软件可靠性模型实现。软件可靠性模型通常给出被检出的故障可以立即被排除,并且不会有新的故障被引入的假设,这与实际的检错过程是不相符的。针对以上假设条件,提出了一种新的软件可靠性增长模型。该模型将软件的检错过程和排错过程作为两个独立的非齐次泊松过程分别进行建模,并将软件中存在的故障数看作是一个变化的函数,该函数包括软件中初始故障及引入的故障。在两个数据集上进行相应实验证明,较之其他模型,新建模型的拟合和预测效果更好。     

排错效率和故障发现率可变的软件费用模型

考虑非齐次泊松过程(NHPP)类软件可靠性增长模型,引入以时间为变量的故障排除效率函数和故障发现率函数,建立了软件费用模型,使模型更具有一般性,更符合实际情况。以软件费用最小作为优化目标,讨论了最优释放时间与软件开发的最小费用,实例计算给出了测试时间随故障发现率中的参数的变化情况。     

考虑故障检测效用与修正效用的软件可靠性增长模型

测试效用是影响软件测试过程的重要因素,其随时间的变化情况直接影响着测试过程中的故障检测和修正的效率,合理地评估测试效用对测试过程的影响是建立精确软件可靠性模型的关键因素。针对现有模型对测试效用认识的不足,严格根据实际测试情况,将测试效用分为故障检测效用和故障修正效用,并在此基础上,建立了综合考虑这两种效用的软件可靠性增长模型。利用公开发表的软件测试失效数据集对模型进行验证,结果表明,与现有的考虑故障检测与修正过程的模型相比,所提模型具有更好的拟合和预测能力。     

考虑用户行为和排错延迟的多版本软件可靠性增长模型

软件在测试阶段和使用阶段操作环境的差别导致软件测试可靠性和运行可靠性不完全相同.软件在发布后的使用和维护阶段,软件可靠性的增长不仅体现在软件固有故障的排除,而且用户对软件的熟悉程度也会影响软件的可靠性.本文研究了软件固有故障检测过程、固有故障纠正过程和外在失效过程的特征,建立了考虑用户行为和排错延迟下的多版本软件可靠性增长模型.通过一组来自于开源软件用户缺陷跟踪系统中的真实数据进行数值分析,试验结果表明提出的模型具有较好的效果.     

基于指数环境因子函数的软件可靠性增长模型

绝大部分软件可靠性增长模型采取的软件可靠性标准都是测试可靠性,实际上,软件的测试剖面很难真实地反映运行剖面,软件运行环境和测试环境不可能一致。考虑测试环境与运行环境差别,根据经验数据拟合环境因子,提出一种随时间变化的指数环境因子函数;并建立基于指数环境因子的非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型;利用一组公开发表的数据集对模型进行评估。结果表明,本文提出的环境因子函数计算复杂度低,基于该函数的软件可靠性模型具有更好的拟合和预测能力。     

一种新的软件可靠性增长模型

在软件测试阶段,由于加速测试的影响,用软件可靠性增长模型测得的运行阶段可靠性很难真实反映实际运行时的可靠性.因此,修正了软件测试环境与运行环境相同的假设,针对测试阶段排错过程的延迟性,提出在测试阶段要把软件检错过程和排错过程结合起来建模.通过采用不同的故障检错率函数减少了测试与运行环境的差别,并结合移动点技术,提出了一个新的考虑测试环境和运行环境不同的可靠性增长模型(TDO-SRGM).在两个公开发表的数据集上进行的拟合试验和预测试验证明,该模型具有很好的拟合效果和预测能力.     

退化相关多部件系统预防性维修决策模型

在复杂多部件系统维修决策过程中通常需要考虑部件间故障相关关系,基于部件退化速率受其自身和相关部件累积退化量影响的思想,建立退化相关多部件系统退化过程解析模型,之后在非减退化过程假设下得到系统和部件可靠度函数。在此基础上,提出针对不同部件的预防性维修策略,并以单位时间维修费用最小为目标构建维修决策优化模型。最后,通过两部件系统算例分析,对所提可靠度模型精确度进行检验,并得到系统最优预防性维修策略,验证维修决策模型的合理性和有效性。     

基于组合模型的软件可靠性预计方法

为了提高软件可靠性预计精度和稳定性,本文提出基于组合模型的软件可靠性预计方法。构建组合模型的过程包括选取基模型和确定各基模型的权值。选取基模型时依据的准则有生命周期阶段、模型用户需求、故障数据类型、故障趋势匹配、模型假设吻合和模型预计偏好,并在此基础上阐述了基模型选取算法。基模型权值的确定采用序列似然比方法。最后,引用一组软件故障数据,用于检验此组合模型的预计效果。通过与单个模型的对比,显示组合模型预计结果更为可信。     

软件可靠性模型评价方法与应用(Ⅰ)

本文讨论进行计算机软件可靠性模型评价工作的必要性及其实现方法,提出了软件可靠性模型评价的四条标准,并由此引入了一种进行软件可靠性模型评价的方法。在本文的(Ⅱ)中,我们将使用本方法和两组具体的软件失效数据,具体地评价两种软件可靠性增长模型:S-型模型和W-NHPP模型的性能,并讨论方法使用中的一些问题。     

