專利名稱：一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，主要用于復(fù)雜 電子產(chǎn)品的測試性驗(yàn)證分析。
背景技術(shù)：
目前，測試性設(shè)計(jì)已經(jīng)逐步成為電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)中與可靠性設(shè)計(jì)同等重要的設(shè)計(jì)屬 性，它要求在電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)的開始就同步考慮測試問題，并開展測試性分析工作。長期以來 輔助分析工具的缺乏一直是制約我國測試性設(shè)計(jì)水平提高的“瓶頸”。雖然國內(nèi)測試性研究 取得了一些成績，但是測試性設(shè)計(jì)技術(shù)仍然停留在吸收消化國外技術(shù)的水平上。尤其是在 測試性輔助設(shè)計(jì)軟件開發(fā)方面，雖然許多單位做了不少富有成效的工作，但大多都處于實(shí) 驗(yàn)室階段，并沒有成形的輔助工具應(yīng)用到實(shí)際產(chǎn)品測試性設(shè)計(jì)與分析過程中。因此，產(chǎn)品研 制部門不得不購買國外昂貴的測試性輔助設(shè)計(jì)軟件，此類軟件大都價(jià)格昂貴，使研制單位 承受巨大經(jīng)濟(jì)壓力，增加設(shè)計(jì)成本。另外，由于軟件為國外公司開發(fā)，不僅核心技術(shù)掌握在 別人手中，而且還有被植入后門的風(fēng)險(xiǎn)，長期依賴這些軟件會使我國受制于人，給國家安全 帶來隱患。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的 實(shí)現(xiàn)方法，用于復(fù)雜電子產(chǎn)品的測試性驗(yàn)證分析。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是本發(fā)明包括測試性設(shè)計(jì)建模 模塊、固有測試性分析模塊、實(shí)際測試性分析模塊和輸入輸出模塊，具體步驟如下
(1)測試性設(shè)計(jì)建模模塊
通過改進(jìn)的多信號流圖模型建立裝備圖形化的測試性模型，采用信息模型方法實(shí)現(xiàn)測 試性設(shè)計(jì)信息集成，用基于XML方法實(shí)現(xiàn)信息描述，運(yùn)用改進(jìn)的深度優(yōu)先搜索遍歷圖算法 從所述裝備圖形化的測試性模型得到相關(guān)性矩陣，實(shí)現(xiàn)測試性信息獲取，采用改進(jìn)十字鏈 表法進(jìn)行測試性信息存儲；
所述改進(jìn)的多信號流圖模型的實(shí)現(xiàn)方法如下
X層次化結(jié)構(gòu)把產(chǎn)品模型分為7層，每一層都采用多信號流圖的建模方式，每一層子 單元作為一個(gè)獨(dú)立的整體進(jìn)行細(xì)化，得到下一層層次結(jié)構(gòu)，采用多信號流圖建模；
2故障模式定義一類特殊模塊實(shí)現(xiàn)故障模式建模；在所述特殊模塊中，每個(gè)故障模 式只允許針對一項(xiàng)功能故障進(jìn)行建模，當(dāng)所述故障模式針對一個(gè)部組件進(jìn)行了故障模式建 模時(shí)，故障模式名稱自動出現(xiàn)在所述部組件的功能屬性內(nèi)，所述部組件的功能故障率由所 述部組件的故障模式的故障率累積得到；
.5單輸入、單輸出部組件結(jié)構(gòu)把多信號流圖的系統(tǒng)部組件模塊結(jié)構(gòu)定義為單輸入、單 輸出形式，所述系統(tǒng)部組件模塊中定義的信號通過接口在有向線上傳輸；(2)固有測試性分析模塊
根據(jù)所述測試性設(shè)計(jì)建模模塊的信息進(jìn)行故障覆蓋情況分析、故障模糊組判別和冗余 測試分析；所述故障覆蓋情況分析利用測試可達(dá)性分析得到“不能被檢測的故障”信息，所 述故障模糊組判別是找到相關(guān)性矩陣中多個(gè)完全一樣的行向量構(gòu)成的故障模糊組的數(shù)量 和大小，所述冗余測試分析是把所述相關(guān)性矩陣中完全相同的列向量對應(yīng)的測試項(xiàng)目只保 留一個(gè)；
(3)實(shí)際測試性分析模塊
