馬 云，劉東風，2

(1.海軍工程大學動力工程學院，湖北武漢 430033;2.91663部隊，山東青島 266012)

面向綜合診斷的電子裝備測試性研究綜述

馬 云1，劉東風1，2

(1.海軍工程大學動力工程學院，湖北武漢 430033;2.91663部隊，山東青島 266012)

電子裝備的故障診斷尤其是綜合診斷越來越依賴于測試性設計，且測試性設計與分析是裝備實現(xiàn)綜合診斷的前提與基礎，測試性設計優(yōu)良的裝備更易實現(xiàn)綜合診斷。針對近年來測試性研究蓬勃發(fā)展，但綜述性文獻并不多見的現(xiàn)象，主要從測試性需求分析、指標分配、測試性建模、測試性方案優(yōu)化設計、測試性驗證與評估、故障診斷策略這6個方面對國內(nèi)外測試性研究的現(xiàn)狀與發(fā)展進行了闡述與探討。希望能改善此類綜述性文獻較匱乏的現(xiàn)狀，并給測試性設計從業(yè)者及故障維修人員以有益的啟示。

電子裝備;測試性;綜合診斷

測試性是裝備“五性”(可靠性、維修性、保障性、測試性、安全性)之一，可見其重要性。測試性設計優(yōu)良的裝備能快速準確地檢測故障并隔離故障，保證裝備任務的順利完成，節(jié)省維修人力、物力，具有非?？捎^的經(jīng)濟效益，并有利于裝備綜合診斷的開展。綜合診斷不是指綜合運用各種手段對某一故障現(xiàn)象進行診斷，而是指綜合考慮系統(tǒng)需求，例如任務需求、功能結(jié)構(gòu)需求、可靠性、維修保障性等要求去選擇合適的測試方式，經(jīng)濟快速的診斷故障，以求診斷耗時最少、診斷費用最低，從而使得裝備全壽命周期費用最低。由此可見，綜合診斷是一項系統(tǒng)工程。它一方面強調(diào)設計特性，例如在裝備的設計階段需要在機內(nèi)測試與其他測試方式之間做出選擇，另一方面又強調(diào)裝備的管理過程，在裝備使用過程中根據(jù)使命任務、維修級別 (大修、中修、小修)、各保障級別 (艦員級、基層級、基地級)等的不同，快速做出滿足使用、維修要求的測試選擇，從上到下形成一個高效的維修管理系統(tǒng)。只有測試性設計性能好的裝備才會有利于這個系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)，最大程度地減少維修時間、費用，因此測試性設計是綜合診斷的前提和基礎。

面向綜合診斷的測試性設計與管理對電子裝備尤為重要，因為測試性設計不理想的電子裝備，在以后的故障診斷過程中，很難像診斷機械裝備的故障那樣采用振動傳感器、紅外傳感器等外部輔助儀器，更不能對各電纜、電路、元器件隨意斷開、拆裝，所以在給電子裝備進行測試性設計時，需要充分考慮給后續(xù)的維修診斷工作提供必要的條件。電子裝備的集成化、復雜化程度高，人工對其性能檢測、故障隔離耗時多，會對裝備能否迅速投入作戰(zhàn)狀態(tài)帶來影響，機內(nèi)測試技術(shù) (BIT)可以快速檢測/隔離故障，但是研發(fā)BIT的軟/硬件會增加裝備工程研制階段的費用，增加BIT功能也會給電子裝備帶來結(jié)構(gòu)性能、重量體積等方面的變化，這些都要符合裝備的設計要求，所以綜合考慮測試性需求是很有必要的，其次是要確定系統(tǒng)的測試性指標，然后把總測試性指標分配給下級各單元，根據(jù)不同任務需求確定診斷方案，優(yōu)化測試資源配置，選擇故障檢測點、隔離點，優(yōu)化測試順序，評估測試性設計以便及時調(diào)整設計，最后根據(jù)任務要求制定診斷策略。

1 測試性設計各步驟的研究進展與發(fā)展趨勢

1.1 測試性需求分析

測試性需求的確定主要是根據(jù)裝備的自身特性，參照老裝備、類似裝備，權(quán)衡使用方的要求和承制方的水平，依據(jù)裝備的可用度、可靠度、保障要求、任務成功率等來分析并確定測試性指標。對于電子裝備來說，有隨時投入任務的可能性，充分考慮裝備的可用度，確保任務成功率尤為重要。測試性需求分析常見方法有類比法、參數(shù)權(quán)衡分析法。蘇永定等［1］基于離散petri網(wǎng)建立各任務階段測試性需求子模型，并將統(tǒng)一建模語言 (UML)應用于測試性需求的建模，便于信息的交互使用，并進一步將UML與廣義petri網(wǎng)相結(jié)合進行建模，取得了不錯的效果。

