CN112000557B - 轨道交通信号系统自动化测试装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种轨道交通信号系统自动化测试装置，包括：需求抽象模块：将输入的需求文本进行分析，提取场景的影响因素，同时根据场景和软件及硬件需要进行数据配置；用例生成模块：用例生成模块将输入的影响因素和数据配置进行组合建模分析，生成测试用例的测试脚本；用例执行模块：自动执行测试脚本，对被测系统进行自动化测试；报告生成模块：在用例执行模块执行测试脚本完成后实现测试结果的自动保存及报告的自动生成。本发明实现了轨道交通信号系统的自动化测试，缩短测试周期，提高测试效率及测试质量。

Description

轨道交通信号系统自动化测试装置
技术领域
本发明涉及轨道交通技术领域，具体涉及轨道交通信号系统的测试技术。
背景技术
近些年，随着我国的城镇化建设快速发展，城市规模不断扩大，城市轨道交通也迎来了建设高潮，我国的轨道信号技术也得到了飞跃式发展。现阶段基于通信的列车控制系统(Communication Based Train Control System，CBTC)已经成为城市轨道交通信号系统的主流系统CBTC信号系统是大型安全苛求系统，系统测试及集成规模大、配置复杂、周期长且实际线路测试成本高。CBTC系统的测试是保证列车安全运营的重要环节。
经对同行业了解，目前轨道交通信号系统的测试存在以下问题：
(1)大部分公司仍然采用传统的手工测试，其测试周期长、测试质量差且效率低。
(2)自动化生成测试用例未全覆盖且存在无效用例。当前由于生成测试用例未经过筛选出现无效用例较多，同时由于人员考虑不周全导致存在测试用例遗漏问题。
(3)自动化测试用例生成不准确。用例期望结果与用例数据不符合的问题，导致出现错误的用例，进而导致时间的浪费，对软件测试也不充分。
(4)自动化用例未脚本化。当前自动化生成用例缺少将生成的用例进行生成可执行代码脚本过程，导致生成的用例不能直接进行运行测试。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题就是提供一种轨道交通信号系统自动化测试装置，实现轨道交通信号系统的自动化测试，缩短测试周期，提高测试效率及测试质量。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
轨道交通信号系统自动化测试装置，包括：
需求抽象模块：将输入的需求文本进行分析，提取场景的影响因素，同时根据场景和软件及硬件需要进行数据配置；
用例生成模块：用例生成模块将输入的影响因素和数据配置进行组合建模分析，生成测试用例的测试脚本；
用例执行模块：自动执行测试脚本，对被测系统进行自动化测试；
报告生成模块：在用例执行模块执行测试脚本完成后实现测试结果的自动保存及报告的自动生成。
优选的，需求抽象模块包括抽象需求文档模块、场景分析模块、提取影响因素模块和数据配置模块；其中，抽象需求文档模块对输入的需求文档进行抽象；场景分析模块根据抽象得到的需求文档进行进一步分析，进而能够进行影响因素的提取；提取影响因素模块对影响因素进行提取；数据配置模块根据每个场景的特殊性进行相应的数据要求配置。
优选的，用例生成模块包括组合数据生成模块、数据筛选模块、用例模型建立模块；其中，组合数据生成模块将输入的影响因素进行组合，进而得到用例组合数据；数据筛选模块根据实际情况对不符合逻辑和场景的无效数据进行筛选去除，得到有用的数据集；用例模型建立模块根据数据筛选得到带有期望结果的部分数据集利用CT-LSSVM算法进行模型的建立与预测，最后对测试用例进行脚本化翻译，得到测试用例的测试脚本。
优选的，用例执行模块包括测试任务触发模块、测试环境部署模块、服务环境部署模块和测试用例执行模块，测试任务触发模块在测试脚本生成完成后触发测试任务，测试环境部署模块实现被测软件环境的部署，服务环境部署模块启动自动化服务；执行测试用例模块调用测试脚本对系统进行测试。
优选的，被测软件环境的部署包括IP添加、相关配置文件的自动修改和软件的启动与运行。
优选的，报告生成模块包括保存测试结果模块、上传测试结果模块和生成测试报告模块，其中，保存测试结果模块将每一个测试用例的测试结果保存到数据库中，上传测试结果模块将每一个测试用例的测试结果上传至用例管理平台；生成测试报告模块将所有的测试结果进行汇总并生成测试报告。
本发明采用上述技术方案，具有如下有益效果：
(1)实现轨道交通信号系统的自动化测试，缩短测试周期，提高测试效率及测试质量，测试效率相较于人工测试提高了10倍左右，测试质量提高了40％左右。
