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基于扩展的关联模型的测试性分析技术研究


第30卷第2期 2008年2月
文章编号:1001—506X(2008)02—0371—04

系统工程与电子技术
Systems Engineering and Electronics

V01.30

No.2

Feb.2008

基于扩展的关联模型的测试

性分析技术研究
杨 鹏,邱

静,刘冠军

(国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073)
摘要:关联模型由信息流图争故障一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,文章在故障一测试关联矩阵的 基础上,构建了故障一故障关联矩阵和测试一测试关联矩阵,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。 关键词:测试性设计;测试性分析;扩展的关联模型,信息流图;关联矩阵 中图分类号:TP
273

文献标志码:A

Research

on

extended dependency model_based testability analysis
YANG Peng,QIU Jing,LIU Guan-j un

(Colt.of Mechatronical

Engineering and

Automation,National Univ.of Defense Technology,Changsha 410073,China)

Abstract:A dependency model is composed of information flow graph and fault&test dependency matrix, which is widely used in system level testability analysis and design.In order
ters
as

to

analyze such testability parame— more easily,the existed de—


feedback loops,hierarchy of fault propagation,analytical redundant


tests

pendency model is extended by constructing trix.Based
on

fauh&fault dependency matrix and
are

test&test dependency ma—

the extended model,mathematic models

respectively made for ambiguity group,feedback
case

loops,analytical redundancy tests,hidden faults and masking false failures.A real
progress of extended dependency modeling and testability analysis.

is used

to

illustrate the

Keywords:design graph


for testability;testability analysis;extended dependency model;information

flow

dependency matrix







析冗余测试等测试性参数,本文基于信息流图构建了故障一

故障关联矩阵FF和测试_测试关联矩阵玎,得到扩展的关
联模型(如表1所示)。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,为实现计算机辅助测试性分析打下基础。
衰1扩展的关联模型

关联模型n],又称为诊断推理模型[z]、逻辑模型[3]、因 果模型旧、信息流模型嘲和多信号流图模型[6],描述故障单 元同测试之间的因果关系,是用于系统测试性分析与设计 的一种模型,现已被确认为IEEE标准"】。国际上著名的 测试性辅助分析工具如STAMP[8]、WSTAt”、eXpress[1妇和 TEAMSc”]均采用了该模型。关联模型由信息流图和故障 一测试关联矩阵构成。首先根据产品功能结构、故障模式 以及可用的测试资源建立信息流图,然后建立故障一测试 关联矩阵,再利用关联矩阵分析系统测试性参数,并设计故 障诊断策略。信息流图主要靠专家完成,上述工具可自动 完成其余的工作。

1故障一测试关联建模
1.1建模方法概述 信息流图由模块节点、测试节点以及连接各节点的有 向边构成,它是故障与测试相关性的直观描述。故障与测 试关联矩阵记为FT=[,f。]。。。,其中行表示故障源,列表

故障一测试关联矩阵刀仅描述了故障与测试的相关性
信息,为了能够便于分析反馈环路、故障传播的层次性,解
收稿日期:2006—12—05;修回日期:2007一03—23. 基金项目:国家“十一五”都委基金资助课题(51317040102)

作者简介:杨Jm(1978一),男,博士研究生,主要研究方向为机器状态监控与故障诊断。E-mail:yp7894@163.eom

万   方数据

?372?

系统工程与电子技术

第30卷

示测试。其元素定义为

件:阀f-1(Valve)、水箱(Tank)、水位传感器(LS)、水位控制 1,tj可检测到,t 0,ti不可检测到^ 器(Lc)、管道(Pipe)、水泵(Pump)、流量传感器(FS)、流量
(1)

ft#:.j
法‘”]得到。

控制器(FC)、加热器(Heater)、温度传感器(TS)和温度控 制器(TC)。此外还有4个输入:进入阀门的水量(Inputl), 水位控制器设置的水位(Input2),流量控制器设置的流量 (Input3),温度控制器设置的水温(Input4)。可检测的有3 个特征信号:流量s,、水温&和水位如。设置6个测点共7 个测试。其中t,一t。测流量,t。测水温,t,测水位。
FlOWSet

