CN112799899A - 一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，包括：步骤1，根据故障模式集中故障模式与可用测试集中可用测试之间的损伤关系，计算损伤开关函数；步骤2，根据损伤开关函数、故障模式集、可用测试集，采用遍历方法，计算故障‑测试相关性矩阵；步骤3，根据故障‑测试相关性矩阵中行元素的取值，选取可用测试集中的可用测试，组成故障模式的测试集；步骤4，基于等效故障原理，根据测试集选取对应的等效故障模式，组成等效故障样本，并依次选取等效故障样本，以进行故障注入测试。通过本申请中的技术方案，避免故障注入的破坏性，提高测试性试验中的故障注入率和试验评估结果的可信性。

Description

一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法

技术领域

本申请涉及的技术领域，具体而言，涉及一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法。

背景技术

故障注入是指按照选定的故障模型，用人工的方法有意识地产生故障并施加于运行特定负载的被测对象中，同时观测、收集测试诊断系统对故障的检测、隔离成败结果，并收集检测、隔离成败数据进行统计分析，从而向用户提供有关结果的试验过程。

近年来，装备结构复杂性日益增加，且高度集成、封装严密，测试性试验在故障注入的可达性、准确性、有效性、安全性等问题上面临严峻的挑战。现有故障注入中存在物理位置限制、注入后故障可能导致的损坏、部分故障不可注入等问题，针对部分故障不可注入，如何通过安全有效的方式进行故障注入，以验证装备机内测试能力，是摆在科研人员面前的一项难题。

面对故障不可注入的问题，依据故障传递特性的等效故障注入方法开始发展起来。故障传递特性是指在装备系统中，某一故障发生后，其故障信号会在一些功能单元之间进行传递，导致其他功能单元表现出类似的故障行为，其中，理清故障间的传递特性，对判断故障是否有效注入具有重要意义。

一般的，基于测试点采集的是故障某一部分信号，所以在不考虑故障隔离率的情况下，可以依据故障传递特性找出等效故障，实现等效故障注入，即在硬件故障注入过程中，针对某个不可注入故障，选取和该故障等效的故障进行注入，注入的仍然是物理故障，是物理层等效故障注入，这对提高试验中的故障注入率具有重要意义。

现有的等效故障注入方法，一般要求其等效故障和原始故障在行为状态空间完全一致，因故障行为状态空间包含诸多的故障特征，要比较故障之间的所有故障特征，这在许多装备中工作量较大，寻找到完全等效故障的概率较小，导致等效故障注入方法的应用范围有限。

发明内容

本申请的目的在于：针对装备中由于电路功能复杂、封装严密等导致的故障不可注入问题，通过对等效故障的判定以及注入，实现物理层等效故障注入，同时避免故障注入的破坏性、提高测试性试验中的故障注入率，进而提高测试性试验评估结果的可信性。

本申请的技术方案是：提供了一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，该方法包括：步骤1，根据故障模式集中故障模式与可用测试集中可用测试之间的损伤关系，计算损伤开关函数；步骤2，根据损伤开关函数、故障模式集、可用测试集，采用遍历方法，计算故障-测试相关性矩阵；步骤3，根据故障-测试相关性矩阵中行元素的取值，选取可用测试集中的可用测试，组成故障模式的测试集；步骤4，基于等效故障原理，根据测试集选取对应的等效故障模式，组成等效故障样本，并依次选取等效故障样本，以进行故障注入测试。

上述任一项技术方案中，进一步地，步骤2中，具体包括：步骤21，依次将故障模式集和可用测试集中的每个元素作为一个节点，组成节点集合以及边集合，并根据节点集合以及边集合，构建扩展相关性模型，并计算扩展相关性模型的邻接矩阵；步骤22，采用遍历方法，根据邻接矩阵中对应元素a_mn的取值，进行逻辑加运算，根据逻辑加运算结果，对邻接矩阵A(G)进行重新赋值，根据重新赋值后的邻接矩阵A(G)，计算扩展相关性模型的可达性矩阵；步骤23，根据可达性矩阵，结合可用测试的测试参数与故障模式的输出参数，计算故障模式集和可用测试集之间的故障-测试相关性矩阵。

