面向飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)可靠性提升的測試分析

張子劍，姜 利，龍中權(quán)，林 海，劉 虎

(北京宇航系統(tǒng)工程研究所，北京 100076)

0 引言

對于系統(tǒng)的可靠性進行理論研究時候，需要通過系統(tǒng)測試性分析完成系統(tǒng)的整體測試和檢測來提高系統(tǒng)的可靠性，保證系統(tǒng)在發(fā)射前有正常狀態(tài)，從而保證系統(tǒng)的發(fā)射成果，同時如果遇到問題，可以快速地發(fā)現(xiàn)問題并解決[1]。國內(nèi)外對于導(dǎo)彈、火箭等武器系統(tǒng)的研究，是需要進行大量彈射實驗和演示驗證，完成重點成果的輸出[2-3]。飛行器進行試驗發(fā)射前，需要在地面對飛行器各個設(shè)備的工作狀態(tài)進行逐一檢查，完成檢查后按照規(guī)定流程進行發(fā)射，地面測試系統(tǒng)的測試結(jié)果決定飛行器是否具備發(fā)射條件，所以飛行器測試也十分重要[4]。

1 故障模型分析

對于本文研究的飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)進行故障分析時候，由于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜，故采取逐層分析的故障分析方法。分析3個子部分之間聯(lián)系的故障形式，從而分析出系統(tǒng)的可能故障形式，分析其原因和產(chǎn)生的后果，最后針對可能潛在出現(xiàn)的故障采用相應(yīng)的措施和檢測手段，從而保證整個系統(tǒng)的可靠性和安全性。

1.1 故障分析

1.1.1 故障模式

針對飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)進行研究時候，由于其組成部件數(shù)量巨多，故可能會產(chǎn)生很多的故障形式，而且系統(tǒng)完成很多功能，每個功能實現(xiàn)過程中可能會出現(xiàn)很多故障模式，但是，分析故障時候要把握完備性和唯一性兩個基本要求，即要將系統(tǒng)故障識別全面并且識別出的故障模式是明確的，彼此之間互相排斥，不存在交叉部分。并且對于系統(tǒng)的故障分析要全面，盡可能將系統(tǒng)的所有可能發(fā)生的故障進行分析和整理，進而可以分析出系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，從而在進行系統(tǒng)的設(shè)計的時候，可以對這部分薄弱的環(huán)節(jié)進行重點設(shè)計，提高其可靠度。故障模式獲取方法有很多，包括分析、預(yù)測、實驗、統(tǒng)計等。

當(dāng)我們進行系統(tǒng)的故障分析的時候，可以根據(jù)如下原則進行故障模式分析[5]：

1)對于具有相似的系統(tǒng)組成部分，可以根據(jù)已有的相似功能單元或者具有相似結(jié)構(gòu)的單元出現(xiàn)的故障，從而進行系統(tǒng)的故障分析。

2)根據(jù)系統(tǒng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)不斷豐富系統(tǒng)的故障模式。

3)對于常見的元器件、零部件等，可以根據(jù)國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)手冊確定失效模式。

1.1.2 故障原因分析

通過對系統(tǒng)進行故障識別后，為了提高系統(tǒng)可靠度，還需要通過故障原因分析找出系統(tǒng)的每個故障模式產(chǎn)生的原因，進而可以做出針對性的改進，從系統(tǒng)設(shè)計階段就可以消除故障產(chǎn)生的可能性。對于故障原因進行分析的時候可以從兩個角度進行分析,即成因機理和成因階段。成因階段就是包括設(shè)計階段、制造階段和使用階段，從而可以根據(jù)階段設(shè)計相應(yīng)措施進而消減故障，降低系統(tǒng)故障的可能性，從而提高系統(tǒng)的可靠性[6]。

1.1.3 嚴(yán)酷度分析

結(jié)合已有的針對武器系統(tǒng)的嚴(yán)酷度定義，本文對飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)的嚴(yán)酷度進行定義如表1所示[7]。

