一种针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台技术方案

一种针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台，包括系统管理、故障模式维护、产品模块维护、故障诊断等四个模块；系统管理中维护了当前检测软件的用户信息和系统中需要用到的全局性变量‑数据字典；故障模式维护中定义了故障结构树信息，故障原因、故障模式以及需要用到的故障推理算法；产品维护中定义了此次被测系统的产品结构树信息，映射故障模式；故障诊断是被测系统推理触发事件控制以及展示推理过程的控制台。本发明专利技术有效结合知识推理算法，能快速定位故障位置，同时给出对被测软件系统的健康状态进行有效的评估，帮助软件维护人员把控系统的健康情况。

A Software Platform for Software System Fault Detection and Health Assessment

【技术实现步骤摘要】
一种针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台
本专利技术属于软件测试领域，涉及一种针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台；该平台涉及软件健康状态监测系统及故障检测方法，尤其是针对工业控制系统中的应用型软件的检测。
技术介绍
随着系统和设备复杂性的增加以及信息技术的发展，PHM技术(PrognosticandHealthManagement)即故障预测与健康管理，经历了外部测试、机内测试、智能BIT，综合诊断以及PHM共5个阶段。于此同时，维修决策技术的发展也经历了事后维修、周期预防性维修、状态维护、智能维护。PHM技术在产品应用层次上，从过去的部件与分系统级，发展到覆盖整个平台各个主要分系统的系统集成级；在产品应用层次上，从电子类硬件产品到工控软件类产品。并逐步形成了智能化、标准化、持续化的技术方法体系，制订了包含数据采集与传输、数据处理、故障诊断、健康评估与预测等技术结构。基于故障诊断与预测技术的系统模型，通常由一定的领域的专家给出，经过大量的数据验证，通常比较真实可靠。基于模型的故障诊断与预测技术能深入对象系统本质的性质和实现实时的故障预测，并且对象系统的故障特征通常与模型参数相近或是紧密相联系。随着对设备故障演化机理理解的逐步深入，模型可以被逐渐修正来提高其预测精度。基于随机滤波理论的故障预测技术是基于模型的故障预测技术的典型代表，包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无味滤波和粒子滤波。基于知识的故障诊断与预测访求不需要对象系统精确的数学模型，同时能够有效地表达对象相关的领域专家的经验知识。基于知识的故障诊断与预测的一般原理是：①数理统计的模型，通过系统现象对应的关键参数集，依据历史数据建立各参数变化与故障损伤的概率模型(退化概率轨迹)，与当前多参数概率状态空间进行比较，进行当前健康状态判断与趋势分析。通过当前参数概率空间与已知损伤状态概率空间的干涉来进行定量的损伤判定，基于既往历史信息来进行趋势分析与故障预测。②神经网络(ANN)的模型，利用ANN的非线性转化特征，及其智能学习机制，来建立监测到的故障现象与产品故障损伤状态之间的联系。利用已知的“异常特征-故障损伤”退化轨迹，或通常故障注入建立与特征分析结果关联的退化轨迹，对ANN模型进行“训练/学习”。然后利用“训练/学习”后的ANN依据当前产品特征对产品的故障损伤状态进行判断。BP算法是该模型应用最广泛的一种网络。另外还有专家系统模型、模糊综合评判模型等。通常，工控类软件系统在交付之前，需要请具有专业资质(牌照)的第三方测评机构做测试验收，但测评机构的专业测评人员检测出来的软件故障结果表象(例如：系统登陆失败，系统查询失败，数据到处异常等)，无法给出真正的故障原因，即故障源定位判断无法精准给出(如故障源的可能判断是服务器问题、数据库问题、网络问题，还是应用程序内容算法逻辑问题等)。现有技术存在的缺陷和不足表现在以下方面：1、现有的故障诊断技术，主要是针对软件结合的PHM研究，对针对性强的纯软件的故障诊断与健康评估，缺乏相应系统的研究；2、现有的相似性的产品采用的技术架构一般都为C/S模式，缺乏通用性，适用面窄，学习成本高用户群固定，维护成本高移植性差，升级成本高。因此，如何解决上述问题，是本领域技术人员着重要研究的内容。
技术实现思路