上述任一项技术方案中，进一步地，对邻接矩阵进行重新赋值的方法，具体包括：采用遍历的方法，当判定邻接矩阵A(G)中元素a_mn＝1，时，对邻接矩阵A(G)中的第n行、第k列的元素与第m行、第k列的元素进行逻辑加运算，并把结果赋值给邻接矩阵A(G)的第n行、第k列的元素，以实现邻接矩阵A(G)的重新赋值。

上述任一项技术方案中，进一步地，计算故障模式集F和可用测试集T之间的故障-测试相关性矩阵FT，具体包括：当可达性矩阵D(G)中的元素d_mn＝1时，若可用测试t_j的测试参数与故障模式f_i的输出参数相关，则故障-测试相关性矩阵FT中相应的元素ft_ij取值为1，否则，相应的元素ft_ij取值为0。

上述任一项技术方案中，进一步地，计算故障模式集F和可用测试集T之间的故障-测试相关性矩阵FT，具体还包括：当可达性矩阵D(G)中的元素d_mn＝0时，故障-测试相关性矩阵FT中相应的元素ft_ij取值为0。

上述任一项技术方案中，进一步地，等效故障样本分为至少三类。

本申请的有益效果是：

本申请中的技术方案，基于现有的相关性模型，考虑故障模式注入时与可用测试之间的损伤效应，引入损失开关函数，重新描述了故障行为参数、故障模式集、可用测试集、相应的测试集、等效故障样本之间传递关系，实现了，避免故障注入的破坏性，提高测试性试验中的故障注入率和试验评估结果的可信性。

本申请中的技术方案，通过分析故障行为(参数)、故障测试集、等效故障样本之间的关联关系，将等效故障样本的类型依据等效程度高低分为了三类，并进一步明确每种等效故障类型所对应的适用范围，有助于提高测试性试验中的故障注入率。

本申请中的技术方案提出的基于相关性模型的等效故障注入方法，并基于故障模式与可用测试之间的损伤关系进行扩展，能够解决测试性试验中故障不可注入的问题，提高了测试性试验中故障注入率和试验结果的可信度。

综上所述，本申请中的技术方案提供的一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，该方法基于故障对测试的损伤，分析了故障行为和故障与测试之间的关联关系，提出三种等效故障类型和等效故障样本选取方法，该等效故障样本选取方法对于提高测试性试验中的故障注入率具有重要意义，有助于改善目前测试性试验中故障不可注入的问题。

附图说明

本申请的上述和/或附加方面的优点在结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本申请的一个实施例的基于扩展相关性模型的等效故障注入方法的示意流程图；

图2是根据本申请的一个实施例的故障行为模型的示意图；

图3是根据本申请的一个实施例的故障行为的示意图；

图4是根据本申请的一个实施例的可达性矩阵计算的示意流程图；

图5是根据本申请的一个实施例的选取等效故障样本的。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本申请进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互结合。

在下面的描述中，阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是，本申请还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本申请的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

在现有的故障注入测试方法中，通常是基于相关性模型进行等效故障模式的确认。

首先，确定试验对象(故障测试对象)需要等效注入的故障模式集F＝{f₁，f₂，...，f_i，...，f_I}和对应的可用测试集T＝{t₁，t₂，...，t_j，...，t_j}，其中，1≤i≤I，f_i为故障模式集F中第i个故障模式，I为故障模式的数目，1≤j≤J，t_j为可用测试集T中第j个可用测试，J为可用测试的数目。

之后，构建故障行为模型FC(f)，其中，该模型中的故障行为主要是指故障测试对象在功能层面的故障行为，以使得在输入一定的故障测试条件(故障模式或者等效故障模式)下，每一种故障行为都可以采用功能模块的输出参数进行表征。

如图1所示，某电子设备输入时钟功能模块中，共有三种故障行为，第一种故障行为采用输出参数5V/14A错误进行表征，第二种故障行为采用输出参数5V/12A错误进行表征，第三种故障行为采用输出参数5V/5A错误进行表征。

