一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法
【專利摘要】一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，該方法包括四個步驟：⑴在使用相關(guān)性圖示模型來描述系統(tǒng)后，根據(jù)系統(tǒng)的歷史資料查出每一部件的故障率以及每一測試點的故障率；⑵計算系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警率以及不可信賴率；⑶求出每一測試點不確定時對應(yīng)的系統(tǒng)可檢測影響度、防虛警影響度、可信賴影響度與無風(fēng)險影響度；⑷建立測試點不確定時的測試相關(guān)性矩陣(可檢測影響度相關(guān)性矩陣、防虛警影響度相關(guān)性矩陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣、無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣)。通過上述四個步驟得到測試相關(guān)性矩陣后，可以使用智能算法進(jìn)行測試點的優(yōu)選，從而有針對性地提高測試性指標(biāo)，優(yōu)化測試性設(shè)計。因此本發(fā)明填補了測試性技術(shù)領(lǐng)域的一個空白。
【專利說明】
一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于測試性技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種考慮測試點不確定性的測試性建模方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有的測試性建模常常是在確定性假設(shè)條件下開展的，而沒有考慮實際中的不確 定性因素。這種模型往往建立在大量的肯定性假設(shè)基礎(chǔ)上，比如只要有故障，信號流向上的 測試點都能測到，即沒考慮測試點的可靠性和其他不確定因素對測試結(jié)果造成的影響。但 事實上，由于大量不確定性因素被人為忽略，導(dǎo)致測試性設(shè)計的預(yù)估效果好于實際效果。
[0003] 針對測試性的不確定性問題，目前國內(nèi)外開展了許多研究，提出了許多新的測試 性建模方法。王寶龍、黃考利等人從測試和故障這兩個方面分析了測試性的不確定性問題， 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)測試性模型對不確定性測試問題進(jìn)行了建模與分析，基于混合診斷模型對 故障不確定性問題進(jìn)行了建模與分析，并最終將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)測試性模型與混合診斷模型相 融合，提出了基于混合診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的測試性建模和預(yù)計方法，使測試性設(shè)計的預(yù)估效 果更加可信。陳希洋、邱靜等人針對裝備診斷與測試實際過程中普遍存在的不確定性問題， 通過引入測試不確定概率，建立基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的測試性分析模型，在此基礎(chǔ)上獲取測試 不確定條件下的故障-測試相關(guān)性矩陣，經(jīng)貝葉斯推理計算測試性指標(biāo)參數(shù)，建立測試項目 集優(yōu)化模型，并利用混合二進(jìn)制粒子群-遺傳算法進(jìn)行求解。案例驗證表明，該分析與計算 過程由于考慮了測試不確定性，使得結(jié)果與實際情況更加吻合，與傳統(tǒng)的確定性優(yōu)化方法 相比具有更高可信度。代京等人提出基于面向?qū)ο蟮呢惾~斯網(wǎng)絡(luò)(OOBN)與狀態(tài)-測試關(guān)聯(lián) 靈敏度指標(biāo)的系統(tǒng)測試性建模與分析的新方法。該建模方法能清晰地刻畫系統(tǒng)故障與測試 間的關(guān)聯(lián)程度，反映復(fù)雜系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)關(guān)系?；谛畔⒄摰慕徊骒卦硖岢鰻顟B(tài)-測試關(guān) 聯(lián)靈敏度指標(biāo)，并給出計算方法。該指標(biāo)反映復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)測試中的不確定性影響，克服了 基于香農(nóng)熵的測點評判分析方法的缺點，結(jié)合測試性建模獲得的模型信息進(jìn)行推理計算， 可用于測試性的定量分析。運用該綜合分析方法對飛機(jī)燃油系統(tǒng)進(jìn)行測試性建模與分析， 結(jié)果表明所提出的方法與指標(biāo)在航空機(jī)電系統(tǒng)DFT中具有實用性。除了上述測試性建模方 法外，人們還將模糊診斷、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的petri模型等用于測試性建模中。
[0004] 上述測試性建模方法都從不同方面考慮側(cè)測試性的不確定性問題，并通過各種智 能模型來解決問題，但它們都忽視了測試點的不確定性問題。在實際系統(tǒng)中，測試點不是完 全可靠的，因為它會發(fā)生故障，它的測試能力不是無限，各個測試點的測試能力也是有差異 的。
[0005] 針對測試點不確定性問題，本文提出一種考慮測試點不確定性的測試性建模方 法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種考慮測試點不確定性的測試性建模方 法。
[0007] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：
[0008] 1. -種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于：該方法基于相關(guān)性 圖示模型構(gòu)建相關(guān)性矩陣來進(jìn)行測試性建模;任何系統(tǒng)都可以使用相關(guān)性圖示模型來描述 各組成部件與各測試點的相關(guān)性關(guān)系，任何相關(guān)性圖示模型都不外乎串聯(lián)結(jié)構(gòu)、并聯(lián)結(jié)構(gòu) 或由（或等效為）串聯(lián)與并聯(lián)組成的混合結(jié)構(gòu);該方法認(rèn)為測試點可能會出現(xiàn)故障，因此測 試點的測試能力不完全可靠，這造成了測試點的不確定性;當(dāng)測試點本身發(fā)生故障時，可能 會出現(xiàn)甲故障時報乙故障、有故障卻不報故障或者所給出的結(jié)果不能對應(yīng)于任何一種在測 試點有故障時的正常指示狀態(tài)，即存在第二類虛警情況、不可檢測情況以及不可信賴情況。 該方法進(jìn)行測試性建模時包括以下四個步驟：
[0009] 步驟一:在使用相關(guān)性圖示模型來描述系統(tǒng)之后，根據(jù)系統(tǒng)的歷史資料查出每一 部件對應(yīng)的故障率以及相應(yīng)測試點的故障率；
[0010]步驟二:計算該相關(guān)性圖示模型的系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警率以及不可信賴 率；
[0011] 步驟三:在該相關(guān)性圖示模型中求出每一個測試點不確定時對應(yīng)的不可檢測影響 度、虛警影響度、不可信賴影響度以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度，并最終求出其可檢測影響度、防虛 警影響度、可信賴影響度與無風(fēng)險影響度；
[0012] 步驟四：建立測試點不確定時的測試相關(guān)性矩陣，如可檢測影響度相關(guān)性矩陣、防 虛警影響度相關(guān)性矩陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度相關(guān)性矩陣。