关联矩阵FT可通过可达性算法n23或列(行)矢量 1.2某热水供应系统关联建模‘”3 考察一个热水器,其信息流图如图1所示。系统由流 量控制、水温控制和水位控制三个单元构成。包括11个部
Lgvel Set

TempSet

协}

抽}

{s.}

{J一}

陂}

{如)

Waterin

Water

out

图1热水供应系统的信息流图

为简化分析,假设每个部件对应一个故障源,分析各测 试所检测的特征信号与各故障之间的关系,得到关联矩阵 FT如表2所示(空格元素为O)。
襄2故障一测试关联矩阵

式中,“o”为矢量的逻辑异或运算。由表2可知,t,和t。、t, 和t。分别为冗余测试。 (3)模糊组:比较关联矩阵Fr的各行矢量,若有凡= F,(z≠y),则对应的故障丘和,,不可分辨,二者属于一个 模糊组。系统中所有的模糊组构成的集合记为



] ∑
(FI o B)一0,V X s

AG=.{X

【h‘后x’痒’

F}(4)



式中,x为部分故障源构成的一个模糊集,F为全部故障源

集,“≥:”表逻辑加的累积运算。由表2可知,AG一
“,1一,4},{^一,8},{^一^,))。 对于不可测故障应增加测点和测试,对于不可分辨的 故障,除归人模糊组以外,对于关键故障还应尽可能增加 测试。 2.2多故障分析 对于复杂的大系统,多个故障同时发生的情形是存在 2

基于矩阵FT的测试性分析

的,单故障假设往往会造成错误的推断,对此我们定义隐含 故障和伪故障。 (1)隐含故障:某些故障与故障^同时发生时所影响 到的测试同,。单独发生时完全相同。若作单故障假设,这 些故障就漏检了。这些被隐藏的故障集HF。记为 HF。={厶I E+E=E,VJ≠i} 生,则将掩盖HFl中同时发生的故障。 (2)伪故障:某些故障同时发生,从而造成另一个无关 故障,发生的假象。若作单故障假设,就会发生误诊。这 些故障构成的集合MFI记为
(5)

2.1单故障分析 一般假设认为系统最多只有一个故障发生,根据关联 矩FT阵,可建立以下测试性参数的数学模型 (1)不可测故障:关联矩阵Fr中所列全部测试都不能 检测的故障,不可测故障集记为 UF一{,f E=0,Vi}
(2)

式中,。+”表矢量求逻辑加运算。该式说明,若故障^发

式中,Fl为关联矩阵F11的第i行矢量。由表2可知,系统 中不存在不可测故障。 (2)冗余测试:比较关联矩阵FT的各列,如果有瓦= 正(愚≠1),则“和t。互为冗余测试。测试tj的冗余测试集 记为 RT,={tt E o T^=0,V k≠J}.
(3)







MF;=.{XI∑F。=E,V X∈(F\{^))}(6)

【fv耻。



万   方数据

第2期

杨鹏等:基于扩展的关联模型的测试性分析技术研究 集为

?373?

式中:“\”表差集运算,。∑”表矢量逻辑加的累积运算。
该式说明,若故障集X中的故障同时发生,则将造成故障 五发生的假象。 定义了隐含故障和伪故障,可以对多故障诊断策略设 计提供参考依据。 3

//30Pt={五I∥#?,以=1,Vj)
3.3故障传播层次性分析

(8)

