测试状态（精选八篇）
测试状态 篇1
高频保护作为高压线路的主保护，在电力系统中应用广泛。高频保护的高频通道作为高频保护信号的传输通道，能否正常工作对于电网的安全可靠运行起着非常重要的作用。近年统计显示，高频保护不正确动作率在线路保护中位居首位，其中，大部分误动是由于高频通道加工设备不正常工作引起的，我省电网也发生了多起区外故障时正方向侧高频保护误动的情况。因此保证高频通道加工设备的完好性是高频保护可靠工作的前提。
目前，我国电力系统中高频保护通道的运行方式广泛采用短时发信方式，即正常运行情况下发信机不发信，载波通道中无高频电流通过，系统故障时，保护起动元件才启动发信机发信，通道中才有高频电流传输。为了确知高频通道完好，运行部门需对高频通道进行日常巡检。日常巡检只能发现衰耗严重的缺陷，不能确定故障环节的具体位置。定期对高频通道加工设备进行停电试验，这种试验方法对设备、人员、环境要求较高，加之受停电时间因素影响，会使高频通道长期带缺陷运行，易在系统发生故障时造成高频保护不正确动作，给电网的安全稳定运行带来隐患。因此，在线路不停电的情况下，快速、准确地测试高频通道的运行状况，判断是否存在故障，进而定位故障点，会有效提高高频保护的正确动作率，大大缩短高频保护的退出时间，提高电网的安全稳定运行水平，具有巨大的经济效益和社会效益。
1 高频通道问题简述
输电线高频保护所用的“相—地”通道，其简单结构原理图如图1所示。
高频通道中任何元件缺陷都会对整个通道的正常运行带来影响，引起通道中断、传递特性变坏、干扰加大等，影响载波通信的正常运行、造成高频保护的不正确动作，甚至会对输电线路造成危害。
1.1 元件故障
1)阻波器故障
阻波器调谐元件损坏;避雷器击穿爆炸;避雷器及调谐元件盒断线;避雷器放电间隙击穿。
2)结合滤波器故障
结合滤波器特性变坏;变压器击穿;引线绝缘下降。
3)高频电缆故障
高频电缆的芯线和外层的绝缘击穿，导致高频通道短路，高频信号无法输送。
1.2 阻抗匹配
高频通道在设计时要求各元件均为标称参数，使得在负载上得到最大输出功率。但实际运行中由于多台载波机的并联运行、高频电缆中的驻波效应、高频电缆与结合滤波器失配、结合滤波器与耦合电容器以及线路特性阻抗失配等原因，均会造成阻抗失配，带来衰减增大，收发信机功耗大等问题。
1.3 干扰原因
高频通道产生较高干扰电平的原因：
1)电力线路接触不良产生的放电现象;
2)瓷瓶绝缘有缺陷或高压设备不良产生的放电现象;
3)阻波器调谐元件损坏，产生火花放电;
4)耦合电容器引线接触不良产生火花放电现象;
5)结合滤波器内部断线产生火花放电。
2 高频通道状态测试方法研究
长期以来，对高频通道加工设备状态的判断通常采取定期试验的方式，试验时需要将线路停电。试验通常采用摆地摊方式，所用试验设备多，试验复杂繁琐，试验人员难以掌握，并耗费大量的时间，测试的结果质量也难以得到保证。2003年左右开始出现新的测试装置，进行测试也需要在输电线路停电后，拆除高频通道加工设备间接线的情况下，分别对单个高频加工设备进行测试。试验接线和线路引线的拆除必然需要高空作业，劳动强度大，存在安全风险，并且降低了电力线路的运行可靠性。
探索一种新的测试方法，在电力线路不停电的情况下对高频通道整体进行测试，并利用测试结果及高频通道运行状态的技术参数来评价设备状态，减少对高频通道各个元件分别测试的工作量，且只在判断某个元件存在故障的情况下，再停电处理。使用这种测试方法会大大提高工作效率，减少设备停电时间。实现此目标的关键在于，如何评判整个高频通道的运行状态技术参数及如何测量。带电线路高频通道状态测试方法通过采集高频通道各个环节的电气信号，对高频通道原始数据、运行方式和各个环节的实际测量数据进行处理，并由计算机进行仿真辅助分析，进而判定各高频加工设备的运行状态，迅速定位引起高频通道异常的环节。高频通道测试判断标准、仿真计算和变电站现场测试的抗干扰问题是该测试方法的三个技术关键。
1)高频通道测试判断标准
构成高频通道的元件设备较多，主要有高频阻波器、耦合电容器、结合滤波器、高频电缆、放电间隙、接地刀闸和高频收发信机。反映这些元件运行状态的技术参数主要有通道输入阻抗、工作衰耗、传输衰耗、分流衰耗、回波衰耗等。电力线高频通道是高频信号的载波通道，为了保证负载能够得到最大功率，设计时就需要考虑信号源内阻和负载的阻抗匹配问题。当线路阻波器及结合滤波器中的元器件参数发生变化时，结合滤波器的输入阻抗及回波衰耗也将发生变化。对于整个高频通道而言，其输入阻抗和回波衰耗也能够直接反映通道运行状态的好坏。大量实验室、现场测试数据和仿真计算结果表明，在线路不停电情况下，在线路的一侧测试整个通道高频的输入阻抗和回波衰耗，将测得特性曲线与仿真计算结果进行对比分析，能够确定相应的故障类型并定位。
2)仿真计算
不同电压等级的高频保护通道，它们所采用的设备如结合滤波器、耦合电容器、阻波器及电力线生产厂家不同，设备参数各不相同，情况错综复杂，现场和实验室试验无法完全模拟，但可以利用仿真软件进行仿真计算。该测试方法采用了Matlab仿真试验平台，如图2所示。
将整个高频通道综合考虑，按照各个高频加工设备的参数进行仿真计算，得到设备故障时的仿真试验数据;通过现场和实验室试验，得到的典型数据曲线;将仿真计算结果与现场和实验室试验得到的典型数据进行对比分析，确定高频通道正常和不同故障状态下的典型特性曲线。
3)变电站现场测试的抗干扰问题
根据确定的测试方法，开发出了测试设备。测试设备运用于现场，要解决的首要问题就是测试设备必须具有很强的抗电磁场干扰能力，特别是在不停电的状况下，通过大量的现场测试和试验，测试设备采取了以下抗干扰措施，来保证设备能正常工作和测试数据的准确性。
利用金属外壳对电磁场进行屏蔽;提高测试电平，使之远远超过现场干扰电压(根据测试，干扰电压在300 mV左右);测试方法上进行保证，对一个频率信号，通过程序控制连续发送30次，去掉最大、最小值后取平均值，来保证仪器的精确度。
综上所述，带电线路高频通道状态测试方法研究的技术路线为：
a)采用仿真技术对电力线高频通道进行整体研究，计算出高频加工设备各种故障状态下的典型特性曲线;
b)通过在实验室对常用高频加工设备如阻波器、结合滤波器等进行故障模拟测试，得到了大量试验数据，与仿真计算结果进行比对验证;
c)通过试验室和现场测试，对比不同的测试方法和比对手段，制定出判断高频通道工作状态判定和故障定位的标准和方法;
d)研发高频通道测试装置，实现高频通道工作状态自动测试，结合仿真计算结果，对高频通道的故障类型和位置进行判定。
3 仿真计算与实验室测试结果比对
受篇幅所限，这里只列出带阻式宽带调谐阻波器部分试验项目的试验数据。带阻式宽带调谐阻波器电路如图3所示。
3.1 仿真计算项目
采用了Matlab仿真试验平台，对高频通道未损坏和三种典型故障情况的通道电缆侧输入阻抗进行了仿真计算。
1)无故障情况电缆侧输入阻抗曲线图(图4)
2)阻波器r短路电缆侧输入阻抗曲线图(图5)
3)阻波器C1短路电缆侧输入阻抗曲线图(图6)
4)阻波器C2(r、L2)开路情况电缆侧输入阻抗曲线图(图7)
3.2 实验室测试
利用开发出的测试装置实测带阻式宽带调谐阻波器不同典型元件故障情况下的通道电缆侧输入阻抗及回波衰耗。
1)未故障时电缆侧输入阻抗及回波衰耗曲线图(图8、图9)
2)阻波器r短路电缆侧输入阻抗及回波衰耗曲线图(图10、11)