之后，根据构建好的相关性模型，确定故障模式f_i、等效故障模式f_i ^e、可用测试t_j间的对应关系，进而根据该对应关系，选取出故障测试对象对应的等效故障模式f_i ^e，进行故障测试。

等效故障也称故障等效，是指对所有可能的测试产生相同响应的两个或两个以上的故障。依据该定义，要实现等效故障注入，则需要寻找对电路中所有可用测试具有相同响应的故障。

在该等效模式下，等效故障模式与原始故障(故障模式)具有相同的测试集，即FS(f_i ^e)＝FS(f_i)，其中，FS(f_i ^e)代表等效故障模式f_i ^e的测试集，FS(f_i)代表故障模式f_i的测试集。

需要说明的是，在现有的相关性模型基础上，还需要考虑如下两种情形：

(1)当不可注入的故障模式f_i注入时，可用测试t_j失效，导致故障模式f_i不可测，而进行等效故障模式f_i ^e注入时，对可用测试t_j无影响。

(2)当不可注入的故障模式f_i注入时，可用测试t_j有效，而等效故障模式f_i ^e注入时，可用测试t_j失效。

当存在上述两种情形时，基于现有的相关性模型，容易得到错误的等效故障，影响测试性试验中故障注入率和试验结果的可信度。

因此，需要将相关性模型进行扩展，使得等效故障模式地选取更准确。

实施例一：

如图2所示，本实施例提供了一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，该方法包括：

步骤1，根据故障模式集F中故障模式f_i与可用测试集T中可用测试t_j之间的损伤关系，计算损伤开关函数，其中，损伤开关函数S_fitj的计算公式为：

具体的，在故障模式f_i与可用测试t_j之间添加损伤开关函数S_fitj，以表示故障模式f_i与测试t_j之间是否存在损伤相关。

如图3所示，如果故障模式f_i会损伤可用测试t_j，则损伤开关函数S_fitj＝0，损伤开关函数S_fitj断开，故障模式f_i不会被可用测试t_j检测；如果故障模式f_i不会损伤可用测试t_j，则损伤开关函数S_fitj＝1，损伤开关函数S_fitj闭合，故障模式f_i会被可用测试t_j检测。

引用开关函数S_fitj能够较好的表征故障模式与可用测试之间的损伤关系，避免在后续的遍历搜索过程中将故障模式f_i损伤的可用测试t_j纳入等效故障模式的测试集FS(f_i ^e)，得到错误的等效故障模式f_i ^e。

步骤2，根据所述损伤开关函数、所述故障模式集、所述可用测试集，采用遍历方法，计算故障-测试相关性矩阵。

本实施例中，还示出一种故障-测试相关性矩阵的计算方法，该方法具体包括：

步骤21，依次将故障模式集F和可用测试集T中的每个元素作为一个节点，组成节点集合V＝{v₁，v₂，...，v_I+J}以及边集合E，并根据所述节点集合V以及所述边集合E，构建扩展相关性模型G＝＜V，E＞后，计算邻接矩阵A(G)，其中，邻接矩阵A(G)的计算公式为：

A(G)＝[a_mn]

E＝{＜v_m，v_n＞|v_m，v_n∈V}

式中，m、n为节点的下标，m＝1，2，...，I+J，n＝1，2，...，I+J，E为边集合，V为节点集合，v_m为节点集合V中的第m个节点，v_n为节点集合V中的第n个节点。

具体的，将故障模式集F和可用测试集T中的每个元素作为节点，则共有I+J个节点，组成的节点集合V＝{v₁，v₂，...，v_I+J}，每两个节点之间可以设置一条连接线，记作边集合E＝{＜v_m，v_n＞|v_m，v_n∈V}。

依据相关性原理，构建扩展相关性模型G＝＜V，E＞，并采用邻接矩阵A(G)表示在扩展相关性模型G＝＜V，E＞中各节点之间连接状态，邻接矩阵A(G)为布尔矩阵，其中，采用有序对＜v_m，v_n＞表示节点v_m到节点v_n之间存在一条有向边，邻接矩阵A(G)＝[a_mn]为I+J阶方阵。