表1 嚴(yán)酷度定義

1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能分析

對于系統(tǒng)來講，由于要保證人員安全和發(fā)射過程中各個系統(tǒng)接收開始動作信號的同步，采用分布式設(shè)計，主要分為3個子部分，遠端發(fā)控設(shè)備、前端測控設(shè)備、飛行器控制設(shè)備。由于飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)中，直流穩(wěn)壓電源、光電轉(zhuǎn)換模塊、飛行器控制供電模塊等可靠性非常高，并且由于設(shè)計重量、費用的要求，故擬在遠端發(fā)控裝置、前端測控裝置、時序控制器這三部分進行冗余余度設(shè)計。經(jīng)過理論計算和推導(dǎo)，飛行器發(fā)射控制單元采用三冗余結(jié)構(gòu)，前端測控單元采用主備份二冗余設(shè)計，遠端不采用冗余設(shè)計。并且實際飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)要完成飛行器發(fā)射需要嚴(yán)格按照時序完成動作，實際運行過程飛行器控制系統(tǒng)需要實時監(jiān)測火工品的電壓，以及完成地面和飛行器的電壓切換。地面工作人員通過遠端發(fā)控計算機完成對飛行器的實時監(jiān)測，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果，產(chǎn)生相應(yīng)得動作指令，各個子系統(tǒng)需要完成對應(yīng)的功能，飛行器發(fā)射系統(tǒng)的硬件架構(gòu)如圖1所示。

圖1 硬件架構(gòu)圖

由于在設(shè)計系統(tǒng)階段需要考慮如何最大可能地提高系統(tǒng)的可靠性，在設(shè)計過程中就將系統(tǒng)的測試考慮其中。考慮系統(tǒng)的測試點、組成單元之間的信號關(guān)系，通過合理布置單元之間的關(guān)系，布置相關(guān)的測試點，分析關(guān)鍵的測試，以便當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障的時候，可以及時準(zhǔn)確地完成故障的檢測并隔離，采用相應(yīng)的解決措施，完成故障的清除，可以更好地完成飛行器發(fā)射任務(wù)，提高系統(tǒng)的可靠性[8]。

針對初步設(shè)計的飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)硬件架構(gòu)，進行系統(tǒng)時序測試、火工品的通路測試、火工品電壓測試，針對測試需要，本文先以火工品通路測試為例，進行故障樹分析，基本事件表如表2所示。

表2 基本事件表

火工品電路失效，可能是由于火工品電路繼電器不動作，繼電器卡死，有可能火工品沒有問題。進而分析控制火工品電路的時序控制單元，火工品控制單元的控制是由三冗余的時序控制單元通過仲裁單元輸出信號從而完成控制[9]。因此。需要分析仲裁單元是否故障，當(dāng)仲裁單元沒有故障的時候，進而分析時序控制單元中的火工品繼電器驅(qū)動電路。本文將模型進行簡化，分析到單元級。當(dāng)判斷時序控制單元無故障的時候，進而分析前端測控裝置，遠端發(fā)控裝置是否故障[10]。通過此方式遞推尋找基本事件。由于對于本文研究的飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)，火工品電路相對關(guān)鍵，進而對火工品通路測試進行分析的時候。故障樹分析結(jié)果如圖2所示。

圖2 故障樹結(jié)果圖

2 測試建模分析

2.1 多信號流圖模型

本文在研究了飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的基礎(chǔ)上，分析信號和單元之間關(guān)系，對于測試關(guān)鍵問題進行FTA的研究，從而可以分析出在關(guān)鍵測試中系統(tǒng)各個組成部分的主要故障部位。要對系統(tǒng)進行測試性分析，需要建立系統(tǒng)的測試性分析模型，通過分析系統(tǒng)的各個功能模塊的信號和測試之間的關(guān)系，從而可以分析整個系統(tǒng)的測試性。系統(tǒng)的多信號流程圖模型是目前可以簡化的分析系統(tǒng)故障和測試之間關(guān)系的方法，該方法在測試性建模中應(yīng)用廣泛，適合用于工程中的系統(tǒng)分析。

