CN106342306B - 漏检情况下的产品测试性指标获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种漏检情况下的产品测试性指标获取方法，目的是提高测试性指标的准确性。技术方案是先收集产品相关的测试性设计资料，获得产品故障-测试相关性矩阵FT，然后计算漏检情况下的不确定参数，得到集合PDS和PFS，然后计算漏检情况下的故障-测试相关性矩阵FTP，在FTP的基础上计算故障检测率γ_FD和故障隔离率γ_FI；如果γ_FD不能满足产品规定的测试性设计要求，则对PDS中最小值所对应的测试进行改进设计，然后重新获取产品测试性指标；否则如果γ_FD满足要求，而γ_FI不能满足要求，则为产品增加测试，然后重新获取产品测试性指标，如果γ_FI也能满足要求，则结束。本发明考虑了产品实际测试环境中存在的漏检情况，使得测试性指标更加准确、可信度更高。

Description

漏检情况下的产品测试性指标获取方法

技术领域

本发明涉及测试性工程领域中的测试性指标获取方法，尤其是在考虑了漏检情况下的测试性指标获取方法。

背景技术

测试性是指“产品能及时准确地确定其状态(可工作、不可工作或性能下降)并有效地隔离其内部故障的一种设计特性”。测试性指标是对产品测试性特性的描述，主要包括故障检测率、故障隔离率等。

故障检测率是指被检测出的产品故障模式的总故障率与产品所有故障模式的总故障率之比；故障隔离率是指可以被隔离到小于或等于L个可更换单元的故障模式的总故障率与被检测出的产品故障模式的总故障率之比。测试性指标是测试性参数的量值，其大小体现了产品测试性水平。在产品测试性工程领域，测试性指标获取是根据测试性设计资料，通过工程分析来计算产品测试性参数的量值。

测试性指标获取是产品测试性工作流程中的关键步骤之一，其目的是通过测试性分析与指标预计过程，获取产品当前设计水平下的测试性指标，与规定的指标要求进行比较，以评价产品测试性水平并进行测试性优化。测试性指标获取的一般过程如下：

第一步：收集产品相关的测试性设计资料

1.1收集产品固有测试性设计资料。

1.2收集产品FMECA资料和产品可靠性数据，列出产品故障模式集F＝{f₁，f₂，…，f_m}，掌握故障影响情况和故障率数据λ＝{λ₁，λ₂，…，λ_m}。

1.3收集测试方法和原理、测试选择结果信息，即可获得产品的测试集T＝{t₁，t₂，…，t_n}。

第二步 获取产品测试性指标

目前，常用的测试性指标获取方法主要有相似产品法、工程分析方法和仿真方法。相似产品法是通过将产品与已有的相似产品进行对比，根据经验获得产品的测试性指标，通常利用该方法得不到精确的指标；而工程分析方法和仿真方法步骤如下所述：

2.1计算产品的故障-测试相关性矩阵

根据产品测试集T与故障模式集F之间的观测与被观测关系，利用可达性算法(Mojdeh Shakeri.Advances in System Fault Modeling andDiagnosis.University of Connecticut，1996.)计算产品故障-测试相关性矩阵FT＝(ft_ij)_m×n，FT的维数为m×n维，且其元素由ft_ij来表示，其中：

其中，m为产品故障数目，n为产品测试数目，f_i表示产品第i个故障，t_j表示产品第j个测试。可见，矩阵元素ft_ij为一布尔变量。矩阵FT第i行矢量F_i＝[ft_i1 ft_i2…ft_in]描述了故障f_i发生时全部测试的输出结果，可视为故障f_i的征兆，第j列矢量T_j＝[ft_1j ft_2j … ft_mj]^T描述了测试t_j的故障检测能力。

2.2获取产品的故障检测率γ_FD

利用公式计算产品的故障检测率，其中λ_i为故障f_i的故障率，F_D为能够由测试集T检测到的故障所组成的集合：

$F_D=\left\{f_i\right|f_i\∈F,\underset{t_j\∈T}{\overset{n}{\∪}}{\mathrm{ft}}_{ij}=1\}\⊆F$