測試性需求分析是測試性設計的基礎，對測試性設計有指導意義，決定著測試性設計成敗的關鍵。測試性需求分析本身就是一項系統(tǒng)工程，在進行分析時一定要務實，只有充分考慮裝備的限制特性、目前測試水平、測試設備、人員編制等情況，才能制定出合理的測試性指標，設計出既滿足要求又易于維修的裝備。測試性需求分析還要做到全面，針對裝備不同的任務階段、設備層次，分別制定出不同的測試性指標，這樣的指標設置才會更科學合理。因此，測試性需求分析會向全面、細化的方向發(fā)展。

1.2 測試性指標分配

測試性指標分配的經(jīng)典方法主要有等值分配法、加權(quán)分配法、按故障率分配法、優(yōu)化分配法、綜合加權(quán)法、新老裝備組合分配法。其中對于有明確的優(yōu)化目標和約束條件的裝備，如系統(tǒng)的平均測試性設計費用最低，或是保障任務成功率等，可以用優(yōu)化分配法。綜合加權(quán)分配法優(yōu)于加權(quán)分配法，它用故障率對加權(quán)分配法所得的權(quán)重再次加權(quán)，分配結(jié)果更客觀。新老裝備組合系統(tǒng)的測試性分配方法以新型號的指標高于老型號的指標為約束條件，此法又比綜合加權(quán)法更客觀。除了以上傳統(tǒng)方法之外，還有層次分析法 (AHP)，此法反復迭代，常常使各分配結(jié)果差距很小，相比簡單的均值分配法而言，此法沒有優(yōu)勢。將層次分析法和信息熵結(jié)合，比單獨使用AHP法效果好。為避免加權(quán)分配法的主觀性，遺傳算法給測試性指標分配提供了一條出路。張琦等［2］采用改進型的遺傳算法，與常規(guī)遺傳算法相比較，不需要對分配結(jié)果另行調(diào)整，方便了設計人員的工作。浮點編碼遺傳算法，比二進制遺傳算法更精確，計算效率也有所提高。沈親沐等［3］基于測試性框圖對測試性指標分配做了探討，結(jié)果較為科學。綜上可知，測試性指標的分配會向著減少主觀性，使分配結(jié)果更客觀的方向發(fā)展。

1.3 測試性建模

目前測試性建模大多是基于故障與測試相關性矩陣 (D-矩陣)來建立的，尤其近年來不少研究采用TEAMS軟件建立多信號模型。TEAMS軟件中D-矩陣對一個模塊只定義一種功能，從而容易造成測試信息的混淆，不利于找出真正故障的所在，而擴展D-矩陣，對同一模塊的不同功能及其相應測試分別進行了定義，有利于故障的正確隔離。針對測試虛警與檢測率的問題，基于貝葉斯網(wǎng)絡的測試性模型，用條件概率表示故障與測試的之間的不確定性，使測試性分析更客觀。此外，由于電子系統(tǒng)中，一種功能失效可能導致多種故障模式，一種故障模式也可能由多種功能失效引起的，因此建立功能與故障模式相關聯(lián)的混合診斷模型是很有必要的。為方便建模信息的共享，基于統(tǒng)一描述語言的模型，特別是基于本體的測試性信息描述模型，實現(xiàn)了信息的重復利用與模型推理功能，為裝備的綜合診斷提供了良好的基礎，是未來測試性建模發(fā)展的方向。

1.4 測試方案優(yōu)化設計

測試方案優(yōu)化內(nèi)容主要有測試點的優(yōu)化、測試資源的優(yōu)化以及BIT工作模式和運行模式的優(yōu)化等。測試點的優(yōu)化方法主要有布爾邏輯運算法、粒子群算法、遺傳算法等。依據(jù)測試信息量最大、測試費用最小原則來優(yōu)化測試點，已在電子裝備的測試點優(yōu)化選擇上得到了很好的應用。另外利用圖論法建立拓撲模型，優(yōu)化測試點，方法簡單實用。將專家系統(tǒng)應用于測試點的優(yōu)化，可以大大簡化測試步驟。為避免搜索陷入局部極值點，陳希祥等［4］采用混合二進制粒子群遺傳算法 (HBPSOGA)優(yōu)化測試項目，取得了較好的效果。張菲菲等［5］對搜尋電路中最小測試集的幾種方法進行了比較，認為遺傳算法與模擬退火算法相結(jié)合的模型 (GASA)最優(yōu)。邱靜等［6］采用遺傳算法以及改進的數(shù)據(jù)包絡分析模型 (DEA)分別對BIT運行模式和BIT軟件/硬件的實現(xiàn)方式做出了選擇，并利用AHP和灰色系統(tǒng)理論優(yōu)選測試設備。

