嵌入式电子信息系统可靠度优化*

白 鑫， 吕丽平， 卫 琳(. 郑州升达经贸管理学院 信息工程系， 郑州 459； . 郑州大学 软件与应用科技学院， 郑州 45000)

嵌入式电子信息系统可靠度优化*

白 鑫1，2， 吕丽平1， 卫 琳2
(1. 郑州升达经贸管理学院 信息工程系， 郑州 451191； 2. 郑州大学 软件与应用科技学院， 郑州 450002)

针对传统的可靠度优化方法一直存在优化不准确的问题，提出一种新的嵌入式电子信息系统可靠度优化方法.通过分析嵌入式电子信息系统的工作原理，分别对嵌入式电子信息系统故障密度函数、失效率、平均寿命、可用度进行优化，建立嵌入式电子信息系统可靠度约束模型，计算出最优状态下的可靠度参数.测试实验结果证明，采用提出的可靠度优化方法对嵌入式系统进行优化，系统的使用寿命、建模准确度、可用度均有一定的提高，具有一定的实用性.

嵌入式； 电子信息系统； 可靠度优化； 计算方法； 建模； 密度函数； 约束模型

嵌入式系统作为单片机的升级版是当今研究的热门领域，在电子设备研发已趋于稳定的今天，嵌入式系统的应用范围也更加广泛，嵌入式系统所依托的软硬件技术得到了快速发展，系统的研发过程趋于复杂化[1-2].人们将嵌入式与电子信息系统相结合，使其能在航天航空、国防建设、核电能源及交通控制等关键安全领域有着广泛的应用，并发挥着不可替代的作用[3-5].在技术进步和外部需求的推动下，嵌入式系统的功能不断扩展，系统规模日趋庞大及复杂，系统的缺陷和故障率也在不断的增加[3].但由于系统受到开发技术、系统理论及保障技术等条件的限制，嵌入式系统的可靠度无法保证.这种情况下用户会对系统的可靠性产生质疑，故提高嵌入式相关电子信息系统的可靠度也变成了该领域亟待解决的问题，受到了广大学者的关注[6-7].

文献[8]提出一种智能嵌入式电子信息系统可靠度提升方法，该方法通过在嵌入式电子信息系统中增加控制模块，实现嵌入式电子信息系统的直接智能控制，增加了系统的可靠度.该方法虽然能够提高系统的可靠度，但是系统中控制模块的故障问题无法避免.文献[9]提出一种系统软件剥离方法加强嵌入式系统的可靠度.该方法主要将嵌入式电子信息系统软件的代码进行剥离，然后用数字平台进行测试，再有针对性的对可靠度进行改进.该方法只能适用于结构相对简单的嵌入式电子系统，当系统复杂时，剥离难度会大大增加.文献[10]提出一种将系统与其交联的物理设备建立连接来提升系统可靠度的方法.该方法主要通过将整个系统与其交联的物理设备真实地建立连接，形成闭环的结构，以增加系统的可靠度.该方法虽然准确真实、相对简单，但是当系统结构庞大时，其闭环结构也会相应变得十分复杂，导致可靠度不稳定.针对上述问题，本文提出一种新的嵌入式电子信息系统可靠度提升方法，分别对嵌入式电子信息系统故障密度函数、失效率、平均寿命及可用度进行优化，建立嵌入式电子信息系统可靠度约束模型，并通过实验证明该约束模型的有效性与可靠性.

1 系统可靠度问题的产生

嵌入式电子信息系统的组成结构如图1所示.嵌入式电子信息系统的可靠度主要受到其硬件的影响，硬件组成具有多样性，有些小系统只有1 kB的数据空间，16 kB的程序空间；而大系统一般具备特定的应用目标，故其FLASH MEMORY能够达到32 MB，SRAM达到128 MB；实时性要求较高的系统需具备工作频率1 GHz的64位处理器；而其他硬件部分(主要包括外设器件、I/O端口及图形控制器等)性能不同也会影响到系统的稳定性.

嵌入式电子信息系统不同于计算机系统利用硬盘来存取信息，大多使用EPROM、EEPROM或闪存作为存储介质.嵌入式电子信息系统的计算主要由操作系统及应用程序组成，其需要对计算中硬件存在的差异进行补平，为应用程序提供统一的系统接口，完成内存管理、任务调度的控制，但是其硬件的不兼容和软件的不稳定都会造成可靠度下降.由于嵌入式系统本身自带ROM的容量有限，系统的应用程序需要在EOS基础上完成特定应用任务，但嵌入式电子信息系统本身无自主开发能力，用户必须通过一套开发工具和环境进行二次开发，这也会造成系统可靠度的下降.

