CN107678960A - 智能电能表软件黑盒测试系统及方法 - Google Patents
智能电能表软件黑盒测试系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107678960A CN107678960A CN201710878684.9A CN201710878684A CN107678960A CN 107678960 A CN107678960 A CN 107678960A CN 201710878684 A CN201710878684 A CN 201710878684A CN 107678960 A CN107678960 A CN 107678960A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- test
- electric energy
- energy meter
- intelligent electric
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 331
- 235000000332 black box Nutrition 0.000 title claims abstract description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 26
- 238000012517 data analytics Methods 0.000 claims abstract description 69
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000001310 location test Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 37
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 37
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 37
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 14
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims description 8
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 7
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 6
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 3
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 claims 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 33
- 238000013461 design Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 10
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 241000193935 Araneus diadematus Species 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000003050 experimental design method Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 238000011990 functional testing Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 description 1
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000004092 self-diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3672—Test management
- G06F11/3684—Test management for test design, e.g. generating new test cases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3668—Software testing
- G06F11/3696—Methods or tools to render software testable
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
Abstract
本发明提供一种智能电能表软件黑盒测试系统及方法,包括:待检测智能电能表、故障注入测试设备、负载及波纹检测设备,数据分析服务器;数据分析服务器将故障注入指令发给故障注入测试设备,将第二故障注入指令发送给负载及波纹检测设备,对第一测试数据和第二测试数据进行分析;故障注入测试设备将干扰及故障模拟信号注入待检测智能电能表,待检测智能电能表产生第一测试数据;负载及波纹检测设备采集并处理待检测智能电能表在带电子负载情况下产生的纹波电压,获得第二测试数据。该方案采用黑盒测试方法对智能电能表软件功能进行自动测试,可以提高测试效率、测试覆盖率和测试深度,有效控制智能电能表软件质量。
Description
技术领域
本发明涉及智能电能表测试技术领域,特别涉及一种智能电能表软件黑盒测试系统及方法。
背景技术
智能电网已经在世界各国兴起和推广,作为智能电网的终端,智能电能表在不少国家也得到了推广和应用。智能电能表是建设智能电网中用电领域的关键节点,是用于发电公司和供电公司、供电公司和用电客户间电能量贸易结算的重要计量器具。它不仅可以通过电价、负荷控制等功能间接地引导用户进行安全用电、合理用电,还可以通过电力用户用电信息采集系统对智能电能表的相关用电信息和记录进行采集、分析,为营销、安监、运检、交易中心、调度等业务部门提供数据支持。截止2017年4月份,国家电网公司累计完成4亿只智能电能表安装应用。面对如此庞大数量的计量设备,它的运行状态稳定可靠与否,将直接关系到百姓的切身利益和社会的和谐稳定。
为满足智能电网发展的需要,对智能电能表的软件功能设计提出越来越多的要求,除了基本的计量、显示、通讯功能外,还要满足需量计量、复费率、费率电价、阶梯电价、预付费、拉合闸控制等功能,这些软件功能要求的复杂性必然导致智能电能表软件设计流程日趋复杂、软件代码日趋庞大,在进行软件框架设计时需要考虑的问题也越来越多,如果设计过程考虑不全面,智能电能表设计结束以后,在没有经过严格的软件测试验证的情况下,或者说即使在经过测试验证但验证方案也考虑不全面的情况下,都会导致进入市场的智能电能表本身就带着一些潜在的设计缺陷,并最终在错综复杂的现场经过长时间运行逐渐爆发,如空载潜动、电表飞走、过压黑屏等故障时有发生。软件已成为影响智能电能表稳定性、可靠性工作的重要因素。