信息流图是由专家构建的,对于复杂系统尤其是带反 馈环路的系统,在制图的时候不一定能分清故障传播的层 次。根据关联矩阵FF,可对故障传播作层次分析。首先作

基于矩阵FF的测试性分析

如下定义:若正的影响可传播到力,则称^为厶的前项, 工为^的后项。^所有后项的集合记为A(,i),所有前项 的集合记为B(^),则有

3.1故障-故障关联矩阵构建 故障一故障关联矩阵描述的是故障之间的传播关系,记

为FF=[纸],。。。若故障^的影响可以传播到,,,则规
定fl o一1,奄髓{t
4----0。

jACfD={工I,,v=1,V厶∈F’
B(^)={厶I,厶=1,V^∈F)

(9)

根据信息流图得到故障传播邻接矩阵R=[%]。。。。 规定若存在从^指向兀的有向边,则ro=1,否则%=0。 除非有自回环,否则规定%=o。邻接矩阵描述了相邻故障 源的传播关系,对于有m个故障源的系统,其故障一故障关 联矩阵由下式计算

再利用层次分析法(AHP)作故障传播层次分析,根 据分析结果可以将原信息流图作修改使得故障单元的 层次性更清晰,热水供应系统的故障传播层次图如图2 所示。

即=R+砰+…+F

(7)

式中,“+”表布尔矩阵意义下的逻辑加运算,“膏”表示布尔 矩阵意义下的i次幂。因此由表2可得关联矩阵FF如表3 所示
裹3故障一故障关联矩阵 ,1 ,z }; f‘ ,5 lb j1 fB h ,10 h1 f、ft}{{t t5|5 11}%


Ll



L2



L3



L4

图2热水供应系统的故障传播层次图

故障检测时一般先执行系统输出端的测试,该测试位
1 l 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 l 1 l l

l 1 1 1

1 1 1 1

l 1 1 1

l 1 1 1

1 1 1 1

l 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 l

l 1 1 1 1 1 1 1

于故障传播层次图的顶层。一旦发现系统存在故障,并不 能认定为顶层故障,因为有可能是由底层故障诱发产生的, 需要进一步隔离,越是靠近底层的故障越需要更多的测试 予以隔离。因此分析故障传播层次对于设计诊断策略具有 指导意义。





1 1 1


1 1 1 1 1 1

4基于矩阵玎的测试性分析
4.1测试-测试关联矩阵构建 测试一测试关联矩阵记为TT=[tt。]。。。,描述测试问的 因果逻辑关系。若ti输出异常时,tj输出必然异常,则

如f,o}u

3.2故障传播反馈环路分析 如果系统中某故障信息从信息流图中的某节点出发, 经过一个路径又返回到该节点,则认为该系统存在反馈环 路。故障反馈环路是造成模糊组的重要原因。 反馈环路分析的主要工作是确定系统中存在的反馈环 路的数目,以及各环路中的故障源。然后针对反馈环路,在 适当的位置增加中断环路的开关以实现对环路中的各单元 单独测试。 对于简单系统可以观察信息流图直接得到反馈环路信 息,然而对于复杂系统,这种观察法不现实,须通过故障一故 障关联矩阵进行分析。如案例中就存在3个反馈环路(分 别是水位控制环路、流量控制环路和温度控制环路),分别 对应于表3中三个全1的方阵。若受^影响的故障集 F。={f

tti=1,否则tto=0。可通过故障一测试关联矩阵计算得到

荭d;J 1,瓦+五2
0,其他



(10)

式中,置为关联矩阵FT的第i列。由表2可得关联矩阵

玎如表4所示。
裹4测试.测试关联矩阵
n 纪 如 “ “ “ 卯

l厂^=1,VJ}与影响五的故障集F7。={厂』l仳。=

1,VJ)之交集非空,则^处于反馈环路,该环路所含故障

万   方数据

?374?

系统工程与电子技术

第30卷

4.2测试冗余性分析 测试与测试之间存在冗余性,分为直接冗余和解析冗 余。式(3)所定义的测试tk(∈R TJ)无条件与岛输出相同, 为直接冗余;某些测试在特定条件下输出存在必然联系,称

[2]李行善,左毅,孙杰.自动测试系统集成技术[M].北京:电子工 业出版社,2004:73—74. [3]DePaul R A.Logic modeling
ceedings
as a

tool for

testability[C]∥Pro—

of

the

IEEE

Autotestcon,New York:lEEE Press,

为解析冗余。根据关联矩阵玎,可以给出已知测试t。输出
为z(输出为正常时规定x=0,否则z=1)条件下的解析冗 余测试集

1985:203—207.

