邓　露, 许爱强, 吴忠德

(海军航空工程学院飞行器检测与应用研究所, 山东 烟台 264001)



基于遗传算法的故障样本优化选取方法

邓露, 许爱强, 吴忠德

(海军航空工程学院飞行器检测与应用研究所, 山东 烟台 264001)

摘要：为降低测试性验证试验费用,提出基于遗传算法的故障样本优化选取方法。方法通过故障—测试关联分析和故障—故障等价分析,确定初始故障样本集中各元素对应的等价集,并对初始故障样本集进行扩展,在此基础上,建立了故障样本选取优化求解模型。在不降低样本注入数量和测试特性的条件下,以试验费用最小为优化目标,给出了基于改进遗传算法的样本优化选取方法。算例应用结果表明,该方法设计的故障样本选取方法能有效降低测试性验证试验费用。

关键词：测试性验证试验; 试验费用; 遗传算法; 故障样本选取; 等价集

0引言

测试性验证试验是指在研制的产品中注入一定数量的故障，用测试性设计规定的方法进行故障检测与隔离，按其结果来估计产品的测试性水平，并判断是否达到了规定的要求，决定接收或绝收[1-3]。作为测试性验证试验的一项重要内容,故障样本选取主要任务是,根据制定的测试性验证试验方案选择合理、经济、可行的故障注入样本。

目前,针对测试性验证试验故障样本选取问题还没有专用的标准。MIL-STD-471A临时通告2[4]以标准附件的形式给出了测试性验证方法,即采用与维修性验证相同的基于故障率比例的分层抽样方法选取故障样本。……