3)阻波器C1短路电缆侧输入阻抗及回波衰耗曲线图(图12、13)
4)阻波器C2(r、L2)开路情况电缆侧输入阻抗及回波衰耗曲线图(图14、15)
3.3 结论
1)从大量的故障仿真计算结果来看，在高频通道不同运行状态及不同的故障类型下，电缆侧输入阻抗随频率变化的曲线具有明显不同的特征，可以用作判断高频通道运行状态和故障类型的依据。
2)实验室测试结果与仿真计算结果基本一致，阻抗特性曲线变化趋势基本一致，可以确定该理论和方法的有效性。
3)当高频通道有元件故障时，整个通道的回波衰耗在某一频段甚至整个工作频段会降低，因此整个通道的回波衰耗也可做为判断标准之一。
4 结束语
带电高频通道状态测试方法与测试装置将整个高频通道综合考虑，按照各个高频加工设备的参数进行仿真计算，得到了设备出现故障时的仿真试验数据，据此提出了实用的现场测试方法和标准，并通过采用独立研制的测试设备进行了现场测试，验证了该方法的有效性和实用性。该方法可以在线路不停电的情况下快速、准确判断高频通道状况，并且在高频通道故障时实现快速定位，操作简单，极大地降低了工作强度，节省了设备停电时间。该方法研究方向具有独特性，是一项很有意义且很有必要的工作，大大提高了高频保护的正确动作率，有效缩短了高频保护的退出时间，从而提高电网的安全稳定运行水平。
摘要：对高频保护中高频通道的主要问题进行了简单分析,提出了带电线路高频通道状态测试方法,研制了相关测试设备,解决了带电线路的高频通道测试问题。分别对测试方法中高频通道测试判断标准、仿真计算和变电站现场测试的抗干扰问题三个技术关键点做了详细的分析。根据仿真试验得到故障数据,提出了实用的现场测试方法和标准,验证了该测试方法的有效性和实用性。本测试方法能够在线路不停电的情况下快速、准确判断高频通道状况,实现故障时快速定位,提高电网的安全稳定运行水平。
关键词：带电线路,高频通道,仿真计算,回波损耗,输入阻抗
参考文献
[1]王广延,吕继绍.电力系统继电保护原理与运行分析[M].北京:水利电力出版社,1995.
测试：你现在的工作状态 篇2
A. 狗和小孩
B. 狗和马
C. 狗和猪
D. 狗和小鸟
E. 小孩和马
答案：
A、狗和小孩
安于现状的你，渴望超越自我，内心矛盾比较大，
给予小小建议就是：内心的矛盾感会让你焦虑，所以如果想小有成就，一定要加油哦！
B、狗和马
安于现状的你，更深的渴望成功时，需要调整自己的内心。此时你的内心矛盾是很大的哦。
给予小小建议：内心的矛盾会让你产生大的焦虑，如果你渴望成功，你的理想和行动一定要一致！
C、狗和猪
安于现状的你，渴望惬意的你，心态是温和的，
给予小小建议：呵呵，自己满意就好！但一定要知道自己的想要的生活什么哦。
D、狗和小鸟
安于现状的你，渴望心灵自由的时候，那么你对此时的状态是矛盾的。
给予小小建议：如果你安于现状，又渴望心灵自由的时候，逃避不是最好的方式哦。所以积极的解决你的问题才能处理你的内心矛盾。
E、小孩和马
渴望超越自己，也渴望成功的你，更多的拥有激情和执著。
测试状态 篇3
摘 要：本文描述了PCIExpress物理层链路训练中一致性测试状态的设计，主要通过设计有限状态机实现一致性测试状态的功能。完成了LTSSM（LinkTrainingandStatusStateMachine）中的polling.active到polling.compliance状态的跳转。仿真验证结果表明设计的状态机功能复合预期。
关键词：PCIExpress；一致性测试；LTSSM；有限状态机
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 06-0000-04
1 引言
随着计算机技术的飞速发展，当前主流的PCI总线已经不能满足传输上日益增长的数据量的需求，新标准总线，PCIE（PCIExpress），将全面取代现行的PCI和AGP（AccelerateGraphicalPort），最终实现总线标准的统一。它的主要优势就是数据传输速率高，目前最高可达到10GB/s以上，而且还有相当大的发展潜力。
PCIE也有多种规格，从PCIEx1（1个通道）到PCIEx16（16个通道），能满足现在和将来一定时间内出现的低速设备和高速设备的需求[1]。
PCIE是高性能的通用I/O的连接技术，可被广泛应用于未来计算机和通讯的各种平台中。它是PCI的一个革命版本，保留了PCI的一些良好特性。有着更好扩展性的串行化总线技术取代了并行总线。PCIE采用了当前非常先进的点对点互联技术；同时，PCIE提供了另外的一些非常高级的特性，如功耗管理、质量服务、热插拔、数据完整性校验、差错处理等。在原来PCI的基础上做了大幅度的改进，被称为第三代总线技术[2]。
2 系统结构
2.1 PCIExpress架构
PCIExpress有三层结构，如图1所示，从上到下依次为事务层、数据链路层和物理层（逻辑子层和电气子层）。
事务层：请求/结束事务结构、TLP流量控制和消息传送。数据链路层：负责保证链路上发送的数据正确，同时负责保证在链路上可靠地传送分组。物理层：分成两个子层，逻辑子层和电气子层。其中，逻辑子层负责数据加扰、8b/10b编码和分组分帧；电气子层收发链路电气信号。此外，所有链路训练都在逻辑子层内部完成[3]。
图1 PCIExpress三层结构
2.2 物理层结构
如图2，物理层分为逻辑子层和电气子层。逻辑子层包括MAC（MediaAccessLayer）和PCS（PhysicalCodingSublayer），MAC和PCS之间用PIPE接口连接。电气层主要就是PMA（PhysicalMediaAttachmentLayer）部分。而链路训练就是位于MAC中。
图2 物理层结构
2.3 LTSSM结构
LTSSM（LinkTrainingandStatusStateMachine）主要负责链路训练和初始化过程。LTSSM是配置和初始化设备物理层、端口和相关链路的物理层控制过程，使链路可以传送正常的数据包流量。它主要负责以下内容：配置链路宽度、通路反排、极性颠倒、协商速率、位锁定、符号锁定以及通路间去偏差。
如图3，LTSSM主要包括11个大状态：Detect、Polling、Configuration、Recovery、L0、L0s、L1、L2、HotReset、Loopback、Disabled，各个状态又分别由子状态机实现。
复位后进入初始状态Detect状态，在此状态，设备检测链路另一端是否有设备，Detect状态也可以由其他状态进入。在Polling状态期间要实现位锁定和符号锁定；确认通路极性和通路数据速率；还要进行合格性测试。在Configuration状态要进行链路宽度、链路号的协商；要执行通路反排、极性颠倒以及去除通路间时差；接收器要向发送器通告它从L0s跳到L0状态所需要的FTS有序集的数量。L0是正常的、链路全激活状态，在此期间事务层包TLP、数据链路层包DLLP以及物理层的有序集能够被发送和接收。L0s是低功耗状态，如果链路上没有包被发送并且计时时间到，设备发送器向对方的接收器发送几个电气闲有序集之后主动将链路从L0置入L0s状态。L1是比L0s功耗更低的状态，由它退出到L0需要更长的时间。L2是比L1功耗更低的状态，退出等待时间比L1长。