目前智能电能表的软件功能测试主要集中在常规功能符合性测试和通信规约一致性测试,一般采用的是白盒测试(是通过程序的源代码进行测试而不使用用户界面。这种类型的测试需要从代码句法发现内部代码在算法,溢出,路径,条件等等中的缺点或者错误,进而加以修正)或灰盒测试(灰盒(Gray Box)是一种程序或系统上的工作过程被局部认知的装置。灰盒测试,也称作灰盒分析,是基于对程序内部细节有限认知上的软件调试方法)。并且一般以手工测试为主,测试效率低,对于软件深层次缺陷点难以触及,测试的覆盖率、深度不够,不能有效控制智能电能表软件质量。
发明内容
本发明实施例提供了一种智能电能表软件黑盒测试系统,采用黑盒测试方法对智能电能表的功能进行自动测试,可以提高测试效率、测试覆盖率和测试深度,有效控制智能电能表软件质量。
该智能电能表软件黑盒测试系统包括:数据分析服务器、故障注入测试设备、待检测智能电能表和负载及波纹检测设备;
所述数据分析服务器用于:根据预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令,将所述第一故障注入指令发送至故障注入测试设备;将所述第二故障注入指令发送至所述负载及波纹检测设备;
所述故障注入测试设备用于:根据所述第一故障注入指令将干扰及故障模拟信号发送至待检测智能电能表;
所述待检测智能电能表用于:将根据所述干扰及故障模拟信号产生的第一测试数据发送至所述数据分析服务器;
所述负载及波纹检测设备用于:根据所述第二故障注入指令向待检测智能电能表提供电子负载,采集待检测智能电能表在带电子负载情况下产生的纹波电压,对所述纹波电压进行处理,获得第二测试数据,并将所述第二测试数据发送至所述数据分析服务器;
所述数据分析服务器还用于:对第一测试数据进行分析,获得第一测试结果;对接收的所述第二测试数据进行分析,获得第二测试结果。
本发明实施例提供了一种智能电能表软件黑盒测试方法,采用黑盒测试方法对智能电能表的功能进行自动测试,可以提高测试效率、测试覆盖率和测试深度,有效控制智能电能表软件质量。
该智能电能表软件黑盒测试方法包括:
数据分析服务器根据预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令,将所述第一故障注入指令发送至故障注入测试设备,将所述第二故障注入指令发送至负载及波纹检测设备;
故障注入测试设备根据所述第一故障注入指令将干扰及故障模拟信号发送至待检测智能电能表;
待检测智能电能表将根据所述干扰及故障模拟信号产生的第一测试数据发送至所述数据分析服务器;
负载及波纹检测设备根据所述第二故障注入指令向待检测智能电能表提供电子负载,采集待检测智能电能表在带电子负载情况下产生的纹波电压,对所述纹波电压进行处理,获得第二测试数据,并将所述第二测试数据发送至所述数据分析服务器;
数据分析服务器对第一测试数据进行分析,获得第一测试结果;对接收的所述第二测试数据进行分析,获得第二测试结果。
在本发明实施例中,系统中包括故障注入测试设备、负载及波纹检测设备,采用黑盒测试方法,通过数据分析服务器预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令,然后故障注入测试设备会根据第一故障注入指令将干扰及故障模拟信号注入待检测智能电能表,待检测智能电能表会产生第一测试数据;负载及波纹检测设备会根据第二故障注入指令向待检测智能电能表提供电子负载,然后采集待检测智能电能表在带电子负载情况下产生的纹波电压,对所述纹波电压进行处理,获得第二测试数据;最后数据分析服务器会对第一测试数据和第二测试数据进行分析,从而对在电磁、电网异常信号干扰的工况下电能表软件的容错性、可靠性等功能方面进行验证。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种智能电能表软件黑盒测试系统结构示意图;
图2是本发明实施例提供的一种故障注入测试设备结构示意图;
图3是本发明实施例提供的一种负载及波纹检测设备结构示意图;
图4是本发明实施例提供的一种自动机械手结构示意图;
图5是本发明实施例提供的智能电能表软件黑盒测试系统(除了数据分析服务器1)的正视图;
图6是本发明实施例提供的智能电能表软件黑盒测试系统(除了数据分析服务器1)的侧视图;
图7是本发明实施例提供的一种智能电能表软件黑盒测试方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,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他实施例,都属于本发明保护的范围。
具体实施时,在开始对智能电能表的软件功能进行测试之前,需要确定测试项。由于本发明采用黑盒测试方法对智能电能表的软件功能进行测试,因此,需要预先设定对智能电能表的软件功能进行测试的测试用例。黑盒测试也称功能测试,它是通过测试来检测每个功能是否都能正常使用。在测试中,把程序看作一个不能打开的黑盒子,在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下,在程序接口进行测试,它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用,程序是否能适当地接收输入数据而产生正确的输出信息。黑盒测试着眼于程序外部结构,不考虑内部逻辑结构,主要针对软件界面和软件功能进行测试。从理论上讲,黑盒测试只有采用穷举输入测试,把所有可能的输入都作为测试情况考虑,才能查出程序中所有的错误。实际上测试情况有无穷多个,人们不仅要测试所有合法的输入,而且还要对那些不合法但可能的输入进行测试。这样看来,完全测试是不可能的,所以要进行有针对性的测试,通过制定测试用例指导测试的实施,保证软件测试有组织、按步骤,以及有计划地进行。具体的黑盒测试用例设计方法包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景法等。
本发明设计测试用例的方法是:
使用功能分析法将智能电能表的主要功能进行逐层分解,细化到每一个具体的小功能点,对每个测试点设计测试用例。主要功能点包括计量、结算日、时钟、需量、时段、费率、冻结、通信等。
使用有效等价类划分法将每个功能点的全部输入数据划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件。使用少量代表性的测试数据取得较好的测试结果。
针对特殊数据(边界、容错、极限等)和特殊处理场景(正异常停上电),使用无效等价类法、边界值法、极限法设计深度测试用例,设计方法如下:
(1)使用无效等价类法,选择电能表计量、结算日、时钟、时段费率、冻结等模块功能点的无效数据作为输入,验证非合理输入情况下软件的容错性能。
(2)使用边界值法,对电能表各模块程序选取在输入域、输出域、状态转换、功能界限的等于、刚刚大于或刚刚小于边界的值作为测试数据。
(3)使用极限法,分析电能表各模块程序可能存在的极限状态下的错误,列出可能有错误或容易发生故障的情况,验证在并发和极限输入状态下是否还能正常工作。
