[发明专利]多任务测试性指标分配方法

说明书

技术领域

本发明属于系统故障诊断技术领域，更为具体地讲，涉及一种多任务测试性指标分配方法。

背景技术

目前的系统故障诊断技术领域多采用的是多信号模型的建模方法，系统模型的测试性指标分配也是基于多信号模型的，主要是将上层系统或模块的测试性指标分配到下层的子系统或子模块，模块和系统的划分之间并不存在交叉与重叠，保证了模块间物理的隔离，而且与系统硬件电路结合更加紧密。目前基于多信号模型的测试性指标分配的方法主要有经验分配法和线性插值分配法。

但是基于多信号模型的测试性指标分配更多地是站在硬件产品的角度上保证系统的测试性指标，却无法从任务的角度保证任务的测试性指标；更无法将多任务间的联合协同的特性考虑进去，多信号模型更像是多任务模型中其中的一个子任务，不能像多任务模型那样将任务之间的联系和产品器件属性联合起来考虑，多任务模型中任务之间的交叉覆盖、协同联合是多信号模型无法做到的。所以对基于多任务模型的测试性指标分配方法的研究是很有必要的。

虽然现在有部分专家学者开始研究基于任务剖面建模，从更高的层次更系统的角度考察系统的测试性，但缺少成熟的理论和具体可行的方法；更加缺少针对多任务模型的系统测试性指标进行分配的方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种多任务测试性指标分配方法，针对多任务模型的特点建立测试性指标分配的数学模型，优化多任务模块的测试性指标分配。

为实现上述发明目的，本发明多任务测试性指标分配方法，包括以下步骤：

S1：根据任务模型树和产品结构树得到任务数量N和模块数量M，通过多任务模型得到任务与模块的关联标识k_ij，当k_ij＝1时表示模块j属于任务i，当k_ij＝0时表示模块j不属于任务i，i表示任务序号，取值范围为i＝1,2,…,N，j表示模块序号，取值范围为j＝1,2,…,M；

得到各任务和模块对测试性指标的最低要求，包括每个任务i的指标最低要求F_imin和每个模块j的指标最低要求F_jmin；统计得到每个模块的平均无故障时间α_j；获得各模块的测试性代价因子其中d表示测试性代价因子的种类序号，其取值范围为d＝1,2,…,D，D表示测试性代价因子的种类数量；设置各种测试性代价因子的权重W_d；

S2：计算每个模块的综合测试代价λ_j：

λj=Σd=1DWd×Cjd;]]>

S3：采用粒子群算法对以下模型进行求解，得到各模块的测试性指标分配结果：

min f(γj)=minΣj=1Mλj×γj]]>