2.2 測試性故障建模分析

在上一節(jié)對系統(tǒng)火工品通路的故障樹模型分析后，結(jié)合時序測試、火工品電壓等測試，簡化對模型的測試性分析，從底事件入手對系統(tǒng)進行系統(tǒng)的多信號流圖建模分析，確定多信號流圖中的模型的各個組成。由于系統(tǒng)組成繁雜，本文從系統(tǒng)級進行分析，對應(yīng)部件級分析類似，不再贅述，系統(tǒng)的模型要素如下。

2.2.1 故障源

系統(tǒng)中主要可以分析的故障源如下:c1:發(fā)控計算機;c2:遠端發(fā)控單元;c3:前端測控單元B1;c4:前端測控單元B2;c5:前端切換裝置:c6時序控制單元C1;c7:時序控制單元C2;c8:時序控制單元C3;c9:仲裁單元。

2.2.2 故障測點和相關(guān)信號

根據(jù)火工品測試、時序測試等關(guān)鍵測試和其相關(guān)信號，可以進行相關(guān)測點設(shè)置和測試信號分析。故障測點和信號如表3所示。

表3 飛行器控制系統(tǒng)故障源和測試點總結(jié)

2.2.3 故障源、測試點、測試、和信號之間的關(guān)系

根據(jù)上述得到飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)的故障、測試、測試點、測試之間的關(guān)系，并且得到多信號流程圖模型如圖3所示，至此完成系統(tǒng)測試性建模。

圖3 多信號流程圖

2.3 測試性故障建模分析

上節(jié)完成系統(tǒng)的測試性建模，對于多信號流圖模型進行分析的時候，可以引入相關(guān)性矩陣，相關(guān)性矩陣又稱依存矩陣(D矩陣)，表示系統(tǒng)中故障源和測試相關(guān)的關(guān)系矩陣。D矩陣是用數(shù)字定性地去表示測試和故障、故障和故障、測試和測試的依存關(guān)系。在進行系統(tǒng)測試性分析的時候，矩陣可以將測試性模型和故障分析聯(lián)系起來，并且可以包括故障信息和測試信息。本文研究的相關(guān)性矩陣[11]如式(1)所示:

(1)

根據(jù)各模塊的屬性，結(jié)合建立的可達矩陣建立相關(guān)性矩陣，數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 相關(guān)性矩陣

3 故障測試分析

3.1 故障特征建立

對于系統(tǒng)進行故障分析主要分為單故障分析和多故障分析。對于上述建立的系統(tǒng)相關(guān)矩陣進行分析，從而可以驗證上述建立的故障測試矩陣。對于測試系統(tǒng)來說，在同一個時刻，最多出現(xiàn)一種故障，此時就是單故障。并且對于多數(shù)的測試系統(tǒng)來說，為了簡化模型，多進行單故障的假設(shè)和分析。單故障分析主要進行三方面的思考，分析系統(tǒng)中模型建立的準(zhǔn)確性、故障檢測的完整性、測點設(shè)置的冗余性。根據(jù)系統(tǒng)的故障測試矩陣，可以從單故障和多故障方向進行分析，具體分析如下。

3.1.1 單故障分析

對于測試系統(tǒng)來說，在同一個時刻，最多出現(xiàn)一種故障，此時就是單故障。并且對于多數(shù)的測試系統(tǒng)來說，為了簡化模型，多進行單故障的假設(shè)和分析。單故障分析主要進行三方面的思考，分析系統(tǒng)中模型建立的準(zhǔn)確性、故障檢測的完整性、測點設(shè)置的冗余性。根據(jù)系統(tǒng)的故障測試矩陣，可以從上述3個方面進行分析，具體分析如下。

