余貴水 李秀峰 魏鐘記
(海軍工程大學(xué)1) 武漢 430033)(海軍933辦公室2) 北京 100841)
系統(tǒng)測試性分析的目的是為了獲得系統(tǒng)的固有測試屬性,比如在BIT的情況下,計算系統(tǒng)的檢測率、隔離率、模糊組大小和不可測試的元件清單等,同時也能給出系統(tǒng)測試性的改進(jìn)建議和診斷策略等。過去測試性分析基于人工計算和分析,計算繁瑣、周期長、效率低。經(jīng)過半個世紀(jì)的發(fā)展,目前基于模型的測試性分析技術(shù)已成為主流技術(shù)。因此,工程測試性分析過程采用測試性工程和維修系統(tǒng)(TEAMS)軟件作為輔助工具,通過構(gòu)建裝備的多信號流模型[1~2]來分析。在建模以前首先根據(jù)相關(guān)資料分析系統(tǒng)功能流圖和子功能信號流圖。
8)有向圖DG={F,TP,E},表示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)連通性的有向邊集。
多信號模型中,故障分為兩類:功能故障(Functional Failure)和完全故障(General Failure)。
1)構(gòu)建系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型、原理圖或概念框圖。
在TEAMS軟件中,系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型能夠從VHDL、EDIF模型中自動導(dǎo)入生成,或由圖形用戶界面直接構(gòu)建。
2)添加信號到模塊和測試點(diǎn)。
信號能夠從功能模型或傳遞函數(shù)基本變量中得出識別。
3)調(diào)整模型以適應(yīng)特定情形。
4)模型有效性驗證。
根據(jù)測試數(shù)據(jù)與物理模型對多信號模型進(jìn)行檢驗。這一步非常關(guān)鍵,因為分析結(jié)果要使模型盡可能完善。在TEAMS軟件中,用戶能交互播種故障來識別被影響的測試,或者反之。
多信號流圖由模塊節(jié)點(diǎn)、測試節(jié)點(diǎn)以及連接各節(jié)點(diǎn)的有向邊構(gòu)成,它是故障與測試相關(guān)性的直觀描述。故障—測試關(guān)聯(lián)矩陣描述了故障與測試的相關(guān)性信息,記為FT=[f tij]m×n,其中行表示故障源,列表示測試。其元素定義為:
關(guān)聯(lián)矩陣可以很好的表示出測試點(diǎn)與系統(tǒng)狀態(tài)之間的相互關(guān)系,它是一個二值矩陣。文獻(xiàn)[5]還建立了擴(kuò)展的故障-故障關(guān)聯(lián)矩陣和測試-測試關(guān)聯(lián)矩陣來分析系統(tǒng)的反饋回路和測試冗余問題。關(guān)聯(lián)矩陣可以通過可達(dá)性算法和或列(行)矢量法[6]得到。
對于一個復(fù)雜的大型系統(tǒng)來說,建立的關(guān)聯(lián)矩陣往往也是比較龐大的。因此,需要對建立的關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行化簡,減少不必要的測試,從而節(jié)約測試的時間和成本。以下幾種情況,需要對其進(jìn)行化簡[7]:
1)Ti=Tj,i≠j,即矩陣的兩列完全相同,這時測試 Ti和Tj互為冗余測試,通過設(shè)置冗余測試可以減少虛警的概率,在不需要冗余測試的情況下,優(yōu)先選用成本較低的或容易實(shí)現(xiàn)的測試。
2)Fx=Fy,x≠y,即矩陣的兩行完全相同,此時故障源Fx和Fy合成一個模糊組,也就是說通過現(xiàn)有的測試無法把它們隔離開,在關(guān)聯(lián)矩陣中可以把它們合并為一行;如果需要把它們分開,就需要增加合適的測試點(diǎn)。
3)若矩陣的某一列全為零,即它對應(yīng)的測試并不能檢測到任何一個單元故障,那么就可以把這一列從矩陣中刪除,即此測試點(diǎn)為無用測試點(diǎn)。
運(yùn)用以上幾條原則,對關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行化簡。