[0013] 其中，步驟一所述的"相關(guān)性圖示模型"是指測試性中的一種相關(guān)性的圖示表示方 法。它是在UUT功能和結(jié)構(gòu)合理劃分之后，在功能框圖的基礎(chǔ)上，清楚表明功能信息流方向 和各組成部件的相互連接關(guān)系，并標(biāo)注清楚初始測試點的位置和編號，以此表明各組成部 件與各測試點的相關(guān)性關(guān)系，如說明書附圖2、3、4、5、6所示。其中：方框代表各個組成部件， 圓圈代表測試點，箭頭表明功能信息傳遞的方向。
[0014]其中，步驟一所述的"部件"是指系統(tǒng)中的功能單元，它可以是元器件、零部件、組 件、設(shè)備、分系統(tǒng)等。至于它到底是元器件、零部件、組件、設(shè)備、分系統(tǒng)等的哪一種，取決于 如何對UUT進(jìn)行功能和結(jié)構(gòu)的劃分。
[0015] 其中，步驟二所述的"計算出該相關(guān)性圖示模型的系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警率 以及不可信賴率"，此處在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中（如說明書附圖4)實際上只需要計 算系統(tǒng)的不可檢測率;而在非并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警 率以及不可信賴率"都需要計算。因為在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中不會出現(xiàn)虛警情況 與不可信賴情況，只可能出現(xiàn)不可檢測情況。
[0016] 其中，步驟二所述的"計算出該相關(guān)性圖示模型的系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警率 以及不可信賴率"，其計算方法如下：
[0017] (1)若相關(guān)性圖示模型是η個部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)
[0018] ①不可檢測情況：
[0019] 假如某部件發(fā)生故障，其所對應(yīng)的測試點及其下游部件對應(yīng)的測試點也都發(fā)生故 障，此時該部件的故障是不可檢測的。例如在3個部件組成的相關(guān)性圖示模型中（見說明書 附圖2)，如果U2故障了，只是Τ2故障的話，U2的故障仍能檢測，因為Τ3會報警;但Τ2、Τ3如果 都故障了，則3個測試點都不會報警，U2的故障就不能檢測，這就是不可檢測情況。
[0020]假如說3個部件的故障概率分別為Aui，λυ2，λυ3，而3個測試點的故障概率為λη，λ Τ2， λτ3。則系統(tǒng)的不可檢測率(UFDR)為：
[0021 ] UFDR = λυ?λχιλτ2λτ3+λυ2λτ2λτ3+λυ3λχ3
[0022] 綜上分析可以看出，串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型其系統(tǒng)發(fā)生不可檢測的條件是： 系統(tǒng)中某個部件發(fā)生故障了，則從該部件起，所有信號流下游測試點包括該部件對應(yīng)測試 點都故障了，則該故障是無法檢測的。
[0023] 所以對于串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型來說，假設(shè)部件數(shù)目是η，測試點數(shù)目也是η， 則系統(tǒng)不可檢測率(UFDRs):
[0024]
(1)
[0025]式中：UFDRs指系統(tǒng)不可檢測率，Aui指第i個部件的故障率，λτ」指第j個測試點的故 障率
[0026] ②第二類虛警情況：
[0027] 不考慮沒有故障卻報出故障的這種虛警情況。在說明書附圖2中，假如Ul故障了， 測試點Tl也恰好故障了，而T2、T3是正常的，則能正常指示Ul的故障。一般情況下T2、T3指示 表示的是U2故障，Ul故障應(yīng)該是Τ1、Τ2、Τ3都指示。本該懷疑Ul故障，現(xiàn)在懷疑到了 U2頭上， 認(rèn)為U2發(fā)生了故障，這樣就造成了第二類虛警，即發(fā)生甲故障卻報出乙故障。
[0028]對于說明書附圖2所示的相關(guān)性圖示模型，如果Ul故障了，Τ1、Τ2都故障了也可以， 但是Τ3不能故障，否則就成了故障不能檢測的情形了。當(dāng)然，如果U3故障了，Τ3也故障了，也 屬于不可檢測的情形。
[0029] 事實上，在所有串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中，判斷虛警方法為:處于非最末端的 部件發(fā)生故障時：
[0030] A最末端部件對應(yīng)的測試點一定不能發(fā)生故障；
[0031] B該部件其對應(yīng)的測試點一定發(fā)生故障，或者在信號流中自該部件對應(yīng)的測試點 起連續(xù)的幾個測試點(含自身)都發(fā)生故障。兩個條件都滿足才可以。
[0032]由此推出，對于串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型來說，假設(shè)部件數(shù)目是η，測試點數(shù)目 也是η，則系統(tǒng)的虛警率指標(biāo)(FARs)為：
[0033' ' (2)
[0034]式中:FARs指系統(tǒng)虛警率指標(biāo)，Aui指第i個部件的故障率，λτ」指第j個測試點的故障 率
[0035]③不可信賴情況：
[0036]所謂不可信賴是指當(dāng)測試點恰好故障時，所給出的結(jié)果不能對應(yīng)于任何一種在測 試點有故障時的正常指示狀態(tài)。例如在3個部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型中（見說明 書附圖2)，如果Ul故障時T1、T3故障，但是T2正常工作，此時的結(jié)果什么都說明不了，因此人 們就不能"采信"這個診斷結(jié)果。但是不可信賴率直接算比較困難，因為它需要將所有的不 在正常狀態(tài)圈里的額外狀態(tài)的可能性累加。因此需要通過間接的計算。
[0037] 下面我們給出系統(tǒng)的非常態(tài)率。所謂常態(tài)，就是要么系統(tǒng)部件都沒有故障，要么出 現(xiàn)故障且被正確指示。除此之外的狀態(tài)都稱為非常態(tài)。在單故障假設(shè)下，在某個部件發(fā)生故 障時，自其對應(yīng)的測試點開始所有位于信號流下游的測試點（包含自己）只要有大于等于1 個發(fā)生故障，就認(rèn)為是非常態(tài)了。（根據(jù)相關(guān)性模型，上游的測試點與這個對象是無關(guān)的，所 以不在考慮范圍之內(nèi)。）因此非常態(tài)包括不可檢測情況、第二類虛警情況、不可信賴情況。
[0038] 可以推出η個部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示流模型中，其系統(tǒng)的非常態(tài)率 (ANSRs)為：
[0039] ⑶
[0040] 式中:ANSRs指系統(tǒng)的非常態(tài)率，Aui指第i個部件的故障率，λτ1?指第k個測試點的故 障率
[0041 ]顯然，（3)不等于(1) + (2)，多出來的部分對應(yīng)著系統(tǒng)的不可信賴率CNRRs，即
[0042] CNRRs = ANSRs-UFDRs-FARs (4)
[0043] 式中：CNRRs指系統(tǒng)的不可信賴率，ANSRs指系統(tǒng)的非常態(tài)率，UFDRs指系統(tǒng)不可檢測 率，F(xiàn)ARs指系統(tǒng)虛警率指標(biāo)。
[0044] (2)若相關(guān)性圖示模型是η個部件組成的并聯(lián)結(jié)構(gòu)
[0045] 在η個部件組成的并聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型中，任何一條支路上的部件與對應(yīng)測 試點都出現(xiàn)故障時，都只會導(dǎo)致不可檢測情況的出現(xiàn)。如說明書附圖4中，任何部件Ui與測 試點Ti均出現(xiàn)故障時都會出現(xiàn)不可檢測情況。所以對于η個部件組成的并聯(lián)信號流模型，其 系統(tǒng)不可檢測率(UFDRs):
[0046] (5)