当邻接矩阵A(G)中的元素a_mn＝1时，表示节点v_m与节点v_n连通，否则，节点v_m与节点v_n不连通。

步骤22，采用遍历方法，根据邻接矩阵A(G)中对应元素a_mn的取值，进行逻辑加运算，根据逻辑加运算结果，对邻接矩阵A(G)进行重新赋值，根据重新赋值后的邻接矩阵A(G)，计算扩展相关性模型G的可达性矩阵D(G)，其中，可达性矩阵D(G)的计算公式为：

D(G)＝[d_mn]

本实施例中，采用遍历的方法，依次对邻接矩阵A(G)中的行列元素进行逻辑加运算，重新赋值，如图4所示，具体过程为：

(1)取m＝1；

(2)取n＝1；

(3)采用遍历的方法，当判定邻接矩阵中元素a_mn＝1，即A(G)的第m行、第n列的元素取值为1时，则对邻接矩阵A(G)中的第n行、第k列的元素与第m行、第k列的元素进行逻辑加运算，并把结果赋值给邻接矩阵A(G)的第n行、第k列的元素，其中，列标k＝1，2，……，I+J，对应的计算公式为：

a_nk＝a_nk∪a_mk；

(4)n的取值加1，若n≤I+J，则转到(3)，否则，向下执行；

(5)m的取值加1，若m≤I+J，则转到(2)，否则，停止遍历运算，得到重新赋值后的邻接矩阵A(G)。

之后，根据重新赋值后的邻接矩阵A(G)，当存在节点v_m到节点v_n的通路，即a_mn＝1时，将可达性矩阵D(G)中第m行n列的元素赋值为1，否则赋值为0，最终计算出可达性矩阵D(G)，以提高测试性试验中的故障注入率和评估结果的可信性。

本实施例中，任意两个节点之间的通路由至少一条有向边构成，且通路的长度、数量不予考虑，只研究是否有通路存在。

步骤23，根据可达性矩阵D(G)，结合可用测试t_j的测试参数与故障模式f_i的输出参数，计算故障模式集F和可用测试集T之间的故障-测试相关性矩阵FT。

具体的，故障-测试相关性矩阵FT中各元素的取值主要有以下两种情形：

(1)可用测试t_j与故障模式f_i模块节点可达，即可达性矩阵D(G)中的元素d_mn＝1，此时对应两种情况：

1)测试参数、输出参数主要包含电流、电压、功率的大小等物理量。当可用测试t_j的测试参数与故障模式f_i输出参数相关时，即当可用测试t_j的测试参数与故障模式f_i输出参数存在相同的物理量时，则可用测试t_j与故障模式f_i相关，故障-测试相关性矩阵FT中相应的元素ft_ij取值为1；

2)当可用测试t_j的测试参数与故障模式f_i的输出参数不相关，即可用测试t_j的测试参数与故障模式f_i的输出参数不存在相同的物理量时，故障-测试相关性矩阵FT中相应的元素ft_ij取值为0。

(2)可用测试t_j与故障模式f_i模块节点不存在相连的通路，即不可达，此时，可达性矩阵D(G)中的元素d_mn＝0，则故障-测试相关性矩阵FT中相应的元素ft_ij取值为0。

如此便可以得到故障-测试相关性矩阵FT：

步骤3，根据故障-测试相关性矩阵中行元素i的取值，选取可用测试集T＝{t₁，t₂，...，t_j，...，t_J}中的元素(可用测试)，组成故障模式f_i的测试集FS(f_i)，即基于故障-测试相关性矩阵FT中的行向量取值，当行向量ft_ij为1时，对应的可用测试t_j构成的集合即为故障模式f_i的测试集FS(f_i)。

步骤4，基于等效故障原理，根据测试集FS(f_i)选取对应的等效故障模式，组成等效故障样本，依次选取所述等效故障样本，以进行故障注入测试。

本实施例中，依据故障行为模型和测试集，将等效故障样本分为三类：

I类等效故障样本，即完全等效故障样本。完全等效是指等效故障模式f_i ^e与原始的故障模式f_i具有完全相同的故障行为模型FC(f_i)(即行为状态空间完全一致)以及具有相同的测试集FS(f_i)，该类等效故障样本必然引起故障注入测试中测试电路中产生相同的测试响应，即：