具体的测试用例中包括的测试项目如表1所示:
表1测试系统测试项目
在确定了测试用例之后,开始进行智能电能表的软件功能测试。
在本发明实施例中,提供了一种智能电能表软件黑盒测试系统用于对智能电能表软件功能进行测试,如图1所示,该智能电能表软件黑盒测试系统包括:数据分析服务器1、故障注入测试设备2、待检测智能电能表5和负载及波纹检测设备4;
所述数据分析服务器1用于:根据预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令,将所述第一故障注入指令发送至故障注入测试设备2;将所述第二故障注入指令发送至所述负载及波纹检测设备4;
所述故障注入测试设备2用于:根据所述第一故障注入指令将干扰及故障模拟信号发送至待检测智能电能表;
所述待检测智能电能表5用于:将根据所述干扰及故障模拟信号产生的第一测试数据发送至所述数据分析服务器1;
所述负载及波纹检测设4用于:根据所述第二故障注入指令向待检测智能电能表5提供电子负载,采集待检测智能电能表5在带电子负载情况下产生的纹波电压,对所述纹波电压进行处理,获得第二测试数据,并将所述第二测试数据发送至所述数据分析服务器1;
所述数据分析服务器1还用于:对第一测试数据进行分析,获得第一测试结果;对接收的所述第二测试数据进行分析,获得第二测试结果。
具体的,所述数据分析服务器1具体用于:根据预设的测试用例确定所述第一故障注入指令和与其对应的第三测试数据;根据预设的测试用例确定所述第二故障注入指令和与其对应的第四测试数据;
将第一测试数据与第三测试数据进行比较,获得第一测试结果;
将第二测试数据与第四测试数据进行比较,获得第二测试结果。
其中,第一测试数据、第二测试数据、第三测试数据、第四测试数据、第一测试结果、第二测试结果对应于表1中的故障注入测试项,这些数据主要是用来确定待检测智能电能表在典型现场工况下注入电磁、电网异常干扰信号时,智能电能表软件的容错性和可靠性。
具体实施时,数据分析服务器1还用于:根据预设的测试用例确定数据采集指令,将所述数据采集指令发送至所述待检测智能电能表5;对所述第六测试数据进行分析,获得第四测试结果;
待检测智能电能表5还用于:将第六测试数据发送至所述数据分析服务器1,其中,第六测试数据为所述待检测智能电能表5根据所述数据采集指令采集的;
其中,第六测试数据和第四测试结果对应于表1中的容错、边界、极限类测试项,这些数据主要是用来确定待检测智能电能表的软件在边界、压力、极限负荷情况下、异常停上电情况下或并发状态下的容错性。
除上述外,该智能电能表软件黑盒测试系统还可以测试智能电能表的基本功能,对应于表1中的基本功能项。
具体实施时,本系统可以搭载在电能表检验台3上,如图1所示,待检测智能电能表5、故障注入测试设备2、负载及波纹检测设备4安装于电能表检验台3上;该电能表检验台是根据《GB11150-2001电能表检验装置》,《JJG 597-2005交流电能表检定装置》,《JJG 596-2012电子式电能表》等标准研制开发,该电能表检验台是四表位台体,由标准信号源、标准表、功放切换箱、通信接口、误差计算器等组成,可供单相智能电能表、直接接入式三相智能电能、经互感器接入式三相智能电能表切换使用,可实现精密、智能的全自动化仿真测试。
该电能表检验台包括如下特点:
(1)采用双PWM调制功率放大器,输出容量大、体积小、输出效率高(>85%),发热量低、负载特性好、可靠性高;
(2)电压、电流、相角、功率因数调节任一个内容时,其它内容保持不变;
(3)调节时即可以采用降源方式,又可以采用不降源方式,并能软件控制;
(4)采用200A表托,120A可连续工作4小时,200A可连续工作2小时;
(5)载波通讯设备种类≥10种,可通过软件进行切换;
(6)机械手可完成连续按电能表编程键、插拔卡动作;
(7)配备五种不同频率的天线,实现近场无线电辐射。
该电能表检验台的标准信号源采用了国际先进的STM32F207高速处理芯片,波形发生部分利用STM32F207高速处理芯片向DA转换芯片实时高速发送数据,合成所需要的各种波形(正弦波、可控硅波形、次谐波、各种含量谐波等)。
电能表检验台满足以下技术指标:
(1)电能表检验台的准确度等级及标准配置。装置准确度:0.05级;装置标准表:0.05级;型号:HC3100H-200A;标准频率计:准确度10-8;型号:PTC-1012B;
(2)标准表。型号:HC3100H-200A三相多功能宽量程标准电能表;等级:0.05级;电压测量范围:3X 30~480V;电流测量范围:3X 0.01~-120A;年稳定度:年误差变化不超过200PPM;
(3)表位数:4,三相直接式、三相互感式,单相可切换使用;
(4)量程及容量:输出电压量程:3×57.7/100/220/380V(最大120%);输出电流量程:3×0.01、0.05、0.1、0.25、0.5、1、2.5、5、10、25、50、100A、120A;起动/潜动电流输出:1mA(最小),准确度:≤5%;起动功率准确度:≤5%;最大输出电压容量(每相):每表位>20VA(容性负载不小于4uF),最大输出功率>150VA;最大输出电流容量(每相):每表位>100VA,最大输出功率>600VA;
(5)输出调节范围:电压、电流调节范围:0~120%,可分相调节;相位调节范围:0°~360°,可分相调节;频率调节范围:45Hz~65Hz;
(6)输出调节细度:电压、电流调节细度:0.01%;相位调节细度:0.01°;频率调节细度:0.001Hz;
(7)负载特性:阻性、感性和容性
(8)谐波输出:2-21次谐波,含量≤40%;3,5,7次或任意3次谐波叠加,累积含量≤40%;谐波初相角0~359°可设;奇次谐波;次谐波;
(9)监视表精度(从HC3100标准表读取):电压:准确度:0.05%RG,显示位数:6位,分辨率:0.001V;电流:准确度:0.05%RG,显示位数:6位,分辨率:0.000001A相位(V/A)测量范围(θ):0-359.9°,准确度:0.05°,显示位数:6位;分辨率:0.01°。频率准确度:0.02%RD(45-65Hz),显示位数:6位,分辨率:0.0001Hz。
(10)输出功率稳定度:优于0.05%/2min。
(11)电压、电流波形失真度:优于0.5%。
(12)装置对电能表可进行功耗测试。
(13)误差计算器:采用分布式误差处理系统,装置每表位配置PTC-8000误差计算器;误差显示6位,小数点位置浮动;误差计算范围:-3999.9%~+3999.9%,误差分辨率0.0001%;具有两路脉冲信号同时测试能力,实现两个功能同时测试;可记录被检表脉冲(脉宽30MS以上)或标准表脉冲,并能通过软件读取。
(14)通讯接口:采用串口服务器进行通讯和扩展串口;计算机与装置通过网络接口连接,方便实现总控室集中控制;每个表位具有独立RS485通讯口,可以和被检表进行一对一通讯。
(15)表位开路检测、跳闸检测及自动短接:每表位每相电流回路具有开路检测功能;每表位电流回路并联安装三相100A磁保持继电器,用于短接开路/跳闸表计;
(16)脉冲采样接口:有功电能、无功电能、多功能、跳闸等多路信号同时接入,可同时采样两路被检表脉冲信号;具有高压隔离电路,可防高压误接入损坏误差计算器;能兼容不同的脉冲输入电压,并对输入的采样脉冲具有整形功能;可采样电能信号、多功能信号、外置继电器跳闸控制信号。
