航天器测试资源优化配置方法技术

本发明专利技术提供一种航天器测试资源优化配置方法，该方法包括以下步骤：1、采用加权分配法初步确定产品的测试集；2、设计产品的多信号流模型，并生成产品的测试相关性矩阵；3、验证测试集能否满足故障监测与诊断的需求，如果不满足，则调整加权分配法中影响因子的数值，调整测试集，然后重复步骤2、3，直至满足需求；4、制定测试资源优化目标；5、采用优化分配法对测试资源进行优化配置；6、验证优化后的测试资源能否满足故障监测与诊断的需求，如果满足，则最优测试集为产品的完备测试集，否则重复步骤5、6，直至得到完备测试集。本发明专利技术实现了工程经验与理论指导的统一，可避免在产品实现过程中出现设计反复，避免测试资源浪费。

Optimal allocation method of spacecraft test resources

The invention provides a spacecraft test resource configuration optimization method, the method comprises the following steps: 1, using the weighted distribution method preliminary determine the product test set; multi signal flow model 2, product design, and generate test the correlation matrix of the product; 3, the validation test set can meet the demand of monitoring and fault diagnosis. If not satisfied, the adjustment factor weighting distribution method, adjust the test set, and then repeat steps 2, 3, 4, to meet the demand; make the test resource optimization objectives; 5, the optimal allocation method to optimize the allocation of resources, resources 6 test; test verification after optimization can meet the monitoring and fault the diagnosis needs, if satisfied, then the optimal test set is a complete product testing set, otherwise repeat steps 5 and 6 until a complete test set. The invention realizes the unity of engineering experience and theoretical guidance, avoids repeated design during the product realization process and avoids waste of test resources.

