并行多任务自动测试系统分层化建模及其关键技术研究

论文摘要

随着自动测试系统逐渐从传统的串行测试发展为并行测试,国内外学术界已开始对并行多任务自动测试系统（本文简称为并行自动测试系统）进行研究,并取得了初步的成果。并行自动测试系统具有很高的灵活性和可扩展性,其结构复杂,体系庞大,搭建与设计过程均比串行自动测试系统复杂。针对大型的并行自动测试系统,传统的系统组建方法单纯地依靠人工经验,组建的系统容易发生死锁、资源冲突和饥饿等问题,逐渐难以满足实际应用需求,因此,并行自动测试系统形式化建模与验证方面的研究具有重要的意义。本论文以现代测试技术、Petri网理论、UML语言、遗传算法和神经网络理论等为基础,在并行自动测试系统的建模与验证、死锁避免、任务调度优化和故障诊断等方面进行了深入的研究。主要工作如下:1.提出了一种新的系统分层化建模方法,指导工程人员快速优化并行自动测试系统设计方案。首先分析了仅依靠人工经验组建并行自动测试系统时容易发生的问题,结合对UML和Petri网的对比分析,提出使用UML进行系统功能描述,构建初步的领域模型;进而给出UML模型到Petri网模型的映射方法,得到具备严格形式化语义,可支持系统性能分析和评估的系统Petri网模型,从而将UML和Petri网的优势良好的结合起来。2.设计了雷达自动测试系统分层化建模实例,研究了系统的性能评估问题。首先,以雷达自动测试系统为例阐述了分层化建模方法的实施过程,分析了系统UML模型和映射后得到的Petri网模型之间的行为语义一致性,并编程实现了映射工具软件“UML2Petri”,实现了自动映射模式;基于Petri网理论对系统进行了定性的分析,并和人工设计过程进行对比,体现了Petri网的优越性;引入时间因素,将系统Petri网模型扩展为广义有色随机Petri网模型,对测试时间和资源利用率等性能指标进行了定量的评估,并和TestStand软件设计的并行系统进行对比,验证了建模方法的有效性。3.针对并行自动测试系统死锁问题,提出了一种基于Petri网和遗传算法（GA）的死锁避免策略。首先分析了并行自动测试系统的死锁发生问题,对比了几种典型的死锁避免方法;然后基于Petri网的形式描述了并行自动测试系统的死锁问题,并结合GA算法,提出了一种新的死锁避免策略,通过一个双通道放大器并行测试实验描述和验证了该策略;最后以雷达接收机并行测试仿真系统为例,和启发式搜索进行对比,体现了该策略的实用性能。4.研究了并行自动测试系统任务调度优化问题,提出一种基于赋时Petri网和模拟退火遗传算法（SAGA）的任务调度优化算法。首先分析了并行自动测试系统的任务调度问题,将任务测试时间引入系统Petri网模型,扩展出系统的赋时Petri网;然后结合模拟退火遗传算法设计系统任务调度优化算法,用于获取模型的最优任务调度序列;进而通过一个并行测试实验,和接口开关转换测试方法、交错并行测试方法等进行了对比,体现了该算法的优越性;最后通过雷达接收机并行测试仿真系统,对比了模拟退火遗传算法和遗传算法的搜索效率,体现了该算法的实用价值。5.研究了自动测试系统中故障诊断的问题,提出了一种基于自适应模糊Petri网的故障诊断方法。首先分析了自动测试系统的故障诊断问题,针对传统“产生式规则+故障树”的专家系统故障诊断模式的不足,提出用模糊Petri网表达知识,进行并行故障推理与分析的故障诊断方法,进而结合神经网路训练调节权值,形成自适应模糊Petri网;最后应用该方法对相控阵雷达进行了故障诊断。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.1.1 自动测试系统结构
• 1.1.2 自动测试系统发展趋势
• 1.1.3 并行自动测试系统及其优势
• 1.1.4 并行自动测试系统的技术难点分析
• 1.1.5 本课题研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 并行测试
• 1.2.2 并行自动测试系统分析方法
• 1.2.3 系统建模方法
• 1.3 本文的主要工作及结构安排