根據(jù)所述固有測試性分析模塊的測試性設(shè)計(jì)信息，進(jìn)行診斷策略生成和測試性設(shè)計(jì)結(jié) 果分析；
所述診斷策略生成就是生成系統(tǒng)故障診斷樹信息，它包含兩個(gè)過程 X測試項(xiàng)目選擇采用一種二進(jìn)制粒子群優(yōu)化的分析方法找到系統(tǒng)最小完備測試項(xiàng)目 集合；
τ診斷序列優(yōu)化調(diào)用上一步生成的系統(tǒng)最小完備測試項(xiàng)目集合，采用改進(jìn)相關(guān)性模 型方法完成系統(tǒng)故障診斷工作；
所述測試性設(shè)計(jì)結(jié)果分析是計(jì)算在當(dāng)前故障診斷策略下裝備的測試性設(shè)計(jì)指標(biāo)，所 述測試性設(shè)計(jì)指標(biāo)包括故障檢測率、故障隔離率、故障模糊組數(shù)量和大小、平均故障檢測時(shí) 間、平均故障隔離時(shí)間、故障隔離有效性及系統(tǒng)重測合格率，利用IEEE Std 1522-2004標(biāo)準(zhǔn) 的測試性指標(biāo)定義規(guī)范建立所述測試性設(shè)計(jì)指標(biāo)的度量規(guī)范。步驟(1)中所述層次化結(jié)構(gòu)將產(chǎn)品模型劃分為的7層包括系統(tǒng)層、子系統(tǒng)層、LRU 層、SRU層、模塊層、子模塊層、器件層和故障模式層。步驟(1)中所述信息模型方法通過標(biāo)記測試環(huán)境中的物理實(shí)體、行為實(shí)體和數(shù)據(jù) 實(shí)體來完備地描述裝備和它各信息實(shí)體之間的關(guān)系。步驟(2)中所述“不能被檢測的故障”信息就是所述相關(guān)性矩陣中全“0”行的故障
fn息ο步驟(3)中所述二進(jìn)制粒子群優(yōu)化的分析方法包括如下步驟
步驟1，將每個(gè)粒子構(gòu)成為一個(gè)測試項(xiàng)目選擇的優(yōu)化結(jié)果，初始化粒子群隨機(jī)設(shè)定每 個(gè)粒子的初始位置和初始速度；
步驟2，計(jì)算每個(gè)粒子所對應(yīng)的裝備測試性設(shè)計(jì)結(jié)果；
步驟3，針對每個(gè)粒子，比較當(dāng)前位置所對應(yīng)的測試性設(shè)計(jì)結(jié)果與它經(jīng)歷過的最好位置 Pbest的結(jié)果，如果比pbest好，更新pbest為當(dāng)前位置，否則不更新pbest ；
步驟4，對粒子群中的所有粒子，選出個(gè)體位置最好的pbest作為種群最好位置gbest， 如果當(dāng)前時(shí)刻的種群最好位置比以前最好位置還好，那么將當(dāng)前時(shí)刻的gbest更新到以前 的gbest結(jié)果中，否則不更新gbest ； 步驟5，更新所有粒子位置；
步驟6，如果達(dá)到迭代次數(shù)最大的結(jié)束條件，則結(jié)束，否則轉(zhuǎn)步驟2。步驟(3)中所述改進(jìn)相關(guān)性模型方法的實(shí)現(xiàn)過程如下首先計(jì)算各測試點(diǎn)的檢測 和隔離權(quán)值，通過權(quán)值大小判斷測試點(diǎn)的執(zhí)行順序，以測試點(diǎn)的優(yōu)選結(jié)果為基礎(chǔ)，先檢測后 隔離，以測試點(diǎn)選出的先后順序制定診斷策略。采用上述技術(shù)方案所產(chǎn)生的有益效果在于(1)改變了我國缺乏測試性輔助軟件設(shè)計(jì)的局面，用于對復(fù)雜電子產(chǎn)品進(jìn)行測試性驗(yàn) 證分析。(2)本系統(tǒng)各功能單元可以獨(dú)立使用，具備良好的可擴(kuò)展性。(3)能夠?qū)﹄娮赢a(chǎn)品提供固有測試性分析功能和實(shí)際測試性分析功能。