(17)检测接口:具有标准表高频脉冲信号输出接口;具有检测标准电能表电压电流接入接口;装置上的电压电流线、脉冲线可引到高低温试验内,中间通过一个转接架实现转接,台体和高低温试验两者通过转接架的连线实现二选一;具有低压电力线负载调节和RS485负载调节接入口。
具体实施时,如图2所示,从功能角度来说,故障注入测试设备2主要可以包括通信模块201、无线电抗干扰测试模块202、载波测试模块203、RS485测试模块204,可以对RS485通信、载波通信和抗无线电干扰能力进行极限测试。其中,无线电抗干扰测试模块202、载波测试模块203、RS485测试模块204可以全部包括,也可以选其一或其二的组合。
其中,通信模块201用于:接收所述数据分析服务器发送的所述第一故障注入指令,并将所述第一故障注入指令发送至所述无线电抗干扰测试模块、所述载波测试模块和所述RS485测试模块;
所述无线电抗干扰测试模块202用于:根据所述第一故障注入指令将无线电抗干扰测试信号通过所述通信模块201发送至所述待检测智能电能表;
所述载波测试模块203用于:根据所述第一故障注入指令将载波测试信号通过所述通信模块201发送至所述待检测智能电能表;
所述RS485测试模块204用于:根据所述第一故障注入指令将RS485测试信号通过所述通信模块201发送至所述待检测智能电能表.
其中,所述通信模块201可以采用多种通信接口形式,优选的可以采用串口通信形式。
故障注入测试设备2可以由外部充电装置给其供电,也可以自身提供电源,此时,故障注入测试设备2还包括电源模块205,如图2所示。其用于:为所述通信模块201、无线电抗干扰测试模块202、载波测试模块203和RS485测试模块204供电。
其中,无线电近场抗干扰能力测试包括对讲机频段(400MHz~470MHz)、手机通信频段(900MHz、1800MHz)、WiFi频段(2.4GHz)和微功率无线模块频段(480MHz)这些无线电干扰下的抗干扰能力。载波测试主要包括载波负载能力测试。RS485测试包括RS485通信功能测试、RS485带载能力测试、RS485共模通信能力测试和RS485接收灵敏度测试。
具体实施时,上面是从功能角度说故障注入测试设备2包括哪些功能模块,这些功能还可以由大功率无线电近场辐射干扰测试设备、多通道通信信号干扰检测及干扰信号注入设备来完成。
具体实施时,负载及波纹检测设备4可以自动测试纹波大小是否超标。负载及波纹检测设备4可以在智能电能表工作时直接热插拔,通过通讯方式或智能电能表自诊断两种方式,将测试数据上传到数据分析服务器1,实现测试数据的自动录入。
如图3所示,负载及波纹检测设备4包括单片机微处理机401、电子负载模块402、纹波取样电路403、A/D转换电路404、比较模块407、通讯接口408;
所述单片机微处理机401用于:根据所述第二故障注入指令控制电子负载模块402给待检测智能电能表5提供电子负载;
所述纹波取样电路403用于:采集待检测智能电能表5在带电子负载情况下产生的纹波电压;
所述A/D转换电路404用于:将所述纹波电压从模拟形式转换成数字形式;
所述比较模块407用于:将数字形式的纹波电压与基准电压进行比较,获得第二测试数据;
所述通讯接口408用于:接收数据分析服务器1发送的所述第二故障注入指令,并将所述第二故障注入指令发送至所述单片机微处理机401;将所述第二测试数据发送至所述数据分析服务器1。
具体的,通讯接口408可以采用多种通信接口形式,优选的可以采用多通道可以采用多种通信接口形式,优选的可以采用。
具体的,上述的基准电压可以是预存在比较模块407中的,也可以是其他设备提供的,因此,负载及波纹检测设备3还可以包括高精度电压基准模块405,用于提供基准电压,如图3所示。
具体的,如图3所示,负载及波纹检测设备3还包括报警器409,用于当第二测试数据表明数字形式的纹波电压超过基准电压时,发出报警信号。
具体的,负载及波纹检测设备3可以由外部充电装置给其供电,也可以自身提供电源,此时,负载及波纹检测设备3还可以包括高精度电源模块406,用于为单片机微处理机401、电子负载模块402、纹波取样电路403、A/D转换电路404、高精度电压基准模块405、比较模块407、通讯接口408、报警器409供电。
具体的,上述的故障注入测试设备2和负载及波纹检测设备4可以模拟典型现场工况下的电磁、电网异常信号干扰,从而对各种工况下的智能电能表软件的容错性、可靠性进行验证。
具体实施时,如图1所示,该智能电能表软件黑盒测试系统还可以包括:自动机械手6,安装在所述电能表检验台3上,用于执行将智能电卡插入所述待检测智能电能表5、从所述待检测智能电能表5中拔出智能电卡的操作或按所述待检测智能电能表5编程键的操作;
所述数据分析服务器1还用于:从所述待检测智能电能表5获取第五测试数据,对所述第五测试数据进行分析,获得第三测试结果。其中,第五测试数据和第三测试结果是用来确定自动机械手6连续按编程键和插拔卡对电能表软件可靠性的影响。
具体的,电能表检验台3配合自动机械手6模拟人工按电能表编程键和插拔卡,在测试过程中可以把该试验项目加入到电能表测试方案中,按电能表检验规程规定自动按电能表编程键和插拔电卡,解决电能表检验时需要人工按电能表编程键和插拔电卡的问题,从而实现了无需人工干预的连续按编程键和插拔卡对电能表软件可靠性影响的自动化测试。
从功能模块实现上来说,如图4所示,自动机械手6包括机器人控制模块601、图像采集模块602、操作定位识别模块603和动作执行模块604;
所述机器人控制模块601用于:接收所述数据分析服务器4发送的动作指令,根据所述动作指令控制图像采集模块602进行图像采集;
所述图像采集模块602用于:获得所述待检测智能电能表的图像,并将所述待检测智能电能表的图像发送至所述操作定位识别模块603;
所述操作定位识别模块603用于:根据所述待检测智能电能表的图像确定智能电卡的插入位置或编程键的位置,将所述智能电卡的插入位置或编程键的位置发送至所述机器人控制模块601;
所述机器人控制模块601还用于:根据所述智能电卡的插入位置或编程键的位置控制所述操作执行模块604移动至所述待检测智能电能表的相应位置;
所述操作执行模块604用于:在所述机器人控制模块控制下移动至所述待检测智能电能表的相应位置,插入所述智能电卡,从所述待检测智能电能表中拔出所述智能电卡或按相应的编程键。
具体的,机器人控制模块601是整个自动机械手6自动插卡功能的大脑神经,对外接收数据分析服务器1的动作指令,对内调用相应的功能结构模块,并做整体动作协调。
图像采集模块602可以包括工业高精度摄像头和光源,其中,光源用来为工业高精度摄像头拍摄提供辅助光源,通过光源和工业高精度摄像头实现采集待检测智能电能表的图像。
操作定位识别模块603通过网络交叉线与工业高精度摄像头连接,对采集的待检测智能电能表的图像中的特征点进行判定处理,输出定位坐标点给机器人控制模块601。操作定位识别模块603中还存储有标准合格表的图像,通过将待检测智能电能表的图像与预存的标准合格表的图像进行比较,获得比较结果,将所述比较结果通过所述机器人控制模块发送至所述数据分析服务器,从而确定待检测智能电能表的外观是否有问题。