測試方案通常是根據(jù)系統(tǒng)的模型和FMECA(故障模式、影響和危害性分析),以及系統(tǒng)的測試特點(diǎn)等來擬定的。系統(tǒng)的測試方案是通過分析和評估各個測試方案的效能和有關(guān)測試費(fèi)用,從中選擇最佳的測試方案。測試方案選擇的目的就是在滿足如故障檢測率(FDR)、故障隔離率(FIR)、虛警率(FAR)等測試性指標(biāo)的情況下,通過測試的優(yōu)化選擇,權(quán)衡測試費(fèi)用(各種測試開銷以及人工等),獲得最佳的測試費(fèi)效比。
從數(shù)學(xué)上講,測試選擇問題是一個組合優(yōu)化問題[8],用數(shù)學(xué)描述即:
當(dāng)對于復(fù)雜的大系統(tǒng)來說,測試集的選擇問題是一個NP難的問題。對于現(xiàn)實(shí)工程應(yīng)用來說,大規(guī)模系統(tǒng)的測試選擇問題,運(yùn)用枚舉法或者分支界定法來獲得最優(yōu)解是不現(xiàn)實(shí)的,這往往會導(dǎo)致組合爆炸,所以一般的計算方法需要花費(fèi)大量的時間來尋找滿足測試性需求的最優(yōu)的測試集合。當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模大時,獲得最優(yōu)解通常比較困難。所以工程應(yīng)用中往往采用啟發(fā)式搜索算法來尋找最優(yōu)或者近似最優(yōu)解。
目前常用的組合優(yōu)化方法[3]如圖1所示。
圖1 常用組合優(yōu)化方法
對測試的選取進(jìn)行了優(yōu)化,得到了滿足故障檢測率和故障隔離率要求的測試集合,從而減少了測試設(shè)備的費(fèi)用和誤診費(fèi)用。在實(shí)際測試過程中,測試點(diǎn)先后順序的選擇很大程度上影響了系統(tǒng)的診斷速度。為此,必須明確哪個測試應(yīng)該優(yōu)先執(zhí)行,哪個測試應(yīng)該隨后執(zhí)行,使得測試時間最短,測試費(fèi)用最低。這就是測試序列優(yōu)化問題。
測試序列的優(yōu)化問題[9]可表述為:給定一個系統(tǒng),是否存在一個測試序列和一個優(yōu)化的故障診斷樹,當(dāng)按照診斷樹的順序進(jìn)行故障隔離時,使得期望測試成本J最小。測試期望成本的表達(dá)式是:
式中:pi表示隔離故障ci的測試序列的有序集,pi[j]是序列pi的第j個元素,p(ci)表示發(fā)生故障ci的概率,|pi|表示序列pi的個數(shù),b表示進(jìn)行測試所需的時間、人力或其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)使用的成本。m表示FT-矩陣中故障行的個數(shù)。
測試序列生成問題從計算復(fù)雜度上講是一個NP完全問題,目前較為常見的方法有動態(tài)規(guī)劃法(DP)、單步信息啟發(fā)式算法、AO*算法和Rollout算法。
基于 AO*算法[9]和 Rollout算法[10]都在TEAMS中得到了成功應(yīng)用,但其運(yùn)算時間也隨著問題復(fù)雜度和系統(tǒng)規(guī)模的上升而急劇增加,對于復(fù)雜系統(tǒng)而言,其運(yùn)算方法需在計算量與測試序列優(yōu)化程度之間進(jìn)行權(quán)衡。
選用某型裝備,對其資料進(jìn)行詳細(xì),獲取其中的深層相關(guān)知識,也即關(guān)聯(lián)矩陣,選用啟發(fā)式搜索算法對測試進(jìn)行優(yōu)選,優(yōu)選后的故障-測試關(guān)聯(lián)矩陣如表1所示。
表1 最優(yōu)測試集關(guān)聯(lián)矩陣
其中:f0是無故障狀態(tài)集,f1~f9是9種狀態(tài)集,T4、T8、T10、T12、T13是從備選測試集中選取的測試子集,它能夠滿足系統(tǒng)的測試性指標(biāo)。TEAMS生成的測試性分析結(jié)果如圖2所示。
圖2 TEAMS生成的測試性分析柱狀圖
從圖2可以看出,故障檢測率和故障隔離率都是100%,模糊組大小為1,及說明系統(tǒng)的故障全部都能被唯一隔離。
生成的故障診斷策略如圖3所示。
圖3 TEAMS生成的故障診斷策略
圍繞武器裝備的特點(diǎn),研究測試性分析中各種關(guān)鍵技術(shù),這些技術(shù)是實(shí)現(xiàn)裝備綜合診斷測試性分析、評估、測試診斷需求分配以及診斷信息共享的基礎(chǔ)。解決好這些關(guān)鍵技術(shù),對武器裝備的綜合診斷工程的實(shí)施具有重要的意義。
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