一种基于相关性模型的测试性预计方法技术

本发明专利技术公开一种基于相关性模型的测试性预计方法，该方法通过明确产品的功能流向和各组成部件的相互连接关系、明确测试点的位置，表明各组成部件和测试点的相关性关系，建立产品的测试相关性模型；根据测试相关性模型得出相关性矩阵；通过对相关性矩阵的计算，得出产品的故障检测率和故障隔离率指标，从而完成对产品的测试性预计工作，解决工程预计法操作性不强的问题。该方法特别适用于产品研制初期，其各种故障模式的故障率、发生频率等数据无法准确获得时的产品测试性预计。

【技术实现步骤摘要】
一种基于相关性模型的测试性预计方法
本专利技术涉及产品测试性的预计
更具体地，涉及一种基于相关性模型的测试性预计方法。
技术介绍
传统的测试性预计多采用工程预计法，即产品设计师填写相应的测试性预计表格，表格内容包括被测单元的故障率、被测单元的故障模式、每种故障模式的发生频数比以及该种故障模式是否能够被检测和隔离到。最后通过能检测到的故障率与总故障率的比值计算得到故障检测率，通过能隔离的故障率与能检测到的故障率的比值计算故障隔离率。测试性工程预计法的实施需要大量的可靠性分析数据和测试性/BIT设计数据，因此一般只适用于产品的详细设计阶段。且工程预计法对于哪些故障模式是可测的，哪些故障模式是可隔离的主要依赖人工判断，产品设计师的个人经验很大程度上决定了预计的准确性。因此测试性的工程预计法的预计结果存在较大的主观因素影响，实际的操作性不强。因此，需要提供一种基于相关性模型的测试性预计方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于相关性模型的测试性预计方法，该方法通过明确产品的功能流向和各组成部件的相互连接关系、明确测试点的位置，表明各组成部件和测试点的相关性关系，建立产品的测试相关性模型；根据测试相关性模型得出相关性矩阵；通过对相关性矩阵的计算，得出产品的故障检测率和故障隔离率指标，从而完成对产品的测试性预计工作，解决工程预计法操作性不强的问题。该方法特别适用于产品研制初期，其各种故障模式的故障率、发生频率等数据无法准确获得时的产品测试性预计。为达到上述目的，本专利技术采用下述技术方案：一种基于相关性模型的测试性预计方法，具体步骤为：第一步：依据GJB/Z1391-2006《故障模式、影响及危害性分析指南》对产品进行故障模式和影响分析(FMEA)，得到产品的故障模式与影响分析表；根据产品的故障模式和影响分析表，确定每种故障模式之间的影响和信息传递关系；第二步：对产品的功能和结构合理划分，建立产品的功能框图，在此基础上清楚的表明功能流向、故障模式之间的传递关系及各组成部件之间的相互连接关系，从而得到产品的信号流图。第三步：在第二部的基础上，明确产品设计的测试点的位置，测试点可以是机内测试(BIT)、外部测试设备测、人工观察等方式。依次标明各测试点和和各组成部件功能及故障模式之间的相关性关系，得到产品的相关性模型。第四步：根据对第三步建立的相关性模型所示的故障模式与测试点之间的关系，建立相关性矩阵。第五步：对每个测试点对应的测试向量进行故障检测和故障隔离的权重分析，确定故障检测和故障隔离过程所需的测试点，并对相关性矩阵进行相应处理，根据处理结果计算产品的故障检测率和故障隔离率。本专利技术的有益效果如下：通过本专利技术的应用，可在产品详细设计阶段对产品的测试性水品进行较为准确的预计，相对于传统的工程预计法，本专利技术的测试性预计方法更为客观准确，且能够发现较深层次的测试性设计缺陷，有利于产品的设计改进。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明。图1示出本专利技术实施例1雷达控制机组合信号流图。图2示出本专利技术实施例1雷达控制机组合测试性框图。具体实施方式为了更清楚地说明本专利技术，下面结合优选实施例和附图对本专利技术做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本专利技术的保护范围。下面以产品是雷达控制机组合为例，对雷达控制机组合的相关性模型测试性预计方法的说明。一种基于相关性模型的测试性预计方法，具体步骤为：第一步：对产品进行故障模式及影响分析(FMEA)。产品名称：雷达控制机组合。产品组成：雷达控制机组合包括多个部分，例如但不限于，CPU主板、IO板、CT板、SP板、DP板、和PA板各一块，其组成单元见表1所示。雷达控制机组合FMEA表见表2。表1雷达控制机组合LRU单元表序号单元名称产品编码数量1CPU主板PCCP5S12IO板FP2.856.03913CT板FP2.900.41614SP板FP2.319.35115DS板FP2.319.35216DP板FP2.315.09917PA板FP2.315.1001表2雷达控制机组合FMEA表第二步：对产品的功能和机构合理划分，建立产品的功能框图，在此基础上清楚的表明功能流向、故障模式之间的传递关系及各组成部件之间的相互连接关系，从而得到产品的信号流图。