CN104679636A - 一种系统可靠性测试方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种系统可靠性测试方法和设备，主要内容包括：基于最小路集法，通过随机方式为待测试系统的各节点配置多个可靠度集合，并通过仿真试验，确定系统的可靠度，待所有可靠度集合执行完毕后，将确定的多个系统的可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，将分布状态最相似的分布类型作为该系统的可靠性分布类型。从而，避免了由于系统复杂度增大，而导致的系统的可靠度计算量巨大，进而增加可靠性测试的复杂度的问题，同时，避免了系统综合测试的不确定性。

Description

一种系统可靠性测试方法和设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种系统可靠性测试方法和设备。

背景技术

现有技术中，系统可靠性测试是可靠性工程学的重要组成部分。系统可靠性测试的一般过程为：首先，为待测试系统构建一个系统模型，确定系统中的单元或子系统的逻辑关系；然后，根据各单元或子系统的独立寿命来模拟该系统的可靠性；从而可以预测故障发生的概率，以及发现系统的薄弱环节，以便于改善和提高系统的可靠性。

然而，由于待测试系统日益复杂，导致依赖试验时间、样品数量等因素而进行的传统寿命试验难以实施。目前，Bayes法和最小路集法是常用的两种测试方法。

下面以图1所示的工程上常见的桥型系统为例，分别对Bayes法和最小路集法进行简单描述：

1、Bayes法：将图1中的系统分解为如图2（a）和图2（b）所示的两个子系统，其中，图2（a）为单元5失效时的系统图，图2（b）为单元5正常工作时的系统图，根据单元5两种工作状态的互斥性，可以计算出该系统的可靠度表达式为：

$R_s=R\left(S\right|5)\·R\left(5\right)+R\left(S\right|\stackrel{\‾}{5})\·[1-R\left(5\right)]$

可见，通过系统分解可以求解系统的可靠度，但是，当待测试系统的单元增加时，分解出的子系统个数呈指数级增长，导致系统过于复杂，计算量大，无法综合处理。

2、最小路集法：将图1中的系统等价为图3的最小路集所构成的系统，由于最小路集中不同路径可能包含相同的单元，因此，根据最小路集的定义，该系统的可靠度表达式为：

$R_s=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}P\left(S_i\right)-\underset{i<j=2}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}P(S_i\&cap;S_j)+\underset{i<j<k=3}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}P(S_i\&cap;S_j\&cap;S_k)+...+{(-1)}^{m-1}P\left(\underset{i=1}{\overset{m}{\&cap;}}{S}_i\right)$

由上述表达式可知，当路径条数增多时，计算项也呈指数级增长，最终产生组合爆炸性问题，导致运算量巨大。

发明内容

本发明实施例提供了一种系统可靠性测试方法和设备，用以解决现有技术中存在的由于系统复杂度高而导致可靠度运算量巨大的问题。

一种系统可靠性测试方法，所述方法包括：

为系统配置多个可靠度集合，每个可靠度集合中包含了为各节点配置的可靠度，分别针对每个可靠度集合执行以下操作：

根据可靠度集合中各节点配置的可靠度，确定系统的可靠度，其中：所述系统的可靠度为系统中所有路径的可靠度最大值，每条路径的可靠度为该路径中所有节点的可靠度最小值；

在所有可靠度集合执行以上操作时，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，将分布状态最相似的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

在本发明实施例中，基于最小路集法，通过随机方式为待测试系统的各节点配置多个可靠度集合，并通过仿真试验，确定每条路径的可靠度为该路径中所有节点的可靠度最小值，并将系统中所有路径的可靠度最大值确定为该系统的可靠度，待所有可靠度集合执行完毕后，将确定的多个系统的可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，将分布状态最相似的分布类型作为该系统的可靠性分布类型。从而，避免了由于系统的单元增多，而导致系统复杂度增大，进而增加系统的可靠度测试的复杂度的问题，同时，避免了系统综合的不确定性。

优选地，所述可靠度集合中为各节点配置的可靠度是通过随机方式确定的。

在本发明实施例中，通过随机方式确定各节点的可靠度，可以提高系统可靠性测试的准确性。

优选地，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，具体包括：确定所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态；将系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态与该分布类型的分布状态进行比较。

在本发明实施例中，通过将系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态与该分布类型的分布状态进行比较，可以保证从中选择与系统的分布状态最相似的分布状态所属的分布类型。