1)模型建立的準(zhǔn)確性:在進行系統(tǒng)模型的分析時，分析系統(tǒng)是否存在模糊項，即故障測試矩陣中是存在相同的行向量。如果存在不同行的元素值是相同的，就可以認為相同行對應(yīng)的故障是沒有辦法進行區(qū)分的，即出現(xiàn)無法準(zhǔn)確定位的故障，進而說明模型建立的準(zhǔn)確性不夠。此時需要對建立的模型的進行優(yōu)化，保證故障測試矩陣沒有模糊故障的情況存在。

2)故障檢測的完整性:分析比較故障測試矩陣，觀察矩陣是否出現(xiàn)行向量中每一個元素值都是0。如果出現(xiàn)某行元素值全為0，則表示該行代表的故障是通過測試無法檢測到的。說明對于系統(tǒng)進行測試點布置的時候，無法完成系統(tǒng)所有故障的檢測。因此，當(dāng)故障測試矩陣中任意一行的行向量中所有的元素值不全為0，說明系統(tǒng)測試可以檢測所有故障，故障檢測具有完整性。

3)測試性的冗余性:測點設(shè)置的冗余性即分析系統(tǒng)是否出現(xiàn)測試相同的情況,如果分析比較出故障檢測矩陣中有些列向量對應(yīng)的元素值都是相同的，說明出現(xiàn)了相同的測試項，測試冗余選擇一個測試進行分析。如果故障測試矩陣中沒有出現(xiàn)相同的列向量，則反映出測試項具有合理性。

根據(jù)相關(guān)性矩陣分析可知，飛行器發(fā)射控制系統(tǒng)，不存在某行向量的元素全為0，不存在系統(tǒng)的列向量，不存在相同的行向量，因此，對于單故障分析而言，該測試性模型測點布置合理，并且模型可以準(zhǔn)確反應(yīng)系統(tǒng)各單元組成之間的關(guān)系，以及之間信號、故障關(guān)系。

3.1.2 多故障分析

對應(yīng)大多數(shù)復(fù)雜系統(tǒng)來說，系統(tǒng)在相同時刻會同時發(fā)生多個故障。此時，不能對系統(tǒng)進行單故障分析，要采用多故障分析的方式，分析判斷出系統(tǒng)中是否出現(xiàn)了由于多故障情況產(chǎn)生的隱藏故障和掩蓋故障，從而準(zhǔn)確分析整個系統(tǒng)，對系統(tǒng)進行故障的分析。

1)系統(tǒng)的隱藏故障:系統(tǒng)在某一時間內(nèi)產(chǎn)生多個故障模式，系統(tǒng)中所有測試產(chǎn)生的故障結(jié)果和系統(tǒng)中某一個測點測試故障結(jié)果相同，我們就可以確定是這個故障使得系統(tǒng)無法進行故障定位，并且隱藏了其它測試點的故障特征信息。通過對系統(tǒng)的故障測試矩陣進行分析，如果出現(xiàn)這種情況，則認為該系統(tǒng)存在隱藏故障。

2)系統(tǒng)的掩蓋故障:系統(tǒng)在某一時間內(nèi)產(chǎn)生多個故障模式，系統(tǒng)中所有測試產(chǎn)生的故障結(jié)果和故障外某一個測點測試故障結(jié)果相同，我們就可以確定是這個故障使得系統(tǒng)無法進行故障定位，并且掩蓋了其它測試點的故障特征信息。通過對系統(tǒng)的故障測試矩陣進行分析，如果出現(xiàn)這種情況，則認為該系統(tǒng)存在隱藏故障。

結(jié)合計算出實際得到的相關(guān)性矩陣，通過分析系統(tǒng)的測試結(jié)果，判斷矩陣中行向量的之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中不存在掩蓋故障，但是存在隱藏故障的情況,通過比較分析得到系統(tǒng)得隱藏故障如表5所示。

表5 隱藏故障集

3.2 測試性參數(shù)