信号流图是设备的功能信息流所经过的有关组成单元之间的连接图。雷达控制机组合中各组成单元是按功能划分为LRU插件模块的，根据步骤一FMEA的结果，每一模块对应一个故障模式，各被测单元状态信息流由左向右传送，其信号流图如图1所示。图中的F1-F7为表2中的各个故障模式。第三步：在第二步的基础上，明确产品设计的测试点的位置，测试点可以是机内测试(BIT)、外部测试设备测、人工观察等方式。依次表明各测试点和和各组成部件功能及故障模式之间的相关性关系，得到产品的测试性框图。雷达控制机组合采用了机内测试(BIT)和外部测试。机内测试采用了板内ROM式BIT、微处理器BIT和边界扫描BIT；外部测试采用了雷达专用测试设备，并在雷达控制机组合上预置了测试接口。具体见表3和表4所示。表3雷达控制机组合BIT描述表表4雷达控制机组合外部测试描述表根据表3和表4对产品测试点的描述，结合第二步的产品的信号流图，将测试点对应的产品功能和故障模式进行一一关联，得到产品的测试性框图如图2所示。图中的①-⑦7个测试点对应表3和表4中描述的BIT和外部测试的测试点。第四步：根据对建立的测试相关性模型所示的故障模式与测试点之间的关系，建立相关性矩阵。根据产品测试性框图和“单元故障响应信息必下传”的原理，可列出各LRU单元间正常(“0”)或故障(“1”)信息状态的逻辑关系。首先假定信息源头CPU主板发生故障F1，使信息下游设备相应引起故障(各测试点为“1”状态)。以次类推，其结果构成各单元间的相关性真值表，即产品的相关性矩阵。如表5内容。表5雷达控制机组合相关性矩阵第五步：对每个测试点对应的测试向量进行故障检测和故障隔离的权重分析，确定故障检测和故障隔离过程所需的测试点，并对相关性矩阵进行相应处理，根据处理结果计算产品的故障检测率和故障隔离率。(1)故障检测率的预计计算每一检测点的故障检测权值WFDj，故障检测点的权值计算公式如下：WFDj为第j个测试点对应的故障检测权值；dij为第j个测试点所在的列向量所对应的元素，m为矩阵的行数。从故障检测权值最大的测试点开始(如果最大的故障检测权值对应有不止一个测试点，在不考虑测试费用、时间等代价的前提下，可任选其中一个)，用测试点TPj对应的列向量Tj将相关性矩阵一分为二，得到两个子矩阵：为Tj中等于0的元素对应的行构成的子矩阵，为Tj中等于1的元素对应的行构成的子矩阵。如果的行数不等于0，则对再次计算WFD，进行迭代，直到选用检测点对应的列向量中不再有0元素。如预先设计的测试点选用完毕，仍存在列向量中有0元素存在，则0元素所在列向量的个数即为故障发生而不能检测到的故障模式的个数。根据公式计算故障检测率。式中：UFD为能检测到的故障数；UT为总的故障数。根据故障检测率预计方法，首先计算每一检测点的故障检测权值WFDj本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于相关性模型的测试性预计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对产品进行故障模式和影响分析，得到产品的故障模式与影响分析表；根据产品的故障模式和影响分析表，确定每种故障模式之间的影响和信息传递关系；(2)划分产品的功能和结构，建立产品的功能框图；根据功能框图中功能流向、故障模式之间的传递关系及各组成部件之间的相互连接关系，得到产品的信号流图；(3)确定产品用于故障检测用的测试点的位置，根据各测试点的位置和步骤(2)中信号流图建立测试点和故障模式之间的相关性关系，得到产品的相关性模型；(4)根据步骤(3)建立的相关性模型中所示的测试点与故障模式之间的关系，建立相关性矩阵；(5)分析每个测试点对应的测试向量的故障检测和故障隔离的权重，确定故障检测和故障隔离过程所需的测试点，并对相关性矩阵进行处理，根据处理结果计算产品的故障检测率和故障隔离率。

【技术特征摘要】
1.一种基于相关性模型的测试性预计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对产品进行故障模式和影响分析，得到产品的故障模式与影响分析表；根据产品的故障模式和影响分析表，确定每种故障模式之间的影响和信息传递关系；(2)划分产品的功能和结构，建立产品的功能框图；根据功能框图中功能流向、故障模式之间的信息传递关系及各组成部件之间的相互连接关系，得到产品的信号流图，所述信号流图是设备的功能信息流所经过的有关组成部件之间的连接图；(3)确定产品用于故障检测用的测试点的位置，根据各测试点的位置和...

【专利技术属性】
技术研发人员：时旺，孙日芬，杨清伟，
申请(专利权)人：北京电子工程总体研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11