【技术实现步骤摘要】
航天器测试资源优化配置方法
本专利技术涉及一种航天器测试资源优化配置方法，用于航天器的测试性设计，属于航天器测试领域。
技术介绍
随着航天器大型化及其结构和功能的复杂化，测试与诊断问题日益突出，测试手段也从早期的人工测试设备或简单的专用测试设备逐渐发展为大型自动测试设备(AutomatedTestEquipment，ATE)，并可根据需求在航天器中设计机内测试(Built-inTest，BIT)，实现航天器在线故障自测试与自诊断，有利于降低对测试人员技术水平的要求，对提高系统可用性、降低使用和保障费用具有积极作用。但是BIT设备(Built-inTestEquipment，BITE)不但增加了系统设计工作量，其可靠性也会为系统带来虚警问题。这就需要在航天器设计之初就考虑测试、诊断与保障等问题，将各种测试与诊断要素综合起来，实现测试资源的合理应用和有效配置，使航天器具有良好的“易测试”特性，尽量做到使用最少的测试资源，实现最大的故障监测与诊断功能。目前大型航天器的测试方案虽然涉及到了理想情况下的测试选择问题，可为航天器确定测试集，一定程度上解决了“测什么”的问题，但是关于测试资源分配存在以下问题：1)对于航天器的测试资源配置与优化，即“用什么测”和“怎么测”等问题，仅仅依靠经验进行设计，没有理论对测试资源的配置与优化进行指导；2)由于测试资源配置仅靠以往设计经验，导致测试资源分配不合理，部分产品冗余测试，造成测试费效比过高，部分产品因为测试资源不足从而造成有些内容无法测试；3)由于在设计阶段缺少有效的理论指导和仿真验证方法，测试资源配置无法进行优化，导致产品在设计过程中造成返工，从而严重影响产品的设计进度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种航天器测试资源优化配置方法，解决了航天器产品设计过程中测试资源配置与优化缺少有效的理论指导与验证的问题，实现了工程经验与理论指导的统一，避免在产品实现过程中出现设计反复，避免测试资源的浪费。本专利技术所采取的技术方案如下：一种航天器测试资源优化配置方法，包括以下步骤：步骤1、采用加权分配法初步确定产品的测试集：对产品的测试需求进行分析，获得产品组成单元对测试资源的需求，综合考虑所述产品的影响因子，得出所述组成单元在所述产品的总加权值中的比例，然后根据所述比例计算出所述组成单元能够分配的测试资源，每一个所述组成单元的所述测试资源所构成的集合为测试集；步骤2、设计所述产品的多信号流模型，确定所述产品不同级别所要达到的监测与诊断性能，并生成所述产品的测试相关性矩阵；步骤3、向所述多信号流模型中的测点加载激励信号，对所述多信号流模型进行仿真，验证使用加权分配法得到的所述测试集能否满足故障监测与诊断的需求；如果不能满足需求，则调整加权分配法中所述影响因子的数值，调整所述产品的测试集，然后重复步骤2、3，直至能够满足故障监测与诊断的需求；步骤4、制定测试资源优化目标：在获得所述产品的所述测试相关性矩阵和所述组成单元初步分配的所述测试资源的基础上，结合所述产品各组成单元的故障先验概率和各个所述测试资源的测试时间、测试费用，构建以所述测试费用和所述测试时间的目标函数；步骤5、采用优化分配法对所述测试资源进行优化配置：根据具体的实际情况，选择一种算法进行所述目标函数的求解，最终得到一组最优解，所述最优解即为最优测试集；步骤6、根据所述最优测试集，调整所述产品的多信号流模型，并通过仿真，验证优化后的测试资源能否满足故障监测与诊断的需求，如果能够满足需求，则所述最优测试集即为所述产品的完备测试集，否则重复步骤5、6，直至得到完备的测试集为止。作为本专利技术上述航天器测试资源优化配置方法的改进，所述影响因子包括故障率因子、故障影响因子、MTTR(平均修复时间)影响因子、实现故障检测与隔离的难易因子、故障检测与隔离成本因子。作为本专利技术上述航天器测试资源优化配置方法的改进，所述组成单元的加权系数由下式计算：Ki＝Ki1+Ki2+Ki3+Ki4+Ki5(1)式中：Ki为产品的第i个组成单元的加权系数；Ki1为故障率因子，故障率高的项目Ki1取较大的值；Ki2为故障影响因子，故障影响较大的项目Ki2取较大的值；Ki3为MTTR影响因子，对于要求的MTTR值小的项目Ki3取较大的值；Ki4为实现故障检测与隔离的难易因子，容易实现的，Ki4取较大值；Ki5为故障检测与隔离成本因子，实现故障检测与隔离成本低的，Ki5取较大值；所述组成单元分配的测试资源由下式计算：式中：Ri为第i个组成单元所分配的测试资源数量；R为总测试资源数量。作为本专利技术上述航天器测试资源优化配置方法的改进，所述目标函数为：式中，C为测试费用的目标函数，p为系统状态的先验概率矢量，c为测试费用，A＝(aij)是(m+1)乘n的二值矩阵，aij是测试-故障关系标志，如果在识别系统状态过程中测试Tj能够测试到故障状态si，则aij＝1，否则aij＝0，P(si)为产品组成单元的故障先验概率，crj为测试资源rj的测试费用；T为测试时间的目标函数，t为测试时间；trj为测试资源rj的测试时间。本专利技术的有益效果是：1)本专利技术将设计师的设计经验与加权分配算法、优化分配算法相结合，实现了工程经验与理论指导的统一，解决了传统的设计方法中没有理论指导的问题，可以在设计阶段得到更加合理的测试集；2)采用的建模工具与上述得到的测试集相结合，在产品设计阶段能够采取有效的手段对测试资源的配置与优化进行验证，避免在产品实现过程中出现设计反复，从而保证产品按照既定计划开展工作；3)采用的优化分配法，既保证了测试资源的分配能够满足产品故障监测与诊断的需求，又能实现测试费效比的最优化，避免了测试资源的浪费。附图说明图1是基于多信号流的航天器测试资源配置及优化流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。针对目前航天器产品设计过程中，关于测试资源配置与优化缺少有效的理论指导与验证的问题，本专利技术针对该问题寻求解决方案，提出了在航天器产品设计阶段通过分析和专家经验，综合考虑各种因素的影响，引入影响因素和加权值，采用加权分配法对测试资源进行配置。同时采用优化分配法对测试资源配置进行优化，优化分配法将某一项目(如任务成功概率、完好率、费用最小)作为优化目标，在一定约束条件下求出其最优解，给出测试资源优化配置建议。同时本专利技术提出的基于多信号流模型的航天器测试资源配置方法，可以在航天器产品设计阶段，对测试资源的优化配置进行仿真与验证。根据航天器测试性要求，测试资源配置与优化所需要解决的问题是：·判断备选测试集的完备性，即利用该测试集是否可以检测和隔离所有需要检测、隔离的系统故障。·若备选测试集不完备，则对测试进行重新设计，利用历史数据及设计经验进行适当的增加，使其完备，保证测试集合能够满足系统的测试性指标要求。·从完备的备选测试集中选择子集，使得该子集可以以最小代价判断系统是否存在故障并对其进行隔离，即最优完备集。本专利技术采用的测试资源配置与优化的基本思想是，在航天器产品设计阶段，设计师根据以往产品设计经验，综合考虑各种因素影响，分别对每种影响因素赋予一定的权值，通过计测试性指标的加权分配法算给出该航天器产品的测试集。接着根据初步设计的测试集进行航天器本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种航天器测试资源优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用加权分配法初步确定产品的测试集：对产品的测试需求进行分析，获得产品组成单元对测试资源的需求，综合考虑所述产品的影响因子，得出所述组成单元在所述产品的总加权值中的比例，然后根据所述比例计算出所述组成单元能够分配的测试资源，每一个所述组成单元的所述测试资源所构成的集合为测试集；步骤2、设计所述产品的多信号流模型，确定所述产品不同级别所要达到的监测与诊断性能，并生成所述产品的测试相关性矩阵；步骤3、向所述多信号流模型中的测点加载激励信号，对所述多信号流模型进行仿真，验证使用加权分配法得到的所述测试集能否满足故障监测与诊断的需求；如果不能满足需求，则调整加权分配法中所述影响因子的数值，调整所述产品的测试集，然后重复步骤2、3，直至能够满足故障监测与诊断的需求；步骤4、制定测试资源优化目标：在获得所述产品的所述测试相关性矩阵和所述组成单元初步分配的所述测试资源的基础上，结合所述产品各组成单元的故障先验概率和各个所述测试资源的测试时间、测试费用，构建以所述测试费用和所述测试时间的目标函数；步骤5、采用优化分配法对所述测试资源进行优化配置：根据具体的实际情况，选择一种算法进行所述目标函数的求解，最终得到一组最优解，所述最优解即为最优测试集；步骤6、根据所述最优测试集，调整所述产品的多信号流模型，并通过仿真，验证优化后的测试资源能否满足故障监测与诊断的需求，如果能够满足需求，则所述最优测试集即为所述产品的完备测试集，否则重复步骤5、6，直至得到完备的测试集为止。...