[0047]式中：UFDRs指系統(tǒng)不可檢測率，Aui指第i個部件的故障率，λη指第i個測試點的故 障率。
[0048] (3)若相關(guān)性圖示模型是由串聯(lián)與并聯(lián)組成的混合結(jié)構(gòu)，且有η個部件
[0049] ①不可檢測情況：
[0050] 對于η個部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型，若某部件出現(xiàn)故障且都不能被信 號流上的測試點檢測到，則會出現(xiàn)不可檢測情況。
[0051] 由于η個部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型有很多種結(jié)構(gòu)，所以其系統(tǒng)不可檢 測率UFDRs要結(jié)合具體的相關(guān)性圖示模型來求出。在求系統(tǒng)不可檢測率UFDRs時需要綜合并 聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型與串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型的求解方法。
[0052]②第二類虛警情況：
[0053]第二類虛警即發(fā)生甲故障卻報出乙故障。
[0054] 對于η個部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型，由于其結(jié)構(gòu)多樣，因此需要結(jié)合具 體的相關(guān)性圖示模型來求出其系統(tǒng)虛警率指標(biāo)(FDRs)。在求系統(tǒng)虛警率指標(biāo)FARs時需要綜 合并聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型與串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型的求解方法。
[0055] 當(dāng)出現(xiàn)虛警時，以下兩種情況一定會出現(xiàn)：
[0056] A在信號流的末端一定有至少一個測試點正常工作
[0057] B該部件其對應(yīng)的測試點一定發(fā)生故障
[0058]③不可信賴情況：
[0059]在混合結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中求出系統(tǒng)不可信賴率，其方法同串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān) 性圖示模型以及并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型的方法是一樣的，都是通過求出系統(tǒng)的非常態(tài) 率來間接求其系統(tǒng)不可信賴率。
[0060] 對于η個部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型，若已經(jīng)求出其系統(tǒng)非常態(tài)率 (ANSRs )、系統(tǒng)不可檢測率UFDRs與系統(tǒng)虛警率指標(biāo)(FARs )，則其對應(yīng)的系統(tǒng)不可信賴率 CNRRs如下：
[0061] CNRRs = ANSRs-UFDRs-FARs
[0062] 式中：CNRRs指系統(tǒng)的不可信賴率，ANSRs指系統(tǒng)的非常態(tài)率，UFDRs指系統(tǒng)不可檢測 率，F(xiàn)ARs指系統(tǒng)虛警率指標(biāo)。
[0063] 其中，步驟三中所述的"不可檢測影響度"、"虛警影響度"、"不可信賴影響度"，分 別指測試點不可靠時對系統(tǒng)不可檢測率的影響程度、測試點不可靠時對系統(tǒng)虛警率指標(biāo)的 影響程度、測試點不可靠時對系統(tǒng)不可信賴率的影響程度。影響度表示了測試點對測試性 能的影響程度，反映了該測試點在現(xiàn)有相關(guān)性圖示模型和可靠性參數(shù)的情況下，影響系統(tǒng) 不可檢測率、虛警率以及不可信賴率的權(quán)重。
[0064] 其中，步驟三中所述的"系統(tǒng)風(fēng)險影響度"，是指測試點不可靠時對系統(tǒng)風(fēng)險的影 響程度?？梢苑謩e對不可檢測情況，虛警情況，不可信賴情況賦予不同的權(quán)重值，來表示系 統(tǒng)風(fēng)險。例如假設(shè)不可檢測率、虛警率、不可信賴率的權(quán)值分別為α、β、γ，然后我們設(shè)定一 個風(fēng)險度函數(shù)L，則可命：
[0065] L = α X UFDRs+β X FARs+ γ X CNRRs，α+β+ γ = 1。
[0066] 其中，步驟三中所述的"可檢測影響度"、"防虛警影響度"、"可信賴影響"度與"無 風(fēng)險影響度"，分別依次與"不可檢測影響度"、"虛警影響度"、"不可信賴影響度"、"系統(tǒng)風(fēng) 險影響度"相對應(yīng)且它們兩者的概率和為1。即可檢測影響度與不可檢測影響度的和是1，防 虛警影響度與虛警影響度的和是1，不可信賴影響度與可信賴影響的和是1，無風(fēng)險影響度 與系統(tǒng)風(fēng)險影響度的和也是1。
[0067] 其中，步驟三中所述的"虛警影響度"、"不可信賴影響度"、"系統(tǒng)風(fēng)險影響度"、"防 虛警影響度"、"可信賴影響度"與"無風(fēng)險影響度"，它們在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中不 需要求解。在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中只需要求解"不可檢測影響度"與"可檢測影響 度"，因為并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中只存在不可檢測情況，不存在第二類虛警情況與不 可信賴情況。
[0068] 其中，步驟三中所述的"在該相關(guān)性圖示模型中求出每一個測試點不確定時對應(yīng) 的不可檢測影響度、虛警影響度、不可信賴影響度以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度，并最終求出其可檢 測影響度、防虛警影響度、可信賴影響度與無風(fēng)險影響度"，其求解方法如下：
[0069] 根據(jù)相關(guān)的數(shù)學(xué)理論，定義了如下測試點影響度公式。
[0070] ⑴不可檢測影響度：
[0071] (6)
[0072]式中:WFDi表示第i個測試點的不可檢測影響度，λπ表示第i個測試點的故障率。 [0073]首先通過對參數(shù)UFDRs求偏導(dǎo)，得出其位置影響度，然后再通過與其本身故障率的 乘積，得出了不可檢測影響度。
[0074] 對于η個部件組成的相關(guān)性圖示模型，η個測試點的不可檢測影響度可以用行向量 Wfd如下表不：
[0075]
[0076]
[0077]
[0078]
[0079]
[0080]
[0081]
[0082]式中:Wfm表示第i個測試點的虛警影響度，λπ表示第i個測試點的故障率。
[0083]首先通過對參數(shù)FARs求偏導(dǎo)，得出其位置影響度，然后再通過與其本身故障率的 乘積，得到了測試點虛警影響度。
[0084] 對于η個部件組成的相關(guān)性圖示模型，η個測試點的虛警影響度可以用行向量Wfa如
下表示：
[0085]
[0086]
[0087]
[0088]
[0089]
[0090]
[0091]
[0092] 式中:WCNl表示第i個測試點的不可信賴影響度，λΤι表示第i個測試點的故障率。
[0093] 首先通過對參數(shù)CNRRs求偏導(dǎo)，得出其位置影響度，然后再通過與其本身故障率的 乘積，得到了測試點的不可信賴影響度。
[0094] 對于η個部件組成的相關(guān)性圖示模型，η個測試點的不可信賴影響度可以用行向量 Wcn如下表不：
[0095]
[0096]
[0097]
[0098]
[0099] 式中:Wcni表示第i個測試點的不可信賴影響度。
[0100] (4)系統(tǒng)風(fēng)險影響度
[0101] 假設(shè)不可檢測率、虛警率、不可信賴率權(quán)值分別為α、β、γ，然后我們設(shè)定一個風(fēng)險 度函數(shù)L。