下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)框圖2是本發(fā)明中測試性設(shè)計(jì)建模模塊的結(jié)構(gòu)框圖3是本發(fā)明中固有測試性分析模塊的結(jié)構(gòu)框圖4是本發(fā)明中實(shí)際測試性分析模塊的結(jié)構(gòu)框圖5是本發(fā)明實(shí)施例中汽車模擬訓(xùn)練仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖6是本發(fā)明實(shí)施例中汽車模擬訓(xùn)練仿真系統(tǒng)測試性設(shè)計(jì)建模結(jié)構(gòu)框圖7是本發(fā)明實(shí)施例中故障診斷樹結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施例方式由圖1-4可知，一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)施方法，它包括測 試性設(shè)計(jì)建模模塊、固有測試性分析模塊、實(shí)際測試性分析模塊和輸入輸出模塊，具體實(shí)現(xiàn) 步驟如下
(1)測試性設(shè)計(jì)建模模塊
通過改進(jìn)的多信號流圖模型建立裝備圖形化的測試性模型，采用信息模型方法實(shí)現(xiàn)測 試性設(shè)計(jì)信息集成，用基于XML方法實(shí)現(xiàn)信息描述，運(yùn)用改進(jìn)的深度優(yōu)先搜索遍歷圖算法 從所述裝備圖形化的測試性模型得到相關(guān)性矩陣，實(shí)現(xiàn)測試性信息獲取，采用改進(jìn)十字鏈 表法進(jìn)行測試性信息存儲；
該模塊對復(fù)雜電子裝備進(jìn)行測試性設(shè)計(jì)建模，實(shí)現(xiàn)對裝備測試性設(shè)計(jì)的模型描述，具 體方法如下
①裝備圖形化的測試性模型
實(shí)現(xiàn)測試性設(shè)計(jì)與分析的基礎(chǔ)是建立有效的測試性模型。本發(fā)明采用改進(jìn)的多信號流 圖模型進(jìn)行裝備測試性建模，具體實(shí)現(xiàn)方法是
a.層次化結(jié)構(gòu)定義，針對裝備的層次化設(shè)計(jì)特點(diǎn)，對多信號流圖模型也采用層次化的 設(shè)計(jì)方法進(jìn)行改進(jìn)，將所述裝備圖形化的測試性模型分為7層系統(tǒng)層、子系統(tǒng)層、LRU (現(xiàn) 場可更換單元)層、SRU (內(nèi)場可更換單元)層、模塊層、子模塊層、器件層、故障模式層，每一 層都采用多信號流圖建模方式，每一層的子單元又作為一個(gè)獨(dú)立的整體進(jìn)行細(xì)化，得到下 一層的層次結(jié)構(gòu)，并采用多信號流圖進(jìn)行建模；
b.故障模式定義，通過定義一類特殊的模塊來實(shí)現(xiàn)故障模式建模，在故障模式模塊 中，規(guī)定每個(gè)故障模式只允許針對某一項(xiàng)功能故障進(jìn)行建模，如果針對一個(gè)部組件進(jìn)行了 故障模式建模，那么故障模式名稱自動出現(xiàn)在該部組件的功能屬性內(nèi)，該部組件的功能故 障率由其故障模式的故障概率累積得到；
c.單輸入、單輸出的部組件結(jié)構(gòu)定義，考慮到建模的直觀性和模型驗(yàn)證的方便性，將多信號流圖中的系統(tǒng)部組件模塊結(jié)構(gòu)定義為單輸入、單輸出的形式，所述系統(tǒng)部組件模塊 的故障與測試之間的相關(guān)性通過定義的連接信號體現(xiàn)，所述系統(tǒng)部組件模塊中定義的所有 信號通過接口在有向連接線上傳輸，所述系統(tǒng)部組件模塊中定義的功能都能傳播到其后連 接的測試點(diǎn)模塊中，哪些測試項(xiàng)目具體針對哪些功能進(jìn)行測試由用戶定義，應(yīng)用更加直觀， 建模準(zhǔn)確性驗(yàn)證更加方便。②測試性設(shè)計(jì)信息集成與描述
裝備測試性設(shè)計(jì)信息集成是解決裝備測試性設(shè)計(jì)相關(guān)信息的數(shù)據(jù)存儲問題，是圖形化 的測試性模型在數(shù)據(jù)庫中的描述。復(fù)雜電子裝備的測試性設(shè)計(jì)信息具有層次化、結(jié)構(gòu)化特 點(diǎn)，因此，信息集成以層次信息和結(jié)構(gòu)信息為主體，對裝備部組件的功能信息、測試信息、診 斷信息、維修信息進(jìn)行集成。本發(fā)明采用信息模型的測試性設(shè)計(jì)信息集成方法。通過標(biāo)記測試環(huán)境中的物理實(shí) 體、行為實(shí)體和數(shù)據(jù)實(shí)體來完備地描述裝備和它各信息實(shí)體之間的關(guān)系，達(dá)到信息集成的 目的。在完成信息集成基礎(chǔ)上進(jìn)行信息描述，本發(fā)明采用基于XML的方法，具體過程如 下
