基于TEAMS的电子系统测试性仿真技术与应用研究

王忠，胡泊

（1.海军驻广州七五○厂军事代表室，广东 广州 510656；2.工业和信息化部电子第五研究，广东 广州 510610）

0 引言

测试性是产品的一种设计特性，是伴随功能原理设计时赋予产品的一种固有属性。GJB 2547-95《装备测试性大纲》对测试性的定义为：产品能及时、准确地确定其状态 （可工作，不可工作，性能下降），和隔离其内部故障的一种设计特性[1]。测试性设计的目的是为了提高产品自诊断和外部诊断能力，能方便、有效地确定产品状态和隔离故障。

对装备而言，通过良好的测试性设计，可以提高装备的战备完好性、任务成功性和安全性，减少维修人力及其它保障资源，降低寿命周期费用[2]。随着装备可靠性水平的提高，研制单位也开始逐渐重视产品的测试性水平。

1 概述

1.1 测试性仿真技术简介

测试性仿真的目标是为了促进装备在研制阶段的测试性设计工作深入、有效地开展，确保其测试性要求得到全面落实。同时发现测试性设计分析工作中存在的问题，为改进产品测试性设计分析工作，提高其测试性设计水平提供依据。

当前开展测试性评价的方法还有测试性验证试验技术和数据评估方法[3]。对比这3种方法可知，测试性验证试验需要在有产品实物样机的情况下对其实施故障注入，不仅对产品本身有损伤，而且实施困难、经费高；测试性数据评估方法虽然节约试验费用，但其周期长，不能及时、有效地发现产品测试性设计缺陷；测试性仿真技术可以在产品研制初期就开展实施，时效性好，所需的软硬件资源少，而且可以在设计初期发现测试性薄弱环节，及时实施改进措施，提高产品测试性水平。因此，根据当前复杂装备电子系统测试性的需求，测试性仿真技术越来越得到广泛的应用，本文也针对该技术进行详细的介绍。

1.2 测试性仿真工具

随着装备测试与诊断要求的提高以及计算机软硬件的发展，目前测试性辅助设计和仿真评价软件工具不仅可以用于系统的测试和诊断设计，而且可以生成相应的测试程序和故障诊断引擎，并进一步支持维修性、可靠性及健康诊断系统的设计和分析。最具代表性的测试性辅助设计及仿真评价工具是美国DSI公司的故障诊断软件 （eXpress）和QSI公司的测试性工程和维护系统 （TEAMS）。

eXpress是DSI公司的标志性产品，它包括诊断、可测试性、预报和系统工程等。eXpress建立在模型的基础上，从系统观点来获取设计数据，通过综合利用不同的数据源，将系统工程、可靠性、可测试性、可维护性和诊断等学科关联在一起。

TEAMS是一个软件工具集，主要用于复杂系统的测试时序生成和测试性设计分析。TEAMS最初为航天工业和NASA研制，后逐渐扩展应用到汽车、化工、医疗等行业。TEAMS也是基于模型的分析工具，这些模型涵盖了系统的结构、互联、测试布局、测试步骤以及故障等信息。该测试性模型将各种故障和系统的BIT、维护步骤和修理过程联系起来，产品经过TEAMS进行仿真分析后，其测试性缺陷和测试性建议可以直接在模型上标注出来。

测试性仿真工具近年来在国内也有一定的发展，如TADS就是北京联合信标测试技术有限公司推出的集测试性设计、故障诊断效果分析和测试策略生成于一体的，用于系统测试性工程设计及优化的软件。

由于TEAMS相对于eXpress更直观，相对于国内软件功能更完善，在行业内使用较为广泛，因此本文主要介绍基于TEAMS的测试性仿真及应用技术。

2 TEAMS工作原理

TEAMS（Testability Engineering And Maintenance System）是美国Qualtech公司开发的用于测试性设计分析、诊断指标评估、诊断知识推理和可靠性维修性数据综合的、基于多信号流模型的测试性分析与评估软件平台，与TEAM-RT，TEAMATE，TEAM-KB和TEAM-RDS一起组合，提供一种系统的、综合诊断的全面解决方案[4]。

TEAMS将建模方法和故障隔离算法集成在一个图形用户界面里，能够方便地建立大型复杂、可重构、带有故障容错的多重系统模型，并完成验证、分析和修改工作。用户可以直接在TEAMS中由顶至下建立模型，也可由多种信息源导入。通过静态分析和测试性分析，得出故障检测和故障隔离指标、故障模糊组情况以及不可检测故障、冗余测试等指标信息。另外，TEAMS还可提供FMECA、可靠性预计、测试策略等维修报告或数据[5]。