操作执行模块604通过气动器件模拟人工插卡或按编程键。
具体实施时,该智能电能表软件黑盒测试系统可以兼容不同厂家、不同型号的智能电能表检定装置,能够完成详细的方案管理、高效的自动测试、灵活的协议配置、方便的档案管理、快捷的设备调试、以及完整的报告生成。采用基于.NET平台的多层技术架构,以提高系统的灵活性、可扩展性、安全可靠性,软件开发使用C#语言,数据库为MySQL,运行主机平台支持WindowsXP、Windows 7/8/10操作系统;业务架构设计主要包括支持层、数据层和应用层。
数据分析服务器1的功能还可以包括权限管理、日志管理、协议管理、任务单管理、设备管理、在线升级、测试报告管理、测试方案管理、项目管理、自动化测试、测试结果分析及质量评价、故障库。
本发明还给出了该智能电能表软件黑盒测试系统(除了数据分析服务器1)的实物图,如图5和6所示,其中图5是该智能电能表软件黑盒测试系统的正视图,图6是智能电能表软件黑盒测试系统的侧视图。
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种智能电能表软件黑盒测试方法,如下面的实施例所述。由于智能电能表软件黑盒测试方法解决问题的原理与智能电能表软件黑盒测试系统相似,因此智能电能表软件黑盒测试方法的实施可以参见智能电能表软件黑盒测试系统的实施,重复之处不再赘述。
图7是本发明实施例的智能电能表软件黑盒测试方法流程图,如图5所示,包括:
步骤701:数据分析服务器根据预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令,将所述第一故障注入指令发送至故障注入测试设备,将所述第二故障注入指令发送至负载及波纹检测设备;
步骤702:故障注入测试设备根据所述第一故障注入指令将干扰及故障模拟信号发送至待检测智能电能表;
步骤703:待检测智能电能表将根据所述干扰及故障模拟信号产生的第一测试数据发送至所述数据分析服务器;
步骤704:负载及波纹检测设备根据所述第二故障注入指令向待检测智能电能表提供电子负载,采集待检测智能电能表在带电子负载情况下产生的纹波电压,对所述纹波电压进行处理,获得第二测试数据,并将所述第二测试数据发送至所述数据分析服务器;
步骤705:数据分析服务器对第一测试数据进行分析,获得第一测试结果;对接收的所述第二测试数据进行分析,获得第二测试结果。
具体的,数据分析服务器根据预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令(步骤701),包括:
数据分析服务器根据预设的测试用例确定所述第一故障注入指令和与其对应的第三测试数据;根据预设的测试用例确定所述第二故障注入指令和与其对应的第四测试数据;
数据分析服务器对第一测试数据进行分析,获得第一测试结果(步骤705),包括:
数据分析服务器将第一测试数据与第三测试数据进行比较,获得第一测试结果;
数据分析服务器对接收的所述第二测试数据进行分析,获得第二测试结果(步骤705),包括:
数据分析服务器将第二测试数据与第四测试数据进行比较,获得第二测试结果。
具体实施时,该智能电能表软件黑盒测试方法还包括:
数据分析服务器根据预设的测试用例确定数据采集指令,将所述数据采集指令发送至所述待检测智能电能表;
电能表检验台将第六测试数据发送至所述数据分析服务器,其中,第六测试数据为所述待检测智能电能表根据所述数据采集指令采集的;
数据分析服务器对所述第六测试数据进行分析,获得第四测试结果;
其中,第六测试数据和第四测试结果用于确定待检测智能电能表的软件在边界、压力、极限负荷情况下、异常停上电情况下或并发状态下的容错性。
综上所述,本发明提出的智能电能表软件黑盒测试系统和方法是基于软件自动脚本设计,开发的兼容单、三相智能电能表的软件黑盒测试平台,模拟验证智能电能表MCU复位,频繁停上电等状态下的智能电能表软件可靠性。基于故障注入的方法,设计了大功率无线电近场辐射干扰测试设备、多通道通信信号干扰检测及干扰信号注入设备、负载及纹波检测设备,模拟典型现场工况下的电磁、电网异常信号干扰,从而对各种工况下的电能表软件的容错性、可靠性进行验证。设计了自动机械手,模拟人工按电能表编程键和插拔卡,实现连续按编程键和插拔卡对电能表软件可靠性影响的自动化测试。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明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,本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (18)
1.一种智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,包括:数据分析服务器、故障注入测试设备、待检测智能电能表和负载及波纹检测设备;
所述数据分析服务器用于:根据预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令,将所述第一故障注入指令发送至故障注入测试设备;将所述第二故障注入指令发送至所述负载及波纹检测设备;
所述故障注入测试设备用于:根据所述第一故障注入指令将干扰及故障模拟信号发送至待检测智能电能表;
所述待检测智能电能表用于:将根据所述干扰及故障模拟信号产生的第一测试数据发送至所述数据分析服务器;
所述负载及波纹检测设备用于:根据所述第二故障注入指令向待检测智能电能表提供电子负载,采集待检测智能电能表在带电子负载情况下产生的纹波电压,对所述纹波电压进行处理,获得第二测试数据,并将所述第二测试数据发送至所述数据分析服务器;
所述数据分析服务器还用于:对第一测试数据进行分析,获得第一测试结果;对接收的所述第二测试数据进行分析,获得第二测试结果。
2.如权利要求1所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述数据分析服务器具体用于:根据预设的测试用例确定所述第一故障注入指令和与其对应的第三测试数据;根据预设的测试用例确定所述第二故障注入指令和与其对应的第四测试数据;
将第一测试数据与第三测试数据进行比较,获得第一测试结果;
将第二测试数据与第四测试数据进行比较,获得第二测试结果。
3.如权利要求1所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述故障注入测试设备包括:大功率无线电近场辐射干扰测试设备和/或多通道通信信号干扰检测及干扰信号注入设备。
4.如权利要求1所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述故障注入测试设备包括通信模块,还包括无线电抗干扰测试模块、载波测试模块和RS485测试模块以上三个模块中的至少一个;
所述通信模块用于:接收所述数据分析服务器发送的所述第一故障注入指令,并将所述第一故障注入指令发送至无线电抗干扰测试模块、载波测试模块和RS485测试模块以上三个模块中的至少一个;
所述无线电抗干扰测试模块用于:根据所述第一故障注入指令将无线电抗干扰测试信号通过所述通信模块发送至所述待检测智能电能表;