链路重训练Recovery状态，当处于L0状态的链路由于发生了使链路不可操作的某个错误时，会从L0状态进入Recovery状态，在此状态期间，执行链路训练状态Polling和Configuration状态下类似的操作，而且在此状态还可以进行改速率，以及进行均衡（确定信号发送的2阶去加重水平）。Loopback状态被用作测试和故障隔离状态，一旦进入Loopback状态，主设备就能够遵循8b/10b编码规则发送任何图谱的符号，从设备回环收到的数据。Disabled状态可以使一条已配置的链路被禁止。HotReset状态是热复位状态[3]-[6]。
图3 LTSSM链路训练机状态图
2.4 一致性测试状态
如图4，一致性测试状态polling.compliance是Polling轮询状态中的一个子状态，是一个非正常的状态，当设备出现故障时会进入该状态进行测试。在polling.compliance期间， 阻抗的测试探针或者 的接地阻抗钩到任一通路上的发送信号差分对，使得该设备进入polling.compliance状态。在这个状态下，要求该设备在链路上生成合格性测试位谱，该位谱会在相邻通道间产生最坏情况的干扰，造成最坏情况的EMI，这样就可以供钩到该链路上的测试设备测试EMI噪声、串话干扰、位错误率等等。
图4 Polling状态图
3 设计
3.1 Polling.compliance状态
进入该状态是为了进行测试，会进行相应的设置。首先要确定发送端的速率和去加重水平de-emphasis，这些设置是为发送数据做准备；其次就是确定发送的compliancepattern测试图谱。PCIExpress1.0速率为2.5GT/s，PCIExpress1.0速率为5.0GT/s，PCIExpress1.0速率为8.0GT/s。
确定速率和去加重水平都是由两台设备共同协商决定的：
（1）如果两台设备只支持2.5GT/s，两端设备的速率就确定为2.5GT/s；de-emphasis为-3.5dB。
（2）如果由于在polling.active状态中检测到8个连续的TS1（TrainingSequence）而进入polling.complianc，两端设备的速率为双方所能支持的最高速率；de-emphasis就由TS1中所携带的信息协商决定。
（3）如果由于链路控制寄存器中的enter_compliance位置1而进入polling.complianc，两端设备的数据速率就由链路控制寄存器中的target_link_speed决定；de-emphasis取决于速率，如果速率是5GT/s，de-emphasis为-3.5dB；如果速率是8GT/s，de-emphasis由链路控制寄存器中的CompliancePreset/De-emphasis决定。
（4）其它情况下，就由两端设备所能支持的最大速率和进入到polling.compliance的次数决定。
确定发送的一致性图案：根据不同的情况需要发送compliancepattern和modifiedcompliancepattern。
在双方确定发送测试图谱的速率之后，就要进入electricalidle电气闲改速率
3.2 Polling.compliance状态机实现
本设计主要是实现LTSSM中polling.active到polling.compliance状态的跳转，从而为设备提供测试的环境。
如图5，是所设计的实现polling.compliance状态的有限状态机。Compliance_idle是初始状态，compliance.enter_tx_eidle发EIOS进入电气闲，compliance.enter_enter_speed_change处于电气闲，并把速率改到协商好的速率，compliance.tx_compliance发送测试图谱compliancepattern或modifiedcompliancepattern，compliance.exit_tx_eidle再次发EIOS（ElectricIdleOrderSet）进入电气闲，compliance.exit_speed_change处于电气闲，把速率改到PCIExpress1.0的速率2.5GT/s，compliance.exit_in_eidle还是处于电气闲，compliance.exit是退出状态，表明已经完成polling.compliance状态。
图5 polling.compliance状态机实现
4 仿真结果
图6 modelsim仿真波形图
如上图6所示，是在modelsim中进行仿真得到的结果。先利用verilog语言编写设计模块代码，进而在modelsim软件中进行功能仿真。从波形图上可以看出，主状态机（current_state）从000000→000001→000010→000011→000010，其中“000000”代表detect.quiet状态，“000001”代表detect.active状态，“000010”代表polling.active状态，“000011”代表polling.compliance状态。Polling.compliance状态机（current_compliance_state）从000→011→100→110→111→000跳转，其中“000”代表compliance.idle状态，“011”代表compliance.tx_compliance状态，“100”代表compliance.exit_tx_eidle状态，“110”代表compliance.exit_in_eidle状态，“111”代表compliance.exit状态。
从上图可以看出，主状态机成功从polling.active进入到polling.compliance状态。compliance状态机根据不同情况也可以成功的跳转；当compliance状态机跳转到compliance.exit状态时，表明设备此时在polling.compliance状态可以成功退出，这时主状态机又从polling.compliance跳转到polling.active状态，回到正常状态。
5 结论
本文介绍了PCIExpress协议的三层结构、物理层结构，详细介绍了LTSSM的组成结构和一致性测试状态，完成了polling轮询状态中的polling.compliance一致性测试状态的功能。能够正确地从正常状态跳转到一致性测试状态，为外界测试提供必要的测试环境。
参考文献：
[1]许军，李玉山，贺占庄.PCI-Express总线技术研究[J].计算机工程与科学，2006，28（05）：141-143.
[2]陈昊.PCIExpressEndpoint媒体接入层设计[D].杭州：浙江大学电路与系统，2006.
[3]马鸣锦，朱剑冰，何红旗.PCI、PCI-X和PCIExpress的原理及体系结构[M].北京：清华大学出版社，2007.
[4]PCI-SIG.PCIExpressBaseSpecificationRevision3.0，America：PCI-SIG，November10，2010.
[5]PCI-SIG.PCIExpressBaseSpecificationRevision2.0，America：PCI-SIG，December20，2006.
[6]PCI-SIG.PCIExpressBaseSpecificationRevision1.0，America：PCI-SIG，April15，2003.
