[发明专利]一种软硬件结合的可靠性综合试验剖面构造方法无效
申请号: | 201210096085.9 | 申请日: | 2012-04-01 |
公开(公告)号: | CN102662841A | 公开(公告)日: | 2012-09-12 |
发明(设计)人: | 艾骏;钟芳凌;郑峰;王金辉;尚京威 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06F11/22 |
代理公司: | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人: | 周长琪 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 软硬件 结合 可靠性 综合 试验 剖面 构造 方法 | ||
技术领域
本发明应用于嵌入式系统的可靠性试验领域,具体是一种软硬件结合的可靠性综合试验剖面构造方法。
背景技术
随着嵌入式系统在各个领域越来越广泛的应用,其系统的可靠性与安全性有着更高的要求。由于软硬件结合非常紧密,嵌入式系统的可靠性依赖于它的软件和硬件。然而目前软、硬件可靠性试验通常是分开进行的,相应的试验剖面也单独考虑。即使一起进行软硬件综合试验,所构造的软硬件可靠性试验剖面也并没有站在系统的角度考虑一致性,在此基础上收集的失效数据也就不能用于系统的可靠性评估。因此,有必要将软硬件可靠性试验剖面有效地结合起来,以真实地反应系统的工作环境。
对于硬件方面而言,其可靠性试验剖面已经有统一的标准GJB899A-2009,该标准附录B提供了方法制定试验剖面、应力量值及其变化率。国内也有学者对该标准进行了研究以及改善,如有学者研究了一种将实测应力和参考应力相结合设计可靠性试验剖面的方法。软件方面不同于硬件,相对不够成熟,比较常见的有Musa测试剖面和马尔科夫测试剖面等。Musa提供的操作剖面构造的工程化方法,以操作为最小单元自顶向下构造软件操作剖面。Whittaker和Prooe则是将Markov理论应用到了软件操作剖面的分析和开发中,提出基于Markov过程的操作剖面。另外还有学者提出了使用剖面的概念,它是Musa测试剖面的扩展,为其增加了动态的使用信息,使可靠性测试数据生成更加接近于真实使用。
目前,并没有针对嵌入式系统的进行软硬件综合的可靠性试验剖面构造方法,能够生成用于系统可靠性试验的数据,从而获得相应的失效数据。如此不但无法真实地反应嵌入式系统的工作环境,后续嵌入式系统的可靠性验证与评估也存在困难。
发明内容
本发明针对由于嵌入式系统的可靠性依赖于其软、硬件,目前缺少对嵌入式系统的进行软硬件综合的可靠性试验剖面构造的方法,使获得用于嵌入式系统可靠性试验的试验数据非常困难,提出了一种软硬件结合的可靠性综合试验剖面构造方法。
本发明提出的一种软硬件结合的可靠性综合试验剖面构造方法,具体包括如下步骤:
步骤1:系统分析,指对综合试验剖面的描述对象进行分析明确,描述对象包含被测系统、被测系统所处大系统(以下简称大系统)、交联系统以及用户。
步骤2:系统任务分析。它指针对大系统进行分析,收集其任务方面的资料。因此在这一步骤中,可以绘制硬件可靠性剖面中的任务剖面以及软件可靠性剖面中的系统任务剖面,因为它们描述的均为大系统的任务信息。
步骤3:系统流程分析。它描述流经系统主要状态迁移过程的路径,从大系统初始状态开始到系统终止状态结束,遍历其中所有基本流程和备选流程。系统流程分析是在大系统任务分析的基础上进一步深入,这一步可以绘制的是软件可靠性剖面中的系统状态剖面。
步骤4:核心剖面构造,核心剖面包括硬件可靠性剖面的环境剖面和试验剖面,以及软件可靠性剖面的软件状态剖面和软件操作剖面。
步骤4.1:确定环境剖面中的环境参数,根据环境剖面数据表绘制环境剖面。所述的环境剖面中主要的环境参数是温度、振动、温度和输入电压以及它们相应的持续时间。
步骤4.2:对环境剖面数据表进行简化,得到试验剖面数据表,根据试验剖面数据表绘制试验剖面。
步骤4.3:流程对应。首先,分析被测软件的所有状态,将被测软件的状态与被测系统所处大系统的状态对应,然后绘制软件状态剖面,用于描述被测软件的状态迁移过程。软件状态剖面采用UML状态图表示。一个被测系统所处大系统的状态对应一个以上被测软件的状态。
步骤4.4:数据交互分析。数据交互分析就是先将被测软件的输入数据分类,然后综合软件状态剖面来描述这些输入数据关于时间的分布情况,得到软件操作剖面,软件操作剖面采用UML时序图和类图表示。
步骤5:概率信息确定。首先,需要确定两类概率信息:大系统任务的执行概率;被测软件场景状态图中各状态转移过程的发生概率。然后,根据第一类概率信息,可以将各个大系统任务下的试验剖面按照附录B合成得到一个合成试验剖面。最后,综合这两类概率信息,可以得到软件可靠性剖面中各个测试场景的抽取概率。所述的测试场景的抽取概率等于从大系统任务到具体场景流程进行每一次概率抽取的所有概率乘积。
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