所述载波测试模块用于:根据所述第一故障注入指令将载波测试信号通过所述通信模块发送至所述待检测智能电能表;
所述RS485测试模块用于:根据所述第一故障注入指令将RS485测试信号通过所述通信模块发送至所述待检测智能电能表。
5.如权利要求4所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述故障注入测试设备还包括:电源模块;
所述电源模块用于:为所述通信模块供电;为无线电抗干扰测试模块、载波测试模块和RS485测试模块以上三个模块中的至少一个供电。
6.如权利要求1所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述负载及波纹检测设备包括单片机微处理机、电子负载模块、纹波取样电路、A/D转换电路、比较模块、通讯接口;
所述单片机微处理机用于:根据所述第二故障注入指令控制电子负载模块向待检测智能电能表提供电子负载;
所述纹波取样电路用于:采集待检测智能电能表在带电子负载情况下产生的纹波电压;
所述A/D转换电路用于:将所述纹波电压从模拟形式转换成数字形式;
所述比较模块用于:将数字形式的纹波电压与基准电压进行比较,获得第二测试数据;
所述通讯接口用于:接收数据分析服务器发送的所述第二故障注入指令,并将所述第二故障注入指令发送至所述单片机微处理机;将所述第二测试数据发送至所述数据分析服务器。
7.如权利要求6所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述负载及波纹检测设备还包括:高精度电压基准模块;
所述高精度电压基准模块用于:提供基准电压。
8.如权利要求7所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述负载及波纹检测设备还包括报警器;
所述报警器用于:当第二测试数据表明数字形式的纹波电压超过基准电压时,发出报警信号。
9.如权利要求8所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述负载及波纹检测设备还包括:高精度电源模块;
所述高精度电源模块用于:为单片机微处理机、电子负载模块、纹波取样电路、A/D转换电路、高精度电压基准模块、比较模块、通讯接口、报警器供电。
10.如权利要求1所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,还包括:电能表检验台,其中,待检测智能电能表、故障注入测试设备和负载及波纹检测设备安装于电能表检验台上。
11.如权利要求10所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,还包括:自动机械手,安装在所述电能表检验台上,用于执行将智能电卡插入所述待检测智能电能表、从所述待检测智能电能表中拔出智能电卡的操作或按所述待检测智能电能表编程键的操作;
所述数据分析服务器还用于:从所述待检测智能电能表获取第五测试数据,对所述第五测试数据进行分析,获得第三测试结果。
12.如权利要求11所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述自动机械手包括机器人控制模块、图像采集模块、操作定位识别模块和动作执行模块;
所述机器人控制模块用于:接收所述数据分析服务器发送的动作指令,根据所述动作指令控制图像采集模块进行图像采集;
所述图像采集模块用于:获得所述待检测智能电能表的图像,并将所述待检测智能电能表的图像发送至所述操作定位识别模块;
所述操作定位识别模块用于:根据所述待检测智能电能表的图像确定智能电卡的插入位置或编程键的位置,将所述智能电卡的插入位置或编程键的位置发送至所述机器人控制模块;
所述机器人控制模块还用于:根据所述智能电卡的插入位置或编程键的位置控制所述操作执行模块移动至所述待检测智能电能表的相应位置;
所述操作执行模块用于:在所述机器人控制模块控制下移动至所述待检测智能电能表的相应位置,插入所述智能电卡,从所述待检测智能电能表中拔出所述智能电卡或按相应的编程键。
13.如权利要求12所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述操作定位识别模块还用于:将所述待检测智能电能表的图像与预存的标准合格表的图像进行比较,获得比较结果,将所述比较结果通过所述机器人控制模块发送至所述数据分析服务器。
14.如权利要求12所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述图像采集模块包括工业高精度摄像头和光源;
所述光源用于:为工业高精度摄像头拍摄提供辅助光源。
15.如权利要求1所述的智能电能表软件黑盒测试系统,其特征在于,所述数据分析服务器还用于:根据预设的测试用例确定数据采集指令,将所述数据采集指令发送至所述待检测智能电能表;对第六测试数据进行分析,获得第四测试结果;
所述待检测智能电能表还用于:将第六测试数据发送至所述数据分析服务器,其中,第六测试数据为所述待检测智能电能表根据所述数据采集指令采集的;
其中,第六测试数据和第四测试结果用于确定待检测智能电能表的软件在边界、压力、极限负荷情况下、异常停上电情况下或并发状态下的容错性。
16.一种智能电能表软件黑盒测试方法,其特征在于,包括:
数据分析服务器根据预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令,将所述第一故障注入指令发送至故障注入测试设备,将所述第二故障注入指令发送至负载及波纹检测设备;
故障注入测试设备根据所述第一故障注入指令将干扰及故障模拟信号发送至待检测智能电能表;
待检测智能电能表将根据所述干扰及故障模拟信号产生的第一测试数据发送至所述数据分析服务器;
负载及波纹检测设备根据所述第二故障注入指令向待检测智能电能表提供电子负载,采集待检测智能电能表在带电子负载情况下产生的纹波电压,对所述纹波电压进行处理,获得第二测试数据,并将所述第二测试数据发送至所述数据分析服务器;
数据分析服务器对第一测试数据进行分析,获得第一测试结果;对接收的所述第二测试数据进行分析,获得第二测试结果。
17.如权利要求16所述的智能电能表软件黑盒测试方法,其特征在于,数据分析服务器根据预设的测试用例确定第一故障注入指令和第二故障注入指令,包括:
数据分析服务器根据预设的测试用例确定所述第一故障注入指令和与其对应的第三测试数据;根据预设的测试用例确定所述第二故障注入指令和与其对应的第四测试数据;
数据分析服务器对第一测试数据进行分析,获得第一测试结果,包括:
数据分析服务器将第一测试数据与第三测试数据进行比较,获得第一测试结果;
数据分析服务器对接收的所述第二测试数据进行分析,获得第二测试结果,包括:
数据分析服务器将第二测试数据与第四测试数据进行比较,获得第二测试结果。
18.如权利要求16所述的智能电能表软件黑盒测试方法,其特征在于,还包括:
数据分析服务器根据预设的测试用例确定数据采集指令,将所述数据采集指令发送至所述待检测智能电能表;
待检测智能电能表将第六测试数据发送至所述数据分析服务器,其中,第六测试数据为所述待检测智能电能表根据所述数据采集指令采集的;
