基于模型诊断的元件替换与替换测试

元件替换是工农业和日常生活中经常使用的一种诊断方法,文中结合基于模型诊断理论,对元件的替换测试进行了研究,提出了元件替换与替换测试的概念,并以此为基础对诊断的判定与故障元件的确定进行了探索,证明了关于替换测试用于故障原因判定的几个定理。文中的研究结果可以帮助选择欲替换的元件,提高诊断效率,并可以将测试同修复结合来,使系统尽快恢复正常功能。     

基于模型诊断的分步求解

对诊断问题的分解进行研究,给出了候选诊断的分解与组合定理.在此基础上,提出了利用分步求解方法实现诊断分解的算法,并对算法的正确性、完备性和复杂性进行了证明.实验结果表明,分步求解方法明显提高了包含多个输出的系统的诊断效率.与利用变量假定例化值分解诊断问题的方法相比,该算法能提高了效率并且扩大了适用范围.     

面向Web系统的测试和诊断实现

针对目前Web系统的性能、安全和功能缺陷,提出一种"安全+性能+功能"测试与系统诊断相结合的测试方案.系统运行时全面测试性能,包括网络连接、数据库与应用服务器;然后测试系统的功能模块;采用先扫描再攻击的方法发现系统的漏洞与脆弱点;重点对系统的脆弱点进行诊断,全面分析后提出解决方案.使用湖北软件测试平台的测试工具构造测试实例,对某些大型Web网络系统进行了测试,实验结果表明,只有经过全方位检测和诊断后的系统才能得到更好应用.     

含故障模式的值传递诊断及其完备性讨论

基于模型的诊断是人工智能领域一个活跃的研究方向.基于值传递的诊断是一种高效的故障诊断方法,但在一般情况下不完备,且系统模型仅描述元件的正常行为.扩充了基于值传递的系统模型,可以描述系统元件的多种故障模式;重新定义了诊断,明确了该模型下得到的诊断与一致性诊断和溯因诊断之间的关系;同时,指出了值传递与真实诊断的关系,为诊断测试提出了新的思路;最后,给出了值传递诊断方法的完备的充分条件,对推进值传递诊断方法的实际应用有积极意义.     

装备测试性设计辅助决策系统关键技术研究

针对测试性设计的辅助决策工具是装备测试性设计水平提高的关键技术。围绕测试性设计辅助决策系统实现,从装备测试性设计建模、装备测试性设计与分析优化算法、辅助决策系统实现等三个方面展开研究,在分析现有模型的基础上提出了用于测试性设计的信息模型建模思想,并对测试性设计过程中的诊断优化算法进行了研究,最后完成对测试性模型、诊断策略的集成,对系统平台实现的关键技术进行了研究。本研究是实现装备测试性设计辅助决策系统的关键。     

基于模型的诊断问题分解及其算法

对诊断问题的分解进行了研究，给出了基于模型诊断问题分解的判定定理，刻画了利用系统观测值和参量假定例化值分解诊断问题，提出了有条件可分解诊断问题的概念，进一步刻画了基于模型的诊断问题分解，对如何利用参量假定例化值分解诊断问题给出了最可能优先算法，并对该算法的正确性、完备性及复杂性进行了证明，文中的工作为具有树型结构的系统诊断效率的提高提供了理论依据。     

基于扩展的因果理论的鉴别诊断

许多学者将因果关系这一概念应用于基于模型的诊断领域.然而,他们的研究只局限于简单因果理论.该文提出的扩展的因果理论则包容了更多的信息,指出了扩展的因果理论的诊断空间小于等于相应简单因果理论的诊断空间.另外,还将扩展的因果理论用于测试领域,证明了对于封闭的扩展的因果理论,溯因鉴别诊断等于基于一致性鉴别诊断.这一结果可应用于测试选择的策略.     

一种结合时间区间代数建模的主动系统的故障诊断方法

研究了在全局时钟、线性观测、串行事件触发的主动系统的故障诊断,在原有主动系统的自动机建模的基础上,引入时间区间代数表达更为详细的时间约束信息,构成带有时间的自动机对系统组件建模;同样在所得观测中也加入相应的更为详细的时间信息.由于加上了时间的约束,可使得诊断的解释空间进一步缩小,从而在一定情况下可提高诊断效率.最后讨论了非线性不确定观测或并发等一般情形下的处理方法.     

三维装配几何约束闭环系统的递归分解方法

由于现有几何约束分解方法无法分解三维装配几何约束闭环系统,故常采用数值迭代方法对其进行求解,但存在效率低、稳定性差等问题.为此,通过分析几何约束闭环图的拓扑结构和串联运动链的结构约束,提出基于串联运动链结构约束等价替换的三维几何约束闭环系统的递归分解方法.该方法通过不断地引入几何约束组合等价替换串联运动链的结构约束,从几何约束闭环系统中分离出可独立求解的子系统,实现几何约束闭环系统的递归分解.该方法可将此前许多必须整体迭代求解的三维几何约束闭环系统分解为一系列可解析求解的2个刚体之间的几何约束系统,明显提高了约束求解的效率和稳定性.最后用实例验证了方法的正确性和有效性.     

光学元件表面疵病快速检测分类方法研究

按ICF相关工程标准进行光学元件表面疵病快速检测是ICF系统中急需解决的问题.本文采用基于替换数组的标记方法和边界跟踪算法快速提取疵病的特征信息,然后利用大量疵病检测结果建立疵病特征信息库及疵病分类准则,提出了一种超大图像的自动快速检测分类方法.实验结果表明该方法能满足实时性需求,取得了较好分类检测效果.     

