组合测试综述

介绍了软件开发中组合测试的相关概念,阐述了测试原理,效率分析以及风险评估,总结了在日常工作中常用的测试工具。     

一种并行程序可靠组合测试策略

为了提高可达性测试的效率、可靠性和可操作性,提出了一种并行程序可靠组合测试策略.首先确定并行程序同步串中竞争接收项的向量时钟关系;然后构造初始竞争表(RT);接着根据横向增长规则和纵向增长规则对RT进行增长,直至并行程序同步串所有的竞争接收项均包含在RT中;最后根据竞争表RT产生竞争变体并进行可达性测试.该策略能保证每个竞争接收项的发送项均发生改变,同时减少竞争接收项的发送项改变次数和运行错误同步串的次数,硬件资源要求不高.实验证明该策略能减少测试同步串和竞争变体的数量,并提高测试的效率、可靠性和实际可操作性.     

基于Rational Rose的软件性能测试

本文是在开发某公司的管理信息系统的过程中对系统所作的某些性能测试的过程.性能测试的系统是该公司的管理信息系统,该系统使用的服务器放在总公司机房中,各分公司通过B/S模式登录访问本系统,各分公司系统并发操作用户数预计在1000左右.本系统采用Oracle数据库、WebLogic应用服务器.在进行本次性能测试时系统的代码已经基本完成并经过功能测试.通过性能测试可以发现出系统所隐藏的重大缺陷问题从而起到了很好的改进系统性能的目的.     

基于系统级故障诊断矩阵方法的软件集团测试

本文讨论了基于系统级故障诊断矩阵方法的软件集团测试，定义了测试矩阵和邻接矩阵，由此能直观、简便地生成集团和极大独立点集．本文为软件集团测试算法作了准备．     

统计测试中操作剖面的一种优化设计方法

为了提高软件统计测试的效率,使用较少的测试资源达到测试目的,对测试剖面进行优化成为必需.采用客户需求和测试需求作为约束,模型静态参数或其他统计质量标准作为优化目标,提出了一种基于约束优化的测试剖面最优化计算框架.通过扩展蚁群算法研究了一种求解优化测试剖面的方法.实验表明,相对于传统的函数最优化方法,使用启发式的蚁群算法具有更好的优化效果,并且更具通用性.在统计测试中使用经过优化的测试剖面可以生成统计意义上符合测试需要的用例集合,提高测试效率.     

一种具有优先级的参数配对组合覆盖测试集生成方法

参数的配对组合测试广泛用于软件系统错误的检测。然而在实际参数组合测试的应用中，由于时间或预算等限制原因，无法运行整个测试集。在此情况下，必须设置测试案例的优先级。本文引入优先级权值的概念，使用一个贪心算法为已生成的参数配对组合覆盖测试集按照优先级高低进行排序。不论测试在任何时刻中断，都可确保最重要的测试已被运行。     

确认测试路径的一种生成方法

针对确认测试自动化在实现中的难题，提出了将测试过程进行划分的确认控制策略，并探讨了次之付诸实践的可行方法。一方面通过将测试过程进行划分减轻用例设计的负担，另一方面通过在每个测试步内生成完全的功能路径以保证功能覆盖的全面性。方法确认测试过程除了在把数据流图转变为带控制扩展的数据流图时需要人工辅助之外，其余的步骤均能自动实现。     

基于．NET的软件集成测试研究

软件测试自动化是软件测试的一个趋势,且单元测试在．NET框架下实现了测试脚本的自动生成。作者介绍利用单元测试中产生的测试脚本自动生成真实的基本类对象来完成集成测试,从而降低了测试成本,提高了软件测试效率。     

一种基于程序状态的随机测试模型

讨论了马尔可夫链模型在随机程序测试中的应用。在建立了程序的马尔可夫链测试模型和马尔可夫链使用模型的基础上，提出了衡量测试完备性的量化计算公式和估计程序平均失败频率的计算公式。测试结果证实了其可行性和正确性。     

软件压力测试流程

在金融、电信等领域 ,随着业务处理的集中化 ,中心服务器压力也在增加 ,在新软件使用前都要进行压力测试 .本文介绍了压力测试的概念 ,并提出压力测试实施的一般流程     