目前測試方案的研究雖然很多，但大多集中在測試點的優(yōu)化上，其他方面的研究相對較少，并且在測試設備的優(yōu)化上大多采用加權(quán)法，因此這方面的研究還有待加強，并且要更趨客觀性。

1.5 測試性驗證與評估

在裝備的研制過程中，為了檢驗測試性設計是否達到要求，需要進行驗證與評估，以便及時改進設計。方法主要有3類:一是在后續(xù)系統(tǒng)的實際使用過程中根據(jù)系統(tǒng)的故障檢測率、故障隔離率、虛警率等來驗證與評估，此法最可靠，但耗時、耗力，因此并不常用;二是故障注入法，即向樣機注入軟件或硬件故障，按設計規(guī)定的方法檢測故障、隔離故障，按結(jié)果評估測試性設計。值得注意的是注入硬件故障時有可能會損壞設備，總體來講此法比較可靠，也比較常用;三是仿真法，即用計算機編程模擬故障的注入，此法最為簡單，但偏離實際情況較大，更偏向于理論性研究。在測試性設計的初級階段，采用仿真法更經(jīng)濟快捷，在測試性設計定型階段，采用故障注入法更科學合理。

1.6 故障診斷策略

國內(nèi)外在故障診斷策略優(yōu)化方面已開展了很多研究。石君友等［7］在基于D-矩陣的基礎上，綜合考慮測試點、診斷費用、可靠性，制定診斷策略，此法較易分辨出冗余測試、模糊組，經(jīng)典實用，但不太適用于復雜系統(tǒng)。電子裝備大多結(jié)構(gòu)復雜，容易發(fā)生多故障，假設單一故障，真實故障就有可能被隱藏、掩蓋，從而得出錯誤的診斷結(jié)論，因此基于多故障的診斷策略研究更有意義，方法也有很多，例如基于最小碰集制定診斷策略;基于有向圖模型隔離多故障;建立因果網(wǎng)絡模型，采用序貫測試法制定診斷策略;建立分布式層次化模型，采用模糊petri網(wǎng)實現(xiàn)診斷策略的推理等。目前也有很多智能算法應用于診斷策略的制定，二進制粒子群算法可以生成多故障最小候選集;混沌粒子群算法優(yōu)化診斷策略，收斂快，易獲得全局最優(yōu)解。此外常用的算法還有準深度搜索方法、貪婪搜索方法、AO*搜索方法。廣義AO*算法優(yōu)化測試序列，問題與搜索符是多對多的關系，尤其對于復雜裝備，搜索速度明顯加快。將動態(tài)故障樹應用于故障診斷策略的制定中，計算復雜度比AO*搜索方法和貪婪搜索法低。

目前診斷策略的研究絕大多數(shù)是建立在假設系統(tǒng)、測試靜態(tài)基礎上的，但系統(tǒng)在實際使用過程中可能會切換工作模式，測試也應該隨之變?yōu)閯討B(tài)，因此診斷策略的研究會朝著基于動態(tài)系統(tǒng)的方向發(fā)展。

2 測試性與綜合診斷的發(fā)展

2.1 測試性與綜合診斷的發(fā)展歷程

隨著科技的發(fā)展，人工測試越來越不能滿足實時快速檢測的需要，特別是在戰(zhàn)斗機上，增加機內(nèi)測試是裝備發(fā)展的必然。機內(nèi)測試與外部測試的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)引發(fā)了測試性設計問題。20世紀70年代，美國開始了測試性研究。1985年，隨著美國軍用標準 (MIL-STD-2165)的頒布，標志著測試性發(fā)展成為一門獨立的學科。以往在裝備研制后，才考慮配置其他診斷要素，從而造成裝備維修保障工作的被動，效率低下，綜合診斷應運而生。1983年，美國首提綜合診斷這一概念。此后，英、法等西方發(fā)達國家及俄羅斯也陸續(xù)開展了武器裝備綜合診斷的研究與應用，節(jié)約經(jīng)費顯著。國內(nèi)的測試性研究興起于20世紀90年代中后期，但發(fā)展迅猛，大多集中在航空、軍工領域，特別是電子裝備的測試性研究，目前已有不少成果得到了推廣應用，取得了巨大的經(jīng)濟效益。近年來，國內(nèi)的綜合診斷也越來越受到重視。