2.3获取产品的故障隔离率γ_FI

利用公式计算产品的故障隔离率。其中λ_i为故障f_i的故障率，F_D为能够由测试集T检测到的故障所组成的集合，F_I为能够由测试集T隔离的故障所组成的集合，即在当前测试集T条件下的可隔离故障集。根据故障模糊组定义(GJB2547-1995，装备测试性大纲，国防科学技术工业委员会，1995.10.)可计算如下：

其中，T_fi＝{t_u|f_iu＝1，u＝1，2，…，n}为能检测故障f_i的所有测试组成的集合，T_fj＝{t_v|f_jv＝1，v＝1，2，…，n}为能检测故障f_j的所有测试组成的集合，符号“”表示当集合T_fi和T_fj相同时，即表示故障f_i和故障f_j位于同一模糊组，L为事先给定故障隔离模糊度。

第三步判断，如果γ_FD和γ_FI能够满足产品规定的测试性设计要求，则结束；否则对产品进行改进设计，并转入第一步。

从该过程可以看出，利用该方法虽然能够获得产品的故障检测率和故障隔离率，但都是以故障-测试之间的0/1相关性矩阵为基础。在现实中，由于产品复杂的内部结构和外界环境，其测试过程中普遍存在大量不确定信息，实际的测试结果也会受到许多干扰源的影响，包括不正确的安装、错误的人为操作、电磁干扰、环境影响以及测试设备固有的测量误差等，这些难以用传统模型来描述的运行状态和工况都会影响测试结果的可信度，从而导致漏检问题发生。运用传统方法获取产品测试性指标时，由于没有考虑测试不确定性引起的漏检情况，指标获取方法的约束条件在实际测试性设计中往往是不完备的，使得获取过程不具备对不确定信息的处理能力，如果仍然利用基于0/1表示的故障-测试相关性矩阵获取测试性指标会使得计算结果过于理想，且高于产品实际的测试性指标，不利于产品测试性设计。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种产品测试性设计过程中的测试性指标获取方法，提高测试性指标的准确性。

本发明的技术方案如下

第一步 收集产品相关的测试性设计资料，这一步与传统测试性指标获取方法的第一步一样。

第二步 获取产品测试性指标

2.1计算产品的故障-测试相关性矩阵，这一步与传统测试性指标获取方法的第2.1步一样，得到故障-测试相关性矩阵，表示为FT＝(ft_ij)_m×n。

2.2计算漏检情况下的故障-测试相关性矩阵

2.2.1采用贝叶斯小子样方法和最小最大方法计算测试t_j的两个不确定参数pd_ij和pfa_j，其中pd_ij表示t_j对f_i的检测概率，放入不确定参数集合PDS，pfa_j表示t_j的虚警概率，放入不确定参数集合PFS，Pd_ij和pfa_j具体的计算过程可参考(杨鹏博士学位论文《基于相关性模型的诊断策略优化设计技术》第48-54页中的方法)，分别表示如下：

${\mathrm{pd}}_{ij}=P\left(t_{jf}\right|f_i),\∀f_i\∈TS\left(t_j\right),{\mathrm{pfa}}_j=P\left(t_{jf}\right|f_k),\∀f_k\∈\stackrel{\‾}{TS}\left(t_j\right)$

式中，TS(t_j)表示测试t_j能够检测到的故障所构成的集合，而为测试t_j不能检测到的故障所构成的集合。P(t_jf|f_i)表示产品仅发生故障f_i(f_i∈TS(t_j))时，测试t_j正确报警的概率，即对该故障的检测概率；P(t_jf|f_k)则表示系统仅有故障发生时，测试t_j错误报警的概率，即虚警概率。

2.2.2通过故障-测试相关性矩阵FT计算漏检情况下的故障-测试相关性矩阵FTP＝(ftp_ij)_m×n，其元素ftp_ij由下式计算所得：ftp_ij＝P(t_jf|f_i)＝ft_ij×pd_ij+(1-ft_ij)×pfa_j。