a.分析裝備測試性設(shè)計(jì)信息實(shí)體的信息描述需求，建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型；
b.建立自動測試領(lǐng)域的特有標(biāo)記語言，確定測試性設(shè)計(jì)不同信息實(shí)體的Schema，此 Schema即是該信息描述需求定義，也是測試性設(shè)計(jì)信息實(shí)體的結(jié)構(gòu)模型；
c.根據(jù)Schema生成XML文檔，對文檔進(jìn)行檢查和驗(yàn)證；
d.基于XML文檔實(shí)現(xiàn)測試性設(shè)計(jì)信息實(shí)體之間的信息集成、交換和共享。③測試性信息獲取
對所述裝備圖形化的測試性模型進(jìn)行相關(guān)信息的提取以獲得裝備相關(guān)性矩陣，該過程 類似于遍歷有向圖問題，采用深度優(yōu)先搜索算法，其基本思想是
假設(shè)初始狀態(tài)下圖中所有頂點(diǎn)未被訪問，則深度優(yōu)先搜索可以從圖中某個(gè)頂點(diǎn)ν出 發(fā)，訪問此頂點(diǎn)后，依次從V的未被訪問的鄰接點(diǎn)出發(fā)深度優(yōu)先遍歷圖，直至圖中所有和V 有路徑相通的頂點(diǎn)都被訪問到若此時(shí)圖中尚有頂點(diǎn)未被訪問，則另選圖中一個(gè)未曾被訪 問的頂點(diǎn)作起始點(diǎn)，重復(fù)上述過程，直至圖中所有頂點(diǎn)都被訪問到為止。這是一個(gè)遞歸的過程。在算法實(shí)現(xiàn)過程中，為了便于區(qū)分頂點(diǎn)是否已被訪問，附設(shè) 訪問標(biāo)志數(shù)組visited
，其初值為“false”，一旦某個(gè)頂點(diǎn)被訪問，則其相應(yīng)的分量 置為 “true”。由于所述裝備圖形化的測試性模型不是單純的有向圖，還包含測試節(jié)點(diǎn)，在對所 述裝備圖形化的測試性模型進(jìn)行遍歷過程中要判斷測試節(jié)點(diǎn)與模塊間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，所以采 用改進(jìn)的深度優(yōu)先搜索遍歷圖算法實(shí)現(xiàn)，具體步驟如下
a.為表明訪問頂點(diǎn)是否測試節(jié)點(diǎn)，附設(shè)訪問數(shù)組testW n-1]，其初值設(shè)為“false”， 一旦某個(gè)被訪問頂點(diǎn)是測試節(jié)點(diǎn)，其相應(yīng)的分量置為“true” ；
b.從visited值為0的測試節(jié)點(diǎn)出發(fā)開始遍歷過程，標(biāo)記該測試點(diǎn)的visited值為1， 逆向遍歷測試性設(shè)計(jì)模型，直到圖中與該測試點(diǎn)逆向相通的模塊都遍歷到；
c.若遍歷過程中訪問到測試點(diǎn)，且其visited和tested值都為1，則返回上一層繼續(xù) 遍歷過程，若其visited值為0，而tested值為1，繼續(xù)遍歷過程。
④測試性信息存儲
相關(guān)性矩陣具有零元素較多、規(guī)模龐大的特點(diǎn)，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)空間利用率較高，本發(fā) 明采用改進(jìn)的十字鏈表方法來存儲相關(guān)性矩陣，具體結(jié)構(gòu)如下
Typedef struct node
{
int i, j ；
struct node 氺right,氺down }N0DE
(2)固有測試性分析模塊
該模塊以所述測試性設(shè)計(jì)建模模塊的信息為依據(jù)，實(shí)現(xiàn)方法如下
①故障覆蓋情況分析
利用測試可達(dá)性分析，得到“不能被檢測的故障”信息，基本原理是根據(jù)所述相關(guān)性矩 陣分析，在所述相關(guān)性矩陣中全“0”行的故障就是不能被測試的故障；
②故障模糊組判別
目的是為了找到“故障模糊組大小和數(shù)量”信息，判別原理是所述相關(guān)性矩陣中多個(gè) 完全一樣的行向量所對應(yīng)的故障構(gòu)成一個(gè)故障模糊組，所述故障模糊組中故障的數(shù)量就是 模糊組大??；
③冗余測試分析