[4]Peng Yun,Reggia J九A probabilistic causal model
tic

for diagnos—

problem

solving[J].IEEE Trans.M System.Man and Cy-

bernetics,1997,17:395—406.

r‘4’={岛l(岔4)2?(比^)1—2=1,V岛∈T)(11) 式中,集合r”’中的t;测试与输出同为z。通过测试冗余 性分析,在设计诊断策略时,可指导测试优选以降低诊断费 用。对表4所示关联矩阵分析可知:t,一如在同一条信息流 上(均检测流量信号)的前后不同位置,因此存在解析冗余 性,若已知t。输出正常,则岛一t。必然输出正常,为了节省 费用,t。一t.就不必再测;或者已知t,输出异常,且已知系 统只有一个故障发生,则t:一t;也不必再测。 5

[5]Simpson W R,Sheppard J W.Systern

test

and

diagnosis[M].

Boston:KluwerAcademic Publishers,1994.

[6]Deb S,Pattipati



R,Raghavan V,et

a1.Multi-signal flow
and

graphs:A novel approach for system testability analysis fault
—25.

diagnosis[J].IEEE

AES Systems

Magazine,1995:14

[7]IEEE SCC20.IEEE standard for artificial intelligence exchange
and
service tie
tO

all

test

environments(AI—ESTATE)[s].Pis—
Standards Press。2002.
test—

catazoay,New Jersey



IEEE

结束语
本文以某热水供应系统为对象演示和验证了扩展的关

[83

Simpson

W R,Balaban H S.The ARINC research system
maintenance

ability

and

program(STAMP)[c]∥Proceedings

联模型的建模过程,以及基于扩展的关联模型开展测试性 分析的过程。结果表明,基于扩展建模得到的故障~故障关 联矩阵和测试-测试关联矩阵能有效分析系统故障传播的 环路和层次,以及测试间的解析冗余性,为改进系统结构的 划分、测点选择与布局以及测试与诊断策略的设计打下基 础。文中对诸如不可测故障、模糊组、冗余测试等测试性参 数均建立了数学模型,可用于计算机实现自动的测试性 分析。

of the IEEE

AUToTEsT∞N,1982:88—95.
weapon sys—

[9]Franco J.Experiences gained using the navy’s IDSS
tem

testability

analyzer[c]∥Proceeding of

the

IEEE

A弘

TOTESTCON,New York:IEEEPress,1988:129—132.

[10]Gould E.Modeling
and
ings its

it

both ways:hybrid diagnostic modeling

application
the

tO

hierarchical system

designs[c]∥Proceed—

of

IEEE AUTOTESTCON,New

York:IEEE

Press,

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system fault modeling and diagnosis

for testability analysis[C]{,Proceedings Reliability
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the

IEEE Annu—
York:

[D].Univ.of Connecticut,1996:88—142. [133田仲,石君友.系统测试性设计分析与验证[M].jE京:北京航 空航天大学出版社,2003:178—180.

Maintainability Symposium,New

JEEE

Press。1995:283—289.