数据分析服务器对所述第六测试数据进行分析,获得第四测试结果;
其中,第六测试数据和第四测试结果用于确定待检测智能电能表的软件在边界、压力、极限负荷情况下、异常停上电情况下或并发状态下的容错性。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710878684.9A CN107678960B (zh) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 智能电能表软件黑盒测试系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710878684.9A CN107678960B (zh) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 智能电能表软件黑盒测试系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107678960A true CN107678960A (zh) | 2018-02-09 |
CN107678960B CN107678960B (zh) | 2024-05-10 |
Family
ID=61138199
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710878684.9A Active CN107678960B (zh) | 2017-09-26 | 2017-09-26 | 智能电能表软件黑盒测试系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107678960B (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108519950A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-11 | 深圳市国富前海区块链技术股份有限公司 | 终端、应用软件的故障检测方法及其装置和可读存储介质 |
CN108874663A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-23 | 南京大学 | 黑盒故障注入方法和系统及介质设备 |
CN110427314A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-11-08 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种计量自动化终端信息安全可靠性测试方法及系统 |
CN111488290A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-08-04 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 基于智能电表操作系统的线程测试方法和装置 |
CN111597063A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-08-28 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电能表软件升级文件可靠性测试方法 |
CN111597062A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-08-28 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电能表通信可靠性测试方法及装置 |
CN111723020A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种电能表测试软件的测试方法、装置及其设备 |
CN112213683A (zh) * | 2019-12-20 | 2021-01-12 | 青岛鼎信通讯股份有限公司 | 用于电能表测试的仿真平台 |
CN112513750A (zh) * | 2020-03-10 | 2021-03-16 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 设备控制系统、装置及方法 |
CN116339278A (zh) * | 2022-11-24 | 2023-06-27 | 威凯检测技术有限公司 | 一种智能厨电用电路控制板检测系统及评价方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102354298A (zh) * | 2011-07-27 | 2012-02-15 | 哈尔滨工业大学 | 基于staf的高端容错机故障注入自动化测试平台及方法 |
CN103558574A (zh) * | 2013-10-24 | 2014-02-05 | 国家电网公司 | 基于eeprom数据读写的智能电能表软件容错能力测试方法 |
CN105573912A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-05-11 | 中国电力科学研究院 | 用于智能电能表软件可靠性检测的时钟芯片模拟测试方法 |
CN105738854A (zh) * | 2014-12-12 | 2016-07-06 | 国家电网公司 | 智能电表嵌入式应用的模拟存储器测试板系统及测试方法 |
CN106685479A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-05-17 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电能表rs485通信中的故障激发方法及系统 |
CN107085934A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-08-22 | 中国电力科学研究院 | 一种用电信息采集设备性能检测方法及系统 |
-
2017
- 2017-09-26 CN CN201710878684.9A patent/CN107678960B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102354298A (zh) * | 2011-07-27 | 2012-02-15 | 哈尔滨工业大学 | 基于staf的高端容错机故障注入自动化测试平台及方法 |
CN103558574A (zh) * | 2013-10-24 | 2014-02-05 | 国家电网公司 | 基于eeprom数据读写的智能电能表软件容错能力测试方法 |
CN105738854A (zh) * | 2014-12-12 | 2016-07-06 | 国家电网公司 | 智能电表嵌入式应用的模拟存储器测试板系统及测试方法 |
CN105573912A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-05-11 | 中国电力科学研究院 | 用于智能电能表软件可靠性检测的时钟芯片模拟测试方法 |