[0102] 命L = αXUFDRs+βXFARs+γXCNRRs，α+β+γ=l。
[0103] 此時我們可以定義測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度如下：
[0104] (9)
[0105] 式中:Wu表示第i個測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度，λη表示第i個測試點的故障率。
[0106] 對于η個部件組成的相關(guān)性圖示模型，η個測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度可以用行向量 Wl如下表示：
[0107]
[0108]式中:WLi表示第i個測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度。
[0109] η個測試點的無風(fēng)險影響度石為：
[0110]
[0111] 式中:wLi表示第i個測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度。
[0112] 在系統(tǒng)中，當(dāng)發(fā)生不可檢測的情況時，由于我們無法提前采取應(yīng)對措施，而由此導(dǎo) 致的后果也是不可控的，發(fā)生的損失也最大;不可信賴的情況下，我們雖然不知道具體哪個 部件發(fā)生了故障，但是知道有故障了就會通過各種排查手段，找出最終發(fā)生故障的部件，這 盡管造成了時間和資源上的浪費，卻避免了比較大的損失;對于虛警情況，由于誤報的原 因，我們可能把好的部件拆卸下來，這就造成了部件的浪費。在部件更換后，如果繼續(xù)顯示 故障指示，則我們就應(yīng)該意識到可能虛警了，此時通過人工檢測以及其他各種手段，也能確 定出故障，這個損失介于不可檢測和不可信賴之間。因此α、β、γ的取值應(yīng)該是α>β> γ且a +β+ γ = 10
[0113] 其中，步驟四中所述的"可檢測影響度相關(guān)性矩陣"、"防虛警影響度相關(guān)性矩陣"、 "可信賴影響度相關(guān)性矩陣"與"系統(tǒng)風(fēng)險影響度相關(guān)性矩陣"，它們從本質(zhì)上講都是測試點 不確定性時對應(yīng)的測試相關(guān)性矩陣。這些相關(guān)性矩陣中的值不是布爾值，而是介于〇和1之 間的概率值。
[0114] 其中，步驟四中所述的"防虛警影響度相關(guān)性矩陣"、"可信賴影響度相關(guān)性矩陣" 與"系統(tǒng)風(fēng)險影響度相關(guān)性矩陣"，它們在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中不需要求解。在并 聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中只需要求出"可檢測影響度相關(guān)性矩陣"，因為并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān) 性圖示模型中只存在不可檢測情況，不存在第二類虛警情況與不可信賴情況。
[0115] 其中，步驟四中所述的"建立測試點不確定時的測試相關(guān)性矩陣，如可檢測影響度 相關(guān)性矩陣、防虛警影響度相關(guān)性矩陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度相 關(guān)性矩陣"，其建立方法操作如下：
[0116] ⑴不考慮測試點可靠性的情況下，根據(jù)故障與測試點的直接對應(yīng)關(guān)系，得到測試 相關(guān)性矩陣D。
[0117] ⑵將行向量G、巧、?Γ分別與相關(guān)性矩陣D相乘(左乘），各得到可檢測影 響度測試相關(guān)性矩陣Dfd、防虛警影響度測試相關(guān)性矩陣Dfa、可信賴度影響度測試相關(guān)矩陣 DCN、無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣IX。
[0118] 通過以上所述的四個步驟得到可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣Dfd、防虛警影響度測 試相關(guān)性矩陣Dfa、可信賴度影響度測試相關(guān)矩陣D?與無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣Dl后， 可以使用智能算法進(jìn)行測試點的優(yōu)選，從而有針對性地提高測試性指標(biāo)，優(yōu)化測試性設(shè)計。 例如，如果想要檢測率較高，就應(yīng)該在可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣Dfd的基礎(chǔ)上進(jìn)行測試 點的優(yōu)選。如果需要虛警率較低，應(yīng)該在防虛警影響度測試相關(guān)性矩陣Dfa的基礎(chǔ)上進(jìn)行測 試點優(yōu)選。若綜合考慮整體風(fēng)險，就在無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣Dl的基礎(chǔ)上進(jìn)行測試 點的優(yōu)選。
[0119] 有益效果
[0120] 本發(fā)明對比已有技術(shù)有以下創(chuàng)新點：
[0121] ⑴從測試點不完全可靠出發(fā)來考慮測試不確定性
[0122] ⑵基于測試點不確定性來獲得可檢測影響度相關(guān)性矩陣、防虛警影響度相關(guān)性矩 陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度相關(guān)性矩陣。
[0123] 本發(fā)明對比已有技術(shù)有以下優(yōu)點：
[0124] 基于測試點不確定性進(jìn)行測試性建模，并由此獲得可檢測影響度相關(guān)性矩陣、防 虛警影響度相關(guān)性矩陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度相關(guān)性矩陣。在這 些相關(guān)性矩陣的基礎(chǔ)上進(jìn)行測試點集的優(yōu)選，能更有針對性的改善某些測試性指標(biāo)(如虛 警率)。
【附圖說明】
[0125] 圖1為本發(fā)明所述的建模方法流程圖。
[0126] 圖2為由3個部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型。
[0127] 圖3為由η個部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型。
[0128] 圖4為由η個部件組成的并聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型。
[0129] 圖5為一種由6個部件組成的并聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型。
[0130] 圖6為一種由7個部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型。
[0131] 圖中符號說明如下：在圖2、3、4、5、6中，111、1]2、1]3、1]4、1]5、1]6、1]7、."、1]11都是系統(tǒng)的 組成部件，1'1、了2、了3、了4、了5、了6、了7、."、1'11都是測試點。
【具體實施方式】
[0132] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實施例對 本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0133] (1)案例 1
[0134] 某航電系統(tǒng)局部電路的相關(guān)性圖示模型如說明書附圖2所示，該模型為3個部件組 成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)，是常見的診斷與信號傳遞模型。其中每一部件分布有一個測試點。
[0135] 本發(fā)明一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，見圖1所示，其實施步驟如 下：