基于CPN状态空间的软件场景测试 篇4
基于规格说明的测试是指根据规格说明描述的系统行为生成测试用例。软件规格说明包括自然语言、形式化语言、形式化建模等不同方法。学术界和工业界基于规格说明测试研究的关注点在于从规格说明推导出测试用例及可测试性研究等[1,2,3,4]。形式化的模型提供了系统行为的高层描述,基于模型的测试依据描述系统行为的模型来开发测试用例。近年来,随着UML、FSM、CPN等建模技术的大量应用,基于模型的软件测试逐渐受到重视[5,6,7]。
Petri 网起源于Carl Adam Petri的1962年的博士论文[8]。Petri 网是基于图形和数学工具的建模方法,用于描述并发、分布、异步、并行等特征的系统行为。着色Petri 网CPN(Colored Petri Net) 集成了Petri 网和高级编程语言抽象机制的优点,具有形式化的数学定义和精确的语法、语义,提供了描述进程交互的各种原语,为定义和分析不同系统行为属性奠定了基础[9,10,11],已经广泛应用于信息系统建模分析和控制的各个领域,文献[12]提供了完整的CPN形式化定义。在工业实践上,用户可以采用各种CPN建模工具进行建模。由丹麦奥尔胡斯大学开发的CPN tools[13]是一个业界流行的系统建模工具,该工具提供图形化工具方法进行系统行为的建模和分析。
本文提出了基于CPN模型状态空间的测试用例生成方法,国内外学者在这个领域做了很多相关工作。文献[14]提出了利用CPN 模型进行GUI测试用例的生成方法,文献[15]将软件故障树SFT(Software Fault Tree)和CPN 应用到基于Agent的入侵检测系统的规格说明、设计和实现上。文献[16]提出了在测试领域中将UML图转变成CPN模型的方法。
1 CPN 定义及饮料机模型
1.1 CPN定义
CPN中的所有元素均通过严格的规范予以定义,基于CPN的信息系统模型具有清晰性和严格性两方面的特点。为了避免常规Petri 网在实际建模时出现的模型过于庞大,增强建模工具的表达能力,CPN对Petri 网进行了颜色扩展,用于区分不同类型的Token,同时支持守护函数和转换弧的ML函数支持。为了下面讨论的方便,在此按照文献[12]给出CPN的形式化定义。
一个CPN是一个多元组CPN=(∑, P, T, A, N, C, G, E, I),其中:
1) ∑是颜色集,是非空有限集;
2) P是库所的有限集;
3) T是变迁的有限集;
4) A是弧的有限集,P、T、A三者互不相交;
5) N是节点函数,其中 N:A->(T×P∪T×P);
6) C是颜色的集合,其中C: A->∑;
7) G 是哨兵函数,定义为G: T -> Expr 且满足:
∀t∈T:[Type(G(t))=B∧Type(Var(E(a)))⊆∑]
其中:
Type(v)表示变量的类型,
Var(Expr)表示表达式Expr的变量集。
8) E为弧表达式函数,定义为E: A-> Expr 且满足:
∀a∈A:[Type(E(a))=C(p(a))ms∧Type (Var(E(a)))⊆∑]
其中:
p为N(a)中的位置MS;
C(P)表示位于C(p)之上的所有多重集的集合。
9) I是初始化函数,定义为I: P-> Expr 且满足:
∀a∈P:[Type(I(p))=C(p)MS]
1.2 自动饮料机模型
和三角形判断问题一样,自动饮料机是软件测试领域内经典的例子,程序模拟向用户出售饮料的机器。该问题的规格说明如下:1听饮料价值1.5元,自动饮料机仅接受1元硬币和5毛的硬币,当硬币总额超过1.5元以后,机器拒绝接受更多的硬币。机器在用户硬币金额不足、没有饮料、没有找零的硬币时会分别显示“Inadequacy”, “NoDrink” 和 “NoChange”,在这些情况下,无法完成饮料购买的交易。在正常情况下,机器显示“Ready”。
本文利用CPN tools建成的自动饮料机的模型如图1所示。
在该模型中共包含三个CPN变迁:“Insert Coin”、“Push_DrkBtn”、“Push_BkBtn”分别表示用户塞入硬币、按下饮料按钮、按下退币按钮等三个不同的动作。模型包含的9个库所,分别表示系统不同的属性数值,各个库所的含义表1所示。通过定义CPN变迁关联的类型和函数声明,可以容易定义自动饮料机的不同特性。为了表示饮料机不同类型的变量,本文引入颜色集:INFOSET、NickelNum、DimeNum、DrkNum、CoinNum、Pushed。其中颜色集NickelNum、DimeNum、DrkNum都是整数类型,分别表示5毛硬币、1元硬币和饮料的数量。颜色集 INFOSET 是用于表示系统状态的枚举类型,包括“Inadequacy”, “NoDrink” 和 “NoChange”以及“Ready”四种状态。为了简化问题的描述和讨论的方便,我们引入笛卡尔乘积类型的颜色集CoinNum,表示1元硬币和5毛硬币的组合,(1,0)表示仅有一枚5毛硬币,其他依次类推。CPN模型中的每一个库所存储用户通过GUI组件输入或者系统内部维护的数据。每一个库所关联一个颜色集,如临时硬币缓冲区库所“Coin Cache”和内部硬币池库所“Coin_pool”分别关联着CoinNum类型,而信息窗口库所“Info Window”关联着INFOSET类型。
2 基于CPN状态空间的测试覆盖准则
2.1 CPN状态空间
CPN模型所有的库所标识构成了被测系统的一个状态,通过CPN变迁的触发引起系统由一个状态向另一个状态转变,从而实现系统行为的动态模拟。模型变迁的触发表示系统接收一定操作和外部输入,如用户通过界面输入一个数据,或者用户点击一个界面按钮,或外部接口系统输入一个触发的信号等。奥尔胡斯大学的CPN tools提供了系统模型的状态空间自动计算,并且支持状态生成的结束、分支等选项的设置,用户可以根据实际需要控制状态空间的产生,以防止出现状态爆炸。一个状态空间可以用一个三元组<S0,S,T>表示:
· S0∈S ,S0是状态空间的初始状态,初始状态由CPN模型的所有初始标识构成。
· S是状态空间所有状态的集合,∀Si∈S,Si可以从S0出发通过一系列的变迁触发,到达Si。
· T 是变迁的集合,当Ti 相关联的所有输入弧表达式能够计算成为和各自当前托肯(Token)兼容的多重集,并且该变迁的守护函数(Guard)也满足时,T中所有元素Ti处于使能状态。
在CPN tools 工具中,要计算出状态空间之前,必须先进入状态空间计算工具。对于较小的状态空间,可以直接采用计算状态空间工具进行计算。同时要求CPN模型具备下列三个条件:
· 模型不存在任何的语法错误;
· 所有的库所、变迁以及页面必须具有非空的命名;
· 所有的库所、变迁以及页面必须复合唯一的ML命名规则。
状态空间的每一个节点关联着三个整数,上部的整数是状态节点的编号,下面两个整数是当前节点的前驱状态节点和后继状态节点的数量。图2为自动饮料机在用户仅有一枚5毛硬币情况下CPN模型生成的状态空间图。状态节点1是该空间的初始状态,该状态节点有一个前驱状态节点,就是他本身,有两个后继状态节点,自身节点和状态节点2。
每一个节点均包含一个状态的内部详细信息,包括饮料机饮料数量、用户放入机器的硬币数量、机器拥有的零钱数量等,图1中节点4的状态内部信息如下列代码所示:
onenickel_model′ BkBtn 1: 1′ DOWN
onenickel_model′ DrkBtn 1: 1′ DOWN
onenickel_model′ Coin_Slot 1: 1′ (1,0)
onenickel_model′ Drk_Pool 1: 1′ 5
onenickel_model′ Drk_Slot 1: 1′ 0
onenickel_model′ Coin_Pool 1: 1′ (5,0)