2.3获取产品的故障检测率γ_FD，方法是：

2.3.1在产品故障集合F中，对于任意一个故障f_i(f_i∈F)，在矩阵FTP的基础上，通过贝叶斯推理方法(Stephenson T A.An introduction to Bayesiannetwork theory and usage[R].Switzerland：IDIAP-RR 00-03，Dale MolleInstitute，2000.)计算故障f_i在测试集T条件下能被检测到的概率F＝F/{f_i｝(符号“/”表示两个集合相减)。

2.3.2如果F不为空，执行2.3.1；否则执行2.3.3。

2.3.3计算故障检测率

2.4获取产品的故障隔离率γ_FI

2.4.1初始化产品可隔离故障集合F_I。根据背景技术的步骤2.3中的公式一，初始化产品在测试集T条件下可隔离的故障集合F_I。

2.4.2在集合F_I中，对于任意一个故障f_i(f_i∈F_I)，在矩阵FTP的基础上，通过贝叶斯推理方法(Stephenson T A.An introduction to Bayesian networktheory and usage[R].Switzerland：IDIAP-RR 00-03，Dale Molle Institute，2000.)计算PI_i表示故障f_i在测试集T条件下能被隔离的概率。

2.4.3令F_I＝F_I/｛f_i}(符号“/”表示两个集合的差)，并进行判断，如果此时F_I不为空，则执行2.4.2；否则执行2.4.4。

2.4.4计算故障隔离率

第三步 判断，如果故障检测率γ_FD满足设计要求，则执行第四步；如果不满足要求，则从集合PDS中选择最小的pd_ij所对应的测试t_j，进行改进设计，增大pd_ij的数值大小，并转入第一步。

第四步 判断，如果故障隔离率γ_FI满足设计要求，则结束；如果不满足要求，则为产品增加测试，使之能够隔离集合F/F_I(F/F_I表示集合F减去集合F_I所构成的集合)中的故障，并转入第一步。

采用本发明可达到以下技术效果：

本发明通过故障-测试相关性矩阵计算漏检情况下的故障-测试相关性矩阵，利用该矩阵获得了产品的故障检测率和故障隔离率。由于本发明考虑了产品实际测试环境中存在的漏检情况，使得测试性指标更加准确、可信度更高。

附图说明

图1是背景技术现有方法总体流程图

图2本发明总体流程图

具体实施方案

图1是现有方法总体流程，步骤如下：

1.收集产品相关的测试性设计资料

2.获取产品测试性指标

2.1计算产品的故障-测试相关性矩阵FT。

2.2.利用公式计算产品的故障检测率。

2.3.利用公式计算产品的故障隔离率。

第三步 判断，如果γ_FD和γ_FI能够满足产品规定的测试性设计要求，则转入测试性设计工作流程的下一个步骤；否则对产品进行改进设计，并转入第一步。

图2为本发明总体流程图，步骤如下：

1.收集产品相关的测试性设计资料，这一步的方法与传统测试性指标计算方法的第1步一样。

2.获取产品测试性指标

2.1.计算产品的故障-测试相关性矩阵FT，这一步的方法与传统测试性指标计算方法的第2.1步一样。

2.2.计算漏检情况下的故障-测试相关性矩阵FTP。

2.3获取产品故障检测率。

基于矩阵FTP获取漏检情况下产品的故障检测率

2.4获取产品故障隔离率。

基于矩阵FTP获取漏检情况下产品的故障隔离率

第三步 判断，如果故障检测率γ_FD满足设计要求，则执行第四步；如果不满足要求，则从集合PDS中选择最小的pd_ij所对应的测试t_j，进行改进设计，增大pd_ij的数值大小，并转入第一步。

第四步 判断，如果故障隔离率γ_FI满足设计要求，则结束；如果不满足要求，则为产品增加测试，使之能够隔离集合F/F_I(F/F_I表示集合F减去集合F_I所构成的集合)中的故障，并转入第一步。

Claims (1)

1.一种漏检情况下的产品测试性指标获取方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步 收集产品相关的测试性设计资料，方法是：

