系统级BIT的故障隔离策略

为缩短系统级BIT的平均故障隔离时间,吸取直接熵法的基本思想,运用信息流模型和信息理论,提出系统级故障隔离的间接熵法,并讨论了工程中应用间接熵法时所需考虑的相关问题.实验验证和理论分析表明,该方法弥补了直接熵法构造故障隔离策略时需进行人工干预、计算复杂性高的不足;在不等故障概率的假设条件下,平均故障隔离时间比直接熵法减少约38%.     

基于ASAAC标准的BIT设计

为满足航空电子系统的可测试性,降低航空电子系统测试维护成本,结合ASAAC标准设计一个机内自测试(BIT)系统。BIT利用自身资源对系统进行故障检测或隔离,采用总线层次化方法将BIT设计分为系统级、分系统级及模块级3层测试结构,并给出模块级测试的软硬件设计方案。测试结果表明,该系统能使测试与航电系统的健康管理和故障管理紧密结合,在满足测试覆盖率等技术指标的同时,提高航空电子系统可靠性与可测试性。     

组合导航系统的系统级BIT设计

为提高某SINS／GPS组合导航系统的可靠性、维修性和测试性，针对该系统进行了系统级BIT测试需求分析，并在此基础上，应用系统级BIT测试性设计技术，设计并具体实现了该系统的系统级BIT。实验结果表明，所设计的系统级BIT完全满足该组合导航系统的测试需求。     

BIT技术在运载火箭测试系统中的研究与应用

对BIT技术在运载火箭测试发射控制系统测试领域中的应用进行了研究。从BIT技术的设计原则、设计原理和工作模式等方面进行分析,设计了BIT测试流程并将其应用在运载火箭测试系统中,利用大数据降低了BIT系统虚警率,对于运载火箭测试领域提高测试可靠性,提高故障检测、故障隔离及排除效率对于火箭测发过程具有重要意义。     

舰船综合电力系统机内测试研究分析

舰船综合电力系统机内测试（Built-in Test, BIT）研究分析对提高武器装备的测试性设计水平,增强装备系统的可用性,提高战备完好率,降低全寿命周期费用具有重要的作用。通过从国内外机内测试发展现状展开分析,对舰船综合电力系统进行测试性建模和测试性层次划分,将系统分为发电机本体、励磁系统和整流系统三个部分。详细分析了各分系统的故障模式并从工程可行的角度提出了相应的测试参数和测试点。从降低系统虚警率的角度对系统的状态监测、故障检测和故障隔离的进行了常规流程设计,最后,提出了系统级BIT结构框架图,为后续机电系统测试性进一步研究打下了基础。     

飞行器系统级BIT设计与验证技术

为解决飞行器系统在设计集成与验证阶段机内测试(BIT)的设计技术与能力验证的通用技术性问题,从分析国外BIT发展趋势、最新技术以及飞行器系统故障发生特点和现状入手,提出了飞行器系统BIT设计的通用技术方法与工程流程,分析了系统运行与故障活动的参数表征、逻辑关系,提出了系统BIT综合设计技术、建模方法以及故障验证的原理方法.通过对典型实例系统初步探索,构建了相应功能故障模型和验证控制参数,应用表明本方法具有工程实用性.     

基于BIT设计的电子设备验证平台

机内测试(BIT)是应用于复杂电子系统中非常重要的一种自测试手段,是测试性设计实现的重要保证。嵌入式测试能力的好坏直接关系到系统或设备内部检测和隔离故障的能力优劣。针对电子设备中BIT与功能设计脱节、测试总线资源不足、电子设备难以直接嵌入测试等难题,本文提出基于BIT设计的电子设备验证平台的构建方案,并结合典型案例实物进行BIT设计和电子设备验证平台的搭建,对典型案例实物完成了测试性分析、BIT设计、故障注入系统的设计、综合诊断和性能验证,从而提高电子设备的可测试性和维修性、简化测试和维修设备、提高测试和维修效率、为电子设备的综合诊断和健康管理提供案例性能验证支撑。     

