何洋+李洪濤+張凱

摘 要： 為解決目前光電測(cè)量設(shè)備測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)中，因樣本抽取方法不合理導(dǎo)致試驗(yàn)結(jié)論可信度低的問題，通過考慮危害度和故障擴(kuò)散強(qiáng)度這兩個(gè)與測(cè)試性相關(guān)的重要因素，提出了影響度的概念。從功能特征出發(fā)，構(gòu)建功能模塊?故障信息模型，利用該模型提出了基于影響度的樣本抽取方法并給出試驗(yàn)抽取流程。此方法依據(jù)影響度相對(duì)比率，隨機(jī)抽取出被測(cè)單元的故障樣本，可較好地提高樣本集代表性，確保試驗(yàn)結(jié)論置信度。并以某型光電測(cè)量設(shè)備中的時(shí)統(tǒng)終端單元為例，利用基于影響度的方法進(jìn)行樣本抽取，比較分析抽取結(jié)果證明該方法有效可行。

關(guān)鍵詞： 光電測(cè)量設(shè)備； 測(cè)試性驗(yàn)證； 影響度； 功能模塊?故障信息模型； 樣本抽取

中圖分類號(hào)： TN965?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2014）03?0031?04

The sample selection method of testability verification test for photoelectric

measuring equipment based on influence degree

HE Yang， LI Hong?tao， ZHANG Kai

（Unit 92941 of PLA， Huludao 125000， China）

Abstract： In order to solve the problem of the low reliability caused by irrational sample selection method in testability verification test for photoelectric measuring equipment， a new concept of influence degree is proposed based on criticality and failure propagation intensity. Start from functional characteristics， the function module?fault information model are constructed. And the sample selection method based on influence degree is proposed by using the model， and the experimental extraction process is given out. According to the relative ratio of influence degree， fault samples of unit under test is sampled in random， which can advance the representativeness of sampling set， and ensure the confidence level of the result. Finally， a timing terminal unit in photoelectric measuring equipment is taken as an example， sample selection using the proposed method. By comparing the results， it is proved that the method is feasible and effective.

Keywords： photoelectric measuring equipment； testability verification； influence degree； funotion module?fault information model； sample selection

0 引 言

光電測(cè)量設(shè)備[1]是導(dǎo)彈和航天飛行器測(cè)量控制裝備的重要組成部分，擔(dān)負(fù)著彈道測(cè)量、飛行實(shí)況記錄、物理特性參數(shù)測(cè)量的任務(wù)。隨著現(xiàn)代控制技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的大量應(yīng)用，其復(fù)雜程度越來越高，帶來了故障診斷的困難。測(cè)試性[2]是產(chǎn)品能及時(shí)、準(zhǔn)確地確定其狀態(tài)（可工作、不可工作或性能下降）并隔離其內(nèi)部故障的一種設(shè)計(jì)特性，為了提高設(shè)備故障檢測(cè)與隔離能力，必須開展測(cè)試性工作。目前光電測(cè)量設(shè)備的測(cè)試性工作開展較少，特別是如何抽取故障樣本來進(jìn)行測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)以提高樣本集的代表性確保試驗(yàn)結(jié)論的可信性，這一問題國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域還沒有很好地解決。

本文針對(duì)此種情況，提出了影響度的概念，并利用功能模塊?故障信息模型研究一種基于影響度的樣本抽取方法，來滿足光電測(cè)量設(shè)備測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)的需要。

1 測(cè)試性驗(yàn)證中的樣本抽取

光電測(cè)量設(shè)備的測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)，就是在研制的產(chǎn)品或樣機(jī)中注入一定數(shù)量的故障，用測(cè)試性設(shè)計(jì)規(guī)定的測(cè)試方法進(jìn)行故障檢測(cè)與隔離，按照試驗(yàn)的結(jié)果來估計(jì)產(chǎn)品的測(cè)試性水平，判斷其是否達(dá)到規(guī)定的要求，決定接收或拒收[3]。測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)過程可以概括為三個(gè)環(huán)節(jié)：故障樣本分配與抽??；故障注入演示試驗(yàn)；接收/拒收判斷。第一個(gè)環(huán)節(jié)中的故障樣本抽取，是指當(dāng)樣本分配結(jié)束并確定出光電測(cè)量設(shè)備的各UUT（被測(cè)單元）所需樣本量后，從各UUT故障模式總集中隨機(jī)抽取出具體的故障模式，構(gòu)成該UUT的樣本集。