目的是得到“多余測試項(xiàng)目”信息，分析原理是所述相關(guān)性矩陣中完全相同的列向量 對應(yīng)的測試項(xiàng)目間存在冗余，只保留一個(gè)，其他測試項(xiàng)目作為“多余測試項(xiàng)目，，處理。(3)實(shí)際測試性分析模塊
以所述固有測試性分析后的測試性設(shè)計(jì)信息為依據(jù)，具體步驟如下 ①診斷策略生成
生成“系統(tǒng)故障診斷樹”信息，包含以下兩個(gè)過程 a.測試項(xiàng)目選擇
找到裝備最小完備測試項(xiàng)目集合，采用一種二進(jìn)制粒子群優(yōu)化的分析方法，具體步驟 如下
步驟1將每個(gè)粒子構(gòu)成為一個(gè)測試項(xiàng)目選擇的優(yōu)化結(jié)果，初始化粒子群，隨機(jī)設(shè)定每 個(gè)粒子的初始位置和速度；
步驟2計(jì)算每個(gè)粒子對應(yīng)的裝備測試性設(shè)計(jì)結(jié)果；
步驟3針對每個(gè)粒子，比較當(dāng)前位置所對應(yīng)的測試性設(shè)計(jì)結(jié)果與它經(jīng)歷過的最好位置 Pbest的結(jié)果，如果比pbest好，更新pbest為當(dāng)前位置，否則不更新pbest ；
步驟4對粒子群中所有粒子，選出個(gè)體位置最好的pbest作為種群最好位置gbest，如 果當(dāng)前時(shí)刻的種群最好位置比以前最好位置還好，那么將當(dāng)前時(shí)刻的gbest更新到以前的 gbest結(jié)果中，否則不更新gbest ； 步驟5更新所有粒子位置；
步驟6如果達(dá)到結(jié)果條件(即迭代次數(shù)達(dá)到最大)，則結(jié)束，否則轉(zhuǎn)步驟2執(zhí)行。該方法的復(fù)雜度是系統(tǒng)可以接受的，通過人為控制迭代次數(shù)和粒子數(shù)量，可以減 少程序執(zhí)行時(shí)間。
b.診斷序列優(yōu)化
通過調(diào)用所述測試項(xiàng)目選擇得到的裝備最小完備測試項(xiàng)目集合來完成系統(tǒng)故障診斷 工作，采用基于改進(jìn)的相關(guān)性模型方法實(shí)現(xiàn)計(jì)算各測試點(diǎn)的檢測和隔離權(quán)值，通過權(quán)值大 小判斷測試點(diǎn)的執(zhí)行順序，制定診斷策略以測試點(diǎn)的優(yōu)選結(jié)果為基礎(chǔ)，先檢測后隔離，以測 試點(diǎn)選出的先后順序制定診斷策略。②測試性設(shè)計(jì)結(jié)果分析
計(jì)算在當(dāng)前故障診斷策略下的裝備測試性設(shè)計(jì)指標(biāo)，包括故障檢測率、故障隔離率、故 障模糊組數(shù)量和大小、平均故障檢測時(shí)間、平均故障隔離時(shí)間、故障隔離有效性、系統(tǒng)重測 合格率等。針對測試性的許多指標(biāo)、術(shù)語名稱不統(tǒng)一、定義也不一致的現(xiàn)狀，本發(fā)明應(yīng)用了 IEEE Std 1522-2004標(biāo)準(zhǔn)的測試性指標(biāo)的定義規(guī)范，并基于系統(tǒng)同一時(shí)刻只出現(xiàn)單故障的 假設(shè)前提，建立了上述測試性設(shè)計(jì)度量規(guī)范。分別是 故障檢測率(FDR)
定義為在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，由機(jī)內(nèi)測試設(shè)備(Built-in Test Equipment，BITE)和(或)外 部測試設(shè)備(External Test Equipment, ETE)正確檢測到的故障數(shù)與故障總數(shù)之比。非加權(quán)的故障檢測率計(jì)算方法為 其中，Nt——系統(tǒng)工作期間發(fā)生的故障總數(shù)； 可以被檢測到的故障數(shù)目。加權(quán)的故障檢測率計(jì)算方法為 其中，λ i—第i個(gè)故障的發(fā)生概率；
ND、Nt定義同上。b.故障隔離率(FIR)