【技术特征摘要】
1.一种航天器测试资源优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用加权分配法初步确定产品的测试集：对产品的测试需求进行分析，获得产品组成单元对测试资源的需求，综合考虑所述产品的影响因子，得出所述组成单元在所述产品的总加权值中的比例，然后根据所述比例计算出所述组成单元能够分配的测试资源，每一个所述组成单元的所述测试资源所构成的集合为测试集；步骤2、设计所述产品的多信号流模型，确定所述产品不同级别所要达到的监测与诊断性能，并生成所述产品的测试相关性矩阵；步骤3、向所述多信号流模型中的测点加载激励信号，对所述多信号流模型进行仿真，验证使用加权分配法得到的所述测试集能否满足故障监测与诊断的需求；如果不能满足需求，则调整加权分配法中所述影响因子的数值，调整所述产品的测试集，然后重复步骤2、3，直至能够满足故障监测与诊断的需求；步骤4、制定测试资源优化目标：在获得所述产品的所述测试相关性矩阵和所述组成单元初步分配的所述测试资源的基础上，结合所述产品各组成单元的故障先验概率和各个所述测试资源的测试时间、测试费用，构建以所述测试费用和所述测试时间的目标函数；步骤5、采用优化分配法对所述测试资源进行优化配置：根据具体的实际情况，选择一种算法进行所述目标函数的求解，最终得到一组最优解，所述最优解即为最优测试集；步骤6、根据所述最优测试集，调整所述产品的多信号流模型，并通过仿真，验证优化后的测试资源能否满足故障监测与诊断的需求，如果能够满足需求，则所述最优测试集即为所述产品的完备测试集，否则重复步骤5、6，直至得到完备的测试集为止。2.根据权利要求1所述的航天器测试资源优化配置方法，其特征在于，所述影响因子包括故障率因子、故障影响因子、MTTR(平均修复时间)影响因子、实现故障检测与隔离的难易因子、故障检测与隔离成本...

【专利技术属性】
技术研发人员：张强，胡骏，刘武通，李鸿飞，杨枫，潘顺良，于文泽，李喜来，
申请(专利权)人：北京空间技术研制试验中心，
类型：发明
国别省市：北京,11