利用组合型交叉熵算法实现电网故障诊断

为快速准确实现电网故障诊断,依据故障元件与保护器和断路器的动作关系,将电网故障诊断问题表示为使目标函数最小化的0-1整数规划问题,利用组合型交叉熵算法求该问题的最优解,并给出了该算法的具体计算步骤,可成功识别电网故障元件。在测试系统上对多起故障情况进行模拟测试,结果表明故障诊断结论全部正确,进一步说明应用组合型交叉熵算法的电网故障诊断具有一定的有效性和准确性。     

一种基于证据融合的故障诊断方法

结合故障诊断工作的实际场景,通过计算故障信息观测值与参考值之间的差异,生成对应的故障信度分配函数。然后基于证据分类的思想,将故障证据分为可信证据和冲突证据,并定义每个证据的可信度。最后,利用证据可信度修正最初的信度分配,再利用证据融合公式得到综合的故障诊断结果。电机转子故障诊断的实例表明本文提出的方法能够准确快速地识别产品故障,基于证据分类的修正方法能够加速故障信度分配的收敛。     

基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法

齿轮故障诊断一般采用振动信号进行故障特征提取,但振动诊断法不便于安装传感器,易受环境和噪声影响.电机本身具有传感器的特性,定子相电流等信号能够反映负载转矩的变化.因此,针对由电机驱动的齿轮传动系统,提出了一种基于电机定子相电流分析的齿轮无损故障诊断方法.推导了电机定子电流如何反应负载转矩的特性,并分析了齿轮正常与故障状态下定子电流的频谱特征,发现可通过观察边频带的出现来判断齿轮发生局部式故障.通过Matlab对故障诊断原理进行了仿真验证,在实验平台上结合频谱分析成功检测出了齿轮断齿故障.     

基于网格搜索与支持向量机的轴承故障诊断

针对轴承故障诊断问题,提出一种基于相关度分析与网格搜索算法(GS)优化支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。采用GS算法对SVM的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优,以此建立分类器用于识别轴承故障类型。在模型建立方面巧妙地加入了分层的思想,通过相关度分析之后采用多层GS-SVM模型使轴承的故障诊断准确率相对于近年来的研究得到了明显的提升。最后,采用凯斯西储大学轴承数据中心的滚动轴承故障数据进行了分类识别实验。实验表明,研究提出的轴承故障诊断方法在直接作用于原信号的基础上不仅能够有效的识别轴承正常状态、内圈故障、外圈故障以及滚珠故障,而且还对每一类故障的严重程度有很好的区分,提高了故障类样本的诊断正确率,具有较强的实用性。     

基于EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

基于非齐次线性方程组的系统级故障诊断方法

针对系统级故障诊断研究中的测试模型,提出了非齐次线性方程组的方法,把测试模型等价地转化为非齐次线性方程组,从而以简明的方法寻找所有相容故障模式,并进一步推出最优诊断.理论分析和实验结果表明,该方法相对于基于图论的传统方法更加实用,其方程模型更加简洁明了.     

Nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis

To ensure the system run under working order, detection and diagnosis of faults play an important role in industrial process. This paper proposed a nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis (KPCA). In proposed method, using essential information of nonlinear system extracted by KPCA, we constructed KPCA model of nonlinear system under normal working condition. Then new data were projected onto the KPCA model. When new data are incompatible with the KPCA model,it can be concluded that the nonlinear system is out of normal working condition. Proposed method was applied to fault diagnosis on rolling bearings. Simulation results show proposed method provides an effective method for fault detection and diagnosis of nonlinear system.     

基于Dempster-Shafer证据理论的信息融合在设备故障诊断中应用

给出了一种基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则，提出了一种基于Dempster—Shafer证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法，并以旋转机械故障诊断为例，详细说明了该方法的具体实现步骤。结果表明，经过多故障特征信息融合，诊断结论的可信度明显提高，不确定性明显减小，因此充分显示了该诊断方法的有效性。     

一种基于故障参数与状态联合估计的多故障诊断方法

当需要诊断的故障数目较多、扩展故障参数后状态空间不可观测时 ,用一个故障诊断模型无法实现多故障诊断。为此 ,在分析了基于故障参数与状态联合估计的故障诊断方法原理的基础上 ,根据多个故障诊断模型之间存在的内在关系 ,提出了一种新的多故障检测和诊断方法 ,认为在某一段时间内 ,如有 n- 1(n为总故障数目 )个不同的两故障参数模型发出同一故障报警 ,则该故障报警有效。该故障诊断方法综合多个故障诊断模型的诊断结果 ,从而使一类复杂系统的多故障诊断成为可能。理论分析和仿真实验的结果证明该文所提出的方法是可行的 ,并且在工程上是易于实现的。