經(jīng)抽取出的UUT樣本集要能較好地代表UUT故障模式總集，這樣才能確保測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)論的可信性。但不是所有的故障模式都可以被抽取出來作為試驗(yàn)樣本，抽取過程必須遵守一定的準(zhǔn)則，通過對(duì)國(guó)內(nèi)外研究成果的分析，總結(jié)出如下幾點(diǎn)準(zhǔn)則[4]：所抽取的故障模式，在進(jìn)行故障注入時(shí)不能破壞任何設(shè)備；所抽取的故障模式，應(yīng)具有較高的可注入性和注入準(zhǔn)確性；故障注入時(shí)，所需要的硬件研制開發(fā)方便，簡(jiǎn)單，通用性強(qiáng)，開銷少；所抽取的故障模式，能以較小的費(fèi)用最大限度地激活測(cè)試；所抽取出的樣本集，能最大限度地充分覆蓋故障模式總集，具有較好的代表性。

樣本集的代表性[5]是指所抽取的故障模式構(gòu)成的集合對(duì)故障模式總集特征的覆蓋程度，覆蓋程度越高代表性越好，越能充分地反映試驗(yàn)對(duì)象的測(cè)試性水平。

目前樣本抽取的方法較少，大多從維修性試驗(yàn)的理論直接引申過來，主要的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)國(guó)軍標(biāo)GJB2547?1995和美軍標(biāo)MIL?STD?471只簡(jiǎn)單地采用隨機(jī)抽樣的方法。國(guó)內(nèi)的石君友博士建立了對(duì)樣本抽取具有指導(dǎo)意義的綜合充分性度量和準(zhǔn)則，李天梅博士提出了基于多信號(hào)流圖的樣本抽取方法。

文獻(xiàn)[6]提出了基于故障特征模型的樣本抽取方法，本文借鑒其思想建立功能模塊?故障信息模型，在不違反以上準(zhǔn)則的前提下進(jìn)行樣本抽取，下面對(duì)功能模塊?故障信息模型進(jìn)行介紹。

2 功能模塊?故障信息模型

功能特征是指UUT設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的各種功能，一般情況下UUT都具有多種功能，UUT的各種故障模式對(duì)其功能都具有不同的影響。建立光電測(cè)量設(shè)備的功能模塊?故障信息模型，首先要提取出與測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)相關(guān)的功能特征，提取時(shí)應(yīng)考慮以下3點(diǎn)因素：

（1） 所抽取的試驗(yàn)樣本能否考核設(shè)備全部故障檢測(cè)的能力和要求；

（2） 所抽取的試驗(yàn)樣本能否考核設(shè)備全部故障隔離的能力和要求；

（3）所抽取的試驗(yàn)樣本能否激活設(shè)備全部設(shè)計(jì)的測(cè)試項(xiàng)目。

從提取的功能特征的角度出發(fā)，UUT可以由若干個(gè)實(shí)現(xiàn)不同功能的模塊所組成，所以可以構(gòu)建如下的模型：

[Fu=（fu1，fu2，…，fuj，…，fun）T] （1）

式中[Fu]為UUT各功能模塊的集合；[fuj為]UUT的第[j]個(gè)功能模塊。

UUT的所有故障模式由集合[Fm]來表示，[Fm]可通過故障模式影響及危害性分析（FMECA）來獲得。

[Fm=（fm1，fm2，…，fmi，…，fmm）T] （2）

式中：[Fm]為UUT故障模式總集；[fmi]為UUT的第[i]個(gè)故障模式。

定義功能模塊?故障信息模型為：

[Fm=RF?Fu] （3）

式中：[RF]為功能模塊?故障相關(guān)矩陣。

[RF=a11a12…a1j…a1na21a22…a2j…a2n??????ai1ai2…aij…ain??????am1am2…amj…amnm×n] （4）

式中：[aij]為UUT的故障模式[fmi]與待檢測(cè)功能模塊[fuj]之間的相關(guān)性，由0或1表示，當(dāng)[aij=]1表明[fmi]可以導(dǎo)致功能模塊[fuj]發(fā)生故障即相關(guān)；當(dāng)[aij=]0表明[fmi]不可以導(dǎo)致功能模塊[fuj]發(fā)生故障即不相關(guān)。公式（4）還可以用下式來表示：