优选地，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，具体包括：将所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中利用最小二乘法拟合图形；针对任一分布类型的坐标系中得到的拟合图形，比较该拟合图形与该分布类型的标准图形之间的残差平方和。

在本发明实施例中，通过最小二乘法拟合图形，并利用残差平方和作比较，从而可以保证比较的精准度。

优选地，将分布状态最相似的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型，具体包括：将残差平方和最小的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

在本发明实施例中，将残差平方和最小的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型，从而保证确定的分布类型的准确性。

一种系统可靠性测试设备，所述设备包括：

配置单元，用于为系统配置多个可靠度集合，每个可靠度集合中包含了为各节点配置的可靠度；

第一确定单元，用于根据可靠度集合中各节点配置的可靠度，确定系统的可靠度，其中：所述系统的可靠度为系统中所有路径的可靠度最大值，每条路径的可靠度为该路径中所有节点的可靠度最小值；

比较单元，用于在所有可靠度集合执行以上操作时，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较；

第二确定单元，用于将分布状态最相似的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

在本发明实施例中，基于最小路集法，通过随机方式为待测试系统的各节点配置多个可靠度集合，并通过仿真试验，确定每条路径的可靠度为该路径中所有节点的可靠度最小值，并将系统中所有路径的可靠度最大值确定为该系统的可靠度，待所有可靠度集合执行完毕后，将确定的多个系统的可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，将分布状态最相似的分布类型作为该系统的可靠性分布类型。从而，避免了由于系统的单元增多，而导致系统复杂度增大，进而增加系统的可靠度测试的复杂度的问题，同时，避免了系统综合的不确定性。

优选地，所述设备还包括：

第三确定单元，用于通过随机方式确定所述可靠度集合中为各节点配置的可靠度。

在本发明实施例中，通过随机方式确定各节点的可靠度，可以提高系统可靠性测试的准确性。

优选地，所述比较单元，具体用于确定所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态，并将系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态与该分布类型的分布状态进行比较。

在本发明实施例中，通过将系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态与该分布类型的分布状态进行比较，可以保证从中选择与系统的分布状态最相似的分布状态所属的分布类型。

优选地，所述比较单元，具体用于将所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中利用最小二乘法拟合图形，并针对任一分布类型的坐标系中得到的拟合图形，比较该拟合图形与该分布类型的标准图形之间的残差平方和。

在本发明实施例中，通过最小二乘法拟合图形，并利用残差平方和作比较，从而可以保证比较的精准度。

优选地，所述第二确定单元，具体用于将残差平方和最小的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

在本发明实施例中，将残差平方和最小的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型，从而保证确定的分布类型的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术中常见的桥型系统的结构示意图；

图2（a）为所述桥型系统的单元5失效时的bayes等价结构示意图；

图2（b）为所述桥型系统的单元5正常工作时的bayes等价结构示意图；

图3为所述桥型系统的最小路集等价结构示意图；

图4为本发明实施例一中的系统可靠性测试方法的步骤流程图；

图5为本发明实施例二中的系统可靠性测试设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中，基于最小路集法，通过随机方式为待测试系统的各节点配置多个可靠度集合，并通过仿真试验，确定每条路径的可靠度为该路径中所有节点的可靠度最小值，并将系统中所有路径的可靠度最大值确定为该系统的可靠度，待所有可靠度集合执行完毕后，将确定的多个系统的可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，将分布状态最相似的分布类型作为该系统的可靠性分布类型。从而，避免了由于系统的单元增多，而导致系统复杂度增大，进而增加系统的可靠度测试的复杂度的问题，同时，避免了系统综合的不确定性。

下面结合具体的实施例对本发明进行详细描述，但本发明并不局限于以下实施例。

实施例一：

如图4所示，为本发明实施例一提供的一种系统可靠性测试方法的步骤流程图，具体包括：

步骤101：为系统配置多个可靠度集合，每个可靠度集合中包含了为各节点配置的可靠度。

在本步骤101中，在对系统进行可靠性测试之前，需要预先配置测试脚本，在所述测试脚本中设置测试时间以及测试过程中使用的多个可靠度集合（可靠度集合的数量可根据实际测试需求设定），针对每个可靠度集合，可采用随机算法为各节点配置可靠度。