在對復(fù)雜系統(tǒng)進行測試性分析的時候，需要對故障建模的模型進行分析，分析測試點和測試性的選擇，從而保證模型的正確性和測試的合理性。在大多數(shù)系統(tǒng)進行測試性分析的時候，主要需要考慮故障檢測率和故障隔離率兩個評價參數(shù)。

3.2.1 故障檢測率

故障檢測率的定義為在系統(tǒng)工作測試的一段時間內(nèi)，按照系統(tǒng)的測試方法和流程完成系統(tǒng)的檢測，正確檢測出的系統(tǒng)故障的數(shù)量和被檢測系統(tǒng)發(fā)生的故障總數(shù)的百分比，數(shù)學(xué)模型可以表示為：

(1)

式中,ND為系統(tǒng)檢測項正確檢測出的故障源數(shù)；NT為系統(tǒng)在一段工作時間實際產(chǎn)生的故障總數(shù)。

對于一些系統(tǒng)和設(shè)備來講，假如各個故障發(fā)生的概率λ是一個常數(shù)，那么上式可以改寫為：

(2)

式中,λD為系統(tǒng)能夠被檢測出的故障模式的概率總和；λ為系統(tǒng)所有故障模式的發(fā)生總概率之和；λi為第個故障發(fā)生的故障率；λDi為第個系統(tǒng)被檢測出的故障模式發(fā)生的故障率。

3.2.2 故障隔離率

故障隔離率定義為：在系統(tǒng)工作測試的一段時間內(nèi)，按照系統(tǒng)的測試方法和流程完成系統(tǒng)的檢測，正確檢測出的系統(tǒng)故障的被正確隔離的故障數(shù)和被檢測系統(tǒng)發(fā)生的故障總數(shù)的百分比，數(shù)學(xué)模型可以表示為：

(3)

式中,NL為在規(guī)定時間內(nèi)測試項可以正確檢測到的故障隔離數(shù)；ND為系統(tǒng)檢測項正確檢測出的故障源數(shù)。

對于一些系統(tǒng)和設(shè)備來分析及預(yù)計的數(shù)學(xué)模型為：

(4)

式中,λD為系統(tǒng)能夠被檢測出的故障模式的概率總和；λL為系統(tǒng)可隔離不大于個可更換單元數(shù)的故障模式的故障率之和；λLi為系統(tǒng)可隔離不大于個可更換單元數(shù)中第個故障模式故障率；L表示系統(tǒng)所有的可以被隔離更換的單元數(shù)。

3.3 軟件設(shè)計思路和編程方法

對復(fù)雜系統(tǒng)進行測試性建模后，需要對系統(tǒng)測試性進行分析和驗證。由于系統(tǒng)測試性參數(shù)有很多，為滿足這些測實性要求，可以進行不同測試點布置和測試項的設(shè)計，如何計算得出最優(yōu)的測試選擇方法，成為復(fù)雜系統(tǒng)進行測試性分析過程中重要研究問題。

當(dāng)面對測試項選擇最優(yōu)設(shè)計問題時候，智能算法在該類問題的解決上提供很好的方法，并且有很多學(xué)者提出多種算法，如粒子群算法[12-13]、遺傳算法[14]、模擬退火算法[15-16]、貪婪算法[17-18]等。本文在遺傳算法的基礎(chǔ)上對系統(tǒng)進行測試性分析和驗證。本文在遺傳算法的基礎(chǔ)上對系統(tǒng)進行測試性分析和驗證。遺傳算法是一個解最優(yōu)化問題的概率論方法，它通過模仿自然界的進化過程來解決問題，而自然界的種群通過雜交、變異和自然選擇經(jīng)歷著持續(xù)的變化[19-20]。對于各種各樣的問題遺傳算法都可以容易在計算機上實施。對于直接采用數(shù)學(xué)方法進行處理很麻煩的問題，遺傳算法在解決這些復(fù)雜問題特別有用處，并且遺傳算法在處理大規(guī)模、實際離散或者連續(xù)問題上非常有效。只要保證以模擬自然進化為基礎(chǔ)，遺傳算法可以被適當(dāng)?shù)脑O(shè)計和修正來探索解決問題的特有特征。因此，為解決各種優(yōu)化問題，遺傳算法形成一種方法和方法論。