机载测控系统BIT设计中关键技术研究

BIT(built in test)作为系统测试和故障诊断与隔离的一种新技术，在航空电子设备可靠性与可维护性设计中日益受到重视。以机载测控系统为例，从故障树与故障方程建立、测试点选择、测试信号提取与产生、故障判别准则确定、防误警设计、BIT软件设计等方面介绍了BIT设计中的关键技术。结果表明：所采用的关键技术切实可行，提高了系统可靠性和对故障的应变能力，同时也为系统调试及维护提供了极大的方便。该方法也可应用于其他智能仪表及工业控制计算机等系统的设计中。     

面向弹载计算机的BIT技术研究

机内测试（Built-In-Test,BIT）技术是改善系统或设备测试性和维修性的重要途径。在对弹载计算机BIT技术特征进行研究的基础上,提出了弹载计算机BIT设计的基本准则,提供了一种典型的弹载计算机BIT设计方法,经实践验证该设计方法适用于多种类型的弹载计算机设备,故障检测率不低于90%,故障虚警率不超过2%,显著地提高了弹载计算机的可靠性、可测试性及可维护性。     

现代飞机测试性详细设计方法研究

测试性详细设计是现代飞机顶层测试性设计的后续工作,根据现有飞机设计体系的构成,分飞机级、系统级、机载设备级3个层次论述了飞机测试性详细设计的方法;从综合诊断设计、故障信息显示以及故障告警3个方面阐述了飞机级测试性详细设计的内容;提炼了系统级测试性详细设计工作的组成,针对航电系统给出了通用、典型的测试性详细设计方法-基于模块测试与维护总线的边界扫描技术;详细论述了成品测试性详细设计,即BIT设计的准则及具体内容;论文的工作紧密结合在研型号的实际需求,有很好的工程实用价值。     

考虑集成故障与单元互测的系统级测试性分配与设计

随着装备系统复杂度、集成度的不断增加，系统集成故障和单元间互测因素越来越凸显，给系统级测试性分配和设计带来了新问题，主要表现在：传统方法未考虑集成故障和单元互测导致测试性指标分配不合理，系统级测试性设计缺乏系统级测试选择方法等。针对系统集成后产生的集成故障和单元间互测等情形进行了理论分析，提出了考虑集成故障与单元互测的测试性指标分配、面向集成故障的系统级测试选择方法，为系统级测试性设计提供了一套解决方案。     

基于学习矢量量化网络的智能BIT故障诊断方法

将一种经过修正的基于学习矢量量化算法的竞争网络应用在多电飞机电气系统智能BIT故障诊断中,该网络在竞争层实现故障模式的自组织聚类,在输出层给出了具体的故障模式,通过与原算法进行比较,修正后的算法达到了很好的故障识别和分类效果.     

Active probing based Internet service fault management in uncertain and noisy environment

In Internet service fault management based on active probing, uncertainty and noises will affect service fault management. In order to reduce the impact, challenges of Internet service fault management are analyzed in this paper. Bipartite Bayesian network is chosen to model the dependency relationship between faults and probes, binary symmetric channel is chosen to model noises, and a service fault management approach using active probing is proposed for such an environment. This approach is composed of two phases： fault detection and fault diagnosis. In first phase, we propose a greedy approximation probe selection algorithm （GAPSA）, which selects a minimal set of probes while remaining a high probability of fault detection. In second phase, we propose a fault diagnosis probe selection algorithm （FDPSA）, which selects probes to obtain more system information based on the symptoms observed in previous phase. To deal with dynamic fault set caused by fault recovery mechanism, we propose a hypothesis inference algorithm based on fault persistent time statistic （FPTS）. Simulation results prove the validity and efficiency of our approach.     