(2)通过场景因素提取和数据筛选，弥补了人工设计用例的随机性所造成的遗漏和错误，同时筛选掉无效用例，实现测试用例的100％覆盖，提高了生成用例的质量。
(3)通过对轨道信号系统的实际测试场景分析与建模分析处理，得到的测试用例准确率达到96％-99％。
(4)将生成的测试用例进行脚本化处理，实现了生成的测试脚本可以直接投入到实际测试中。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1为本发明自动化测试装置的结构框图；
图2为本发明中需求抽象模块的结构框图；
图3为本发明中用例生成模块的结构框图；
图4为本发明中用例执行模块的结构框图；
图5为本发明中报告生成模块的结构框图；
图6为测试用例生成流程图；
图7为LSSVM模型建立流程图。
具体实施方式
下面对本发明实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施例仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其他实施例，都属于本发明的保护范围。
图1是轨道交通信号系统自动化测试装置结构，本发明所公开的自动化测试装置包括需求抽象模块、用例生成模块、用例执行模块和报告生成模块。
需求抽象模块：将输入的需求文本进行分析，提取场景的影响因素，同时根据场景和软件及硬件需要进行数据配置；
用例生成模块：用例生成模块将输入的影响因素和数据配置进行组合建模分析，生成测试用例的测试脚本；
用例执行模块：自动执行测试脚本，对被测系统进行自动化测试；
报告生成模块：在用例执行模块执行测试脚本完成后实现测试结果的自动保存及报告的自动生成。
图2是需求抽象模块结构框图，需求抽象模块包括抽象需求文档模块、场景分析模块、提取影响因素模块和数据配置模块。
其中，抽象需求文档模块将输入的需求文档进行抽象，本领域技术人员可以理解的是，抽象需求文档是利用程序代码将固定模板的文档冗余信息进行剔除，保留需求点(需求点在固定模板文档中利用编号进行标记，因此可以利用程序进行剔除冗余信息)；场景分析模块根据抽象得到的需求文档结合实际场景进行进一步的分析，人工对场景进行分析，列出影响场景的具体因素，进行影响因素的提取；提取影响因素模块人工对影响因素进行提取并进行编号，将列出的影响因素进行数字化转化；数据配置模块根据每个场景的特殊性进行相应的数据要求配置，因为不同的项目需要配置不同的数据，同时针对特定的运营场景需要将线路数据进行特定的配置。
图3是用例生成模块结构框图，用例生成模块包括组合数据生成模块、数据筛选模块、用例模型建立模块。
其中，组合数据生成模块将输入的影响因素进行组合，进而得到用例组合数据；数据筛选模块根据实际情况对不符合逻辑和场景的无效数据进行筛选去除，得到有用的数据集；用例模型建立模块根据数据筛选得到带有期望结果的部分数据集利用CT-LSSVM算法进行模型的建立与预测，最后对测试用例进行脚本化翻译，得到测试用例的测试脚本。
图4是用例执行模块结构框图，用例执行模块包括测试任务触发模块、测试环境部署模块、服务环境部署模块和测试用例执行模块。
其中，测试任务触发模块的功能是当测试脚本生成完成后会触发测试任务，待测用例及其他必须脚本会被排列到待运行区域；测试环境部署模块为被测软件环境的部署，包括IP添加、相关配置文件的自动修改和软件的启动与运行；服务环境部署模块为启动自动化服务，自动化服务是基于C++、C#或者Java等语言生成的用于实现对被测对象自动化测试的接口动态库，动态库中包含了用于对轨道交通仿真系统的操作、获取等功能的函数接口；执行测试用例模块为调用测试脚本对系统进行测试。
图5是报告生成模块结构框图，自动化报告生成模块包括保存测试结果模块、上传测试结果模块和生成测试报告模块。
其中，保存测试结果模块将每一个测试用例的测试结果保存到数据库中，上传测试结果模块将每一个测试用例的测试结果上传至用例管理平台；生成测试报告模块将所有的测试结果进行汇总并生成测试报告。
本发明的轨道交通信号系统自动化测试装置，带来的技术效果如下：
(1)实现了轨道信号系统的自动化测试，解决手工测试效率低、质量差和周期长的问题。
(2)通过场景因素提取和数据筛选，弥补了人工设计用例的随机性所造成的遗漏和错误，同时筛选掉无效用例，提高了生成用例的质量。
(3)通过对生成的数据集进行建模预测得到数据集的期望结果，降低了生成的测试用例错误率。
(4)实现了对生成的测试用例进行脚本化处理，可以直接将生成的测试脚本投入到实际测试中。