CN106685479A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-05-17 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电能表rs485通信中的故障激发方法及系统 |
CN107085934A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-08-22 | 中国电力科学研究院 | 一种用电信息采集设备性能检测方法及系统 |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108519950A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-11 | 深圳市国富前海区块链技术股份有限公司 | 终端、应用软件的故障检测方法及其装置和可读存储介质 |
CN108874663A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-23 | 南京大学 | 黑盒故障注入方法和系统及介质设备 |
CN110427314A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-11-08 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种计量自动化终端信息安全可靠性测试方法及系统 |
CN110427314B (zh) * | 2019-06-14 | 2024-03-12 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种计量自动化终端信息安全可靠性测试方法及系统 |
CN112213683A (zh) * | 2019-12-20 | 2021-01-12 | 青岛鼎信通讯股份有限公司 | 用于电能表测试的仿真平台 |
CN112513750A (zh) * | 2020-03-10 | 2021-03-16 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 设备控制系统、装置及方法 |
CN111597063A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-08-28 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电能表软件升级文件可靠性测试方法 |
CN111597062A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-08-28 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种电能表通信可靠性测试方法及装置 |
CN111488290A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-08-04 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 基于智能电表操作系统的线程测试方法和装置 |
CN111488290B (zh) * | 2020-04-28 | 2021-01-22 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 基于智能电表操作系统的线程测试方法和装置 |
CN111723020A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种电能表测试软件的测试方法、装置及其设备 |
CN116339278A (zh) * | 2022-11-24 | 2023-06-27 | 威凯检测技术有限公司 | 一种智能厨电用电路控制板检测系统及评价方法 |
CN116339278B (zh) * | 2022-11-24 | 2023-12-12 | 威凯检测技术有限公司 | 一种智能厨电用电路控制板检测系统及评价方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107678960B (zh) | 2024-05-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107678960A (zh) | 智能电能表软件黑盒测试系统及方法 | |
CN105785199B (zh) | 多功能配电终端综合测试系统及其工作方法 | |
CN104104456B (zh) | 一种低压集抄通信检测装置 | |
WO2015062104A1 (zh) | 智能用电通信产品检测系统 | |
CN103926470B (zh) | Emi滤波器加载插入损耗自动测试系统 | |
CN104198867B (zh) | 用于弧光保护装置的检测设备及方法 | |
CN101858966A (zh) | 电能表数据采集装置仿真检测系统 | |
CN106405294B (zh) | 便携式配电产品传动校验仪及其实现的检验方法 | |
CN106990384A (zh) | 一种三相电能表错误接线检测装置及检测方法 | |
CN106970291B (zh) | 一种自动测试变电站高压设备电流回路二次负载的方法 | |
CN207301308U (zh) | 智能电能表测试系统 | |
CN103513223A (zh) | 一种电能表通信接口带载能力测试系统 | |
CN108132456A (zh) | 一种三相智能电能表故障分拣核查装置 | |
CN106483397A (zh) | 一种高精度高带宽的电能质量检测装置和测量方法 | |
CN110058188A (zh) | 电能计量装置有源检测仪 | |
CN114167132B (zh) | 无线终端的功耗检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN203909270U (zh) | 一种电能表自动检定流水线的在线检测核查装置 | |
CN107135038A (zh) | 宽带载波通信测试系统及收发装置 | |
CN201780364U (zh) | 电能表数据采集装置仿真检测系统 | |
CN106338653A (zh) | 一种局部放电典型干扰模拟装置 | |
CN206740854U (zh) | 一种电能计量设备载波通信模块的功耗检测装置 | |
CN113507297A (zh) | 一种评价hplc通信单元性能的测试方法及系统 | |
CN110703180A (zh) | 一种多模式智能变电站仿真系统及方法 | |
CN111147324A (zh) | 一种多维度一体化检测评估系统 | |
CN203761519U (zh) | 一种平板电视机新版自动测试系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |