Лабораторная работа - Технология исследования аналитических моделей надежности - файл n61.docx
Лабораторная работа - Технология исследования аналитических моделей надежностиДоступные файлы (58):
Lab_1.exe | | | |
Lab_1.exe.embed.manifest | | | |
Lab_1.exe.embed.manifest.res | | | |
Lab_1.exe.intermediate.manifest | | | |
Lab_1.ilk | | | |
Lab_1.obj | | | |
Lab_1.pdb | | | |
n9.dep | | | |
n10.idb | | | |
n11.pdb | | | |
Lab_1.cpp | | | |
Lab_1.ncb | | | |
Lab_1.sln | | | |
Lab_1.suo | | | |
Lab_1.vcproj | | | |
Lab_1.vcproj.ODROZDPC.Drozd Oleg.user | | | |
Lab_1.exe | | | |
Lab_1.exe.intermediate.manifest | | | |
Lab_1.obj | | | |
Lab_1.pdb | | | |
n23.txt | 1kb. | 05.09.2012 20:51 | скачать |
n24.txt | 1kb. | 05.09.2012 20:51 | скачать |
n25.txt | 1kb. | 06.09.2012 14:19 | скачать |
n26.dep | | | |
27=0=1354447588=1=n27.txt=txt | | | |
n28.idb | | | |
n29.pdb | | | |
30=0=1354447706=1=n30.txt=txt | | | |
Lab_1.exe | | | |
Lab_1.exe.embed.manifest | | | |
Lab_1.exe.embed.manifest.res | | | |
Lab_1.exe.intermediate.manifest | | | |
Lab_1.ilk | | | |
Lab_1.obj | | | |
Lab_1.pdb | | | |
n39.dep | | | |
n40.idb | | | |
n41.pdb | | | |
Lab_1.cpp | | | |
Lab_1.ncb | | | |
Lab_1.sln | | | |
Lab_1.suo | | | |
Lab_1.vcproj | | | |
Lab_1.vcproj.ODROZDPC.Drozd Oleg.user | | | |
Lab_1.exe | | | |
Lab_1.exe.intermediate.manifest | | | |
Lab_1.obj | | | |
Lab_1.pdb | | | |
n53.txt | 1kb. | 05.09.2012 20:51 | скачать |
n54.txt | 1kb. | 05.09.2012 20:51 | скачать |
n55.txt | 1kb. | 06.09.2012 14:19 | скачать |
n56.dep | | | |
57=0=1354447588=1=n57.txt=txt | | | |
n58.idb | | | |
n59.pdb | | | |
60=0=1354453534=1=n60.txt=txt | | | |
n61.docx | 183kb. | 02.12.2012 21:38 | скачать |
n62.pdf | 1100kb. | 02.12.2012 21:37 | скачать |
n61.docx
Equation Chapter 1 Section 1Федеральное государственное автономное
образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Институт Космических и Информационных Технологий
Кафедра “Системы автоматики, автоматизированное управление
и проектирование”
ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА №3по дисциплине «Надежность систем управления»
Технология исследования аналитических моделей надежности Преподаватель __________ С.В. Ченцов
подпись, дата инициалы, фамилия
Студенты, КИ 08-04 ______________ __________ В.С. Архипов
КИ 08-05 ______________ __________ О.В. Дрозд
номер группы номер зачетной книжки подпись, дата инициалы, фамилия
Красноярск 2012
1 Цель и задача работы
Исследовать надежность программного средства, используя аналитические модели надежности.
2 Описание программного средстваПрограммное обеспечение предназначено для вычисления сторон надежности, таких как статистическая оценка вероятности безотказной работы изделия, статистическая оценка вероятности отказа изделия, статистическая оценка частоты отказов изделия, статистическая оценка интенсивности отказов изделия, статистическая оценка среднего времени безотказной работы, статистическая оценка среднего времени восстановления, статистическая оценка безотказной работы изделия по результатам наблюдения. ПО позволяет вводить данные как вручную, так и из структурированного текстового файла.
3 Демонстрация работы программыСтатистическая оценка вероятности безотказной работы изделия:

Статистическая оценка вероятности отказа изделия:

Статистическая оценка частоты отказов изделия:
Статистическая оценка интенсивности отказов изделия:

Статистическая оценка среднего времени безотказной работы изделия:
4 Исследование программного средства4.1 Исходные данныеОпределение отказа: Отказом считает любое некорректное поведение программного обеспечения, «вылеты».
Входные данные: числа, буквы русского и латинского алфавитов, знаки препинания.
Выходные данные: значения параметров надежности.
4.2 Модель Шумана Динамическая модель надежности, то есть поведение ПС и появление отказов рассматриваются во времени. При использовании данной модели предполагается, что исходное количество ошибок постоянно и по мере их обнаружения не вносятся новые ошибки. Скорость обнаружения ошибок пропорциональна числу ошибок.