本发明实施例并不对采用的随机算法做限定，可以是目前任一可用的随机算法，如反变换法、组合法、卷积法、接受-拒绝法等。以反变换法为例，来描述为节点配置可靠度的方式：

假设随机变量的分布函数为F(x)，为了得到随机变量的抽样值，首先需要产生在[0,1]区间上均匀分布的随机变量，然后，由反分布函数F^-1(x)得到等价随机变量x，即为节点配置的可靠度。由于反变换法是以概率积分变换定理为基础，原理简单直观且易于使用，因此，适用于本发明实施例的方案。

步骤102：从所述多个可靠度集合中选取还未使用过的可靠度集合，根据选取的可靠度集合中各节点配置的可靠度，确定系统的可靠度。

在本步骤102中，可以利用计算机对系统进行模拟试验仿真来进行系统可靠度计算。本步骤中可基于最小路集理论，利用节点遍历法找出系统中的所有最小路径，结合预设的节点的可靠度，通过逻辑运算便可以仿真出等价于寿命实验所获取的系统的可靠度（亦即系统的等价随机数），具体做法为：

首先，分别确定系统中的各条路径；

然后，针对每条路径，将该路径中所有节点的可靠度最小值作为该路径的可靠度，以此得到每条路径的可靠度。这样做的原因是：由于一条路径中所有的节点是串联关系，因此，可靠度最小的节点失效时，该路径就失效，因此，路径的可靠度等于其中节点的可靠度最小值。

最后，将所有路径的可靠度最大值作为系统的可靠度。这样做的原因是：由于系统中每条路径之间是并联关系，因此，在所有路径都失效时，该系统才失效，因此，系统的可靠度等于其中路径的可靠度最大值。

步骤103：判断所述多个可靠度集合中是否还存在还未使用过的可靠度集合，若是，则跳转至步骤102；否则，执行步骤104。

通过以上步骤102和步骤103的循环过程，可以为被测系统计算出多个可靠度，以用于在后续过程中，确定该系统的可靠性分布。

以图1所示的系统等价于图3所示的最小路集为例，所述系统中有5个节点（分别为节点1～节点5），最小路集中有4条路径（分别为路径1～路径4）。假设测试脚本中有100个可靠度集合，在测试时间到达时，依次选取各可靠度集合进行测试。假设为节点1～节点5分别配置的可靠度为当前选取的可靠度集合中的某一个可靠度集合，E(V,W)代表第W条路集中第V个节点的可靠度；S(W)代表第W条路径的可靠度；M(N)代表针对第N个可靠度集合计算出的系统的可靠度。

计算系统的可靠度M(N)的方式为：

首先，计算S(1)：比较E(1,1)和E(2,1)，选取其中的较小值；判断第2个节点是否是路径1中最后一个节点，若是，则E(1,1)和E(2,1)中的较小值为S(1)；否则，将E(1,1)和E(2,1)中的较小值与E(3,1)继续进行比较，以此类推，直至得到S(1)。

采用相同的算法得到S(2)、S(3)和S(4)。

然后，计算M(N)：比较S(1)和S(2)，选取其中的较大值；判断第2条路径是否是系统中最后一条路径，若是，则S(1)和S(2)中的较大值为M(N)；否则，将S(1)和S(2)中的较大值与S(3)继续进行比较，以此类推，直至得到M(N)。

步骤104：确定预设的多种分布类型。

在本发明实施例一的方案中，所述预设的分布类型包括但不限于表1所示的6种分布类型：

表1

其中，对于分布类型2，假设存在X～N(0,1)，则令X′=μ+σx便可得到X′～N(μ,σ²)，因此，只需等价随机变量X服从N(0,1)分布即可。为了保证正态分布N(μ,σ²)的对称性，需要利用反变换法产生两个服从N(0,1)分布的随机变量R₁和R₂，且产生的两个等价随机变量X₁和X₂是独立服从N(0,1)分布的。

将表1中的6种分布类型分别进行线性化处理后，可构造成6种概率坐标系以及相应的线性表达式，如表2所示：

表2

表2中的F(t)是失效数据，而步骤103中得到的系统可靠度M与F(t)的关系为：F(t)=1-M，因此，表2中针对F(t)的线性化表达式和坐标系参数也可转换为针对M的线性化表达式和坐标系参数。