图1 嵌入式电子信息系统组成Fig.1 Composition of embedded electronic information system

通过以上分析可知，造成嵌入式电子信息系统可靠度不稳定的原因主要有以下几点：

1) 硬件环境不稳定.硬件环境是整个嵌入式电子信息系统中操作系统和应用程序运行的平台，不同的应用程序通常要求不同的硬件环境，硬件环境的多样性是嵌入式电子信息系统可靠度不稳定的主要原因.

2) 嵌入式操作系统不稳定.嵌入式应用的任务调度和控制等核心功能由操作系统完成，嵌入式芯片具有内核精简、可配置、与高层应用紧密关联及相对稳定等特点[11]，但是芯片与系统兼容性上存在较大问题，这也是造成可靠度不稳定的原因.

3) 嵌入式应用程序不稳定.虽然操作系统提供了较为完整的嵌入式运行机制，但操作系统上的各种程序编程环境不同[12-13]，差异化的应用程序也会影响到系统的可靠度.

2 系统可靠度优化建模

如何提高嵌入式电子信息系统的可靠度，使其能够应用于各种不同的环境是嵌入式电子信息系统发展中必须要解决的关键问题.本文通过对嵌入式电子信息系统故障密度函数、失效率、平均寿命及可用度4个指标进行可靠度优化建模，达到优化嵌入式电子信息系统可靠度的目的.

2.1 故障密度函数的约束与优化

故障密度是检测嵌入式系统的一个有效因素，因此以故障密度函数作为一项约束条件.假设T0为嵌入式电子信息系统的硬件总数，Nf(t)为t到t+Δt时间段内系统产生故障的次数，则嵌入式电子信息系统的最小故障密度约束函数为

(1)

本文采用积分奇异性半解析处理方法，对嵌入式电子信息系统的故障密度函数进行优化，达到降低系统故障次数的目的，优化后的系统故障密度函数为

(2)

2.2 失效率的约束与优化

嵌入式电子信息系统的失效率定义为嵌入式系统在某时间段内出现失效的概率[13]，即系统工作到t时刻后，在单位时间段内发生的失效设备数与在时刻t仍正常工作设备的比值，其表达式为

(3)

式中：Ns(t)为t时刻仍正常工作的设备数；N(t)为失效设备数.系统的失效率分析如图2所示.

图2 嵌入式电子信息系统失效率分析Fig.2 Failure rate analysis for embedded electronic information system

由图2可以看出，嵌入式系统早期失效期时，其失效率较高，但可以通过内部调整的办法进行消除.偶然失效期内系统发生故障率较低且较稳定，是系统运行最稳定的时期，在这期内系统发生失效的概率较低，大部分都出于偶然因素(如突然过载等).特定失效期多为系统使用时间过长等因素导致的，如果能预判出现损耗的时间，即可通过及时调整降低失效率.

2.3 平均寿命的约束

(4)

则系统在状态X(0)=i0，X(1)=i1，…，X(n)=in已知的条件下，X(n+1)的条件概率与X(0)=i0，X(1)=i1，…，X(n-1)=in-1无关，仅与X(n)所处的状态in有关，则此时的平均寿命可表示为

(5)

式中，T为系统运行时间.

2.4 可用度的优化模型

假设Xk(t)=1表示系统处于可使用状态，系统Xk(t)=0表示系统处于故障状态，则此时系统的可用度模型可表示为

(6)

在获取可用度模型后通过积分对系统可用度进行优化，优化后的模型表示为

(7)

在优化上述指标的基础上，建立嵌入式电子信息系统可靠度模型.假设，嵌入式电子信息系统的寿命分布和故障后的维修时间分布均为指数分布，则修复后的系统寿命分布不变.故可得到整个系统的可靠度数学模型为

(8)

式中，B为系统的故障概率.

3 实验结果分析

为了验证所提出的可靠度优化方法在嵌入式电子信息系统中的实用性，以Timenet4.0为实验工具对系统可靠度进行了分析，仿真参数如表1所示.

表1 实验仿真参数Tab.1 Simulation experimental parameters

3.1 故障率

在系统运行硬件配置相同的情况下，采用改进可靠度优化方法与文献[7]所提出的可靠度优化方法进行实验分析，得到故障率对比结果如图3所示.