onenickel_model′ Coin_Cache 1: 1′ (0,0)
onenickel_model′ Coin_Insert_Slot 1: empty
onenickel_model′ Info_Window 1: 1′ Ready
每条状态变迁信息和状态空间的变迁相联系,每一条信息描述了变迁的初始状态和终止状态,引起状态变化的CPN变迁名称以及变量的绑定情况。在用户没有塞入任何硬币之前,无论用户按下饮料按钮和退币按钮,均不会引起状态的任何变化,如图2中起始和终止均为节点1的两个变迁。在这种情况下,两个变迁信息描述如下:
2: 1->1 onenickel_model′ Push_DrkBtn 1: {n1=0, d1=0, drk1=0, info=Ready, n=0,d=0, d3=0, n3=5, drk=5, p=DOWN}
3: 1->1 onenickel_model′ Push_BkBtn 1: {info=Ready, n1=0, d1=0, n=0, d=0, p=DOWN}
在这两个变迁信息中,第1个数字表示的是变迁的编号,紧跟着编号的是变迁的起始节点和终止节点。其后是引起变迁的CPN变迁名字和相关的状态内部信息。状态变迁信息为访问状态空间的不同状态提供了方便,为基于状态空间的测试奠定了基础。
2.2 测试覆盖准则
状态空间中不同两个状态之间有无限多的路径,一般而言,测试无法覆盖所有可能的路径。受基于规格说明的测试用例[6]的启发,本文针对CPN状态空间提出了四种不同覆盖准则作为测试用例生成的依据。每一个覆盖准则需要不同数目的测试用例。对于状态空间<S0,S,T>,设si∈S并且ti∈T,对于所有的0≤i≤n,当s0=S0并且
· 状态覆盖State Coverage(SC):当测试集TS生成的路径P包含了每一个si∈S,测试集TS满足状态覆盖;
· 变迁覆盖Transition Coverage(TC):当测试集TS生成的路径P包含了每一个ti∈T,测试集TS满足变迁覆盖;
· 状态对覆盖State Pair Coverage (SPC):当测试机TS生成的路径包含了状态空间的每一个状态对(状态对由当前节点和其直接的前驱或者直接的后记节点构成),测试集TS满足变迁对覆盖;
· 变迁对覆盖Transition Pair Coverage(TPC):当测试机TS生成的路径包含了状态空间的每一个变迁对(状态对由当前节点的输入弧和输出弧对构成),测试集TS满足变迁对覆盖。如节点3所有状态对包括了(2,Push_BKBtn,4, Push_BKBtn 4)、(2,Push_BKBtn,4, Push_DrkBtn 4)、(3, Push_BKBtn ,4, Push_DrkBtn 4)、(3, Push_BKBtn ,4, Push_BKBtn 4)、(4, Push_DrkBtn 4, Push_DrkBtn 4)、(4, Push_DrkBtn 4, Push_BkBtn 4) (4, Push_BKBtn 4, Push_DrkBtn 4)、(4, Push_BKBtn 4, Push_BKBtn 4)。
3 应用实例
本节依据第1节的CPN模型和第2节讨论的测试覆盖准则来讨论基于CPN状态空间的测试方法,在不同的饮料机场景下比较不同的覆盖准则的差异。
场景1 用户仅有1枚价值5毛的硬币。
在该场景下,用户无法成功购买饮料,场景的重点在于测试不同操作次序产生的系统状态是否正确。由CPN 模型所产生的状态空间如图1 所示。表2由“Insert_Coin, Push_DrkBtn, Push_BkBtn”组成的操作序列覆盖了状态空间的所有状态,满足SC覆盖准则。
在每一条变迁信息中,紧跟着变迁序号的是变迁的起始状态和终止节点。在一些特殊的变迁中,起始节点和终止节点都是该节点的本身。例如在用户没有塞入硬币之前,用户按下饮料按钮DrkBtn和退币按钮BkBtn均不应引起系统状态的改变,第二节中讨论的第2条和第3条的变迁信息反映的就是这种情况,即状态节点1中的变迁Push_DrkBtn和Push_BkBtn不会引起状态的改变,其起始状态和终止状态都是状态节点1。在变迁覆盖中,无论变迁是否指向同一节点均应被测试用例所覆盖,通过变迁覆盖TC产生的测试集如表3所示。
状态对由当前状态节点的两个直接的相邻节点组成。如节点3有2个前驱状态节点和2个后继节点构成。针对节点3显然我们构造满足SPC准的测试集,如表4所示。
满足SPC准则的测试集数量TCN可以通过下面的公式进行计算。
TCN=∑
式中,PNi 和 SNi分别表示前驱状态节点和后继状态节点的数量,这两个值在状态空间中已经有CPN 工具直接给出,因此在该状态空间中,满足SPC准则的测试用例数量为11。同样的方法,计算出TPC准则的测试用例集中的测试数量,由下式表示:
TCN=∑
式中,PANi 和 SANi分别表示状态节点i的输入弧和输出弧的数量,依据场景1的状态空间,可以得到测试用例集的数量如表5所示。
场景2 用户用足够的钱购买饮料,并且机器有足够的零钱。
假设用户拥有2枚1元的硬币,这个场景中库所Coin_Insert_Slot的初始标记为(0,2),而库所Drk_Pool 和Coin_Pool 的初始标记为 1′5 和 1′(5,0)分别表示饮料和零钱足够。这个场景的状态空间如图3所示,当用户塞入2枚1元的硬币以后,机器的状态由状态1转换成状态2。状态3和状态4分别表示成功购买和用户按下退币按钮时的状态。在这个状态空间中,状态1、状态3和状态4分别有两个变迁的出发节点和终止节点为同一个节点。
场景3 用户需要找零,但饮料机中没有零钱。
Coin_Pool 的初始状态设置成为 1′(0,0) 来表示机器中没有零钱。由于没有零钱可以找零,在用户需要找零时是无法成功购买饮料的。为了减少用户金额变化而产生的状态数量,防止出现状态爆炸,我们将“Insert coin”变迁的弧设置成双向弧,在这种场景下的状态空间如图4所示。
场景4 机器中的饮料已经售完。
若机器中的饮料已经卖完,无论如何用户都无法成功购买饮料。场景4和场景2具有相同的状态空间,如图4所示。操作序列在两个场景中也相同,但是同一个节点在两个不同的场景中的含义不尽相同。自动饮料机4个不同的场景根据SC、TC、SPC和TPC生成不同数量的测试用例集,如表6所示。
根据状态空间覆盖测试的定义和表6给出实际测试数据,一般情况下TC涵盖了SC,SPC涵盖了TC,TPC涵盖了SPC,不同的状态空间的结构生成测试数量差别非常大。
4 结 论
着色Pertri 网具有动态生成和分析系统状态空间的优点。本文提出了使用CPN状态空间测试的覆盖准则,在对自动饮料机进行CPN建模并根据不同的场景生成和分析了对应的状态空间基础上,分析了依据不同覆盖准则生成测试用例。实践证明该方法是有效的。
摘要：CPN作为一种重要的建模工具,组合了高级编程语言和常规Petri网的优点,具有状态空间仿真和分析能力。提出了针对CPN状态空间的四种覆盖准则:状态覆盖、变迁覆盖、状态对覆盖、变迁覆盖,对自动饮料机系统进行了CPN建模,并用四种不同场景的CPN状态空间的覆盖准则来阐述该方法的有效性。
电力设备状态监测系统自动测试平台 篇5
为了保证电力系统安全、经济、稳定运行, 电力设备的故障监测诊断将从以时间为基准的方式逐渐转变为以状态为基准的方式[1]。近年来, 国内外电力设备状态监测技术得到了迅猛发展, 各单位相继研制了不同类型的在线监测系统, 包括断路器监测系统, 监测分合闸线圈电流等;变压器监测系统, 监测铁芯电流、中性点电流;避雷器监测系统, 监测全电流、阻性电流;局部放电监测系统, 监测气体绝缘封闭开关设备 (GIS) 局部放电等[2]。电力设备状态监测系统的入网检测和定期检测都是非常必要的[3], 但是, 国内对电力设备状态监测系统的检测还处于起步阶段, 没有形成系统的检测装置和检测技术方案。基于上述背景, 本文设计了一个电力设备状态监测系统的自动测试平台, 将状态监测系统、检测装置与自动测试软件有机结合, 可对不同类型的状态监测系统进行自动测试, 达到提高电力设备状态监测系统质量, 提升状态检测水平, 保证电力设备安全稳定运行的目的。
