樊茜 何雨昂 劉海山 宋茜 焦震

摘要

針對航天型號伺服系統(tǒng)中的伺服飛控軟件測試項多，故障診斷測試時間較長的問題，提出一種基于動態(tài)故障樹的伺服飛控軟件故障診斷方法。動態(tài)故障樹完整展示了導(dǎo)致被測軟件失效的邏輯錯誤，自上而下的分析軟件故障模式，選擇最少的測試點進(jìn)行故障定位，在保證較高故障診斷率的前提下，降低測試時間，提高故障診斷效率和軟件質(zhì)量。

【關(guān)鍵詞】動態(tài)故障樹 故障診斷 伺服飛控軟件

1 引言

在航天型號產(chǎn)品不斷增多的大背景下，航天嵌入式系統(tǒng)由過去的軟硬件協(xié)同完成基本功能，向“硬件軟件化”的趨勢發(fā)展，許多重要的功能由軟件實現(xiàn)。在導(dǎo)彈與火箭的伺服系統(tǒng)中，伺服飛控軟件的主要功能為接收控制系統(tǒng)的姿態(tài)指令，采集伺服機(jī)構(gòu)各傳感器信號，通過高速運(yùn)算精確控制噴管或空氣舵的擺角，軟件產(chǎn)品質(zhì)量直接影響甚至決定整個伺服系統(tǒng)的質(zhì)量。

伺服飛控軟件具有多指令、多總線、強(qiáng)實時等特點，導(dǎo)致其測試項多，測試不方便且測試時間較長等難題。為保證飛控軟件的研制進(jìn)度，進(jìn)行故障診斷時需高效快速。如果故障定位不準(zhǔn)確，將潛在故障遺漏在產(chǎn)品中，則會嚴(yán)重影響軟件質(zhì)量。為了解決以上問題，本文將動態(tài)故障樹模型引入到軟件故障診斷的過程中，利用故障樹對軟件故障進(jìn)行分析。在保證較高故障檢查率的前提下，獲得最小測試集，縮短了故障診斷時間。

2 伺服飛控軟件的結(jié)構(gòu)組成

伺服飛控軟件一般由總線指令解析模塊、本地時鐘管理模塊、初始化模塊、軟件復(fù)位模塊、總線接口和模擬采集接口等組成。其中，總線指令解析功能主要完成總線與控制系統(tǒng)通信，接收姿態(tài)指令和返回遙測數(shù)據(jù)等功能。本地時鐘管理實現(xiàn)閉環(huán)運(yùn)算，精確控制伺服機(jī)構(gòu)的擺角，如圖1所示。

從以上分析看出，伺服飛控軟件具有多測試項、測試時間長等問題，傳統(tǒng)的測試方法所需的故障診斷時間遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了項目研制進(jìn)度允許的最大時間，需研究快速高效的故障診斷方法。

3 基于動態(tài)故障樹的伺服飛控軟件故障診斷方法

3.1 故障樹的知識表示與推理方法

3.1.1 靜態(tài)故障樹

軟件故障樹分析是指通過系統(tǒng)的演繹推算，檢查出可能導(dǎo)致系統(tǒng)失效的基礎(chǔ)原因，計算引發(fā)故障的所有組合模式，統(tǒng)計各底事件對整個系統(tǒng)的頂事件發(fā)生的影響程度，以及預(yù)測故障發(fā)生的概率等。

如果故障樹的某些底事件同時發(fā)生時，會觸發(fā)故障樹的頂事件，則稱這些底事件所組成的集合為這棵故障樹的割集。對于故障樹的任意一個割集，假如去掉其中任意的一個底事件不再觸發(fā)頂事件，則這個割集稱為這棵故障樹的最小割集。下面簡要介紹靜態(tài)故障樹最小割集計算方法，為論文動態(tài)故障樹模型的引出和分析提供鋪墊。

3.1.2 動態(tài)故障樹

靜態(tài)故障樹的邏輯門均為靜態(tài)邏輯門，當(dāng)系統(tǒng)的元素之間存在順序相關(guān)性，或者具有冷熱備件的情況，單純的靜態(tài)邏輯門已經(jīng)不能滿足分析的需求，因此引入了動態(tài)邏輯門的概念，可以表征系統(tǒng)的一些動態(tài)特性，比如時序關(guān)系、依賴關(guān)系。具有一個或一個以上動態(tài)邏輯門的故障樹稱為動態(tài)故障樹。