[0136] 步驟一:根據(jù)歷史資料，每一部件對應(yīng)故障率見表1，相應(yīng)測試點故障率見表2。
[0137] 表1部件故障率
「01391 棄5?測試占故暗蜜
[0145] CNRRs = ANSRs-UFDRs-FARs
[0146] 步驟三:分別對相應(yīng)的測試點故障率求導(dǎo)，求出每一個測試點不可靠時對應(yīng)的不 可檢測影響度、虛警影響度、不可信賴影響度以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度，并最終求出其可檢測影 響度、防虛警影響度、可信賴影響度與無風(fēng)險影響度。
[0147] 所求測試點的不可檢測影響度、虛警影響度以及不可信賴影響度見下表3:
[0148] 表3影響度指標(biāo)表
L0153」 由表3、4內(nèi)以得到測試點的N粒測影啊度、防鹿警影啊度、N信顆影啊度與尤風(fēng)險 影響度如下表5。
[0154]表5可檢測影響度、防虛警影響度、可信賴影響度與無風(fēng)險影響度

[0157] 步驟四：根據(jù)說明書附圖2建立測試點不確定時的測試相關(guān)性矩陣，如可檢測影響 度相關(guān)性矩陣、防虛警影響度相關(guān)性矩陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度 相關(guān)性矩陣。其操作如下：
[0158] ⑴不考慮測試點可靠性的情況下，根據(jù)故障與測試點的直接對應(yīng)關(guān)系，得到測試 相關(guān)性矩陣D如表6所示。
[0159] 表6不考慮測試點可靠性的情況下故障與測試的對應(yīng)矩陣D L0161」⑵將仃冋重r?、I、、I分別
與相天性矩陣U相來來），谷得到η」粒測影 響度測試相關(guān)性矩陣Dfd、防虛警影響度測試相關(guān)性矩陣Dfa、可信賴度影響度測試相關(guān)矩陣 D?、無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣IX如下表7、8、9、10。
[0162]表7可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣Dfd
L0169」表10無風(fēng)險影響度測試相夫性矩陣Dl
[0171]在得到上述測試相關(guān)性矩陣后，可以使用智能算法如粒子群算法進(jìn)行測試點的優(yōu) 選。例如，如果想要檢測率較高，就應(yīng)該在可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣Dfd的基礎(chǔ)上進(jìn)行測 試點的優(yōu)選。如果需要虛警率較低，應(yīng)該在防虛警影響度測試相關(guān)性矩陣Dfa的基礎(chǔ)上進(jìn)行 測試點優(yōu)選。若綜合考慮整體風(fēng)險，就在無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣Dl的基礎(chǔ)上進(jìn)行測 試點的優(yōu)選。
[0172]若某航電系統(tǒng)局部電路的相關(guān)性圖示模型如說明書附圖3所示，是η個部件組成的 串聯(lián)結(jié)構(gòu)，則它的測試性建模過程與3個部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型(如說明書附 圖2)是一樣的，只是建模的計算量要大些而言。
[0173] (2)案例2
[0174]某航電系統(tǒng)局部電路的相關(guān)性圖示模型如附圖5所示，該模型為6個部件組成的并 聯(lián)結(jié)構(gòu)，是常見的診斷與信號傳遞模型。其中每一部件分布有一個測試點。
[0175] 本發(fā)明一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，見圖1所示，其實施步驟如 下：
[0176] 步驟一:根據(jù)歷史資料，每一部件對應(yīng)故障率見表11，相應(yīng)測試點故障率見表12。
[0177] 表11部件故障率
[0181] 步驟二:根據(jù)說明書附圖5計算出相關(guān)性圖示模型的系統(tǒng)不可檢測率UFDRs
[0182]
[0183] 步驟三:分別對相應(yīng)的測試點故障率求導(dǎo)，求出每一個測試點不可靠時對應(yīng)的不 可檢測影響度，并最終求出其可檢測影響度
[0184] 所求測試點的不可檢測影響度見下表13:
[0185]表13影響度指標(biāo)表
[0187] 由表13可以得到測試點的可檢測影響度如下表14。
[0188] 表14可檢測影響度
LUIVUj 步驟四：很據(jù)諷明卡附囹b建?測試點個佛疋叮的π」恆測影_皮測試和天T生矩陣， 其操作如下：
[0191] ⑴不考慮測試點可靠性的情況下，根據(jù)故障與測試點的直接對應(yīng)關(guān)系，得到測試 相關(guān)性矩陣D如表15所示。
[0192] 表15不考慮測試點可靠性的情況下故障與測試的對應(yīng)矩陣D
[0194] ⑵將行向量巧、與相關(guān)性矩陣D相乘（左乘），各得到可檢測影響度測試相關(guān)性矩 陣Dfd如下表16。
[0195] 表16可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣Dfd
LW· 7/」 1工?寸戈_J丄火見識U足夕H鬥漢識U μν1?：7^|工疋丨吁口，Hj M I又白日匕弁十兄j巾十弁^厶 進(jìn)行測試點的優(yōu)選，這樣得到的檢測率會較高。
[0198] 若某航電系統(tǒng)局部電路的相關(guān)性圖示模型如說明書附圖4所示，是η個部件組成的 并聯(lián)結(jié)構(gòu)，則它的測試性建模過程與6個部件組成的并聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型(說明書附圖 5)是一樣的。
[0199] (3)案例3
[0200] 某航電系統(tǒng)局部電路的相關(guān)性圖示模型如附圖6所示，該模型為7個部件組成的混 合結(jié)構(gòu)，是常見的診斷與信號傳遞模型。其中每一部件分布有一個測試點。
[0201] 本發(fā)明一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，見圖1所示，其實施步驟如 下：
[0202] 步驟一:根據(jù)歷史資料，每一部件對應(yīng)故障率見表17,相應(yīng)測試點故障率見表18。
[0203] 表17部件故障率
[0211] CNRRs = ANSRs-UFDRs-FARs
[0212] 步驟三:分別對相應(yīng)的測試點故障率求導(dǎo)，求出每一個測試點不可靠時對應(yīng)的不 可檢測影響度、虛警影響度、不可信賴影響度以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度，并最終求出其可檢測影 響度、防虛警影響度、可信賴影響度與無風(fēng)險影響度。
[0213] 所求測試點的不可檢測影響度、虛警影響度以及不可信賴影響度見下表19:
[0214] 表19影響度指標(biāo)表
L〇223」根據(jù)以上計算分析結(jié)果，我們在設(shè)計測試性系統(tǒng)時，可以根據(jù)系統(tǒng)要求調(diào)整測試 點集的選擇。例如，當(dāng)我們需要檢測率較高時，則應(yīng)該避免采用可檢測影響度低的測試點 丁3、了435，盡量多的采用可檢測影響度高的測試點1132、14。我們需要虛警率較低時，則避 免使用防虛警影響度低的測試點Tl、T6、T7,盡量多地使用防虛警影響度高的測試點T2、T3、 Τ4、Τ5。當(dāng)我們需要報警指示可信度較高時，盡量避免選用可信賴影響度較低的測試點Τ3、 Τ4、Τ6等，而優(yōu)先選用可信賴影響度較高的1132、1537。如果在考慮整體風(fēng)險的情況下，我 們理應(yīng)避免無風(fēng)險影響度比較低的幾個測試點，例如，測試點Τ2、Τ3和Τ5。優(yōu)先選用其他無 風(fēng)險度較高的幾個測試點。