数字微流控生物芯片测试诊断过程分析和优化

针对数字微流控生物芯片的测试和诊断过程进行建模和分析,并根据并行测试的分块数和单元出错概率为相应的测试和诊断成本建立函数。通过Matlab对测试诊断成本函数的分析表明：随着并行测试分块数的增大,测试诊断成本的变化趋势不明显,也就是说,并行测试的分块数对测试诊断成本的影响不大;而随着单元出错概率p的增加,测试成本呈明显的增加趋势,且增加的幅度较大。另外,诊断过程中,根据单元出错概率对出错的子阵列再进行诊断,诊断过程必须持续若干次,直到所有故障定位后才能结束。在这些诊断中,针对最后一次定位的诊断成本是最大的,而且与其他次的诊断过程的成本相差几十个数量级,决定了总成本的大小。这些结论为数字微流控生物芯片的测试和诊断过程优化提供重要的理论依据,并为测试诊断方法的设计提供指导。     

一种有效的边界测试点选取策略

借鉴组合逻辑电路固定型故障的诊断原理,提出一种软件边界测试点选取策略.根据RSDIMU容错软件需求规范开发出52个测试用例,同时采用边界值分析、健壮性测试等边界值测试方法设计了2组测试用例,对34个版本的RSDIMU程序和429个变异体进行了测试.实验结果表明:该方法是一种有效的边界测试点选取策略,可以克服测试的盲目性,降低测试成本,明显地提高故障覆盖程度.     

关于两两测试的研究

在软件开发过程中软件测试的成本是很高的。但是，在许多情况下两两测试可用于减少测试的成本，并对于许多软件系统在实践中证明是实用和有效的。它要求对于系统的每一对输入参数，这两个参数有效值的每一个组合至少要被一个测试用例覆盖。介绍了两两测试的概念以及生成测试用例的两个算法。最后，对应用两两测试时应注意的一些问题进行了讨论．两两测试的许多思想可以扩展到t路测试．     

装备仿真测试技术研究

仿真测试技术是现代复杂武器装备设计与测试技术研究的一个重要领域。为深度强化技术方法研究，提出一种以基于模型的方法开展装备虚拟仿真测试思路，在软件环境建立产品子系统、整机系统和测试系统，对实际装备作业工况进行虚拟测试，完成与实际测试相同或类似的装备测试任务。结合仿真测试系统的硬件特点，重点阐述了基于模型虚拟测试技术的关键技术。通过具体虚拟试验系统的研究应用，表明所提出的装备仿真测试技术能够改变长期以来的测试理念和手段，为产品研发、故障诊断提供了有效的改进思路和数据支持。     

基于费用划分的测试复用问题研究

针对传统的诊断策略分析方法对测试复用问题的描述与实际不相符的问题,通过将测试费用分解为测试过程费用和资源配置费用,且不同情况下费用的计算方法也不同的方式,解决了测试复用时的优选问题;同时,基于此费用划分,改进了以贪婪式算法为基础的诊断策略,并用案例证明了方法的有效性;文中所提出的诊断策略设计方法能得到更少的测试种类数和测试费用,从而优化测试性指标。     

功能性回归测试工具分析

回归测试是一项繁琐的重复性工作,但却是迭代式开发中软件质量保证的最有效手段.合适的工具的选择能有效的提高工作效率,降低测试成本.本文主要分析了几种常用的功能性回归测试工具的优劣.     

THE TOTAL REPAIR COST IN A DEFECTIVE,COHERENT BINARY SYSTEM

Minimizing the repair cost in a coherent system leads to a sequencing process, which can terminate at every stage, components untested being replaced. The functional equation for the mean cost and an arbitrary policy are given. Minimization leads to a non-Markovian BELLMAN-equation. In certain situations it is obviously optimal to terminate. A criterion is stated for an optimal process not to terminate.

For non-terminating policies, considered henceforth, equations on the mean testing and replacement cost, mean numbers of tests and replacements, are given. Repair cost is decomposed into testing and replacement cost. Sufficient conditions for the repair cost to be minimized simultaneously with these quantities, respectively, are given.

The states of modules yield sufficient statistics. Inefficient components are detected and excluded. For two suboptimal policies, motivated by the non-Markovian problem, the corresponding upper bounds on the mean repair cost and number of tests are given.     

Is my model too complex? Evaluating model formulation using model reduction

While mechanistic models tend to be detailed, they are less detailed than the real systems they seek to describe, so judgements are being made about the appropriate level of detail within the process of model development. These judgements are difficult to test, consequently it is easy for models to become over-parameterised, potentially increasing uncertainty in predictions. The work we describe is a step towards addressing these difficulties. We propose and implement a method which explores a family of simpler models obtained by replacing model variables with constants (model reduction by variable replacement). The procedure iteratively searches the simpler model formulations and compares models in terms of their ability to predict observed data, evaluated within a Bayesian framework. The results can be summarised as posterior model probabilities and replacement probabilities for individual variables which lend themselves to mechanistic interpretation. This provides powerful diagnostic information to support model development, and can identify areas of model over-parameterisation with implications for interpretation of model results. We present the application of the method to 3 example models. In each case reduced models are identified which outperform the original full model in terms of comparisons to observations, suggesting some over-parameterisation has occurred during model development. We argue that the proposed approach is relevant to anyone involved in the development or use of process based mathematical models, especially those where understanding is encoded via empirically based relationships.