3 测试性建模

3.1 多信号模型

TEAMS软件所采用的多信号模型是以有向图来表示系统结构、功能、测试构成以及故障传播特性的一种模型方法。因为多信号依赖模型是将一组单信号的依赖模型附加到结构模型上，所以模型与系统原理图密切相关。多信号模型只捕获对系统故障诊断有用的必要信息，不管那些不必要的细节。这种建模技术不需要我们掌握系统各种故障模式的详细信息。这意味着它可以检测、隔离一些意想不到的故障模式。故障模式与影响分析 （FMEA）可以通过指定元件相关的信号故障模式来实现。因此这种方法能够模拟由依赖模型捕获到的所有信息，而且可以避免那些复杂的故障模式和结构扭曲。

多信号建模实现分等级建模，建模方向可以是从上至下、从下而上或者从中间开始。这个特征适用于设计的所有阶段。当仅有设计概念时，用户可以先设计系统的最顶级模型，等到子系统的设计数据可以得到时，再按照由上而下的建模方式完善较低等级的模型。同样，也可以将子系统整合到系统中，使用从中间开始的建模方法。

3.2 模型的表现方式

利用TEAMS建立的测试性模型是用一个特定的有向图来表示的，具体的表示方法如下：

a）模块，用方框表示。每个方框代表实际系统的一个功能模块或故障模式。

b）测试点，用圆圈表示。一个测试点可以包含多个测试。

c）与节点，用电路中与门的符号表示。引入与节点的目的在于有效地表达实际系统中的冗余结构。与节点的特点是，只有其故障输入数目与总输入数目之比不小于给定的M:N时，输出才为故障。

d）开关节点，用电路中开关的符号表示。由于实际系统可能具有多种工作模式，各工作模式的故障传递关系各不相同，开关节点可以有效地进行表达。

e）连线。带单向箭头的连线由A指向B，表示故障由A向B传递。

3.3 建模流程

利用TEAMS进行测试性建模的主要流程如下：

a）资料收集 （包括与测试性相关的所有有用的系统文件）

进行测试性建模前，首先要进行相关信息的收集，主要包括所建模型系统的、分系统的、其它各个层次的可用信息，如产品结构框图、功能原理图、操作说明、维护信息、可靠性预计数据以及FMECA分析结果等。

b）层次化模型 （层次化地表述系统的结构模型）

在TEAMS软件中，系统的层次化模型支持System、 Subsystem、 LRU、 SRU、 Module、 Submodule、Componet和Failure 8个层次，用户可以根据需求，对同一个模型的不同层次进行灵活的分析和评估。

对于复杂电子系统，可以通过对系统结构组成进行逐级分解的方法来构建系统的层次化模型，系统模型的最低一级可以根据实际需要划分到不同的层次。一般为保证模型及计算结果的准确性，在技术可行的情况下，所建立的模型层次应低于所需分析的级别，如需要分析系统在外场情况下对LRU的检测隔离能力，则所建立的层次化模型应到其下一级别SRU级。

c）添加模块 （故障模式）

TEAMS中的模块既可以表示为功能模块，也可以表示故障模式。通过分析层次化模型中的系统级功能，并关联到多信号模型中的最底层模块，建立完整的信号走向图，这是多信号模型建立成功与否的关键[6]。

模块属性主要包括Basic、Port Lable、Reliability、Function、Tech Data和Advanced等，详见表 1、 图 1。

表1 TEAMS中模块属性

图1 TEAMS中模块的相关属性

d）添加连线

在完成模块的添加后，需要在模块之间添加连线，使各个模块实现互联。此连线表示模块之间的依赖关系，系统/模块的功能可以通过连线进行传播，而且多种功能可以通过同一连线进行传播。TEAMS支持的连线方式仅为从模块的输出端到输入端，不可逆向连接。

e）添加测试点

在确立了模块间的故障传递关系之后，需要根据实际情况设置测试点。测试点指的是系统中执行测试的位置，在同一个测试点可以执行多步测试。

测试点的属性主要包括 Basic、Properties、Function、 Tech Data和 Setup and Resources， 详见表 2、 图 2。