2.2 測試性與綜合診斷的發(fā)展趨勢

電子裝備的機內(nèi)測試性設計向高度集成化、模塊化、標準化、人性化的方向發(fā)展，外部測試設備向通用性、便攜性方向發(fā)展。測試性是綜合診斷的一個要素，綜合診斷是各診斷要素的綜合。它一方面強調(diào)裝備全壽命周期費用最低，即從裝備的設計、制造、驗收再到使用過程中的監(jiān)測、維修等，要求測試操作簡便、費用最低。為了便于測試，在裝備的研制階段不但要設計標準化、通用化的測試軟件、硬件、外部測試接口等，還要設計出綜合診斷中其他要素的配置情況，例如需配備的ATE和輔助測試設備的種類、數(shù)量以及人員編制、培訓內(nèi)容周期等，而不是裝備配備后使用方自行配置這些診斷要素，從而造成測試方式混亂、維修培訓不到位等，不利于裝備保障工作的順利進行。綜合診斷另一方面強調(diào)各保障級別的綜合，為統(tǒng)籌各保障級別，需要利用計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建立裝備全壽命周期的數(shù)據(jù)庫，給每套裝備設置唯一的身份識別掃描碼，并將識別碼、配套設施、人員編制及相應培訓情況、監(jiān)測維修等信息都錄入數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)裝備的真正有源可追溯，不但可以方便各維修級別的信息共享，避免重復測試，還有利于遠程維修技術(shù)支援，也把維修保障信息反饋給研制人員，以便今后改進測試性設計。隨著信息化時代的發(fā)展，綜合診斷必然要建立在信息化管理的基礎上。最后，裝備要實現(xiàn)綜合診斷，最重要的是打破利益壁壘、政策壁壘，只有這樣才能保證綜合診斷的順利實施。

3 結(jié)束語

本文針對電子裝備對測試性設計的需求特點，對測試性設計中各步驟的最新研究進行了闡述，并對各自的發(fā)展方向作了探討;論述了測試性的重要性、綜合診斷的特點以及測試性與綜合診斷的相關性，并對測試性和綜合診斷的發(fā)展歷程、發(fā)展趨勢作了回顧與探討。希望能彌補此類綜述性文獻，尤其是面向綜合診斷的綜述性文獻較少的缺憾，并能給相關從業(yè)人員提供參考。

［1］蘇永定.裝備系統(tǒng)測試性需求分析技術(shù)研究 ［D］.長沙:國防科技大學，2011.

［2］張琦，朱春生，冉紅亮，等.基于NSGA-Ⅱ的測試性指標分配方法 ［J］.南京理工大學學報 (自然科學版)，2012，36(4):650-655.

［3］沈親沐.裝備系統(tǒng)級測試性分配技術(shù)研究及應用［D］.長沙:國防科技大學，2004.

［4］陳希祥，邱靜，劉冠軍.基于混合二進制粒子群-遺傳算法的測試優(yōu)化選擇研究 ［J］.儀器儀表學報，2009，30(8):1674-1680.

［5］張菲菲，魯昌華，陳勝軍，等.求取電路最小測試集的優(yōu)化算法的比較研究 ［J］.國外電子測量技術(shù)，2005，24(12):22-25.

［6］邱靜，劉冠軍，楊鵬，等.裝備測試性建模與設計技術(shù)［M］.北京:科學出版社，2012.

［7］石君友，田仲.故障診斷策略的優(yōu)化方法 ［J］.航空學報，2003，24(3):212-215.

The diagnostics of electronic equipment，especially integrated diagnostics，more and more relying on the testability of the equipment.Design for testability is the precondition and the foundation of integrated diagnostics.Many research on testability of electronic equipment were done for integrated diagnostics.This summary shows the new researches on testability including testability requirement，testiability index allocation，testability modeling，optimized strategy for testability，testability estimation and fault diagnosis strategy.We hope that it may do a favor for the testability researchers and diagnostics workers.

electronic equipment;testability;integrated diagnostics

U672

10.13352/j.issn.1001-8328.2015.04.008

馬云 (1982-)，女，山東莒南人，在讀博士研究生，研究方向為裝備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。

2015-04-28