需要说明的是，本步骤104可以是测试过程开始之前执行，即在测试过程之前预先确定多种分布类型，而无需在测试过程中确定，本步骤104是实现本发明实施例一方案的可选步骤，本发明实施例并不对何时确定预设的分布类型做限定，只要在后续对步骤102和步骤103计算出的系统的可靠度的分布确认时，能够读取预设的多种分布类型的相关信息即可。

步骤105：将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较。

本步骤105的具体实现方式为：、

首先，确定所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态。

假设预设的多种分布类型为表1所示的6种分布类型，每种分布类型的坐标系参数如表2所示，针对每种坐标系，可将步骤102和步骤103计算得到的被测系统的多个可靠度在该坐标系中描点，然后利用最小二乘法拟合图形（如拟合直线）。

然后，针对任一分布类型的坐标系中得到的拟合图形，比较该拟合图形与该分布类型的标准图形之间的残差平方和。

以分布类型1e(λ)为例，在e(λ)的坐标系中对被测系统的多个可靠度进行最小二乘法运算，得到拟合图形，将该拟合图形与分布类型1的线性表达式在坐标系中的标准图形进行比较，确定残差平方和。

以此类推，可得到系统在每种分布类型的坐标系中的拟合图形与标准图形之间的残差平方和。

需要说明的是，在线性化坐标系内回归直线的原则是各失效数据描点应交错地分布在拟合图形两侧，且两侧的失效数据描点的个数应大致相等。为了避免目测的不准确性和人工分析概率所产生的缺点，本发明实施例采用最小二乘法原理进行拟合图形，分析各散点线性拟合程度的好坏，进而提高拟合分析的准确度。

其中，最小二乘法是根据使残差平方和达到最小值来获取参数的估计值的方法，即所有分散在两侧的描点到拟合图形的距离之和应是最小的。该最小值可能是垂直方向上的或者是水平方向上的：如果对Y轴方向进行回归，那么根据各分散在两侧的描点到直线垂直方向距离之和的最小量来进行拟合图形。如果对X进行回归，那么根据各分散在两侧的描点到直线水平方向距离之和的最小量来进行拟合图形。

以对Y轴方向进行回归为例。将6个分布类型的各坐标系中的这些分散在两侧的描点分别用最小二乘法原理处理：

${\hat{Y}}_k={\hat{a}}_k+{\hat{b}}_k{X}_k,k=\mathrm{1,2},...,6---\left(1\right)$

设残差平方和为：

$Q_k=(a_k,b_k)=\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(Y_{\mathrm{ki}}-a_k-b_k\&CenterDot;X_{\mathrm{ki}})}^2---\left(2\right)$

其中，Y_ki和X_ki是失效数据在不同坐标系内所对应数值。若令Q_k为最小值，则存在：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{\&PartialD;Q_k}{\&PartialD;a_k}=-2\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}(Y_{\mathrm{ki}}-a_k-b_k\&CenterDot;X_{\mathrm{ki}})=0\\ \frac{\&PartialD;Q_k}{\&PartialD;b_k}=-2\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}(Y_{\mathrm{ki}}-a_k-b_k\&CenterDot;X_{\mathrm{ki}})\&CenterDot;X_{\mathrm{ki}}=0\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，a_ki代表不同坐标系内描点拟合直线的截距；b_ki代表不同坐标系内描点拟合直线的斜率。

通过上述公式（3），可得到系数：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{b}}_k=\frac{r\&CenterDot;\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_{\mathrm{ki}}\&CenterDot;Y_{\mathrm{ki}}-\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_{\mathrm{ki}}\&CenterDot;\underset{1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Y}_{\mathrm{ki}}}{r\&CenterDot;\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X_{\mathrm{ki}}}^2-{\left(\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_{\mathrm{ki}}\right)}^2}\\ {\hat{a}}_k=\frac{1}{r}(\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Y}_{\mathrm{ki}}-{\hat{b}}_k\&CenterDot;\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_{\mathrm{ki}})=\stackrel{\&OverBar;}{Y_{\mathrm{ki}}}-{\hat{b}}_k\&CenterDot;\stackrel{\&OverBar;}{X_{\mathrm{ki}}}\end{array}\right.---\left(4\right)$

分别求得6种线性坐标系下的对应的Q_k值，当系数最小时，表示描点线性度最佳，那么就可以初步确定系数最小的分布类型为系统可靠性的最佳分布类型，根据具体拟定直线的参数，可以对分布类型参数进行估计，进而获取可靠性特征值。