1 电力设备状态监测系统的检测装置及技术方案
1.1 总体方案设计
电力设备状态监测系统的检测装置模拟不同电力设备的状态参量, 输入状态监测系统, 根据状态监测系统的输出响应来对其进行检测。自动测试平台围绕状态监测系统及其检测装置进行构建, 该自动测试平台的测试对象共有五个, 即断路器监测系统、避雷器监测系统、铁芯电流监测系统、中性点电流监测系统和局部放电监测系统。每种状态监测系统监测的状态参量不尽相同, 因此需要构建不同的检测装置, 避雷器监测系统和铁芯电流监测系统可共用一台检测装置, 下面分别介绍四种检测装置及对应的检测技术方案。
1.2 断路器监测系统检测装置
高压断路器状态在线监测技术的出现, 为断路器的故障查询和检修提供了可靠的保证。根据高压断路器运行的特点, 其必要的监测量包括:机械行程、分合闸线圈电流、开断电流、主回路电流、储能电流、分合闸状态等[4], 不同的监测项目从不同的角度反映断路器的状态, 在实际的在线监测系统中, 可根据实际需要进行选择。但在开发在线监测系统过程中, 现场调试往往有一定困难, 并且监测系统本身的正常运行也需要检测。在上述背景下, 文中设计了一套断路器监测系统检测装置, 主要包括断路器信号模拟器、断路器监测系统及后台软件, 系统方案示意图如图1所示。
断路器信号模拟器不仅可以真实的模拟断路器正常工作时的动作特性, 而且可以模拟断路器出现故障时的动作特性, 配合后台软件, 断路器监测系统检测装置可以实现以下功能: (1) 模拟高压断路器的机械特性动作, 包含合闸动作、分闸动作、合分闸动作、重合闸动作、重分闸动作等; (2) 模拟断路器正常工作和异常工作时各个动作所产生的合闸线圈电流、分闸线圈电流、开断电流、储能电机电流和行程信号; (3) 能够通过后台软件控制执行断路器信号模拟器模拟的各个正常和异常机械特性动作; (4) 能够通过后台软件编辑断路器机械动作表现出来的电流波形数据、行程波形数据和辅助接点数据等, 并能对编辑的数据进行存储和调用; (5) 能够采集断路器监测系统输出的数据, 与断路器信号模拟器输出数据进行对比, 获得检测结果。
以模拟断路器的分闸动作为例, 断路器信号模拟器输出分闸线圈电流、开断电流、储能电机电流及行程信号, 并输入断路器监测系统, 将断路器模拟器输出的信号波形与断路器监测系统采集的信号波形进行对比, 计算分闸行程、分闸时间和分闸速度的测量误差, 误差计算公式如下:
标准数据为断路器信号模拟器输出数据。当测量误差符合检测要求时, 断路器监测系统才能被认为合格。
1.3 避雷器和铁芯接地电流监测系统检测装置
金属氧化物避雷器 (MOA) 在线监测系统采用的信号分析方法主要有:全电流法、谐波法、阻性电流基波补偿法和基波法[5]等, 采用不同的分析方法需要监测不同的参量;以采用基波法为例, 避雷器监测系统的监测参量为流过避雷器的电流信号和避雷器运行电压信号。铁芯接地电流监测系统的主要监测参量是变压器铁芯泄漏电流。本文设计的避雷器和铁芯接地电流监测系统检测装置能够根据需要模拟避雷器和铁芯接地电流监测系统的监测参量, 系统构建方案如图2所示。
避雷器和铁芯接地电流监测系统检测装置的功能如下:可用软件控制交流电压、交流电流、功率、相位、频率和谐波的输出;三相电压之间, 三相电流之间, 各相电压和电流之间可任意移相;输出标准谐波2~31次, 可单次或任意叠加多次谐波输出;能够采集监测系统输出数据, 进行避雷器和铁芯接地电流监测系统检测结果的分析。
状态参量模拟装置输出避雷器和铁芯电流监测系统的监测参量, 避雷器监测系统根据输入的状态参量计算出避雷器的全电流和阻性电流值, 铁芯电流监测系统显示铁芯电流值, 计算机及后台软件部分对监测系统的输入值和输出值进行误差计算, 当测量误差符合检测要求时, 避雷器和铁芯电流监测系统才能被认为合格。
1.4 中性点电流监测系统检测装置
变压器中性点电流监测系统的监测参量为交流和直流叠加的混合电流信号。本文设计的中性点电流监测系统检测装置采用直流电源分析仪模拟中性点电流, 系统构建方案如图3所示。
直流电源分析仪不仅能够编辑、输出中性点电流信号, 而且具备数据记录功能, 中性点电流监测系统对模拟的电流进行响应, 经过后台软件对模拟数据和响应数据的处理, 可获得中性点电流监测系统的检测结果。
1.5 局部放电监测系统检测装置
通常将局部放电检测方法分为电测法和非电测法, 电测法包括脉冲电流法、UHF (特高频) 检测法等, 目前国内外变压器和GIS的局部放电在线监测系统多采用UHF检测法[6,7,8]。局部放电监测系统的输出信息一般包括:局放信号的放电时间、放电相位、放电幅值、放电次数和放电类型。针对局放信号的特征和局放监测系统的输出结果, 本文组建的局部放电监测系统检测装置系统方案示意图如图4所示。
此检测装置主要由任意波形发生器、示波器、局放信号发射天线、局放传感器、局放监测系统及后台软件组成。任意波形发生器同时输出两路信号传送给局放监测系统, 一路为模拟的UHF电磁波信号, 通过局放发射天线传输给局放传感器 (接收天线) , 另一路为工频周期信号, 作为放电相位参考信号, 通过同轴电缆直接输入到局放监测系统同步信号输入端。示波器是用来观察任意波形发生器模拟输出的局放信号是否满足要求。计算机后台软件用于编辑任意波形发生器模拟的UHF信号的时间、次数、幅值、波形, 同时采集局放监测系统输出数据, 对局放监测系统形成闭环检测。
2 电力设备状态监测系统的自动测试软件设计
电力设备状态监测系统要实现自动化测试, 除了上文介绍的检测装置, 还需要后台自动测试软件的配合, 软件部分按实现的功能可划分为仪器控制、数据采集及数据分析三大部分。
2.1 自动测试平台开发软件
Lab VIEW是一种用图标代替文本行创建应用程序的图形化编程语言, 数据采集和仪器通信是其最擅长的两大领域。VISA (虚拟仪器软件架构) 是NI (美国国家仪器) 公司开发的一种用来与各种仪器总线进行通信的高级应用编程接口。VISA总线软件是一个综合软件包, 不受平台、总线和环境的限制, 可用来对串口、USB、GPIB、VXI、PXI和以太网系统进行配置、编程和调试[9]。通过对Lab VIEW和VISA的深入调研, 本文最终选择以Lab VIEW为平台来开发电力设备状态监测系统的自动测试软件。
2.2 自动测试平台软件设计
1) 仪器控制
仪器控制是指自动测试平台能够控制检测装置的输出。强大、灵活的仪器控制功能是Lab VIEW区别于其他编程语言的主要特点。仪器控制软件开发过程中, VISA是虚拟仪器系统I/O接口软件, 它只是一个高层API (应用程序接口) , 通过调用底层的驱动程序来控制仪器设备。作为仪器I/O函数库, VISA编程与传统的I/O软件编程基本相同, 主要通过设备I/O端口的读写操作和属性控制, 实现与仪器的命令与数据交换。Lab VIEW中所有的VISA节点均在Function模板→All Functions子模板→Instrument I/O子模板→VISA子模板中。从图5中可以看出, 四种检测装置的通信接口有RS232、GPIB和USB三种, Lab VIEW软件都可以通过VISA与检测装置进行通信。
2) 数据采集
数据采集是指自动测试平台能够采集状态监测系统的输出数据。为了与系统前端信号发生器输出数据进行对比, 自动测试平台中还需要获取状态监测系统的监测结果。Lab VIEW具有强大的数据采集功能, 能将状态监测系统的IED (智能电子设备) 采用IEC 61850协议输出的数据直接采集到计算机后台的自动测试软件中。