• 第二章 并行自动测试系统的分层化建模方法研究
• 2.1 并行自动测试系统的设计与组建
• 2.2 形式化技术在测试领域的应用
• 2.3 UML建模
• 2.4 Petri网建模
• 2.4.1 Petri网定义
• 2.4.2 Petri网的优势
• 2.5 并行自动测试系统分层化建模方法
• 2.5.1 UML模型的限定
• 2.5.2 分层化建模方法
• 2.6 本章小结
• 第三章 雷达自动测试系统分层化建模及性能评估
• 3.1 雷达自动测试系统的UML模型
• 3.2 系统UML模型到Petri网模型的映射
• 3.2.1 系统的映射
• 3.2.2 映射工具软件设计
• 3.3 雷达自动测试系统的Petri网模型及定性分析
• 3.3.1 Petri网分析方法
• 3.3.2 各个分系统Petri网模型的定性分析
• 3.3.3 雷达自动测试系统的Petri网模型
• 3.3.4 系统Petri网模型的定性分析及验证
• 3.4 雷达自动测试系统的GCSPN模型及性能评估
• 3.4.1 广义有色随机Petri网
• 3.4.2 测试系统的GCSPN模型及化简
• 3.4.3 雷达自动测试系统的性能评估
• 3.5 雷达自动测试系统的组建与集成
• 3.5.1 系统结构设计
• 3.5.2 系统运行分析
• 3.5.3 与TestStand的对比
• 3.6 本章小结
• 第四章 并行自动测试系统死锁避免策略研究
• 4.1 并行自动测试系统的死锁问题
• 4.1.1 系统死锁的发生
• 4.1.2 系统死锁的避免
• 4.2 基于Petri网的并行自动测试系统死锁描述
• 4.3 基于启发式搜索的死锁避免策略
• 4.4 基于遗传算法的死锁避免策略
• 4.4.1 遗传算法
• 4.4.2 Petri网的矩阵分析
• 4.4.3 死锁避免策略
• 4.5 死锁避免策略应用实例及分析
• 4.5.1 应用实例
• 4.5.2 结果分析
• 4.6 并行自动测试仿真系统及对比分析
• 4.6.1 仿真系统设计
• 4.6.2 方法对比分析
• 4.7 本章小结
• 第五章 并行自动测试系统任务调度优化算法研究
• 5.1 并行自动测试系统的任务调度
• 5.2 并行自动测试系统的TTPN模型
• 5.2.1 赋时变迁Petri网
• 5.2.2 基于TTPN的系统模型
• 5.3 模拟退火遗传算法
• 5.3.1 模拟退火算法
• 5.3.2 SA与GA的对比
• 5.3.3 模拟退火遗传算法
• 5.4 基于SAGA的测试任务调度
• 5.5 并行测试任务调度优化应用实例及对比分析
• 5.5.1 应用实例
• 5.5.2 与其他典型任务调度方式的对比分析
• 5.6 与GA算法的对比分析与验证
• 5.6.1 与 GA算法的对比分析
• 5.6.2 系统仿真验证
• 5.7 本章小结
• 第六章 自动测试系统故障诊断方法研究
• 6.1 自动测试系统中的故障诊断方法
• 6.1.1 故障诊断方法
• 6.1.2 测试系统中的故障诊断
• 6.2 模糊Petri网在故障诊断中的应用
• 6.2.1 产生式规则
• 6.2.2 模糊Petri网
• 6.2.3 模糊规则到模糊Petri网的转换
• 6.2.4 模糊Petri网的故障推理
• 6.2.5 模糊Petri网和神经网络的结合
• 6.3 基于BP神经网络的自适应模糊Petri网
• 6.3.1 自适应模糊Petri网
• 6.3.2 AFPN的规则表示和发射规则
• 6.3.3 BP神经网络
• 6.3.4 AFPN的学习能力
• 6.4 基于AFPN的雷达故障诊断
• 6.4.1 相控阵雷达自动测试系统
• 6.4.2 雷达整机故障诊断的Petri网模型
• 6.4.3 基于APFN的雷达接收机故障诊断
• 6.5 本章小结
• 第七章 结束语
• 7.1 全文总结
• 7.2 下一步的工作
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历、攻读博士学位期间完成的论文及科研情况