1.1收集产品固有测试性设计资料；

1.2收集产品FMECA资料和产品可靠性数据，列出产品故障模式集F＝{f₁，f₂，…，f_m}，掌握故障影响情况和故障率数据λ＝{λ₁，λ₂，…，λ_m}；

1.3收集测试方法和原理、测试选择结果信息，获得产品的测试集T＝{t₁，t₂，…，t_n}；

第二步 获取产品测试性指标，方法是：

2.1根据测试与故障模式之间的观测与被观测关系，利用可达性算法计算产品故障-测试相关性矩阵FT＝(ft_ij)_m×n，FT的维数为m×n维，且其元素由ft_ij来表示，其中：

其中，m为产品故障数目，n为产品测试数目，f_i表示产品第i个故障，t_j表示产品第j个测试；

2.2计算漏检情况下的故障-测试相关性矩阵，方法是：

2.2.1采用贝叶斯小子样方法和最小最大方法计算测试t_j的两个不确定参数pd_ij和pfa_j，其中pd_ij表示t_j对f_i的检测概率，放入不确定参数集合PDS，pfa_j表示t_j的虚警概率，放入不确定参数集合PFS，pd_ij和pfa_j分别表示如下：

${\mathrm{pd}}_{ij}=P\left(t_{jf}\right|f_i),\∀f_i\∈TS\left(t_j\right),{\mathrm{pfa}}_j=P\left(t_{jf}\right|f_k),\∀f_k\∈\stackrel{\‾}{TS}\left(t_j\right)$

式中，TS(t_j)表示测试t_j能够检测到的故障所构成的集合，为测试t_j不能检测到的故障所构成的集合，P(t_jf|f_i)表示产品仅发生故障f_i时，测试t_j正确报警的概率，即对该故障的检测概率，其中f_i∈TS(t_j)；P(t_jf|f_k)则表示系统仅有故障f_k发生时，测试t_j错误报警的概率，即虚警概率，其中

2.2.2通过故障-测试相关性矩阵FT计算漏检情况下的故障-测试相关性矩阵FTP＝(ftp_ij)_m×n，其元素ftp_ij由下式计算所得：ftp_ij＝P(t_jf|f_i)＝ft_ij×pd_ij+(1-ft_ij)×pfa_j；

2.3获取产品的故障检测率γ_FD，方法是：

2.3.1在产品故障集合F中，对于任意一个故障f_i，f_i∈F，在矩阵FTP的基础上，通过贝叶斯推理方法计算故障f_i在测试集T条件下能被检测到的概率“/”表示两个集合相减；

2.3.2如果F不为空，执行2.3.1；否则执行2.3.3；

2.3.3计算故障检测率

2.4获取产品的故障隔离率γ_FI，方法是：

2.4.1初始化产品可隔离故障集合F_I，F_I的计算公式为：

$F_I=\{f_i|f_i\∈F,\underset{f_j\∈F}{\mathrm{\Σ}}{T}_{fi}\⊗T_{fj}\≤L,\∀f_j\∈F\}\⊆F$

其中，T_fi＝{t_u|f_iu＝1，u＝1，2，…，n}为能检测故障f_i的所有测试组成的集合，T_fj＝{t_v|f_jv＝1，v＝1，2，…，n}为能检测故障f_j的所有测试组成的集合，符号表示当集合T_fi和T_fj相同时，即表示故障f_i和故障f_j位于同一模糊组，L为事先给定故障隔离模糊度；

2.4.2在集合F_I中，对于任意一个故障f_i，在矩阵FTP的基础上，通过贝叶斯推理方法计算PI_i表示故障f_i在测试集T条件下能被隔离的概率；

2.4.3令F_I＝F_I/{f_i}，“/”表示两个集合相减；并进行判断，如果F_I不为空，则执行2.4.2；否则执行2.4.4；

2.4.4计算故障隔离率

第三步判断，如果故障检测率γ_FD满足设计要求，则执行第四步；如果不满足要求，则从集合PDS中选择最小的pd_ij所对应的测试t_j，进行改进设计，增大pd_ij的数值大小，并转入第一步；

第四步判断，如果故障隔离率γ_FI满足设计要求，则结束；如果不满足要求，则为产品增加测试，使之能够隔离集合F/F_I中的故障，并转入第一步。