3) 数据分析
数据分析的目的是为了获得状态监测系统的检测结果。自动测试平台除了控制状态监测系统检测装置的输出、采集对应的状态监测系统检测数据, 还需将两组数据进行分析、比对, 检验状态监测系统的性能, 包括精确性、重复性、稳定性和可靠性等。
4) 功能描述
通过上述三个功能模块的相互配合, 自动测试平台能够实现以下功能: (1) 自动化测试功能:可设定多组顺序变化或随机跳变的测量点, 检验状态监测系统的适应能力; (2) 数据记录功能:状态监测系统运行后能正确记录动态数据, 异常情况下能正确建立事件标识; (3) 自动生成测试报告功能:将状态监测系统的检测结果生成标准格式的测试报告; (4) 自动重复性测试功能:对同组数据做多次测量, 比对各次结果, 检验状态监测系统的稳定性; (5) 模型的标准化测试功能:可自定义测试内容、组建测试模型, 简化测试步骤; (6) 定性分析和定量分析功能:根据不同的检测内容, 可对检测结果进行定性或定量分析。
3 结语
断路器监测系统、避雷器和铁芯电流监测系统、中性点电流监测系统及局部放电监测系统是电力系统中常用的在线监测装置, 具有不同的状态监测参量。为了实现对上述监测系统的性能进行检测, 本文针对不同的状态监测系统设计了相应的检测装置及技术方案, 真实模拟各种状态参量, 并基于Lab VIEW软件开发了自动化测试平台, 将控制状态参量模拟装置的输出、采集监测系统响应数据和数据分析功能统一起来, 实现了电力设备状态监测系统的闭环自动化测试。
参考文献
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测试状态 篇6
1 弹簧板应力零点的确定
在装球试验中, 由于钢球无法真实地模拟钢液的流动, 导致转炉同一位置的钢球重心不一致, 使弹簧板的应力产生差异, 进而无法找到测点的应力零点。因此, 应力变化的幅值范围在试验中有较大的参考意义。
2 弹簧板中点应力随倾动角度的变化规律
弹簧板中点应力随倾动角度的变化规律为:①钢球在转炉内具有流动性, 无法与真实的液体对比, 弹簧板应力在转炉正、反向通过直立位置时存在明显差异。②部分弹簧板居中测点的应力曲线呈上凸形, 主要承受拉应力, 其余弹簧板居中测点的应力曲线呈下凹形, 主要承受压应力。上述现象形成的原因是受到了耳轴扭矩的影响, 因为耳轴扭矩作用在托圈上, 弹簧板连接在托圈与炉体之间, 以耳轴轴线为界, 一边承受压应力, 另一边承受拉应力。此外, 炉体本身的质量会对弹簧板形成应力, 进而使各弹簧板呈不同的受力状态。③不同弹簧板的居中测点应力在不同阶段的变化趋势不同, 比如在0°~100°范围内, 有的弹簧板应力增加, 有的弹簧板应力减小。从理论上讲, 以耳轴中心线为分界点, 四块弹簧板应力的变化趋势相同, 另外四块也相同, 但4#弹簧板和8#弹簧板的应力变化趋势有差异。
3 不同弹簧板的中点应力水平对比分析
在装球质量不同的情况下, 各弹簧板的中点应力不同。为了便于比较, 在装球质量不同的情况下, 设置了相同的弹簧板倾动角度, 每块弹簧板居中测点的应力对比情况为:①在转炉直立位置, 应力值在一定的范围内有所波动。上述现象的原因为转炉内装的是钢球, 虽然转炉直立时弹簧板的角度没有变化, 但在转炉平稳运行的过程中, 钢球的滚动会造成中点变化, 进而使各弹簧板的应力变化。②随着装球质量的增加, 多数弹簧板居中测点的应力会增加。③各块弹簧板的受力不均, 其中, 5#弹簧板的应力较大, 2#和7#弹簧板的应力较小。④在该倾动角度范围内进行装球试验时, 弹簧板中部的应力幅值最大为19.7 MPa。
装球质量为310 t时各弹簧板中点应力对比如图1所示。
4 同一弹簧板上不同位置应力水平的对比分析
在装球试验中, 测试了7#弹簧板和8#弹簧板不同位置的应力, 结果如下:①弹簧板角部测点的应力大于居中测点的应力, 7#弹簧板最大应力集中系数为3.4, 出现在装球质量为116 t的工况下;最小应力集中系数为1.9.应力集中系数出现最多的值围为3.0.②角部与中部应力的变化曲线基本相似, 但存在一定的相位差。③在不同的装球质量下, 7#弹簧板居中测点的应力随装球质量的增加而增大, 7#弹簧板角部测点的应力随装球质量的增加未发生较大变化。④8#弹簧板居中测点的应力只在前两次装球试验时有效, 且装球质量为210 t时的应力波动范围小于装球质量为116 t时的应力波动范围, 信号异常。此外, 8#弹簧板角部测点的应力波动范围稍有增加。⑤角部应力幅值最大为50.9 MPa, 出现在装球质量为364 t时的8#弹簧板。
5 总结
测试状态 篇7
当前，许多研究者根据心理学和生理学，设计了市场上所见的生物反馈仪来评估训练个体的心理状态[1]。但这些仪器多为有线系统，复杂的设备和连线都给病人和心理医生带来了不便，且只能进行单独评估，也不利于具体的实际训练。而ZigBee技术是目前典型的无线网络技术之一，有着高通信效率、低复杂度、低功耗、低速率、低成本以及高安全性等诸多优点[2]。为了适应实际训练需求，实现心理状态评估训练的无线传输和多人评估，本文设计了一种基于Zigbee技术的心理状态测试仪。
1 测试原理及方法
1.1 测试原理
最新研究表明，个体的情绪状态是由人体自主神经系统的交感神经和副交感神经两个分支共同作用的结果。交感神经过于兴奋使个体容易亢奋和焦虑，而副交感神经系统过于兴奋使个体容易抑郁和消极，两者的平衡有助于使个体达到良好的情绪状态，而任何一方的过度兴奋都会打破系统平衡，带来情绪的负面体验[3]。因此，可以通过评价自主神经系统的功能，来分析个体的情绪状态和心理状况。大量研究表明，分析心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)是评价自主神经系统的最具信赖的一种方法[4,5]。心率变异性的大小实质上是反映神经体液因素对窦房结的调节作用，即反映自主神经系统交感神经活性与副交感神活性及其平衡协调的关系。在副交感神活性增高或交感神经活性降低时，心率变异性增高，反之则相反，因此通过分析心率变异性可以反映出个体的情绪状态和心理状态。
心率变异性是指瞬时心率或瞬时心动周期的微小变化，即逐次心跳R-R间期瞬时心率不断波动的现象。而逐次心跳的R-R间期与脉搏波信号内的峰峰间距是相等的(只是脉搏信号比心跳信号稍微滞后)，因此可以通过采集脉搏波信号来分析心率变异性，进一步分析个体心理状态。
1.2 测量方法
心率变异性分长期和短期两种测量方法。本设计采用短时5分钟测量，旨在提供一种相对简单的快速测试方法，可较严格控制被测者身体状态及环境条件，避免各种干扰因素的影响。
2 系统实现
2.1 硬件电路的实现
系统设计框图如图1所示，由脉搏波传感器、预处理电路、Zigbee终端节点、Zigbee无线网络、无线路由基站及上位机主机PC构成。通过一个脉搏波传感器采集人体的脉搏波信号，经过放大滤波电路对脉搏波信号进行放大滤波;再对脉搏波信号进行A/D转换，将数字信号传输到ZigBee终端节点;由无线发射模块对数字信号进行调制发射，信号被设置在检测点范围内的无线路由基站的接收模块接收后，通过USB接口输送至上位机PC进行数据处理，得到心率变异性的相关参数，从而对个体的心理状态进行评估。
2.1.1 脉搏波传感器
本设计采用透射式光电传感器采集脉搏波信号。考虑到系统的整体性，本文采集耳垂部位的脉搏波透射信号。
由于所检测的脉搏波信号是低频、微弱的生理信号，故需要采用灵敏度较高的光接收管;为了准确地测出幅度大小的变化，必须选用线性好、响应快的器件，因此选用了一种新型的光敏元件OPT101。考虑到在805 nm波长处，血红蛋白的光吸收率比较低[6]，透射光较强，利于光敏器件接收，故选用波长为805nm的红外发射管作为光源，落在光敏元件OPT101检测灵敏度较高的波段内。