FC(f_i)＝FC(f_i ^e)

FS(f_i)＝FS(f_i ^e)

满足上式时，等效故障模式f_i ^e和原始的故障模式f_i完全等效，等效故障模式f_i ^e组成的等效故障样本称为I类等效。

如果难以找到具有完全相同的故障行为模型FC(f_i)和测试集FS(f_i)对应的等效故障模式f_i ^e，则进行下一步选取。

通过上述方法确定出的I类等效故障样本，准确性高，有助于减少完全等效故障的工作量，提高了验证测试系统测试能力的可靠性。

II类等效故障样本。若等效故障模式f_i ^e与原始的故障模式f_i引起故障注入测试中测试电路中所有可用测试t_j产生的响应相同，称之为II类等效。在该等效模式下，等效故障模式f_i ^e与故障模式f_i具有相同的测试集，即：

FS(f_i)＝FS(f_i ^e)

如果难以找到具有完全相同测试集FS(f_i)对应的等效故障模式f_i ^e，则进行下一步选取。

III类等效故障模式。若等效故障模式f_i ^e与原始的故障模式f_i引起电路中所有可用测试t_j产生的响应部分相同，称之为III类等效，即等效故障模式f_i ^e可以模拟出原始的故障模式f_i的部分故障特征，引起部分可用测试t_j产生相同的响应。在该等效模式下，等效故障模式f_i ^e的测试集为故障模式f_i测试集的子集，即：

通过本实施例中的方法确定出的等效故障样本，避免了不可注入的等效故障模式注入测设设备，降低了故障注入的破坏性，并显著提高了测试性试验中的故障注入率和试验结果的可信度，有助于改善目前测试性试验中故障不可注入的问题。

如果难以找到上述等效故障样本，则判定为故障模式f_i不可注入，进行不可注入故障审查，以验证测试系统测试能力。

实施例二：

如图5所示，本实施例还示出了一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，该方法具体包括：

步骤71，搜集设备试验数据，确定不可注入故障f_i。该部分主要是明确在测试性试验过程当中不可注入的故障模式有哪些，分布的位置和层级信息，一次试验只注入一个故障。

步骤72，建立故障行为模型。根据故障注入实施对象结构框架和所分析的故障模式建立起故障行为模型。试验中故障模式一般以功能失效进行定义，将其和对应模块物理故障进行映射，即确定物理层故障模式。利用已有的设计资料或者仿真模型计算得到模块内部故障的输出参数大小，即为故障行为参数。

步骤73，基于故障行为集建立扩展相关性模型，得到故障测试集。其中测试集是测点捕获的故障信号参数。

首先依据建立的故障行为模型进行分析，主要分析1)故障信号由模块输出后的传递方向，2)测试系统监测的信号参数属性，3)故障信号传递是否因为冗余或者反馈控制被修正，4)故障信号对测试系统有无损伤性影响。然后分别对模块之间的开关和模块与测点之间的开关赋值0或1，建立扩展相关性模型。进而利用可达性分析算法，计算相关性矩阵中数值。依据相关性矩阵和测试点测试参数，得到不可注入故障的测试集。

步骤74，比较不同故障元件之间所对应的故障输出参数、测试集。为寻找可等效的故障模式需要将其他模块级故障输出参数和测试集与原始不可注入故障进行比较。根据难易程度首先比较模块级故障行为输出参数、测试集是否一致，再比较测试集的一致性以确定故障之间等效的类型。

步骤75，依据不同故障类型所对应的等效类型，选取出最佳的等效故障注入样本。

若不同的模块之间输出的故障参数和测试集都相同，这些模块之间对应的故障模式互为I类等效，是为最佳等效。如果不同的模块之间故障的测试集都相同，这些模块之间对应的故障模式互为II类等效。如果不同模块之间故障的测试集只有部分相同，且等效故障的测试集被原始故障的测试集所包含，则该故障和原始不可注入故障互为III类等效类型。