[RF=R1F，R2F，…，RiF，…，RmFTm×1=RF1，RF2，…，RFj，…，RFn1×n] （5）

式中：[RiF=ai1，ai2，…，aij，…，ain1×n，且i∈[1，m]?i∈N；][RFj=a1j，a2j，…，aij，…，amjTm×1，且j∈[1，n]?j∈N。]

功能模塊相關(guān)特征矩陣：將滿足公式（5）的[RiF]定義為故障模式[fmi]的功能模塊相關(guān)特征矩陣。

[fuj]的等價(jià)集合：將滿足公式（6）的[Efuj]定義為關(guān)于[fuj]的等價(jià)集合，即[Fm]對(duì)應(yīng)[RFj]中元素為1的故障模式，構(gòu)成關(guān)于[fuj]的等價(jià)集合。

[Efuj={fmiαij∈RFj?aij=1}] （6）

[fmi=RiF·Fu] （7）

3 基于影響度的樣本抽取方法

3.1 影響度

從以上分析可以得出，當(dāng)進(jìn)行試驗(yàn)樣本抽取時(shí)，從等價(jià)集合[Efuj]中按照等概率的方式進(jìn)行樣本隨機(jī)抽取，可以滿足第2節(jié)中的3點(diǎn)因素，但是這種抽取方式，是在認(rèn)為等價(jià)集合中全部故障模式的影響地位相同的前提下進(jìn)行的，但實(shí)際上每個(gè)故障模式的影響不盡相同，所帶來的測(cè)試性設(shè)計(jì)也不同，如果等概率地進(jìn)行抽取得到的樣本必定不能反映測(cè)試性的真實(shí)水平。文獻(xiàn)[6]提出按重要程度比率進(jìn)行樣本抽取，解決了等概率抽取的弊端，但是其只單純考慮重要程度即危害度這一因素，導(dǎo)致試驗(yàn)結(jié)論的可信度不夠高。抽取時(shí)還應(yīng)考慮故障擴(kuò)散強(qiáng)度這一因素，因?yàn)閭鞑バ凸收蟍7]是一種故障率低，但一旦發(fā)生則會(huì)傳播擴(kuò)散到其他元件，造成很壞影響的故障模式。若對(duì)傳播型故障的測(cè)試性設(shè)計(jì)不完備，如果發(fā)生卻沒有正確檢測(cè)和隔離，給使用方造成的風(fēng)險(xiǎn)將與常見故障風(fēng)險(xiǎn)總和相提并論。故障擴(kuò)散強(qiáng)度是指?jìng)鞑バ凸收线M(jìn)行故障傳播的能力，擴(kuò)散強(qiáng)度越大，則表示故障通過某線路越容易進(jìn)行擴(kuò)散，同時(shí)波及的范圍也就越大。在光電測(cè)量設(shè)備測(cè)試性設(shè)計(jì)之初，會(huì)重點(diǎn)對(duì)這種傳播型故障進(jìn)行故障檢測(cè)和故障隔離的設(shè)計(jì)，確保裝備有較高的測(cè)試性，所以相應(yīng)地進(jìn)行樣本抽取時(shí)，應(yīng)保證擴(kuò)散強(qiáng)度高的故障模式較可能地被抽中。綜合考慮危害度和故障擴(kuò)散強(qiáng)度這兩個(gè)因素，本文提出一種基于影響度的樣本抽取方法，來提高試驗(yàn)結(jié)論的可信度，下面對(duì)影響度進(jìn)行定義。

影響度：設(shè)[φi]表示某故障模式[fmi]的影響度，[φi]等于該故障模式的危害度與故障擴(kuò)散強(qiáng)度加權(quán)后之和，其計(jì)算公式如下所示：