上述的需求抽象模块和用例生成模块用于测试用例生成，本发明还提出了一种轨道交通信号系统测试用例生成方法的技术方案，针对轨道交通信号系统提出了利用组合测试(Combinatorial Test，CT)方法结合机器学习算法最小二乘支持向量机法(LeastSquares Support Vector Machines，LSSVM)用于测试用例的自动生成。其中运用CT方法进行用例的生成和筛选，运用LSSVM进行用例结果的预测。
如图6所示，基于轨道交通信号系统的测试用例生成方法，其步骤主要包括：用例场景的分析、影响因素的提取、运用CT算法生成样本集、运用LSSVM算法进行建模分析、利用模型对未知样本进行识别。
具体如下：
(1)根据信号系统的各个层级的需求(包括系统需求、子系统需求及软件需求)，通过UML建模分析出所有的功能点；根据信号系统的硬件和软件的特点，通过人工分析列出所有的故障点。
本领域技术人员可以理解的是，功能点是指用例场景实现过程中的主要步骤点，也是需要测试和关注的点。故障点为场景测试过程中软件和硬件运行时易出现的故障和为满足用例场景测试需求需要人为注入的故障。
其中，故障点清单在公司的项目交付过程中，通过PDCA流程不断补充、优化，并作为公司信息资产，在各个项目测试过程中进行共享，某个项目中发现的改进点，会立即补充至故障点清单中，从而使清单越来越趋于完备。
(2)对用例场景进行人工深度分析，结合步骤S1场景分析的功能点和故障点，提取场景的具体影响因素，即功能点和故障点。本领域技术人员可以理解的是，场景的具体影响因素依赖于资深业务人员根据轨道交通信号系统业务进行分析得到。
(3)通过CT算法对步骤2产生的影响因素进行有序的组合，并可指定组合覆盖的准则，从而自动生成覆盖了所有场景、且覆盖所有功能点和故障点的测试数据。
常用的组合准则采用的是Pairwise算法，Pairwise算法可以实现多因素组合，例如两因素组合、三因素组合等，当将所有因素进行组合就可以实现全覆盖。
(4)对步骤3产生的测试数据进行自动的筛选和淘汰，去掉在实际线路数据中无法实现的测试数据。测试数据的筛选和淘汰准则是：对不符合客观事实和业务逻辑的因素组合数据进行淘汰，例如测试步骤与现实不符、故障和功能与现实场景冲突等。
(5)选取步骤4生成的部分测试数据，对其结果进行人工分析，进而得到带有标签的数据集。数据选取原则是要覆盖所有期望结果，人工对所选出的数据进行分析得到数据对应的期望结果即数据对应的标签。
对得到的数据集进行建模分析，利用得到的LSSVM模型对未知样本进行预期结果判定识别，这样可以得到每个样本数据的期望结果，将期望结果与对应样本数据进行组合得到完成的测试用例。
参考图7所示，运用LSSVM算法对得到的数据集进行建模分析包括如下步骤：
(1)利用KS算法进行样本划分；
(2)网格搜索算法进行参数优化；
(3)LSSVM模型建立。
实施例1：FAO系统多车运营用例自动生成
步骤1：场景分析
在对轨道信号系统进行测试时，首先要选定指定的列车运营场景，然后针对选定的场景进行深入分析，选择测试点进行观察，确定列车运行时测试点是否满足指定预期结果，测试点是对相应的功能点和故障点进行测试。
为了测试系统的列车运营基本控制能力，选定了多车运营时系统控制场景。本场景要求在系统上有多于20列FAO模式列车在正线上运行时，列车在任意位置时，分别对系统进行设备冗余操作、运营控制操作和故障模拟操作，然后确认观察点的变化是否满足预期结果。
步骤2：影响因素提取
用例进行组合生成前需要对场景的影响因素进行提取，在本场景中首先列车位置属于影响因素之一，然后有对系统进行设备冗余操作有中心自动列车监控系统ATS、计算机联锁系统CI、车载控制系统CC、区域控制系统ZC和冗余网络RN等设备操作，运营控制有扣车、跳停和临时限速控制，最后为是否模拟站台紧急停车故障。将这些因素的取值进行数字化，列车位置有八种状态(道岔区域、无岔区域、站台区域、站台停准、交接区域、折返区域(站前)、折返区域(站后)和非固定区域)分别用数字编号“1--8”表示。
步骤3：生成样本数据集及筛选
用例生成完成后，需要对生成的用例进行分析得到它的预期结果。将五因素组合生成的362个用例作为LSSVM模型建立与验证的样本集。首先将362个样本按照预期结果进行分类，将7种类型样本的属性标签依次标为数字“1-7”，这样就得到了带有标签的用例集。
步骤4：LSSVM模型建立与分析
(1)划分样本
对五因素组合产生的用例结合对第1、2、3、6类用例的进行增加后共439个用例样本进行结果分析后进行建模分析，按照3:2的比例将用例集划分成校正集和测试集，校正集用于模型的建立。划分得到263个校正集样本和176个测试集样本。