基于需求的系统级黑盒测试用例优先化方法

测试用例优先化技术有利于提高测试的质量和效率。文章提出了一种在系统测试阶段基于需求的测试用例优先化方法TRP,并通过实验结果加以验证。与随机方法对测试用例排序的测试相比,TRP方法能尽早发现软件严重缺陷并提高缺陷检测率。     

A modified particle swarm optimization algorithm to mixed-model two-sided assembly line balancing

In this paper, a new modified particle swarm optimization algorithm with negative knowledge is proposed to solve the mixed-model two-sided assembly line balancing problem. The proposed approach includes new procedures such as generation procedure which is based on combined selection mechanism and decoding procedure. These new procedures enhance the solution capability of the algorithm while enabling it to search at different points of the solution space, efficiently. Performance of the proposed approach is tested on a set of test problem. The experimental results show that the proposed approach can be acquired distinguished results than the existing solution approaches.     

基于UML模型的系统级测试用例生成方法

采用基于UML模型的软件测试方法,主要整合用例图与顺序图进行系统级的软件测试。首先提出用例执行图(UEG)的生成算法、顺序执行图(SEG)的生成算法,及基于UEG和SEG,生成系统测试图(STG)的算法;其次,根据制定的三层次准则,遍历UEG、SEG、STG生成测试用例,主要解决交互错、场景错、用例执行错和用例依赖错等问题。最后,经实例分析和实验验证,该方法可以基于用例图和顺序图进行系统级的软件测试。     

Multifrequency analysis of faults in analog circuits

Testability analysis of analog circuits in the presence of soft, large-deviation, and hard faults greatly facilitates production of testable systems. The authors analyze these faults by observing their symptoms at the circuit's output, an approach that uses the same test methodology to analyze all three fault types. Their algorithm indicates the set of adequate test frequencies and nodes that increase fault observability. They conclude by generating test vectors for observing and covering these faults     

机内测试技术与虚警抑制策略研究综述

机内测试是指系统或设备内部提供的检测和隔离故障的自动测试能力,是一种能显著提高系统测试性和诊断能力的重要技术。机内测试具有检测效率高,测试成本低,可以对系统、模块、元器件分层进行检测的优异特性,在航空航天、电子设备、武器装备等领域具有广泛的应用前景。通过对机内测试在国内外的研究和发展现状进行分析和总结,介绍了机内测试技术的多种结构原理及其优缺点,对机内测试虚警抑制策略进行了全面综述,总结了机内测试系统的特性,讨论了其未来的发展趋势。     

Fast test suite-driven model-based fault localisation with application to pinpointing defects in student programs

Fault localisation, i.e. the identification of program locations that cause errors, takes significant effort and cost. We describe a fast model-based fault localisation algorithm that, given a test suite, uses symbolic execution methods to fully automatically identify a small subset of program locations where genuine program repairs exist. Our algorithm iterates over failing test cases and collects locations where an assignment change can repair exhibited faulty behaviour. Our main contribution is an improved search through the test suite, reducing the effort for the symbolic execution of the models and leading to speed-ups of more than two orders of magnitude over the previously published implementation by Griesmayer et al. We implemented our algorithm for C programs, using the KLEE symbolic execution engine, and demonstrate its effectiveness on the Siemens TCAS variants. Its performance is in line with recent alternative model-based fault localisation techniques, but narrows the location set further without rejecting any genuine repair locations where faults can be fixed by changing a single assignment. We also show how our tool can be used in an educational context to improve self-guided learning and accelerate assessment. We apply our algorithm to a large selection of actual student coursework submissions, providing precise localisation within a sub-second response time. We show this using small test suites, already provided in the coursework management system, and on expanded test suites, demonstrating the scalability of our approach. We also show compliance with test suites does not reliably grade a class of “almost-correct” submissions, which our tool highlights, as being close to the correct answer. Finally, we show an extension to our tool that extends our fast localisation results to a selection of student submissions that contain two faults.