[φi=a?Cmi+b?Ii] （8）

式中：[a，b]分別為危害度和故障擴(kuò)散強(qiáng)度的加權(quán)系數(shù)，此加權(quán)系數(shù)通過專家打分得出。

[Cmi]為第[i]個(gè)故障模式的危害度，在國(guó)軍標(biāo)《故障模式、影響及危害性分析指南》[8]中給出了危害度的相關(guān)計(jì)算公式：

[Cmi=αi·βi·λp·t] （9）

[αi]（故障模式頻數(shù)比）為第[i]個(gè)故障模式發(fā)生次數(shù)與其所有可能的故障模式數(shù)的比率，一般可通過統(tǒng)計(jì)、試驗(yàn)、預(yù)測(cè)等方法獲得。

[βi]（故障模式影響概率）為UUT在第[i]個(gè)故障模式發(fā)生的條件下，其最終影響導(dǎo)致“初始約定層次”出現(xiàn)某嚴(yán)酷度等級(jí)的條件概率。[βi]值的確定代表了分析人員對(duì)產(chǎn)品故障模式、原因及影響等掌握的程度。通常[βi]值的確定是按經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行定量估計(jì)的。

[λp]為UUT在其任務(wù)階段內(nèi)的故障率，單位為1/h。

[t]為UUT任務(wù)階段的工作時(shí)間，單位為h。

[Ii]為第[i]個(gè)故障模式的故障擴(kuò)散強(qiáng)度，[Ii]的計(jì)算方法可借鑒文獻(xiàn)[9]中的單步故障擴(kuò)散算法，但該算法在庫所對(duì)應(yīng)的傳播路徑條數(shù)大于2時(shí)計(jì)算結(jié)果可能會(huì)有誤，本文為克服這個(gè)缺陷對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，得到適應(yīng)傳播路徑條數(shù)大于2的計(jì)算公式，如公式（10）：

[Ii=n=1Nj=1Zn-1Wsi=1LWnji] （10）

式中：[N]為表示第[i]個(gè)故障模式完成故障擴(kuò)散所經(jīng)過的總步數(shù)；[Zn-1]為表示第[n-1]步被傳播的故障庫所的個(gè)數(shù)；[L]為表示經(jīng)過第[n-1]步擴(kuò)散后各故障模式對(duì)應(yīng)的傳播路線個(gè)數(shù)之和；[Ws]為跨可更換單元傳播系數(shù)，用于強(qiáng)化故障跨可更換單元傳播時(shí)的能力，并根據(jù)具體情況（比如單元重要度）來確定；[Wnji]為經(jīng)過第[n-1]步擴(kuò)散后各故障模式對(duì)應(yīng)的傳播路線被選擇的可能性，[Wnji]分別用“0”和“1”表示，當(dāng)故障可以通過該路線傳播時(shí)，則對(duì)應(yīng)的[Wnji=1，]否則為0；

影響度相對(duì)比率：設(shè)某等價(jià)集[Efuj]中的故障模式數(shù)為[L，][fmi]為等價(jià)集中第[i]個(gè)故障模式，[i∈[1，L]?i∈N，][fmi]對(duì)應(yīng)的影響度值為[φi，]則定義[fmi]的影響度相對(duì)比率為[rφi，]如公式（11）所示：

[rφi=φii=1Lφi，且i=1Lrφi=1] （11）

3.2 按影響度相對(duì)比率進(jìn)行樣本抽取的方法

本節(jié)給出基于影響度進(jìn)行樣本抽取的方法[10]，該方法依據(jù)影響度相對(duì)比率來進(jìn)行。

設(shè)等價(jià)集合[Efuj]中的故障模式數(shù)為[L，]分配的試驗(yàn)樣本量為[z，]則在抽取過程[fmi]被抽中的概率為[rφi，]既有[P（ξ=fmi）=rφi。]抽取時(shí)令[F（t）=i=1trφi，]其中[t=1，2，…][且tL，]并設(shè)[F（0）=0，]從隨機(jī)數(shù)序列[{η}]中，隨機(jī)抽取出一個(gè)隨機(jī)數(shù)[ηp，][p∈[1，z]?p∈N，]并計(jì)算出[t]使其滿足如下條件：