- исходное количество ошибок

- число машинных команд в программе, в данном случае
В течение времени тестирования обнаруживается
с ошибок в расчете на команду в машинном языке. Таким образом, удельное число ошибок на одну машинную команду, оставшихся в системе после времени тестирования, равно:

\* MERGEFORMAT ()
Значение функции частоты отказов
Z(t) пропорционально числу ошибок, оставшихся в ПС после израсходованного на тестирование времени :

, \* MERGEFORMAT ()
где
С - некоторая константа;
t - время работы ПС без отказа.
Тогда, если время работы ПС без отказа
t отсчитывается от точки
t = 0, а остается фиксированным; функция надежности, или вероятность безотказной работы на интервале времени от О до
t, равна:

; \* MERGEFORMAT ()

. \* MERGEFORMAT ()
Из величин, входящих в предыдущие две формулы, не известны начальное значение ошибок в ПС (
ET) и коэффициент пропорциональности
С. Для их определения прибегают к следующим рассуждениям. В процессе тестирования собирается информация о времени и количестве ошибок на каждом прогоне, т.е. общее время тестирования складывается из времени каждого прогона:

. \* MERGEFORMAT ()
Предполагая, что интенсивность появления ошибок постоянна и равна , можно вычислить ее как число ошибок в единицу времени:

, \* MERGEFORMAT ()
где
А, — количество ошибок на
i-м прогоне;

. \* MERGEFORMAT ()
Имея данные для двух различных моментов тестирования
A и
b, которые выбираются произвольно с учетом требования, чтобы
c(
A) <
c(
b), то при
A и
b.

; \* MERGEFORMAT ()
. \* MERGEFORMAT ()
Из этих выражений можно найти
ET и
С. Ход тестирования: В момент тестирования

мин. обнаружено 4 отказа.
В момент тестирования

мин. обнаружено еще 3 отказа.
Из выражения (8):
После подстановки в выражение (9):
Теперь можно найти вероятность безотказной работы ПС в течении 2 минут:
4.3 Модель МиллсаИспользование этой модели предполагает необходимость перед началом тестирования искусственно вносить в программу («засорять») некоторое количество известных ошибок. Ошибки вносятся случайным образом и фиксируются в протоколе искусственных ошибок. Специалист, проводящий тестирование, не знает ни количества, ни характера внесенных ошибок до момента оценки показателей надежности по модели Миллса. Предполагается, что все ошибки (как естественные, так и искусственно внесенные) имеют равную вероятность быть найденными в процессе тестирования.
Тестируя программу в течение некоторого времени, собирают статистику об ошибках. В момент оценки надежности по протоколу искусственных ошибок все ошибки делятся на собственные и искусственные. Соотношение

\* MERGEFORMAT ()
дает возможность оценить
N - первоначальное число ошибок в программе. В данном соотношении, которое называется формулой Миллса,
S - количество искусственно внесенных ошибок,
п - число найденных собственных ошибок,
V - число обнаруженных к моменту оценки искусственных ошибок.
Вторая часть модели связана с проверкой гипотезы от
N. Предположим, что в программе имеется
K собственных ошибок, и внесем в нее еще
S ошибок. В процессе тестирования были обнаружены все
S внесенных ошибок и
п собственных ошибок.
Тогда по формуле Миллса мы предполагаем, что первоначально в программе было
N = =
п ошибок. Вероятность, с которой можно высказать такое предположение, возможно рассчитать по следующему соотношению:

\* MERGEFORMAT ()
Таким образом, величина
C является мерой доверия к модели и показывает вероятность того, насколько правильно найдено значение
N. Эти два связанных между собой по смыслу соотношения образуют полезную модель ошибок: первое предсказывает возможное число первоначально имевшихся в программе ошибок, а второе используется для установления доверительного уровня прогноза.
Ход тестирования: В ходе тестирования было высказано предположение, что в ПО имеется
K = 25 собственных ошибок. Также в программный код было внесено
S = 7 искусственных ошибок. В процессе тестирования были обнаружены все S внесенных ошибок и
n = 16 собственных ошибок. Так как
n < K, то мера доверия к модели равна:
5 ВыводИсследована надежность программного средства для нахождения минимумов двух функций двумя методами, для этого использовались аналитические модели надежности двух типов: динамические (модель Шумана), статические (модель Миллса).