(2)网格搜索算法进行参数优化
经过网格搜索算法对LSSVM算法的参数进行优化得到，C＝11.31，g＝0.06，此时模型的校正集准确率为96.58％。
(3)LSSVM模型建立
将得到的模型运用到测试集样本的测试中，测试集176个样本中有4个样本被错分，其识别准确率为97.73％。
(4)未知样本的预测
进一步可应用于十二因素组合和其他因素组合。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (4)

1.轨道交通信号系统自动化测试装置，其特征在于，包括：
需求抽象模块：将输入的需求文本进行分析，提取场景的影响因素，同时根据场景和软件及硬件需要进行数据配置；
用例生成模块：用例生成模块将输入的影响因素和数据配置进行组合建模分析，生成测试用例的测试脚本；
用例执行模块：自动执行测试脚本，对被测系统进行自动化测试；
报告生成模块：在用例执行模块执行测试脚本完成后实现测试结果的自动保存及报告的自动生成；
所述需求抽象模块包括抽象需求文档模块、场景分析模块、提取影响因素模块和数据配置模块；其中，抽象需求文档模块对输入的需求文档进行抽象，抽象需求文档是利用程序代码将固定模板的文档冗余信息进行剔除，保留需求点，所述需求点在固定模板文档中利用编号进行标记；场景分析模块根据抽象得到的需求文档结合实际场景进行进一步分析，人工对场景进行分析，列出影响场景的具体因素，进而能够进行影响因素的提取；提取影响因素模块对影响因素进行提取并进行编号，将列出的影响因素进行数字化转化；数据配置模块根据每个场景的特殊性进行相应的数据要求配置；
所述用例生成模块包括组合数据生成模块、数据筛选模块、用例模型建立模块；其中，组合数据生成模块将输入的影响因素进行组合，进而得到用例组合数据；数据筛选模块根据实际情况对不符合逻辑和场景的无效数据进行筛选去除，得到有用的数据集；用例模型建立模块根据数据筛选得到带有期望结果的部分数据集利用CT-LSSVM算法进行模型的建立与预测，最后对测试用例进行脚本化翻译，得到测试用例的测试脚本；
其中，所述需求抽象模块和用例生成模块用于测试用例生成，所述测试用例生成方法步骤包括：
S1根据信号系统的各个层级的需求，通过UML建模分析出所有的功能点；根据信号系统的硬件和软件的特点，通过人工分析列出所有的故障点；其中，功能点是指用例场景实现过程中的步骤点，也是需要测试和关注的点；故障点为场景测试过程中软件和硬件运行时出现的故障和为满足用例场景测试需求需要人为注入的故障；
S2对用例场景进行人工深度分析，结合步骤S1场景分析的功能点和故障点，提取场景的具体影响因素；
S3通过CT算法对步骤S2产生的影响因素进行有序的组合，并指定组合覆盖的准则，从而自动生成覆盖了所有场景、且覆盖所有功能点和故障点的测试数据；
S4对步骤S3产生的测试数据进行自动的筛选和淘汰，去掉在实际线路数据中无法实现的测试数据；
S5选取步骤S4生成的部分测试数据，对其结果进行人工分析，进而得到带有标签的数据集；对得到的数据集进行建模分析，利用得到的LSSVM模型对未知样本进行预期结果判定识别，这样可以得到每个样本数据的期望结果，将期望结果与对应样本数据进行组合得到完成的测试用例；
其中，步骤S5中的运用LSSVM算法对得到的数据集进行建模分析包括如下步骤：(1)利用KS算法进行样本划分；(2)网格搜索算法进行参数优化；(3)LSSVM模型建立。
2.根据权利要求1所述的轨道交通信号系统自动化测试装置，其特征在于：用例执行模块包括测试任务触发模块、测试环境部署模块、服务环境部署模块和测试用例执行模块，测试任务触发模块在测试脚本生成完成后触发测试任务，测试环境部署模块实现被测软件环境的部署，服务环境部署模块启动自动化服务；测试用例执行模块调用测试脚本对系统进行测试。
3.根据权利要求2所述的轨道交通信号系统自动化测试装置，其特征在于：被测软件环境的部署包括IP添加、相关配置文件的自动修改和软件的启动与运行。
4.根据权利要求1所述的轨道交通信号系统自动化测试装置，其特征在于：报告生成模块包括保存测试结果模块、上传测试结果模块和生成测试报告模块，其中，保存测试结果模块将每一个测试用例的测试结果保存到数据库中，上传测试结果模块将每一个测试用例的测试结果上传至用例管理平台；生成测试报告模块将所有的测试结果进行汇总并生成测试报告。
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