測試性分析
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測試性分析（Testability analysis）
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測試性分析（Testability analysis）是通過固有測試性評價、測試性預計和測試性費用預計，評價產品可能達到的測試性水平，保證測試性與其他診斷要素有效的綜合與兼容。
測試性（Testability）是指產品能及時及準確地確定其狀態（工作、不可工作、性能下降），並隔離其內部故障的一種設計特性。測試性分析是產品設計分析工作中的一個重要環節，它與診斷方案的制訂及實施有關。測試性分析的目的是驗證所建議的方法是否滿足設計要求。
測試性分析內容主要包括：BIT故障檢測與隔離能力的預計、系統測試性預計、固有測試性評價。前兩項主要採用測試性預計方法，後一項可採用加權計算方法。
測試性預計是根據測試性設計資料，估計測試性參數可能達到的量值，並比較是否滿足指標要求。測試性預計一般是按系統的組成，按由下往上、由局部到總體的順序來進行。測試性預計主要是在詳細設計階段進行，因為在此階段測試方案已定，BIT工作模式、故障檢測與隔離方法等也基本確定，並考慮了測試點的設置和防止虛警措施，進行了BIT軟、硬體設計和對外介面設計。通過估計這些設計是否達到規定的設計指標，可以採取必要的改進措施。測試性預計一般應給出故障檢測率FDR、故障隔離率FIR等。
固有測試性分析在系統研製過程中進行，目的是確定硬體設計是否有利於測試並確定存在的問題，儘早採取改進措施。
測試性是描述系統檢測和隔離故障的能力。測試性參數是測試性定量分析的基礎。測試性參數一般分為四種類型：性能，系統影響，功能過程影響，測試過程影響。
- 性能參數包括：
- ① 可控性和可觀測性；
- ② 故障檢測覆蓋率；
- ③ 故障隔離覆蓋率；
- ④ 錯誤糾正覆蓋率；
- ⑤ 平均、最小、最大模糊組的大小；
- ⑥ 平均、最小、最大可更換單元的位置；
- ⑦ 測試模式集的大小；
- ⑧ 檢測時間；
- ⑨ 隔離時間；
- ⑩ 糾正時間；
- ⑪ 虛警率等。
- 系統影響參數包括：
- ① 空間消耗；
- ② I/O消耗；
- ③ 性能影響；
- ④ 功率消耗；
- ⑤ 可靠性影響；
- ⑥ 維修性影響；
- ⑦ 適用性影響等。
- 功能過程影響參數包括：
- ① 對一個功能過程時間的影響；
- ② 對一個功能過程費用的影響。
- 測試過程影響參數包括：
- ① 對一個測試過程時間的影響；
- ② 對一個測試過程費用的影響。
基於從屬關係的邏輯模型（Logic Modeling）曾經在相當長一段時間內用於系統的測試性分析。邏輯模型是定義系統各組成部分之間相互關係的一種方法，它由一些表示測試性信息的抽象節點和弧線的邏輯圖表示。邏輯模型表示了故障模式和測試之間的關係，而故障模式和測試作為可更換單元的一個屬性。為了進行測試性分析，可更換單元和它的各種屬性都應賦予一定的數據，如可以賦予可更換單元平均無故障時間，賦予故障模式出現的概率，賦予測試需要的時間和費用。另外，如果需要自動化測試設備，邏輯模型可以用來確定哪些測試需要自動化，哪些需要手工或半手工測試。由於同樣結構的邏輯也可以用於維護設備的開發，因此系統設計和維護設備開發可以同時進行，改變維護設備滯後產品的狀況。
上述這種邏輯模型的結構簡單，容易實現，適合於產品的概念設計階段。但這種基於功能的邏輯模型不能直接對故障模式進行處理，不能方便的將FMECA功能集成到模型中，因此不適宜用於系統的可靠性設計分析。測試的目的是為了進行系統故障檢測和隔離。因此，建立基於故障模式的系統模型用於測試性分析從上世紀90年代初期開始逐漸興起。基於故障模式的從屬模型註重點在故障模式上，它需要較少的數據輸入，且可以用於可靠性工程設計分析。但由於缺少系統的功能信息，不太適用於概念設計及更高層次的診斷策略分析。同時，用這種基於故障模式的系統模型進行測試性設計時，測試開發人員沒有考慮預先定義的故障模式之外的故障檢測，故障檢測和隔離的覆蓋率受到一定的影響。
鑒於基於功能和故障模式的從屬模型都存在一定的缺陷，又出現了一種所謂地混合模型。這種混合模型既具有功能模型建模簡單的優點，又包含了故障模式模型。在概念設計階段，混合模型主要作為功能模型使用，隨著設計的進展，故障模式以低級模型的形式建立。由於混合模型同時支持故障模式和功能，因此它也支持中間過程的分析。
基於模擬的測試性分析（故障分辯率、虛警率）
在MIL-STD-2165和MIL-HDBK-472中都對診斷分辯率的計算進行了定義，但這種計算方法有一定的局限性。所得的預計結果用於實際的診斷時，會產生一定的偏差。因為，這種計算是靜態的，沒有考慮部件失效的時序。第二，對診斷的預計是在任意的時間間隔內進行的，對失效概率的假定是一段時間的平均結果。而實際部件的失效則是時間相關的。第三，這種計算沒有考慮不同的故障組合，而不同的組合可能對系統功能有不同的影響。而模擬具有時間約束性，利用模擬得出的測試性分析結果可以表示診斷行為隨時間的變化。
電腦模擬可以把大量的故障引入到硬體的軟體模型中，觀測其響應激勵的情況，得出故障檢測率和故障隔離率，以此評價測試、激勵。理論上可以對所有的故障模式進行分析，但故障模式數量太多將導致模擬時問爆炸，工程上難以實現。同時，隨著設計和製造工藝的不斷完善、元器件質量的不斷提高，某些故障模式發生的概率極低，因此必須結合具體電路利用故障模式影響及危害性分析(FMECA)來確定發生故障的概率，構成該系統的故障模式集。採用MONTE CARLO演算法選擇不同的故障註入序列。