图2 TEAMS中测试点的相关属性

f）模型修正

建立复杂电子系统的测试性模型通常需要根据实际情况进行修正。下面列出几种经常遇到的情况及修正方法：

1）如果一个系统存在冗余结构，则应使用与节点对冗余部分进行建模；

2）如果一个系统有不同的运行模式，则使用开关节点进行建模；

3）如果一个系统的某些模块/组件包含有机内测试，则应该设置BIT的相关属性；

4）如果一个系统有一些模块的功能可以映射成一个或多个信号到另一个信号子集，则需定义相应的映射关系。

表2 TEAMS中测试点的属性

4 测试性分析

根据所建立的多信号模型，TEAMS可以针对系统进行静态分析和测试性分析。其中，静态分析可以确定模型中的模糊组、不可检测故障、隐藏故障、冗余测试、反馈回路等；测试性分析可以得到相关性矩阵、模糊组动态分析结果、故障诊断树、故障检测率和故障隔离率等测试性参数预计值[7]。

1）模糊组指一组具有相同、可观测特征的故障模式集合；

2）不可检测故障指利用可用测试不能检测的故障模式；

3）隐藏故障是系统中的一种或多种故障集的表征，会被另一种故障所掩盖；

4）冗余测试指具有相同特征 （即检测同一个故障模式集）的测试；

5）反馈回路即电路中的闭环设计，它将导致不可解决的故障模式模糊集合；

6）相关性矩阵是表示各模块之间相关性关系的数学矩阵，又被称为D矩阵；

7）故障诊断树是对被测设备进行故障检测和隔离的测试顺序及诊断分支的组合表示，通常是以二叉树的形式来表示。

测试性分析的结果 （主要包括故障检测率和故障隔离率）如图3所示。

图3 TEAMS测试性分析结果

图4 某型综合数据管理计算机测试性模型

5 实例分析

根据以上建模方法利用TEAMS软件对某型综合数据管理计算机进行测试性建模，并通过仿真分析来评价其测试性水平。该模型主要由数字板、模拟板 （2个）、主控板、背板、电源板、接口板、指示板和AFDX板等9部分组成。其模型如图4所示。

通过静态分析可知，有3个故障模式不能被当前已有的测试点所检测到，同时没有冗余测试点，具有1个模糊组，该模糊组的存在将给故障隔离带来困难，如图5所示。

图6为该综合数据管理计算机的测试性仿真分析结果，可知其故障检测率为98.35%，故障隔离率为93.81% （到1个SRU），从而对该系统的测试性水平进行定量的评价。

如果需要对该综合数据管理计算机的测试性水平进行改进，则可根据仿真分析结果，得到哪些故障模式是无法检测的，按照实际情况要增加某些测试点/测试；哪些故障模式是无法很好隔离的，可对已有的测试点/测试进行优化，从而提高产品的测试性水平。

图5 测试性模型中包含的模糊组

图6 综合数据管理计算机测试性分析结果

6 结束语

首先，本文对测试性仿真技术进行了简单的介绍，比较了测试性建模仿真与试验验证、数据评估等技术之间的优缺点，列出了目前开展测试性仿真的主流软件；其次，本文在给出了TEAMS软件工作原理的基础上，详细介绍了基于TEAMS的测试性建模仿真方法，给出了具体的建模分析步骤；最后，以某型综合数据管理计算机为实例，利用TEAMS进行了测试性建模仿真分析，指出该系统在测试性设计上的不足，同时对其测试性指标进行了定性的评价。可以看出，基于TEAMS的测试性仿真技术，不仅建模简单、便捷，而且可以在电子系统的设计早期定量地给出其测试性评价结果，并可以发现产品测试性设计上的薄弱环节，为产品的设计改进提供建议。

[1]GJB 2547-1995，装备测试性大纲 [S].

[2]石君友.测试性设计分析与验证 [M].北京:国防工业出版社，2011.

[3]李天梅.装备测试性验证试验优化设计与综合评估方法研究 [D].长沙：国防科学技术大学，2010.

[4]韩乐，胡政，刘海明.可测试性分析工具TEAMS及其应用 [J].电子测量与仪器学报， 2006，20（6）：763-766.

[5]高成金，王琳，王磊.基于TEAMS的ATS战场损伤定位研究 [J].测试技术学报，2010，24（2）：105-110.

[6]田华明，孙华，赵宏家.复杂电子系统的TEAMS测试性研究 [J].测控技术，2009，28（9）：72-76.

[7]石君友，张鑫，邹天刚.多信号建模与诊断策略设计技术应用 [J].系统工程与电子技术，2011，33（4）：811-815.