一般定義為在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，由BITE和(或)ETE正確隔離到集合規(guī)模不大于規(guī)定的故 障源數(shù)的故障數(shù)與同一時(shí)間內(nèi)檢測到的故障數(shù)之比，用百分?jǐn)?shù)表示。實(shí)際計(jì)算時(shí)，需要將故 障源劃分為多個(gè)相互獨(dú)立的故障隔離模糊組，每個(gè)故障隔離模糊組包含有一定數(shù)量的故障 源(故障源的數(shù)目就是模糊組大小)，故障隔離是面向故障隔離模糊組開展的。非加權(quán)的故障隔離率計(jì)算方法為
權(quán)利要求
一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于所述系統(tǒng)包括測試性設(shè)計(jì)建模模塊、固有測試性分析模塊、實(shí)際測試性分析模塊和輸入輸出模塊，具體步驟如下(1)測試性設(shè)計(jì)建模模塊通過改進(jìn)的多信號流圖模型建立裝備圖形化的測試性模型，采用信息模型方法實(shí)現(xiàn)測試性設(shè)計(jì)信息集成，用基于XML方法實(shí)現(xiàn)信息描述，運(yùn)用改進(jìn)的深度優(yōu)先搜索遍歷圖算法從所述裝備圖形化的測試性模型得到相關(guān)性矩陣，實(shí)現(xiàn)測試性信息獲取，采用改進(jìn)十字鏈表法進(jìn)行測試性信息存儲；所述改進(jìn)的多信號流圖模型的實(shí)現(xiàn)方法如下層次化結(jié)構(gòu)把產(chǎn)品模型分為7層，每一層都采用多信號流圖的建模方式，每一層子單元作為一個(gè)獨(dú)立的整體進(jìn)行細(xì)化，得到下一層層次結(jié)構(gòu)，采用多信號流圖建模；故障模式定義一類特殊模塊實(shí)現(xiàn)故障模式建模；在所述特殊模塊中，每個(gè)故障模式只允許針對一項(xiàng)功能故障進(jìn)行建模，當(dāng)所述故障模式針對一個(gè)部組件進(jìn)行了故障模式建模時(shí)，故障模式名稱自動出現(xiàn)在所述部組件的功能屬性內(nèi)，所述部組件的功能故障率由所述部組件的故障模式的故障率累積得到；單輸入、單輸出部組件結(jié)構(gòu)把多信號流圖的系統(tǒng)部組件模塊結(jié)構(gòu)定義為單輸入、單輸出形式，所述系統(tǒng)部組件模塊中定義的信號通過接口在有向線上傳輸；(2)固有測試性分析模塊根據(jù)所述測試性設(shè)計(jì)建模模塊的信息進(jìn)行故障覆蓋情況分析、故障模糊組判別和冗余測試分析；所述故障覆蓋情況分析利用測試可達(dá)性分析得到“不能被檢測的故障”信息，所述故障模糊組判別是找到相關(guān)性矩陣中多個(gè)完全一樣的行向量構(gòu)成的故障模糊組的數(shù)量和大小，所述冗余測試分析是把所述相關(guān)性矩陣中完全相同的列向量對應(yīng)的測試項(xiàng)目只保留一個(gè)；(3)實(shí)際測試性分析模塊根據(jù)所述固有測試性分析模塊的測試性設(shè)計(jì)信息，進(jìn)行診斷策略生成和測試性設(shè)計(jì)結(jié)果分析；所述診斷策略生成就是生成系統(tǒng)故障診斷樹信息，它包含兩個(gè)過程測試項(xiàng)目選擇采用一種二進(jìn)制粒子群優(yōu)化的分析方法找到系統(tǒng)最小完備測試項(xiàng)目集合；診斷序列優(yōu)化調(diào)用上一步生成的系統(tǒng)最小完備測試項(xiàng)目集合，采用改進(jìn)相關(guān)性模型方法完成系統(tǒng)故障診斷工作；所述測試性設(shè)計(jì)結(jié)果分析是計(jì)算在當(dāng)前故障診斷策略下裝備的測試性設(shè)計(jì)指標(biāo)，所述測試性設(shè)計(jì)指標(biāo)包括故障檢測率、故障隔離率、故障模糊組數(shù)量和大小、平均故障檢測時(shí)間、平均故障隔離時(shí)間、故障隔離有效性及系統(tǒng)重測合格率，利用IEEE Std 1522 2004標(biāo)準(zhǔn)的測試性指標(biāo)定義規(guī)范建立所述測試性設(shè)計(jì)指標(biāo)的度量規(guī)范。2010105450143100001dest_path_image001.jpg,2010105450143100001dest_path_image003.jpg,dest_path_image005.jpg,79139dest_path_image001.jpg,921193dest_path_image006.jpg