[F（t-1）<ηpF（t）] （12）

如果滿足該條件，就把下標(biāo)為[t]的故障模式[fmt]抽中放入樣本集中，便可得到一個(gè)樣本。之后照此方法繼續(xù)下一次抽取，反復(fù)進(jìn)行直至從等價(jià)集合[Efuj]中得到[z]個(gè)試驗(yàn)樣本，構(gòu)成樣本集[Sj。]

照此方法求出UUT中[n]個(gè)功能模塊的等價(jià)集合的樣本集，并對(duì)這些樣本集取并集，最終便得到該UUT的樣本集[S=j=1nSj。]該方法的試驗(yàn)流程如圖1所示。

4 案例分析

下面以某型光電測(cè)量設(shè)備為例，利用上述方法演示樣本抽取過程，并將抽取結(jié)果與按重要度所抽取的結(jié)果進(jìn)行比較分析。該設(shè)備由8個(gè)UUT單元組成，分別是時(shí)統(tǒng)終端單元、主控計(jì)算機(jī)單元、伺服單元、光纖通信單元、視頻存儲(chǔ)單元、編碼器單元、紅外電視單元、調(diào)光調(diào)焦單元。因考慮篇幅等問題，這里只具體給出時(shí)統(tǒng)終端單元的樣本抽取過程。該單元的功能實(shí)現(xiàn)由3個(gè)功能模塊來完成，每個(gè)功能模塊的故障見表1。

圖1 試驗(yàn)樣本抽取流程

表1 時(shí)統(tǒng)終端單元功能模塊故障

[序號(hào)＼&功能模塊名稱＼&功能模塊故障＼&[fu1]＼&接口板＼&時(shí)統(tǒng)接收不到中心B碼＼&[fu2]＼&顯示板＼&時(shí)統(tǒng)無顯示或顯示不正常＼&[fu3]＼&主控板＼&時(shí)統(tǒng)解碼不正常＼&]

對(duì)能導(dǎo)致功能模塊發(fā)生故障的所有故障模式進(jìn)行FMECA分析和故障傳播過程分析并運(yùn)用公式（8）、（11）計(jì)算每個(gè)故障模式的影響度和影響度相對(duì)比率，同時(shí)利用文獻(xiàn)[6]的思想得出每個(gè)故障模式的重要度和重要度比率，其結(jié)果如表2所示。

表2 故障模式重要度和影響度的比較

[序

號(hào)＼&故障模式＼&重要

度＼&重要度

比率＼&影響

度＼&影響度

相對(duì)比率＼&[fm1]＼&中心B碼不正常＼&4＼&0.072 7＼&15＼&0.394 7＼&[fm2]＼&通信線纜接觸不良＼&8＼&0.145 5＼&11＼&0.289 5＼&[fm3]＼&B碼時(shí)鐘工作不正常＼&10＼&0.181 8＼&12＼&0.315 8＼&[fm4]＼&液顯屏與底臺(tái)插頭連

接不牢固＼&5＼&0.090 9＼&6＼&0.176 5＼&[fm5]＼&顯示板線纜接觸不良＼&7＼&0.127 3＼&10＼&0.294 1＼&[fm6]＼&單板機(jī)工作不正常＼&15＼&0.272 7＼&18＼&0.529 4＼&[fm7]＼&B碼輸入錯(cuò)誤＼&1＼&0.018 2＼&9＼&0.360 0＼&[fm8]＼&解碼板放大器工作不正常＼&2＼&0.036 4 ＼&13＼&0.520 0 ＼&[fm9]＼&解碼板輸出信號(hào)不正常＼&3＼&0.054 5 ＼&3＼&0.120 0 ＼&]

分析以上故障模式的故障樹，并收集與功能特征相關(guān)的各種信息，按照本文的思想建立功能模塊?故障信息模型。其中功能模塊?故障相關(guān)矩陣[RF]為：

[RF=100100100010010010001001001]

分析[RF]中的[RFj]得到關(guān)于[Fu]的等價(jià)集合為：

[Efu1={fm1，fm2，fm3}]

[Efu2={fm4，fm5，fm6}]

[Efu3={fm7，fm8，fm9}]