以上结合附图详细说明了本申请的技术方案，本申请提出了一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，包括：步骤1，根据故障模式集中故障模式与可用测试集中可用测试之间的损伤关系，计算损伤开关函数；步骤2，根据损伤开关函数、故障模式集、可用测试集，采用遍历方法，计算故障-测试相关性矩阵；步骤3，根据故障-测试相关性矩阵中行元素的取值，选取可用测试集中的可用测试，组成故障模式的测试集；步骤4，基于等效故障原理，根据测试集选取对应的等效故障模式，组成等效故障样本，并依次选取等效故障样本，以进行故障注入测试。通过本申请中的技术方案，避免故障注入的破坏性，提高测试性试验中的故障注入率和试验评估结果的可信性。

本申请中的步骤可根据实际需求进行顺序调整、合并和删减。

本申请装置中的单元可根据实际需求进行合并、划分和删减。

尽管参考附图详地公开了本申请，但应理解的是，这些描述仅仅是示例性的，并非用来限制本申请的应用。本申请的保护范围由附加权利要求限定，并可包括在不脱离本申请保护范围和精神的情况下针对发明所作的各种变型、改型及等效方案。

Claims (6)

1.一种基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，根据故障模式集中故障模式与可用测试集中可用测试之间的损伤关系，计算损伤开关函数；

步骤2，根据所述损伤开关函数、所述故障模式集、所述可用测试集，采用遍历方法，计算故障-测试相关性矩阵；

步骤3，根据所述故障-测试相关性矩阵中行元素的取值，选取所述可用测试集中的所述可用测试，组成所述故障模式的测试集；

步骤4，基于所述等效故障原理，根据所述测试集选取对应的等效故障模式，组成等效故障样本，并依次选取所述等效故障样本，以进行故障注入测试。

2.如权利要求1所述的基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，所述步骤2中，具体包括：

步骤21，依次将所述故障模式集和所述可用测试集中的每个元素作为一个节点，组成节点集合以及边集合，并根据所述节点集合以及所述边集合，构建扩展相关性模型，并计算所述扩展相关性模型的邻接矩阵；

步骤22，采用遍历方法，根据所述邻接矩阵中对应元素a_mn的取值，进行逻辑加运算，根据逻辑加运算结果，对所述邻接矩阵A(G)进行重新赋值，根据重新赋值后的邻接矩阵A(G)，计算所述扩展相关性模型的可达性矩阵；

步骤23，根据所述可达性矩阵，结合所述可用测试的测试参数与所述故障模式的输出参数，计算所述故障模式集和所述可用测试集之间的所述故障-测试相关性矩阵。

3.如权利要求2所述的基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，其特征在于，所述对邻接矩阵进行重新赋值的方法，具体包括：

采用遍历的方法，当判定所述邻接矩阵A(G)中元素a_mn＝1，时，对所述邻接矩阵A(G)中的第n行、第k列的元素与第m行、第k列的元素进行逻辑加运算，并把结果赋值给所述邻接矩阵A(G)的第n行、第k列的元素，以实现所述邻接矩阵A(G)的重新赋值。

4.如权利要求2所述的基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，其特征在于，所述计算故障模式集F和可用测试集T之间的故障-测试相关性矩阵FT，具体包括：

当所述可达性矩阵D(G)中的元素d_mn＝1时，若所述可用测试t_j的测试参数与所述故障模式f_i的输出参数相关，则所述故障-测试相关性矩阵FT中相应的元素ft_ij取值为1，否则，所述相应的元素ft_ij取值为0。

5.如权利要求4所述的基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，其特征在于，所述计算故障模式集F和可用测试集T之间的故障-测试相关性矩阵FT，具体还包括：

当所述可达性矩阵D(G)中的元素d_mn＝0时，所述故障-测试相关性矩阵FT中相应的元素ft_ij取值为0。

6.如权利要求1至5中任一项所述的基于扩展相关性模型的等效故障注入方法，其特征在于，所述等效故障样本分为至少三类。

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