为克服上述现有技术中的不足，本专利技术目的在于提供一种针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台，所述软件平台包括：故障模式维护、产品模块维护、故障诊断及系统管理模块；所述故障模式维护包括诊断算法和故障模式两个模块；所述产品模块维护包括产品模块和模块故障模式两个模块；所述故障诊断包括系统状态数据维护、诊断结果、健康状态与趋势预测三个模块；所述系统管理模块包括用户管理和数据字典两个模块。所述故障模式维护定义了故障结构树信息，故障原因、故障模式以及需要用到的故障推理算法；所述产品模块维护中定义了此次被测系统的产品结构树信息，映射故障模式；故障诊断模块是被测系统推理触发事件控制以及展示推理过程的控制台。进一步地，所述诊断算法是指故障诊断的核心算法程序，是故障诊断与定位的指令；包括源程序和程序关联配置；所述故障模式是系统故障的表现形式，是对产品所发生的、能被观察或测量到的故障现象的规范描述，是对故障模式信息的维护。进一步地，所述产品模块指的是对被测系统的产品组成模块构成信息的维护；模块故障模式是指被测系统产品模块对应的故障模式的维护，为一对多的关系。进一步地，所述用户管理是指对系统操作用户的维护；维护当前检测软件的用户信息，是对登录用户的增删核查；所述数据字典是指对系统全局环境变量的维护。进一步地，所述故障诊断包括系统状态数据维护、诊断结果及健康状态与趋势预测；其中所述系统状态数据维护又包括故障事件监控、故障模式选择、故障程序匹配及故障推理；所述健康状态与趋势预测包括当前系统健康状态及系统未来健康评估。故障模式的定义为抽象故障表象的提炼与总结。故障模式下分为多种故障原因，每种故障原因有多种可能的故障源造成。故障模式和故障原因为一对多，故障原因与故障推理程序为一对多关系。故障排故流程，系统采用接口设计思想，以类插件的集成方式，预留兼容设计，可迭代组装配置排故流程。排故程序包的开发可以装配实现物理隔离，解耦松散的，随去随用的嵌入方式。系统提供可以装配的图形化操作界面，无需重启或者改动程序源码。健康状态与趋势预测，更具对被测系统的诊断的历史数据，判断当前被测系统的健康状态，并且有历史数据通过知识推理，采用平滑线性预测模型，预测出系统未来的健康状态，以及哪些功能模块可能会发生故障的时间节点分析。本系统的产品功能树依托与需求分析设计，故障模式从需求用例中生成。故障分析原因的生成，采用知识推理、历史经验数据合理的总结概述出故障原因。对故障原因的定位，采用开发设计师的角度，对每一种可能的排故流程，生成排故指令程序集，最终定位可能的故障源。进一步地，所述产品模块维护包括被检测对象产品结构树及功能模块故障模式。本软件系统对被测系统的功能模块划分产品结构树，阐述了被测功能划分与组成，每个模块都可以选择特定的故障模式，以一对多的关系匹配。由于上述技术方案运用，本专利技术与现有技术相比具有的有益效果是：本专利技术的软件平台包括系统管理、故障模式维护、产品模块维护、故障诊断等四个模块；系统管理中维护了当前检测软件的用户信息和系统中需要用到的全局性变量-数据字典；故障模式维护中定义了故障结构树信息，故障原因、故障模式以及需要用到的故障推理算法；产品维护中定义了此次被测系统的产品结构树信息，映射故障模式；故障诊断是被测系统推理触发事件控制以及展示推理过程的控制台。本专利技术有效结合知识推理算法，能快速定位故障位置，同时给出对被测系统的健康状态进行有效的评估，帮助软件维护人员把控系统的健康情况。附图说明图1为本专利技术系统架构示意图；图2为本专利技术业务流程处理示意图；图3为本专利技术系统功能结构示意图；图4为本专利技术实施部署示意图；图5为本专利技术系统分析思路示意图。具体实施方式以下结合附图，由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台，其特征在于：所述软件平台包括：故障模式维护、产品模块维护、故障诊断及系统管理模块；所述故障模式维护包括诊断算法和故障模式两个模块；所述产品模块维护包括产品模块和模块故障模式两个模块；所述故障诊断包括系统状态数据维护、诊断结果、健康状态与趋势预测三个模块；所述系统管理模块包括用户管理和数据字典两个模块；所述故障模式维护定义了故障结构树信息，故障原因、故障模式以及需要用到的故障推理算法；所述产品模块维护中定义了此次被测系统的产品结构树信息，映射故障模式；故障诊断模块是被测系统推理触发事件控制以及展示推理过程的控制台。

【技术特征摘要】
1.一种针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台，其特征在于：所述软件平台包括：故障模式维护、产品模块维护、故障诊断及系统管理模块；所述故障模式维护包括诊断算法和故障模式两个模块；所述产品模块维护包括产品模块和模块故障模式两个模块；所述故障诊断包括系统状态数据维护、诊断结果、健康状态与趋势预测三个模块；所述系统管理模块包括用户管理和数据字典两个模块；所述故障模式维护定义了故障结构树信息，故障原因、故障模式以及需要用到的故障推理算法；所述产品模块维护中定义了此次被测系统的产品结构树信息，映射故障模式；故障诊断模块是被测系统推理触发事件控制以及展示推理过程的控制台。2.根据权利要求1所述的针对软件系统故障检测与健康状态评估的软件平台，其特征在于：所述诊断算法是指故障诊断的核心算法程序，是故障诊断与定位的指令；包括源程序和程序关联配置；所述故障模式是系统故障的表现形式，是对产品所发生的、能被观察或测量到的故障现象的规范描述，是对故障模式信息的维护...

【专利技术属性】
技术研发人员：方明来，方芳，马啸男，
申请(专利权)人：江苏锐天信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32