已知分配給時(shí)統(tǒng)單元的樣本數(shù)為5，該單元的3個(gè)功能模塊所分配到的樣本數(shù)分別是2，1，2。按照本文基于影響度的抽取方法來對(duì)3個(gè)等價(jià)集合進(jìn)行樣本抽取，得到所屬的樣本集分別為[S1={fm1，fm2}、][S2={fm6}、][S3={fm7，fm8}]，對(duì)它們?nèi)〔⒓愕玫皆摃r(shí)統(tǒng)單元的樣本集[S={fm1，fm2，fm6，fm7，fm8}。]之后按照文獻(xiàn)[6]中的重要度比率來進(jìn)行樣本抽取得到樣本為[fm2，fm3，fm5，fm6，fm9。]可以看出這兩個(gè)樣本集是不同的，原因是用重要度比率進(jìn)行抽取只考慮了危害度一個(gè)因素，而本文所提出的按影響度相對(duì)比率進(jìn)行樣本抽取，不僅考慮危害度還考慮了故障擴(kuò)散強(qiáng)度這一因素，提高了對(duì)故障模式總集特征的覆蓋程度。通過以上分析可得知在理論上按影響度相對(duì)比率抽到的樣本集代表性更好，試驗(yàn)結(jié)論可信度更高。

5 結(jié) 語

本文介紹了光電測(cè)量設(shè)備測(cè)試性驗(yàn)證中樣本抽取的基本概念和抽取原則，構(gòu)建了功能模塊?故障信息模型?？紤]危害度和故障擴(kuò)散強(qiáng)度這兩個(gè)影響測(cè)試性驗(yàn)證的關(guān)鍵因素，提出了影響度的概念。利用功能模塊?故障信息模型，研究了一種基于影響度的試驗(yàn)樣本抽取方法，并給出了具體的抽取流程。最后以某型光電測(cè)量設(shè)備的時(shí)統(tǒng)終端單元為例，對(duì)比按重要度比率的抽取方法，演示了按影響度相對(duì)比率進(jìn)行樣本抽取的操作過程，通過比較分析兩種抽取方法所得到的不同結(jié)果，可得證基于影響度的試驗(yàn)樣本抽取方法能更好地提高樣本集的代表性，確保試驗(yàn)結(jié)論的置信度。本文所提出的方法不僅適應(yīng)于光電測(cè)量設(shè)備，在理論上也適應(yīng)于其他領(lǐng)域的測(cè)試性驗(yàn)證樣本抽取，通用性較強(qiáng)。除了功能特征與測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)相關(guān)，結(jié)構(gòu)特征、測(cè)試特征也是測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)的重要特征，但本文只針對(duì)功能這一特征構(gòu)建了模型，在今后的研究中可以考慮其他兩個(gè)特征來構(gòu)建模型。

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[8] 中國(guó)人民解放軍總裝備部.GJB/Z 1391?2006故障模式、影響及危害性分析指南[S].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，2006.

[9] 李天梅.裝備測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)與綜合評(píng)估方法研究[D].長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)，2010.

[10] 楊為民，盛一興.系統(tǒng)可靠性數(shù)字仿真[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，1995.

5 結(jié) 語

本文介紹了光電測(cè)量設(shè)備測(cè)試性驗(yàn)證中樣本抽取的基本概念和抽取原則，構(gòu)建了功能模塊?故障信息模型?？紤]危害度和故障擴(kuò)散強(qiáng)度這兩個(gè)影響測(cè)試性驗(yàn)證的關(guān)鍵因素，提出了影響度的概念。利用功能模塊?故障信息模型，研究了一種基于影響度的試驗(yàn)樣本抽取方法，并給出了具體的抽取流程。最后以某型光電測(cè)量設(shè)備的時(shí)統(tǒng)終端單元為例，對(duì)比按重要度比率的抽取方法，演示了按影響度相對(duì)比率進(jìn)行樣本抽取的操作過程，通過比較分析兩種抽取方法所得到的不同結(jié)果，可得證基于影響度的試驗(yàn)樣本抽取方法能更好地提高樣本集的代表性，確保試驗(yàn)結(jié)論的置信度。本文所提出的方法不僅適應(yīng)于光電測(cè)量設(shè)備，在理論上也適應(yīng)于其他領(lǐng)域的測(cè)試性驗(yàn)證樣本抽取，通用性較強(qiáng)。除了功能特征與測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)相關(guān)，結(jié)構(gòu)特征、測(cè)試特征也是測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)的重要特征，但本文只針對(duì)功能這一特征構(gòu)建了模型，在今后的研究中可以考慮其他兩個(gè)特征來構(gòu)建模型。

參考文獻(xiàn)

[1] 何照才，胡保安.光電測(cè)量[M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2002.