當(dāng)研究根據(jù)上述遺傳算法流程，研究測試覆蓋性問題，通過改進遺傳算法，提出了一種基于測試覆蓋度的算法，算法設(shè)計流程如下所示。

1)初始化:本文采用實數(shù)編碼的方式，用浮點數(shù)表示每一個基因，每一個浮點數(shù)即表示一個故障源的解，通過對多個故障源進行適應(yīng)度函數(shù)的計算可得到測試測試評價函數(shù)值，集合的數(shù)目即表征了染色體的長度，初始化種群數(shù)目為50。

2)適應(yīng)度計算:在適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計過程中，考慮系統(tǒng)的測試性指標(biāo)，即故障檢測率、故障隔離率。適應(yīng)度計算應(yīng)該遵循著，非負、連續(xù)的。并且應(yīng)該考慮，如何在測試代價較低的情況下，系統(tǒng)的故障檢測率和故障隔離率較高。本文提出的算法和傳統(tǒng)算法在初始化，終止條件上設(shè)置相同，最大的區(qū)別和不同在于適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計。傳統(tǒng)適應(yīng)度可取為：

(5)

本文提出一種基于測試覆蓋率的適應(yīng)度函數(shù)，函數(shù)公式如下：

(6)

式中,ci測試費用；TS測試項；ki可以對測試進行評價的函數(shù)。

具體表達式為：

(7)

式中,h(ti)為測試項的覆蓋度，即某個故障發(fā)生時，能夠被測試項檢測到的最小的數(shù)量；d(ti)為測試項能夠檢測出系統(tǒng)中的故障數(shù)量。

對于測試覆蓋度進行分析，結(jié)合系統(tǒng)建立的多信號流圖模型，對系統(tǒng)進行分析，系統(tǒng)總共故障源個數(shù)為10，根據(jù)測試和故障源的關(guān)系，可以得出評價函數(shù)如表6所示。

表6 評價函數(shù)值

由于測試評價函數(shù)k(ti)和h(ti)成正比，和d(ti)成反比，所以，當(dāng)測試評價函數(shù)值低的時候，其測試越為重要，越要優(yōu)先進行，越可以將其優(yōu)秀的個體進行遺傳。所以，測點6，7，8最為重要，測試優(yōu)先集會被最先選中。將各個測試函數(shù)值用折線如圖4所示。

圖4 評價函數(shù)值

3)選擇操作:本文的選擇函數(shù)為式(8)：

(8)

4)交叉變異:對于遺傳算法，交叉概率多數(shù)在0.3～1之間，變異概率多數(shù)在0～0.08之間，本文選擇交叉概率0.6，變異概率為0.008，根據(jù)此條件進行算法的計算，完成適應(yīng)度函數(shù)的計算。

5)設(shè)置停止條件:本文規(guī)定程序停止運行的準(zhǔn)則，計算出系統(tǒng)的適應(yīng)度值，并將運行結(jié)果進行統(tǒng)計。

3.4 測試計算結(jié)果分析

根據(jù)上述算法設(shè)計，在VS中使用MFC完成，將遺傳算法進行改進，提出基于測試覆蓋率的算法進行編程，算法軟件主要是3個組成部分：一個部分是將測試參數(shù)進行輸入；一個部分是顯示運行結(jié)果，顯示算法優(yōu)選測試集和故障率，檢測率；最后一個部分顯示算法的測試集和對應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值，如圖5所示。

圖5 算法結(jié)果

3.4.1 算法測試結(jié)果

本文中選用算法的參數(shù)選擇，交叉概率選擇為0.6，變異概率為0.008，并且給定測試項的個數(shù)，設(shè)置不同的停止規(guī)定條件，通過算法的運行可以計算出不同測試集的故障檢測率，故障隔離率。通過輸入不同的測試集合，可以得出相應(yīng)的結(jié)果，計算結(jié)果如圖5所示。將改進算法的輸出結(jié)果列于表7。