由图3可以看出，采用文献[7]提出的可靠度优化方法时，其故障率随着使用时间的增加逐渐增加；本文所提出的方法虽然在使用时间增加时，其故障率也一直在增加，但相比文献[7]提出的可靠度优化方法，其故障率增加有限，且一直低于文献[7]提出的方法.

图3 不同方法下故障率对比结果Fig.3 Compared results of fault rate with different methods

3.2 平均寿命

在系统消耗功率相同的情况下，利用本文的可靠度方法及文献[7]所提出的可靠度优化方法时，系统的平均使用寿命随系统每分钟运行时间的变化曲线如图4所示.

图4 不同方法下系统平均寿命对比结果Fig.4 Compared results for average life of system with different methods

由图4可知，采用本文提出的可靠度优化方法其平均寿命虽然一直处于波动状态，但要一直优于文献[7]系统的平均寿命；而文献[7]所提出的方法虽然在每分钟运行0～5 s时使用寿命处于稳定状态，但在10～20 s时突然下降，之后虽有一定的升高，但总体平均寿命仍然不高，处于下滑状态.

3.3 可用度分析

图5给出了改进系统与文献[7]所提出优化算法的可用度随系统运行时间的变化对比曲线.

由图5可知，采用文献[7]所用的方法，其可用度在0～40 min时间段内一直处于上升趋势，但在40 min后突然开始下降，且无法继续上升，使得其平均可用度约为30%；采用本文提出的可用度优化方法，其在0～30 min时间段内虽然可用度上升缓慢，但在30 min后迅速上升，且再未下降，平均可用度达到了52%，相比文献[7]所用的方法，平均可用度增加了22%.

图5 不同方法下系统可用度对比结果Fig.5 Compared results for availability of system with different methods

3.4 失效率

本文分别采用改进的系统可靠度优化方法与文献[6]、[7]所用的可靠度优化方法进行失效率对比分析，得到的对比曲线如图6所示.

图6 不同方法下失效率对比结果Fig.6 Compared results for failure rate with different methods

由图6可知，采用文献[6]所用的方法，其失效率一直处于波动状态，虽然在10～30 min及80～110 min都有明显的下降趋势，但稳定性较差；采用文献[7]所用的方法，其系统的失效率波动较文献[6]有了一定改善，且平均的失效率有了明显的降低；采用本文改进方法时，其失效率一直处于波动下降的状态，且在70 min之后再无上升，使得其最终失效率降约为16%，其失效率明显低于文献[6]、[7]所用的方法，具有一定的优势.

4 结 论

本文提出一种嵌入式电子信息系统可靠度优化方法，通过分析嵌入式电子信息系统的工作原理，分别对嵌入式电子信息系统故障密度函数、失效率、平均寿命及可用度4个指标进行优化.通过与传统方法对比表明，采用提出的可靠度优化方法使得嵌入式系统的使用寿命、可用度和效率均有一定程度的提高，具有一定的借鉴价值.

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(责任编辑：景 勇 英文审校：尹淑英)

Reliability optimization method for embedded electronic information system

BAI Xin1,2, LÜ Li-ping1, WEI Lin2

(1. Department of Information Engineering, Shengda Trade Economics & Management College of Zhengzhou, Zhengzhou 451191, China; 2. School of Software and Applied Science and Technology, Zhengzhou University, Zhengzhou 450002, China)

Aiming at the problem that the traditional reliability optimization method always has the inaccurate optimization, a new reliability optimization method for embedded electronic information system was proposed. Through analyzing the working principle of embedded electronic information system, the fault density function, failure rate, average life and availability of embedded electronic information system were optimized, respectively. The reliability constraint model for embedded electronic information system was established, and the reliability parameters under the optimal condition were calculated. The test results show that when the optimization for the embedded system was performed with the reliability optimization method, the service life, modeling accuracy, availability of the system get improved, and the method has definite practicability.

embedded type; electronic information system; reliability optimization; calculation method; modeling; density function; constraint model

2016-06-08.

河南省科技攻关资助项目(162102210121).

白 鑫(1980-)，女，河南郑州人，副教授，硕士，主要从事智能控制及计算机应用等方面的研究.

10.7688/j.issn.1000-1646.2017.04.11

TP 23

A

1000-1646(2017)04-0417-05

*本文已于2017-03-28 17∶09在中国知网优先数字出版. 网络出版地址： http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1189.T.20170328.1709.038.html