[0224] 步驟四：根據(jù)說明書附圖6建立測試點不確定時的測試相關(guān)性矩陣，如可檢測影響 度相關(guān)性矩陣、防虛警影響度相關(guān)性矩陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣以及系統(tǒng)風(fēng)險影響度 相關(guān)性矩陣。其操作如下：
[0225] ⑴不考慮測試點可靠性的情況下，根據(jù)故障與測試點的直接對應(yīng)關(guān)系，得到測試 相關(guān)性矩陣D如表22所示。
[0226]表22不考慮測試點可靠性的情況下故障與測試的對應(yīng)矩陣D
[0228] ⑵將行向量冗、^、巧、石分別與相關(guān)性矩陣D相乘(左乘），各得到可檢測影 響度測試相關(guān)性矩陣Dfd、防虛警影響度測試相關(guān)性矩陣Dfa、可信賴度影響度測試相關(guān)矩陣 Dcn、無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣Dl如下表23、24、25、26。
[0229] 表23可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣Dfd
[0233]表25可信賴影響度測試相關(guān)性矩陣Dcn
[0238] 在得到上述測試相關(guān)性矩陣后，可以使用智能算法如粒子群算法進(jìn)行測試點的優(yōu) 選。例如，如果想要檢測率較高，就應(yīng)該在可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣D fd的基礎(chǔ)上進(jìn)行測 試點的優(yōu)選。如果需要虛警率較低，應(yīng)該在防虛警影響度測試相關(guān)性矩陣Dfa的基礎(chǔ)上進(jìn)行 測試點優(yōu)選。若綜合考慮整體風(fēng)險，就在無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣IX的基礎(chǔ)上進(jìn)行測 試點的優(yōu)選。
[0239] 綜上所述，以上僅為本發(fā)明較佳實施例而已，不能被理解為限制了本發(fā)明的保護(hù) 范圍，本發(fā)明的保護(hù)范圍由隨附的權(quán)利要求書限定。凡在本發(fā)明精神和方案基礎(chǔ)上所做的 任何修改和改進(jìn)等，都應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于：該方法包括W下四個步 驟： 步驟一:在使用相關(guān)性圖示模型來描述系統(tǒng)之后，根據(jù)系統(tǒng)的歷史資料查出每一部件 對應(yīng)的故障率W及相應(yīng)測試點的故障率； 步驟二:計算該相關(guān)性圖示模型的系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警率W及不可信賴率； 步驟Ξ:在該相關(guān)性圖示模型中求出每一個測試點不確定時對應(yīng)的不可檢測影響度、 虛警影響度、不可信賴影響度W及系統(tǒng)風(fēng)險影響度，并最終求出其可檢測影響度、防虛警影 響度、可信賴影響度與無風(fēng)險影響度； 步驟四：建立測試點不確定時的測試相關(guān)性矩陣，如可檢測影響度相關(guān)性矩陣、防虛警 影響度相關(guān)性矩陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣W及系統(tǒng)風(fēng)險影響度相關(guān)性矩陣； 通過W上所述的四個步驟得到可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣Dfd、防虛警影響度測試相 關(guān)性矩陣Dfa、可信賴度影響度測試相關(guān)矩陣Dcn與無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣化后，使用 智能算法進(jìn)行測試點的優(yōu)選，從而有針對性地提高測試性指標(biāo)，優(yōu)化測試性設(shè)計;如果想要 檢測率高，就應(yīng)該在可檢測影響度測試相關(guān)性矩陣Dfd的基礎(chǔ)上進(jìn)行測試點的優(yōu)選;如果需 要虛警率低，應(yīng)該在防虛警影響度測試相關(guān)性矩陣Dfa的基礎(chǔ)上進(jìn)行測試點優(yōu)選;若綜合考 慮整體風(fēng)險，就在無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣化的基礎(chǔ)上進(jìn)行測試點的優(yōu)選。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于:在 步驟一中所述的"相關(guān)性圖示模型"是指測試性中的一種相關(guān)性的圖示表示方法，它是在 UUT功能和結(jié)構(gòu)合理劃分之后，在功能框圖的基礎(chǔ)上，清楚表明功能信息流方向和各組成部 件的相互連接關(guān)系，并標(biāo)注清楚初始測試點的位置和編號，W此表明各組成部件與各測試 點的相關(guān)性關(guān)系；在步驟一中所述的"部件"是指系統(tǒng)中的功能單元，它是元器件、零部件、 組件、設(shè)備、分系統(tǒng)；至于它到底是元器件、零部件、組件、設(shè)備、分系統(tǒng)中的哪一種，取決于 如何對UUT進(jìn)行功能和結(jié)構(gòu)的劃分。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于:在 步驟二中所述的"計算出該相關(guān)性圖示模型的系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警率W及不可信 賴率"，此處在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中實際上只需要計算系統(tǒng)的不可檢測率;而在非 并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警率W及不可信賴率"都需要計 算；因為在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中不會出現(xiàn)虛警情況與不可信賴情況，只可能出現(xiàn) 不可檢測情況。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于:在 步驟二中所述的"計算出該相關(guān)性圖示模型的系統(tǒng)不可檢測率、第二類虛警率W及不可信 賴率"，其計算方法如下： (1)若相關(guān)性圖示模型是η個部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu) ①不可檢測情況： 假如某部件發(fā)生故障，其所對應(yīng)的測試點及其下游部件對應(yīng)的測試點也都發(fā)生故障， 此時該部件的故障是不可檢測的；例如在3個部件組成的相關(guān)性圖示模型中，如果U2故障 了，只是Τ2故障的話，U2的故障仍能檢測，因為Τ3會報警;但Τ2、Τ3如果都故障了，則3個測試 點都不會報警，U2的故障就不能檢測，運就是不可檢測情況； 假如說3個部件的故障概率分別為λυ?，λυ2，λυ3，而3個測試點的故障概率為λτ?，λτ2，λτ3， 則系統(tǒng)的不可檢測率即u抑R為： U抑 R 二 λυ?λτ?λτ2λτ3+λυ2λτ2λτ3+λυ3λτ3 綜上分析能看出，串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型其系統(tǒng)發(fā)生不可檢測的條件是：系統(tǒng)中 某個部件發(fā)生故障了，則從該部件起，所有信號流下游測試點包括該部件對應(yīng)測試點都故 障了，則該故障是無法檢測的； 所W對于串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型來說，假設(shè)部件數(shù)目是η，測試點數(shù)目也是η，則系 統(tǒng)不可檢測率即IFD化為：。)