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于步驟(1)中所述層次化結(jié)構(gòu)將產(chǎn)品模型劃分為的7層包括系統(tǒng)層、子系統(tǒng)層、LRU層、 SRU層、模塊層、子模塊層、器件層和故障模式層。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特 征在于步驟(1)中所述信息模型方法通過標(biāo)記測試環(huán)境中的物理實(shí)體、行為實(shí)體和數(shù)據(jù)實(shí) 體來完備地描述裝備和它各信息實(shí)體之間的關(guān)系。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特 征在于步驟(2)中所述“不能被檢測的故障”信息就是所述相關(guān)性矩陣中全“0”行的故障信 肩、ο
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特 征在于步驟(3)中所述二進(jìn)制粒子群優(yōu)化的分析方法包括如下步驟步驟1，將每個(gè)粒子構(gòu)成為一個(gè)測試項(xiàng)目選擇的優(yōu)化結(jié)果，初始化粒子群隨機(jī)設(shè)定每 個(gè)粒子的初始位置和初始速度；步驟2，計(jì)算每個(gè)粒子所對應(yīng)的裝備測試性設(shè)計(jì)結(jié)果；步驟3，針對每個(gè)粒子，比較當(dāng)前位置所對應(yīng)的測試性設(shè)計(jì)結(jié)果與它經(jīng)歷過的最好位置 Pbest的結(jié)果，如果比pbest好，更新pbest為當(dāng)前位置，否則不更新pbest ；步驟4，對粒子群中的所有粒子，選出個(gè)體位置最好的pbest作為種群最好位置gbest， 如果當(dāng)前時(shí)刻的種群最好位置比以前最好位置還好，那么將當(dāng)前時(shí)刻的gbest更新到以前 的gbest結(jié)果中，否則不更新gbest ；步驟5，更新所有粒子位置；步驟6，如果達(dá)到迭代次數(shù)最大的結(jié)束條件，則結(jié)束，否則轉(zhuǎn)步驟2。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特 征在于步驟(3)中所述改進(jìn)相關(guān)性模型方法的實(shí)現(xiàn)過程如下首先計(jì)算各測試點(diǎn)的檢測和 隔離權(quán)值，通過權(quán)值大小判斷測試點(diǎn)的執(zhí)行順序，以測試點(diǎn)的優(yōu)選結(jié)果為基礎(chǔ)，先檢測后隔 離，以測試點(diǎn)選出的先后順序制定診斷策略。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種電子產(chǎn)品測試性分析與診斷決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，適用于電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域。其方法步驟如下(1)測試性設(shè)計(jì)建模模塊包括裝備圖形化的測試性模型、測試性設(shè)計(jì)信息集成與描述、測試性信息獲取和測試性信息存儲；(2)固有測試性分析模塊包括故障覆蓋情況分析、故障模糊組判別和冗余測試分析；(3)實(shí)際測試性分析模塊包括診斷策略生成和測試性設(shè)計(jì)結(jié)果分析。本發(fā)明的有益效果如下(1)改變了我國缺乏測試性輔助軟件設(shè)計(jì)的局面，用于對復(fù)雜電子產(chǎn)品進(jìn)行測試性驗(yàn)證分析；(2)本系統(tǒng)各功能單元可以獨(dú)立使用，具備良好的可擴(kuò)展性；(3)能夠?qū)﹄娮赢a(chǎn)品提供固有測試性分析功能和實(shí)際測試性分析功能。
文檔編號G06F17/50GK101980225SQ20101054501
公開日2011年2月23日 申請日期2010年11月16日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月16日
發(fā)明者劉曉芹, 呂曉明, 孫江生, 連光耀, 魏忠林, 黃考利, 黃鑫 申請人:中國人民解放軍63908部隊(duì)