万   方数据

基于扩展的关联模型的测试性分析技术研究
作者: 作者单位: 刊名: 英文刊名: 年,卷(期): 被引用次数: 杨鹏, 邱静, 刘冠军, YANG Peng, QIU Jing, LIU Guan-jun 国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073 系统工程与电子技术 SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 2008,30(2) 4次

参考文献(13条) 1.Franco J Experiences gained using the navy's IDSS weapon system testability analyzer[外文会议] 1988 2.田仲;石君友 系统测试性设计分析与验证 2003 3.Shakeri M Advances in system fault modeling and diagnosis 1996 4.Deb S;Pattipati K R;Raghavan V TEAMS:testability engineering and maintenance system 1994 5.Gould E Modeling it both ways:hybrid diagnostic modeling and its application to hierarchical system designs[外文会议] 2004 6.Simpson W R;Balaban H S The ARINC research system testability and maintenance program(STAMP)[外文 期刊] 1982 7.IEEE SCC20.IEEE standard for artificial intelligence exchange and service tie to all test environments(AI-ESTATE) 2002 8.Deb S;Pattipati K R;Raghavan V Multi-signal flow graphs:A novel approach for system testability analysis and fault diagnosis 1995 9.Simpson W R;Sheppard J W System test and diagnosis 1994 10.Peng Yun;Reggia J A A probabilistic causal model for diagnostic problem solving 1997 11.DePaul R A Logic modeling as a tool for testability 1985 12.李行善;左毅;孙杰 自动测试系统集成技术 2004 13.Hinzmann M A Dependency modeling of an avionics power-supply for testability analysis[外文会议] 1995

本文读者也读过(10条) 1. 苏永定.刘冠军.邱静.SU Yong-ding.LIU Guan-jun.QIU Jing 基于DSPN的多阶段任务系统测试性需求建模与分 析[期刊论文]-系统工程理论与实践2010,30(7) 2. 马彦恒.韩九强.李刚.MA Yanheng.HAN Jiuqiang.LI Gang 测试性评估与验证的超几何分布法[期刊论文]-西安 交通大学学报2009,43(3) 3. 李天梅.邱静.刘冠军.LI Tian-mei.QIU Jing.LIU Guan-jun 基于多信号流图的测试性验证试验样本选取方法 [期刊论文]-系统工程与电子技术2008,30(11) 4. 李鸣.高娜.姜为学.LI Ming.GAO Na.JIANG Weixue 电子装备测试性分析关键技术研究[期刊论文]-电光与控制 2010,17(11) 5. 林志文.贺喆.刘松风.Lin Zhiwen.He Zhe.Liu Songfeng 基于多信号模型的系统测试性分析与评估[期刊论文]计算机测量与控制2006,14(2) 6. 徐萍.康锐.Xu Ping.Kang Rui 考虑FDR的测试性测定试验及其相关方法[期刊论文]-北京航空航天大学学报 2007,33(3)

7. 苏永定.邱静.杨鹏.SU Yong-ding.QIU Jing.YANG Peng 面向任务的导弹测试性需求分析与指标确定[期刊论文 ]-国防科技大学学报2011,33(2) 8. 徐忠伟.周玉芬.徐松涛.高锡俊.XU Zhong-wei.ZHOU Yu-fen.XU Song-tao.GAO Xi-jun 测试性验证中抽样方案 的精确算法及应用[期刊论文]-航空学报2000,21(1) 9. 基于多信号模型的雷达测试性设计分析[期刊论文]-系统工程与电子技术2009,31(11) 10. 石君友.康锐.田仲.Shi Junyou.KANG Rui.TIAN Zhong 基于信息模型的测试性试验样本集充分性研究[期刊论 文]-北京航空航天大学学报2005,31(8)

引证文献(5条) 1.张勇.邱静.刘冠军 测试性模型对比及展望[期刊论文]-测试技术学报 2011(6) 2.余贵水.李秀峰.魏钟记 武器装备测试分析技术研究[期刊论文]-舰船电子工程 2010(6) 3.王成刚.应朝龙.李建海.刘志远 基于DPSO的不确定系统测试性建模[期刊论文]-电子器件 2010(4) 4.温熙森.邱静.刘冠军 装备可测性设计与评估技术综述[期刊论文]-国防科技 2009(1) 5.李天梅.邱静.刘冠军 基于多信号流图的测试性验证试验样本选取方法[期刊论文]-系统工程与电子技术 2008(11)

本文链接:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_xtgcydzjs200802043.aspx


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