[2] 田仲，石君友.系統(tǒng)測(cè)試性設(shè)計(jì)與驗(yàn)證[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2003.

[3] 國(guó)防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會(huì).GJB2547?1995裝備測(cè)試性大綱[S].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，1995.

[4] 石君友.測(cè)試性試驗(yàn)驗(yàn)證中的樣本選取方法研究[D].北京：北京航空航天大學(xué)，2004.

[5] TEMPLE G， JIZE N， WYSOCKI P. Testability modeling and analysis of a rocket engine test stand [C]// Proceedings of 2005 IEEE Aerospace Conference. Big Sky， MT： IEEE， 2005： 3874?3895.

[6] 徐萍.測(cè)試性試驗(yàn)方法與試驗(yàn)平臺(tái)研究[D].北京：北京航空航天大學(xué)，2006.

[7] 韓光臣，孫樹棟，司書賓，等.復(fù)雜系統(tǒng)故障傳播與故障分析模型研究[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2005，11（6）：794?798.

[8] 中國(guó)人民解放軍總裝備部.GJB/Z 1391?2006故障模式、影響及危害性分析指南[S].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，2006.

[9] 李天梅.裝備測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)與綜合評(píng)估方法研究[D].長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)，2010.

[10] 楊為民，盛一興.系統(tǒng)可靠性數(shù)字仿真[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，1995.

5 結(jié) 語

本文介紹了光電測(cè)量設(shè)備測(cè)試性驗(yàn)證中樣本抽取的基本概念和抽取原則，構(gòu)建了功能模塊?故障信息模型?？紤]危害度和故障擴(kuò)散強(qiáng)度這兩個(gè)影響測(cè)試性驗(yàn)證的關(guān)鍵因素，提出了影響度的概念。利用功能模塊?故障信息模型，研究了一種基于影響度的試驗(yàn)樣本抽取方法，并給出了具體的抽取流程。最后以某型光電測(cè)量設(shè)備的時(shí)統(tǒng)終端單元為例，對(duì)比按重要度比率的抽取方法，演示了按影響度相對(duì)比率進(jìn)行樣本抽取的操作過程，通過比較分析兩種抽取方法所得到的不同結(jié)果，可得證基于影響度的試驗(yàn)樣本抽取方法能更好地提高樣本集的代表性，確保試驗(yàn)結(jié)論的置信度。本文所提出的方法不僅適應(yīng)于光電測(cè)量設(shè)備，在理論上也適應(yīng)于其他領(lǐng)域的測(cè)試性驗(yàn)證樣本抽取，通用性較強(qiáng)。除了功能特征與測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)相關(guān)，結(jié)構(gòu)特征、測(cè)試特征也是測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)的重要特征，但本文只針對(duì)功能這一特征構(gòu)建了模型，在今后的研究中可以考慮其他兩個(gè)特征來構(gòu)建模型。

參考文獻(xiàn)

[1] 何照才，胡保安.光電測(cè)量[M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2002.

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[3] 國(guó)防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會(huì).GJB2547?1995裝備測(cè)試性大綱[S].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，1995.

[4] 石君友.測(cè)試性試驗(yàn)驗(yàn)證中的樣本選取方法研究[D].北京：北京航空航天大學(xué)，2004.

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[6] 徐萍.測(cè)試性試驗(yàn)方法與試驗(yàn)平臺(tái)研究[D].北京：北京航空航天大學(xué)，2006.

[7] 韓光臣，孫樹棟，司書賓，等.復(fù)雜系統(tǒng)故障傳播與故障分析模型研究[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2005，11（6）：794?798.

[8] 中國(guó)人民解放軍總裝備部.GJB/Z 1391?2006故障模式、影響及危害性分析指南[S].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，2006.

[9] 李天梅.裝備測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)與綜合評(píng)估方法研究[D].長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)，2010.

[10] 楊為民，盛一興.系統(tǒng)可靠性數(shù)字仿真[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，1995.