-R图和预防性维修策略的优化设计

考虑生产设备在运行时出现两种类型的故障,第一类故障导致过程均值发生漂移,第二类故障导致过程标准差发生漂移。利用均值-极差图通过抽样检测对设备的状态进行监控,如果发现过程失控则对设备进行完全维修,否则生产持续到下一次抽样。经过m次抽样检测后对设备实施完全预防性维修。在单位时间平均损失最小的前提下,提出均值-极差图和预防性维修策略的优化模型,给出控制图参数及预防性维修周期的确定方法。数值计算说明所提方法是有效的,最后分析了模型参数对决策变量的影响。     

A three-parameter fault-detection software reliability model with the uncertainty of operating environments

As requirements for system quality have increased, the need for high system reliability is also increasing. Software systems are extremely important, in terms of enhanced reliability and stability, for providing high quality services to customers. However, because of the complexity of software systems, software development can be time-consuming and expensive. Many statistical models have been developed in the past years to estimate software reliability. In this paper, we propose a new three-parameter fault-detection software reliability model with the uncertainty of operating environments. The explicit mean value function solution for the proposed model is presented. Examples are presented to illustrate the goodness-of-fit of the proposed model and several existing non-homogeneous Poisson process (NHPP) models based on three sets of failure data collected from software applications. The results show that the proposed model fits significantly better than other existing NHPP models based on three criteria such as mean squared error (MSE), predictive ratio risk (PRR), and predictive power (PP).     

屏蔽数据下软件可靠性的极大似然估计

屏蔽数据是指引起系统失效的真实原因不得而知,即失效原因可能是系统组件的某个子集。一般地,屏蔽数据下非齐次泊松过程 (non-homogeneous Poisson process, NHPP)类软件可靠性叠加模型中参数的极大似然估计比较复杂,因为叠加模型不能分解成几个简单的NHPP模型。本文主要研究基于屏蔽数据下叠加模型中参数的极大似然估计,评估软件系统的可靠性。最后通过一组模拟数据,说明极大似然估计效果良好。     

ZDPS-2卫星可靠性试验评估方法

皮纳卫星具有研制周期短、采用商用货架式器件的特点,无法完整沿用传统大卫星通过底层元器件或部组件搭建系统可靠性模型计算整星可靠性的方法。针对上述问题,提出了基于试验数据的皮纳卫星可靠性评估体系。通过对机理不同的硬件和软件故障分别建模的方法,实现了ZDPS-2卫星的可靠性评估。对卫星的硬件故障数,基于顺序约束模型和贝叶斯参数估计方法进行拟合,并考虑了不同试验环境对卫星工作环境的等效因子。ZDPS-2卫星硬件可靠性水平估计为3月末0.85。对卫星的软件故障采用加入变点的非齐次泊松过程模型拟合,并选择Logistic模型作为测试覆盖率模型。ZDPS-2卫星软件故障拟合结果,平均无故障时间为217 h。ZDPS 2卫星试验结果证实,可靠性满足增长试验设计的要求和任务需求。     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

考虑关键故障的测试优化选择

针对现有测试优化选择方法中因关键故障为小概率故障而容易被漏检的问题,提出了一种有指向性的对关键故障进行有效检测和隔离的方法。首先从系统安全性角度,分析了关键故障的重要性。然后基于相关性矩阵,以测试代价最小为优化目标,以故障检测率与隔离率和关键故障检测率与隔离率为约束,建立了考虑关键故障的测试优化选择模型,最后采用基于质心改进和惯性权重自适应调整的二进制粒子群算法进行求解。仿真实验结果表明,考虑关键故障的测试优化选择方法可以有效消除因关键故障漏检而对装备安全造成的严重威胁。     

Robust On-Line Fault Diagnosis for Nonlinear Difference-Algebraic Systems Using Least Squares Estimate

A new robust on-line fault diagnosis method based on least squares estimate for nonlinear difference-algebraic systems (DAS) with uncertainties is proposed. Based on the known nominal model of the DAS, this method firstly constructs an auxiliary system consisting of a difference equation and an algebraic equation, then, based on the relationship between the state deviation and the faults in the difference equation and the relationship between the algebraic variable deviation and the faults in algebraic equation, it identifies the faults on-line through least squares estimate. This method can not only detect, isolate and identify faults for DAS, but also give the upper bound of the error of fault identification. The simulation results indicate that it can give satisfactory diagnostic results for both abrupt and incipient faults.     

基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断

复杂装备的小批量、个性化定制属性,注定了其生命周期过程中存在着相对较多的不确定性,故障隐患必不可免,故障诊断尤为重要.因此,提出基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断模型.首先,通过分析复杂装备的结构组成,建立复杂装备的故障树模型.其次,利用故障树转化法,构建基于故障树的贝叶斯网络拓扑结构.然后,针对复杂装备结...     

多版本编程技术在故障识别中的应用与仿真

通过分析网络性能数据来发现和识别故障是网络故障管理的重要手段之一，本文研究并提出了一种基于神经网络的故障识别方案，通过分析网络性能的数字特征来识别大型网络中的故障，为了提高系统的识别率，引入了软件工程中多版本编程技术，并行训练多组神经网络，由多数决投票机制合成为一个系统，同时定义了神经网络之间的错误关联系数概念，依据计算机仿真的结果，选取错误负相关的神经网络所组成的系统，对测试集能够达到100％的识别率。