测试性分析

摘要:测试性分析 测试性分析(Testabilityanalysis)测试分析概述测试性分析(Testabilityanalysis)通过固有的测试评估、测试预测和测试成本预测,评估产品可能达到的测试水平,确保测试与其他诊断因素的有效综合和兼容性。测试性(Testability)是指产品能够及时、准确地确定其状态(工...

测试性分析

测试性分析(Testabilityanalysis)

测试分析概述

测试性分析(Testabilityanalysis)通过固有的测试评估、测试预测和测试成本预测,评估产品可能达到的测试水平,确保测试与其他诊断因素的有效综合和兼容性。

测试性(Testability)是指产品能够及时、准确地确定其状态(工作、不工作、性能下降),并隔离其内部故障的设计特点。测试分析是产品设计分析的重要环节,与诊断方案的制定和实施有关。测试分析的目的是验证建议的方法是否符合设计要求。

测试分析的内容

测试分析主要包括:BIT故障检测检测和隔离能力、系统测试预测和固有测试评价。前两项主要采用测试预测方法,后一项可采用加权计算方法。

测试预测是根据测试设计数据估计测试参数可能达到的值,并比较是否符合指标要求。测试预测一般按系统组成,从下到上,从局部到整体顺序进行。测试预测主要在详细的设计阶段进行,因为测试方案已经确定,BIT基本确定了工作模式、故障检测和隔离方法,并考虑了试验点的设置和防止虚假警察的措施BIT软硬件设计和对外界面设计。可采取必要的改进措施,估计这些设计是否符合规定的设计指标。测试预计通常会给出故障检测率FDR、故障隔离率FIR等。

在系统开发过程中进行固有测试分析,目的是确定硬件设计是否有利于测试,并尽快采取改进措施。

测试性分析-图1

测试分析参数

测试是描述系统检测和隔离故障的能力。测试参数是测试定量分析的基础。测试参数一般分为四种类型:性能、系统影响、功能过程影响和测试过程影响。

  • 性能参数包括:
    • ①可控性和可观察性;
    • ②故障检测覆盖率;
    • ③故障隔离覆盖率;
    • ④纠正错误的覆盖率;
    • ⑤平均、最小、最大模糊组的大小;
    • ⑥可更换单元的平均、最小、最大位置;
    • ⑦测试模式集的大小;
    • ⑧检测时间;
    • ⑨隔离时间;
    • ⑩纠正时间;
    • ?虚警率等。
  • 系统影响参数包括:
    • ①空间消耗;
    • ②I/O消耗;
    • ③性能影响;
    • ④功率消耗;
    • ⑤可靠性影响;
    • ⑥维修影响;
    • ⑦适用性影响等。
  • 影响功能过程的参数包括:
    • ①对功能过程时间的影响;
    • ②影响功能过程成本。
  • 影响测试过程的参数包括:
    • ①对测试过程时间的影响;
    • ②影响测试过程成本。

基于模型的测试分析

基于从属关系的逻辑模型(LogicModeling)系统的测试分析已经使用了很长一段时间。逻辑模型是定义系统组成部分之间关系的一种方法,它由一些表示测试信息的抽象节点和弧的逻辑图表示。逻辑模型表示故障模式与测试之间的关系,故障模式和测试作为可更换单元的属性。为了进行测试分析,可更换单元及其各种属性应提供一定的数据,如可更换单元的平均无故障时间、故障模式的概率、测试所需的时间和成本。此外,如果需要自动化测试设备,逻辑模型可以用来确定哪些测试需要自动化,哪些需要手动或半手动测试。由于同一结构的逻辑也可以用于维护设备的开发,系统设计和维护设备的开发可以同时进行,以改变维护设备滞后产品的情况。

上述逻辑模型结构简单,易于实现,适用于产品的概念设计阶段。然而,这种基于功能的逻辑模型不能直接处理故障模式,也不能方便FMECA功能集成到模型中,因此不适合系统的可靠性设计分析。测试的目的是检测和隔离系统故障。因此,自20世纪90年代初以来,基于故障模式的系统模型的测试分析逐渐兴起。基于故障模式的侧重于故障模式,需要较少的数据输入,可用于可靠性工程设计分析。但由于缺乏系统的功能信息,不适用于概念设计和更高层次的诊断策略分析。同时,在基于故障模式的系统模型进行测试设计时,测试开发人员不考虑故障检测,故障检测和隔离的覆盖率受到一定程度的影响。

鉴于基于功能和故障模式的从属模型存在一些缺陷,出现了所谓的混合模型。该混合模型不仅具有功能模型建模简单的优点,而且还具有故障模型。在概念设计阶段,混合模型主要用作功能模型。随着设计的进展,故障模型以低级模型的形式建立。由于混合模型还支持故障模型和功能,它还支持中间过程的分析。

基于模拟的测试分析(故障分辨率、虚警率)

在MIL-STD-2165和MIL-HDBK-诊断分辩率的计算在472中被定义,但这种计算方法有一定的局限性。当实际诊断使用预期结果时,会产生一定的偏差。因为这个计算是静态的,不考虑零件故障的顺序。第二,预计诊断将在任何时间间隔内进行,假设故障概率是一段时间的平均结果。实际零件的故障与时间有关。第三,该计算不考虑不同的故障组合,不同的组合可能对系统功能有不同的影响。模拟具有时间限制,使用模拟获得的测试分析结果可以表明诊断行为随时间而变化。

计算机仿真可以在硬件软件模型中引入大量故障,观察其响应激励,获得故障检测率和故障隔离率,以评估测试和激励。理论上,所有的故障模式都可以进行分析,但过多的故障模式会导致爆炸,这在工程中很难实现。同时,随着设计制造工艺的不断改进和部件质量的不断提高,部分故障模式的可能性极低,因此必须结合具体电路故障模式的影响和危害分析(FMECA)来确定发生故障的概率,构成该系统的故障模式集。采用MONTECARLO算法选择不同的故障注入序列。

测试性分析

测试性分析发表于2022-06-15,由周林编辑,文章《测试性分析》由admin于2022年06月15日发布于本网,共2037个字,共5897人围观,目录为外贸知识,如果您还要了解相关内容敬请点击下方标签,便可快捷查找与文章《测试性分析》相关的内容。

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