表7 適應(yīng)度值

根據(jù)計算出的結(jié)果，可以分析計算出相應(yīng)測試集對應(yīng)的故障檢測率和隔離率的折線圖6所示。

圖6 故障檢測率和故障隔離率

從圖6中可以清晰地知道，在算法計算中7個測試項就可以完成使得系統(tǒng)得故障檢測率達到100%，故障隔離率達到100%，并且此時測試項最少，也就是說算法可以選擇出最優(yōu)個體組合為：{ 2，3，4，5，6，7，8 }。測試項個數(shù)為6的時候，系統(tǒng)的故障隔離率沒有達到100%，即系統(tǒng)出現(xiàn)模糊項組合。

算法將測試項1和9進行了剔除，可以得出最新的相關(guān)性矩陣，如表8所示。根據(jù)此表進行分析，表格中任意的行向量都是不一樣的，即沒有模糊組，故障隔離率達到100%。相關(guān)性矩陣中，每一個列向量都不一樣，即沒有冗余測試。并且系統(tǒng)的故障檢測率和故障隔離率都為100%。

表8 算法改進相關(guān)性矩陣

3.4.2 適應(yīng)度函數(shù)值

當(dāng)選擇的測試項不同是計算出的適應(yīng)度函數(shù)值如上述表中所示，將其變化趨勢用曲線圖表示如圖7所示。算法在7的時候適應(yīng)度最高，該測試最優(yōu)測試，會優(yōu)先遺傳。

圖7 適應(yīng)度函數(shù)值

3.4.3 算法的收斂性對比

根據(jù)本文提出算和傳統(tǒng)遺傳算法對比，其算法的收斂性如圖8所示。本文設(shè)計算法在15代的就達到最優(yōu)解，而傳統(tǒng)遺傳算在21代左右才收斂，本文算法收斂性更好。

圖8 算法結(jié)果

根據(jù)本文提出算和傳統(tǒng)遺傳算法對比，其算法的收斂性如圖8所示。由于本文的遺傳算法自動對適應(yīng)度函數(shù)進行優(yōu)化設(shè)計，相比較傳統(tǒng)的遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)中的選擇函數(shù)進行了4個范圍的分類處理，對不同情況下的故障檢測率和故障隔離率增添了3種可能情況，提高了算法的準(zhǔn)確性，本文設(shè)計算法在15代的就達到最優(yōu)解，而傳統(tǒng)遺傳算在21代左右才收斂，本文算法收斂性更好。

本文采用了小規(guī)模案例進行了分析，對于大規(guī)模案例的問題上，本文算法收斂性同樣好于傳統(tǒng)遺傳算法，因為對選擇函數(shù)的優(yōu)化處理是具有通用性，同樣適合大規(guī)模案例。

4 結(jié)束語

本文主要是分析了系統(tǒng)的故障模式和結(jié)構(gòu)功能，根據(jù)實際系統(tǒng)的要求的功能，進行主要測試的分析，進行完成故障樹模型，通過分析，進行相應(yīng)的測試和測試點問題的討論，建立多信號流圖模型。結(jié)合系統(tǒng)的故障檢測率和故障隔離率進行的系統(tǒng)級的故障、信號、測試點分析。為了更方便的進行測試分析和計算，進行遺傳算法的研究，提出一種基于測試覆蓋的改進遺傳算法，并且和傳統(tǒng)的遺傳算法進行對比，改進后的算法有這更好的收斂性，對系統(tǒng)分析更好。由于篇幅問題，只是對系統(tǒng)級進行分析，同樣的方法可以對具體的組成單元分析，更好地完成相關(guān)的測試分析和測點的布置，有利于指導(dǎo)系統(tǒng)進行設(shè)計。