【摘 要】
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嵌入式软件漏洞会给正常工作带来巨大干扰,严重时更是会带来物质损失。由于嵌入式系统的规模不断变大、复杂性也不断增加,可靠性测试快速发展,研究嵌入式软件测试技术和开发高效测试工具具有十分重要的意义。嵌入式系统具有基于状态的行为和资源约束等特点,Petri网具有丰富的表述方式和事件分析方法,能够对离散事件系统（Discrete Event System,DES）在线模拟、分析和诊断,跟踪被测系统的节点状
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嵌入式软件漏洞会给正常工作带来巨大干扰,严重时更是会带来物质损失。由于嵌入式系统的规模不断变大、复杂性也不断增加,可靠性测试快速发展,研究嵌入式软件测试技术和开发高效测试工具具有十分重要的意义。嵌入式系统具有基于状态的行为和资源约束等特点,Petri网具有丰富的表述方式和事件分析方法,能够对离散事件系统（Discrete Event System,DES）在线模拟、分析和诊断,跟踪被测系统的节点状态。本文对嵌入式系统中不可观事件采用Petri网构建其对应的检测模型,动态分析不可观节点的时间可诊断性和故障发生概率。主要研究工作如下:本文提出一种判别部分可观Petri网模型故障的时间可诊断性方法。在传统Petri网模型基础上,为Petri网模型变迁事件增加时间约束条件并区别可观变迁和不可观变迁,根据变迁点火时间区间和标签时间序列重新标定时间约束,建立修正状态类图（Modified State Class Graph,MSCG）来重构故障事件的发生。根据观测序列信息和观测时间约束,在MSCG中遍历所有可能触发变迁路径,结合多项式时间算法求解整数线性规划问题（Linear Programming Problem,LPP）判断故障节点的时间可诊断性。时间可诊断性从系统运行角度分析系统模型的可诊断程度。提出一种针对故障本身构建量子贝叶斯Petri网子网模型算法,并利用该子网模型进行Petri网系统故障分析。对于POPN模型中的不可观故障,根据可达标识图分析变迁点火路径不能判断系统状态,建立QBPN子网模型,通过不确定路径引起的量子干涉重新标定变迁的条件概率表得到量子概率振幅表。根据故障变迁的前置集合并结合量子贝叶斯推理计算变迁触发的先验概率,由后置集合中的可观变迁修正后验概率,由最大后验概率估计系统所处状态,当故障变迁不唯一时,选取最大概率的故障作为故障源。部分可观Petri网的嵌入式软件模型检测系统实现。基于.NET框架下C#语言与C++语言的dll,混合编程实现系统各种功能,C#用于实现GUI交互界面,C++的dll实现数据运算的算法功能,重点实现所提出的POPN时间可诊断性分析方法和QBPN子网模型构建以及基于QBPN的系统状态分析方法。同时兼顾了C#适用于界面构建和C++适用于底层算法实现的长处。最后,建立液体火箭发动机启动阶段的POPN模型,测试系统的绘图功能和元素设置模块,建立关于故障的QBPN模型,验证时间可诊断性分析方法和量子贝叶斯估计模块的可行性以及系统其他模块的基本操作能否满足预定要求。
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