当然，本步骤105中也不限于采用其他算法，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，如其他相似度算法也可应用在本发明实施例中。

步骤106：将分布状态最相似的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

如果步骤105中采用最小二乘法拟合图形后，再比较残差平方和的方式进行分布状态的比较，则本步骤106中，可将残差平方和最小的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。例如，若被测系统的多个可靠度在分布类型1的坐标系中的拟合图形与标准图形的残差平方和最小，则确定系统的可靠性分布类型为e(λ)，之后，对被测系统其他的与可靠性相关信息的估计就可按照e(λ)的分布类型进行估计。

基于本发明实施例一提供的一种系统可靠性测试的方法，本发明实施例二还提供了一种系统可靠性测试设备。

实施例二：

如图5所示，为本发明实施例二中的系统可靠性测试设备的结构示意图，具体包括以下功能单元：

配置单元201，用于为系统配置多个可靠度集合，每个可靠度集合中包含了为各节点配置的可靠度。

第一确定单元202，用于根据配置单元201为各节点配置的可靠度，确定系统的可靠度。

其中：所述系统的可靠度为系统中所有路径的可靠度最大值，每条路径的可靠度为该路径中所有节点的可靠度最小值。

比较单元203，用于在所有可靠度集合执行以上操作时，将第一确定单元202确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较。

优选地，所述比较单元203，具体用于确定所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态，并将系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态与该分布类型的分布状态进行比较。

优选地，所述比较单元203，具体用于将所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中利用最小二乘法拟合图形，并针对任一分布类型的坐标系中得到的拟合图形，比较该拟合图形与该分布类型的标准图形之间的残差平方和。

第二确定单元204，用于将分布状态最相似的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

优选地，所述第二确定单元204，具体用于将残差平方和最小的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

优选地，所述设备还包括：第三确定单元205，用于通过随机方式确定所述可靠度集合中为各节点配置的可靠度。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，所述计算机设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非持续性的电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种系统可靠性测试方法，其特征在于，所述方法包括：

为系统配置多个可靠度集合，每个可靠度集合中包含了为各节点配置的可靠度，分别针对每个可靠度集合执行以下操作：

根据可靠度集合中各节点配置的可靠度，确定系统的可靠度，其中：所述系统的可靠度为系统中所有路径的可靠度最大值，每条路径的可靠度为该路径中所有节点的可靠度最小值；

在所有可靠度集合执行以上操作时，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，将分布状态最相似的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可靠度集合中为各节点配置的可靠度是通过随机方式确定的。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，具体包括：

确定所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态；

将系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态与该分布类型的分布状态进行比较。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较，具体包括：

将所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中利用最小二乘法拟合图形；

针对任一分布类型的坐标系中得到的拟合图形，比较该拟合图形与该分布类型的标准图形之间的残差平方和。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将分布状态最相似的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型，具体包括：

将残差平方和最小的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

6.一种系统可靠性测试设备，其特征在于，所述设备包括：

配置单元，用于为系统配置多个可靠度集合，每个可靠度集合中包含了为各节点配置的可靠度；

第一确定单元，用于根据可靠度集合中各节点配置的可靠度，确定系统的可靠度，其中：所述系统的可靠度为系统中所有路径的可靠度最大值，每条路径的可靠度为该路径中所有节点的可靠度最小值；

比较单元，用于在所有可靠度集合执行以上操作时，将确定的所述系统的多个可靠度的分布状态与预设的多种分布类型的分布状态进行比较；

第二确定单元，用于将分布状态最相似的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。

7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述设备还包括：

第三确定单元，用于通过随机方式确定所述可靠度集合中为各节点配置的可靠度。

8.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述比较单元，具体用于确定所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态，并将系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中的分布状态与该分布类型的分布状态进行比较。

9.如权利要求8所述的设备，其特征在于，所述比较单元，具体用于将所述系统的多个可靠度在每种分布类型的坐标系中利用最小二乘法拟合图形，并针对任一分布类型的坐标系中得到的拟合图形，比较该拟合图形与该分布类型的标准图形之间的残差平方和。

10.如权利要求9所述的设备，其特征在于，所述第二确定单元，具体用于将残差平方和最小的分布类型作为所述系统的可靠性分布类型。