； 式中:UFD化指系統(tǒng)不可檢測率，λυι指第i個部件的故障率，λη指第j個測試點的故障率 ② 第二類虛警情況： 不考慮沒有故障卻報出故障的運種虛警情況，假如U1故障了，現(xiàn)聯(lián)點T1也恰好故障了， 而Τ2、Τ3是正常的，則能正常指示U1的故障；一般情況下Τ2、Τ3指示表示的是U2故障，U1故障 應(yīng)該是Τ1、Τ2、Τ3都指示;本該懷疑U1故障，現(xiàn)在懷疑到了U2頭上，認(rèn)為U2發(fā)生了故障，運樣 就造成了第二類虛警，即發(fā)生甲故障卻報出乙故障； 如果U1故障了，Τ1、Τ2都故障了也行，但是Τ3不能故障，否則就成了故障不能檢測的情 形了；當(dāng)然，如果U3故障了，Τ3也故障了，也屬于不可檢測的情形； 事實上，在所有串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中，判斷虛警方法為:處于非最末端的部件 發(fā)生故障時： Α、最末端部件對應(yīng)的測試點一定不能發(fā)生故障； Β、該部件其對應(yīng)的測試點一定發(fā)生故障，及在信號流中自該部件對應(yīng)的測試點起連續(xù) 的幾個測試點包含自身都發(fā)生故障，兩個條件都滿足才行； 由此推出，對于串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型來說，假設(shè)部件數(shù)目是η，測試點數(shù)目也是 η，則系統(tǒng)的虛警率指標(biāo)即FARs為：巧） 式中:FA化指系統(tǒng)虛警率指標(biāo)，λυι指第i個部件的故障率，λη指第j個測試點的故障率； ③ 不可信賴情況： 所謂不可信賴是指當(dāng)測試點恰好故障時，所給出的結(jié)果不能對應(yīng)于任何一種在測試點 有故障時的正常指示狀態(tài);例如在3部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型中，如果U1故障時 Τ1、Τ3故障，但是T2正常工作，此時的結(jié)果什么都說明不了，因此人們就不能"采信"運個診 斷結(jié)果;但是不可信賴率直接算比較困難，因為它需要將所有的不在正常狀態(tài)圈里的額外 狀態(tài)的可能性累加，因此需要通過間接的計算； 下面我們給出系統(tǒng)的非常態(tài)率;所謂常態(tài)，就是要么系統(tǒng)部件都沒有故障，要么出現(xiàn)故 障且被正確指示，除此之外的狀態(tài)都稱為非常態(tài);在單故障假設(shè)下，在某個部件發(fā)生故障 時，自其對應(yīng)的測試點開始所有位于信號流下游的測試點，包含自己，只要有大于等于1個 發(fā)生故障，就認(rèn)為是非常態(tài)了；因此非常態(tài)包括不可檢測情況、第二類虛警情況、不可信賴 情況;推出η部件組成的串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示流模型中，其系統(tǒng)的非常態(tài)率即ANS化為：(3) 式中:ANSRs指系統(tǒng)的非常態(tài)率，Aui指第i個部件的故障率，λ化指第k個測試點的故障率； 顯然，（3)不等于（1) + (2)，多出來的部分對應(yīng)著系統(tǒng)的不可信賴率CNRRs，即 CN服s=ANSRs-UFDRs-FA 化（4) 式中：CNRRs指系統(tǒng)的不可信賴率，ANS化指系統(tǒng)的非常態(tài)率，UFD化指系統(tǒng)不可檢測率， FARs指系統(tǒng)虛警率指標(biāo)； (2) 若相關(guān)性圖示模型是η個部件組成的并聯(lián)結(jié)構(gòu) 在η個部件組成的并聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型中，任何一條支路上的部件與對應(yīng)測試點 都出現(xiàn)故障時，都只會導(dǎo)致不可檢測情況的出現(xiàn);所W對于η部件組成的并聯(lián)信號流模型， 其系統(tǒng)不可檢測率即IFD化為：(巧 式中:UFD化指系統(tǒng)不可檢測率，λυι指第i個部件的故障率，λτι指第i個測試點的故障率； (3) 若相關(guān)性圖示模型是由串聯(lián)與并聯(lián)組成的混合結(jié)構(gòu)，且有η個部件 ① 不可檢測情況： 對于η部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型，若某部件出現(xiàn)故障且都不能被信號流上 的測試點檢測到，則會出現(xiàn)不可檢測情況； 由于η部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型有很多種結(jié)構(gòu)，所W其系統(tǒng)不可檢測率 UFDRs要結(jié)合具體的相關(guān)性圖示模型來求出；在求系統(tǒng)不可檢測率UFDRs時需要綜合并聯(lián)結(jié) 構(gòu)相關(guān)性圖示模型與串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型的求解方法； ② 第二類虛警情況： 第二類虛警即發(fā)生甲故障卻報出乙故障； 對于η部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型，由于其結(jié)構(gòu)多樣，因此需要結(jié)合具體的相 關(guān)性圖示模型來求出其系統(tǒng)虛警率指標(biāo)即F抓S;在求系統(tǒng)虛警率指標(biāo)FA化時需要綜合并聯(lián) 結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型與串聯(lián)結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型的求解方法； 當(dāng)出現(xiàn)虛警時，W下兩種情況一定會出現(xiàn)： Α、在信號流的末端一定有至少一個測試點正常工作 Β、該部件其對應(yīng)的測試點一定發(fā)生故障 ③ 不可信賴情況： 在混合結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中求出系統(tǒng)不可信賴率，其方法同串聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖 示模型W及并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型的方法是一樣的，都是通過求出系統(tǒng)的非常態(tài)率來 間接求其系統(tǒng)不可信賴率； 對于η部件組成的混合結(jié)構(gòu)相關(guān)性圖示模型，若已經(jīng)求出其系統(tǒng)非常態(tài)率即ANSRs、系統(tǒng) 不可檢測率UFD化與系統(tǒng)虛警率指標(biāo)即FARs，則其對應(yīng)的系統(tǒng)不可信賴率CNRRs如下： CNRRs=ANSRs-UFDRs-FA 化 式中：CNRRs指系統(tǒng)的不可信賴率，ANSRs指系統(tǒng)的非常態(tài)率，IFDRs指系統(tǒng)不可檢測率， FARs指系統(tǒng)虛警率指標(biāo)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于:在 步驟Ξ中所述的"不可檢測影響度"、"虛警影響度"、"不可信賴影響度"，分別指測試點不可 靠時對系統(tǒng)不可檢測率的影響程度、測試點不可靠時對系統(tǒng)虛警率指標(biāo)的影響程度、測試 點不可靠時對系統(tǒng)不可信賴率的影響程度;影響度表示了測試點對測試性能的影響程度， 反映了該測試點在現(xiàn)有相關(guān)性圖示模型和可靠性參數(shù)的情況下，影響系統(tǒng)不可檢測率、虛 警率W及不可信賴率的權(quán)重;在步驟Ξ中所述的"系統(tǒng)風(fēng)險影響度"，是指測試點不可靠時 對系統(tǒng)風(fēng)險的影響程度，可W分別對不可檢測情況，虛警情況，不可信賴情況賦予不同的權(quán) 重值，來表示系統(tǒng)風(fēng)險，例如假設(shè)不可檢測率、虛警率、不可信賴率的權(quán)值分別為α、β、丫，然 后我們設(shè)定一個風(fēng)險度函數(shù)L，則可命： L = 口 XIFD化+β X FARs+ 丫 X CN服S，α+β+ 丫 = 1。