常用的動態(tài)邏輯門有優(yōu)先與門，順序門，冷備件門，熱備件門，功能相關(guān)門等。搭建伺服飛控軟件的動態(tài)故障樹主要用到優(yōu)先與門、順序門。這表明伺服飛控軟件時序要求高，時序邏輯復(fù)雜。

（1）優(yōu)先與門。優(yōu)先與門指定了與門中的基本事件的發(fā)生順序，是在與門的基礎(chǔ)上擴(kuò)展的動態(tài)邏輯門。假設(shè)如圖3，優(yōu)先與門具有兩個基本事件A和B，并定義了它們之間的發(fā)生順序為先A后B。則只有當(dāng)先發(fā)生A且后發(fā)生B時系統(tǒng)才會故障，先發(fā)生B且后發(fā)生時A不會導(dǎo)致系統(tǒng)故障。同時A事件和B事件兩個中只發(fā)生一個或者都不發(fā)生，不會導(dǎo)致頂事件發(fā)生。

（2）順序門?！绊樞蜷T”與優(yōu)先與門類似，都表示基本事件的時序性，順序們可以由幾個優(yōu)先與門組合而成，如圖4。順序門指定基本事件按照一定的順序發(fā)生，即從左到右的順序，只有當(dāng)左邊的事件都先于右邊的事件發(fā)生，而且所有事件都發(fā)生時，其頂事件才會發(fā)生。在這個過程中，即使有一個事件不按照順序發(fā)生，事件就永遠(yuǎn)進(jìn)入不了頂事件。

3.2 故障診斷方法設(shè)計

基于動態(tài)故障樹的故障診斷方法，按照系統(tǒng)故障分析、動態(tài)故障樹生成、最小測試集求解的步驟對軟件進(jìn)行分解與分析。軟件故障診斷方法流程圖如圖5所示，頂事件的選取是分析的基礎(chǔ)，是系統(tǒng)中關(guān)鍵功能可能出現(xiàn)的故障，是中間事件及底事件故障樹形成的主要元素。故障樹的形成過程就是列舉故障原因，分清故障間關(guān)系。最終系統(tǒng)分析與最小測試集求解是整個流程的目的。

軟件故障樹把被分析軟件當(dāng)作一個整體，可以很好的展示導(dǎo)致系統(tǒng)失效的邏輯錯誤，采用自上而下流程分析軟件系統(tǒng)故障模式。軟件故障樹結(jié)構(gòu)類似一個倒立的樹，樹的輸入輸出是故障結(jié)果與故障原因的邏輯因果關(guān)系。通過故障樹的演繹推算，檢查出可能導(dǎo)致系統(tǒng)失效的基礎(chǔ)原因，進(jìn)而找到系統(tǒng)的脆弱環(huán)節(jié)，指導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計改進(jìn)。在開發(fā)早期，使用軟件故障樹方法確定需要重點設(shè)計的環(huán)節(jié)。在軟件研制階段后期，通過故障樹最小割集求解，完成快速故障診斷及定位工作。

基于以上原則，本文選取了伺服飛控軟件的總線指令解析模塊進(jìn)行仿真試驗，以驗證本文方法的有效性。

4 仿真實驗

仿真實驗選取某型號伺服飛控軟件的總線指令解析模塊，利用故障注入的方法進(jìn)行仿真，并記錄傳統(tǒng)的專家代碼審查故障診斷時間和基于動態(tài)故障樹的故障診斷時間，對比兩種方法的優(yōu)勢和劣勢。

某型號伺服飛控軟件的總線指令解析模塊組成如圖6。

從圖6可以看出，該軟件的總線指令解析模塊由總線初始化、指令響應(yīng)等單元組成。該模塊的功能點多，測試點多，且該系統(tǒng)為伺服飛控軟件核心功能，直接影響整個系統(tǒng)的功能完備性。對軟件進(jìn)行故障注入，對比兩種診斷方式的診斷結(jié)果。如表1所示。

由于傳統(tǒng)專家代碼審查需對總線指令解析模塊的全部17個函數(shù)，即17個測試點進(jìn)行查閱，傳統(tǒng)方法的故障診斷率依賴專家經(jīng)驗，所以使用傳統(tǒng)方法故障診斷時間長，診斷率有可能出現(xiàn)偏差。而本文方法通過構(gòu)造總線指令解析模塊的故障樹，分析出完整的故障情況，再求得該樹最小割集，得到最小測試集為9個。本文方法所需測試點的數(shù)目減少了大約50%，在縮短了故障診斷時間的同時，保證了高故障診斷率，實驗結(jié)果表明本文方法有效可行。

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