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于:在 步驟Ξ中所述的"可檢測影響度"、"防虛警影響度"、"可信賴影響"度與"無風(fēng)險影響度"，分 別依次與"不可檢測影響度"、"虛警影響度"、"不可信賴影響度"、"系統(tǒng)風(fēng)險影響度"相對應(yīng) 且它們兩者的概率和為1;即可檢測影響度與不可檢測影響度的和是1，防虛警影響度與虛 警影響度的和是1，不可信賴影響度與可信賴影響的和是1，無風(fēng)險影響度與系統(tǒng)風(fēng)險影響 度的和也是1。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于:在 步驟Ξ中所述的"虛警影響度"、"不可信賴影響度"、"系統(tǒng)風(fēng)險影響度"、"防虛警影響度"、 "可信賴影響度"與"無風(fēng)險影響度"，它們在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中不需要求解;在 并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中只需要求解"不可檢測影響度"與"可檢測影響度"，因為并聯(lián) 結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中只存在不可檢測情況，不存在第二類虛警情況與不可信賴情況。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于:在 步驟Ξ中所述的"在該相關(guān)性圖示模型中求出每一個測試點不確定時對應(yīng)的不可檢測影響 度、虛警影響度、不可信賴影響度W及系統(tǒng)風(fēng)險影響度，并最終求出其可檢測影響度、防虛 警影響度、可信賴影響度與無風(fēng)險影響度"，其求解方法如下： 根據(jù)相關(guān)的數(shù)學(xué)理論，定義了如下測試點影響度公式； (1)不可檢測影響度：巧） 式中:Wfdi表示第i個測試點的不可檢測影響度，λτι表示第i個測試點的故障率； 首先通過對參數(shù)UFD化求偏導(dǎo)，得出其位置影響度，然后再通過與其本身故障率的乘積， 得出了不可檢測影響度； 對于η部件組成的相關(guān)性圖示模型，η個測試點的不可檢測影響度能用行向量聽D如下表 示： WFD=[WFDl，WFD2，WFD3，'''，Wron] 式中:Wfdi表示第i個測試點的不可檢測影響度； η個測試點的可檢測影響度阮為：式中:Wfdi表示第i個測試點的不可檢測影響度； 間虛警影響度訊 式中:Wfai表示第i個測試點的虛警影響度，λτι表示第i個測試點的故障率； 首先通過對參數(shù)FARs求偏導(dǎo)，得出其位置影響度，然后再通過與其本身故障率的乘積， 得到了測試點虛警影響度； 對于η部件組成的相關(guān)性圖示模型，η個測試點的虛警影響度能用行向量Wfa如下表示： WFA=[WFAl，WFA2，WFA3，...，WFAn] 式中:WfAi表示第i個測試點的虛警影響度； η個測試點的防虛警測影響度庶為：式中:Wfai表示第i個測試點的虛警影響度； 間不可信賴影響度：(8) 式中:WCNI表示第i個測試點的不可信賴影響度，λτι表示第i個測試點的故障率， 首先通過對參數(shù)CNRRs求偏導(dǎo)，得出其位置影響度，然后再通過與其本身故障率的乘積， 得到了測試點的不可信賴影響度； 對于η部件組成的相關(guān)性圖示模型，η個測試點的不可信賴影響度能用行向量WcN如下表 示： WcN=[WcNl，WcN2，WcN3，...，W?n] 式中:WCNI表示第i個測試點的不可信賴影響度； η個測試點的可信賴影響度於;為：式中:WCNI表示第i個測試點的不可信賴影響度； (4)系統(tǒng)風(fēng)險影響度 假設(shè)不可檢測率、虛警率、不可信賴率權(quán)值分別為α、β、丫，然后我們設(shè)定一個風(fēng)險度函 數(shù)レ 命L = 口 X UFDRs+β X FA化+ 丫 X CN服S，α+β+ 丫 = 1， 此時我們定義測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度如下：巧） 式中:Wli表示第i個測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度，λτι表示第i個測試點的故障率； 對于η部件組成的相關(guān)性圖示模型，η個測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度能用行向量Wl如下表 示： WL=[WLl，WL2，WL3，-'，WLn] 式中:Wli表示第i個測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度； η個測試點的無風(fēng)險影響度Wt為：式中:Wli表示第i個測試點的系統(tǒng)風(fēng)險影響度； 在系統(tǒng)中，當(dāng)發(fā)生不可檢測的情況時，由于我們無法提前采取應(yīng)對措施，而由此導(dǎo)致的 后果也是不可控的，發(fā)生的損失也最大;不可信賴的情況下，我們雖然不知道具體哪個部件 發(fā)生了故障，但是知道有故障了就會通過各種排查手段，找出最終發(fā)生故障的部件，運盡管 造成了時間和資源上的浪費，卻避免了比較大的損失;對于虛警情況，由于誤報的原因，我 們可能把好的部件拆卸下來，運就造成了部件的浪費;在部件更換后，如果繼續(xù)顯示故障指 示，則我們就應(yīng)該意識到可能虛警了，此時通過人工檢測W及其他各種手段，也能確定出故 障，運個損失介于不可檢測和不可信賴之間；因此α、0、丫的取值應(yīng)該是α>0> 丫且α+0+ 丫 =1。9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于:在 步驟四中所述的"可檢測影響度相關(guān)性矩陣"、"防虛警影響度相關(guān)性矩陣"、"可信賴影響度 相關(guān)性矩陣"與"系統(tǒng)風(fēng)險影響度相關(guān)性矩陣"，它們從本質(zhì)上講都是測試點不確定性時對 應(yīng)的測試相關(guān)性矩陣，運些相關(guān)性矩陣中的值不是布爾值，而是介于0和1之間的概率值;在 步驟四中所述的"防虛警影響度相關(guān)性矩陣"、"可信賴影響度相關(guān)性矩陣"與"系統(tǒng)風(fēng)險影 響度相關(guān)性矩陣"，它們在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中不需要求解;在并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性 圖示模型中只需要求出"可檢測影響度相關(guān)性矩陣"，因為并聯(lián)結(jié)構(gòu)的相關(guān)性圖示模型中只 存在不可檢測情況，不存在第二類虛警情況與不可信賴情況。10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種考慮測試點不確定性的測試性建模方法，其特征在于： 在步驟四中所述的"建立測試點不確定時的測試相關(guān)性矩陣，如可檢測影響度相關(guān)性矩陣、 防虛警影響度相關(guān)性矩陣、可信賴影響度相關(guān)性矩陣W及系統(tǒng)風(fēng)險影響度相關(guān)性矩陣"，其 建立方法操作如下： (1)不考慮測試點可靠性的情況下，根據(jù)故障與測試點的直接對應(yīng)關(guān)系，得到測試相關(guān) 性矩陣D; 間將行向量馬;、而:麻^、而分別與相關(guān)性矩陣D相乘，即左乘，各得到可檢測影響 度測試相關(guān)性矩陣Dfd、防虛警影響度測試相關(guān)性矩陣Dfa、可信賴度影響度測試相關(guān)矩陣 Dcn、無風(fēng)險影響度測試相關(guān)性矩陣化。
【文檔編號】G06F17/50GK105844023SQ201610177270
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2016年3月25日
【發(fā)明人】侯文魁, 范小林
【申請人】北京航空航天大學(xué)