2.1.2 预处理电路
脉搏信号是人体生物电信号之一，具有阻抗高、信号弱、频率低等特点，而且处于严重的噪声背景之中。在预处理电路中要采取相应的措施，以顺利完成采集任务[7]。因此，本研究设计的脉搏波信号预处理电路部分由前置放大器、二阶低通滤波器、巴特沃斯二阶高通滤波器、主放大器组成，如图2所示。
本电路选用AD620作为前置放大器，它具有高输入阻抗、高共模抑制比等多项优点，能将微弱信号放大到原来的5.7倍，但是为了避免波形失真，放大倍率不能过大。由于脉搏信号属于低频信号，其频率范围在0.2 Hz～45 Hz，为了消除高低频干扰以及50 Hz工频干扰，紧接前置放大器设计了截止频率为45 Hz的压控电源二阶低通滤波器和截止频率为0.2 Hz的巴特沃斯二阶高通滤波器，能有效地滤除噪声干扰。滤波放大电路选用四运算放大器LM324，其内部有四个放大器，且具有短路保护输出、真差动输入级和内部补偿等功能。由于低通滤波出来的信号还是比较微弱，不利于观察和分析，所以必须进行放大。于是我们在高通滤波器后设计可调的正向放大电路，对信号放大44倍后，波形的峰值可达到1 V左右，利于医护人员的观察和分析。
2.1.3 Zigbee终端节点的设计
Zigbee终端节点即射频传输模块，使每个终端可以和其他设备进行通信(包括网络维护和数据传输)，由单片机主控模块进行控制。单片机主控模块主要包括用户端和服务器端两个子模块。前者将脉搏信号进行模数转换，并将原始信号通过无线方式传送给数据通讯模块。后者通过USB接口与上位机连接并交换数据，交给后台处理。本设计使用14位MAX1147芯片实现A/D转换，系统采样率为256 Hz。
射频传输模块使用Freescale公司出品的第二代ZigBee平台MC13 213芯片作为射频通信模块。MC13213包含一个射频收发器MC13 213和一个微控制处理单元(MCU)，工作于为全球公开的免费2.4GHz的ISM频段，采用802.15.4/ZigBee通信标准，支持点对点、星型及网络型无线通信功能[8]，适合于短距离范围(视距1km左右)的双向收发。信号传输时，Zigbee终端节点发射模块由锂电池供电，发射功率为18 dBm，发射模块微处理器MCU将预处理电路的脉搏波信号采样得到的数字信号进行滤波、压缩等处理后，经过RF收发机将数字信号调制，以无线电波的方式发送出去。无线路由基站的接收模块在接收到信号后，首先送至RF收发器解调还原成数字信号，然后送入MCU对数字信号进行数模转换等处理，再通过USB接口发送至上位机进行信号处理。无线路由通过USB口由上位机供电，接收灵敏度为-104 dbm。
2.2 系统软件的实现
系统软件在Visual Studio2007 C++平台下使用MFC进行编程实现。系统采用信号的实时传输，即在测试开始时，Zigbee终端节点搜索到信号就立即向上位机传输。计算机通信模块通过USB接口与无线路由基站连接，实现脉搏波数据的实时传输;随后对传输过来的信号进行处理。实现流程图如图3所示，先计算脉搏峰-峰间距得出相应的R-R间期，再对R-R间期进行时域统计得到心率变异性的时域参数。同时，由脉搏波得到瞬时心率变化曲线，再对其进行快速傅里叶变换(FFT)得到频谱图，进行频域统计分析得出心率变异性频域参数。最终在测试结束时，出测试报告，在计算机显示器显示出个体或团体(最多20个成员)心率变异性的各项参数指标，从而对心理状态进行评估。
报告显示的心率变异性时域参数包括：(1)RR间期标准差(Standard deviation of the RR intervals,SDNN)，是衡量整体HRV大小的最直观指标，低于100 ms为中度降低，低于50 ms为重度降低;(2)相邻RR间期差值的均方根(Square root of the mean squared differences of successive NN intervals,RMSSD)，反映了HRV中快变化成分(相当于频域分析中的高频功率);(3)相邻NN间期差值超过50 ms的心搏数所占百分比(pNN50)。频域参数包括：(1)总功率(Total power,TP)，频段等于或小于0.4 Hz，反映心率变异信号总的变异性;(2)极低频(Very low frequency,VLF)，频段等于或小于0.04 Hz，其生理意义目前尚未取得共识;(3)低频(Low frequency,LF)，频段0.04～0.15Hz，同时反映交感神经和副交感神经系统的活性，但大部分时候都作为交感神经活性指标来使用;(4)高频(High frequency,HF)，大于0.15小于或等于0.4 Hz，与副交感神经的传递活动有关，主要受呼吸活动影响，长期处于压力、恐慌和焦虑等情绪状态下的人，HF也会降低;(5)低频高频比(LF/HF)，反映交感与副交感神经支配的均衡性，健康人在普通情况下，LF是HF的1.5倍左右。
2.3 技术指标
(1)信号采样率：256 Hz;
(2)接收机灵敏度：-104 dbm(1%误包率);
(3)室内通信距离：100 m;
(4)室外通信距离(视距)：2000 m;
(5)工作频率：2.4 GHz;
(6)信道数：20;
(7)发射功率：18 dbm;
(8)无线通信速率：0～250 kbps;
(9)丢包率：≤0.01%。
3 实验与结果
为了确定本文设计的心理状态测试仪器的可靠性，选用南京军区南京总医院心理科现有的InfinitiTM多参数生物反馈系统作为进行分析对比设备。该系统是由全球生物反馈技术的领导企业——加拿大Thought Technology公司出品，用全参数的信号采集来记录生理电进行生物反馈训练的专业系统。我们采用其硬件：光电容积传感器(型号HR/BVP-Flex/Pro);软件Cardio Pro Infiniti心率变异性分析软件v5.1进行对比分析。
实验时，受试者采取坐姿，保持安静，左手食指连接BVP-Flex/Pro Flex/Pro光电容积传感器，左耳垂连接设计仪器信号传感器，测试全程5分钟。测试结果示例如表1所示。
根据已经获得的50组数据，选取反映自主神经系统平衡性的LF/HF比值用spss17.0进行统计分析的t检验一致性比较(P<0.05)，发现其均值和方差没有显著性差异，数据波动在合理地范围之内，说明本仪器可与专业设备相媲美，能较准确地分析得出心率变异性参数。
4 结论
本文结合当前广泛运用的Zigbee无线传输技术，利用心率变异性这一生理指标，设计了脉搏波信号的检测系统，并通过计算机处理得到与心理状态相关的心率变异性参数，实现了心理状态的无线测评，给被测者带来了行动上的便利，使被测者可以在不同的作业状态下进行测试。同时，无线Zigbee技术的运用，不仅可实现单个无线测试，还可实现多用户的无线测试，有利于进行心理状态的团体测试与竞赛。但由于人体心理状态影响因素较多，心率变异反映的只是自主神经作用的部分，因此需要更深入的研究与探讨，使系统能更客观准确地反映心理状态。
摘要：目的 设计一种基于Zigbee技术的心理状态测试仪。方法 将脉搏传感器采集到的搏动信号通过模拟电路的预处理,经模数转换后得到数字信号,再将转换后的数字信号通过ZigBee无线通讯节点发送到上位机,进行处理和显示,并由上位机存储数据,便于用户进行心理状态的评估。结果 实验表明,此仪器能够对人体的脉搏信号进行实时采集,同时可通过ZigBee无线网络进行实时、安全、可靠的通信,可用于心理状态的测试研究。结论 该心理状态测试仪通过运用ZigBee无线通信技术,可以通过便携式无线终端采集到脉搏数据,反映个体在不同情况下的心理状态,使测试系统具有移动性,因此能广泛适用于心理素质评估等领域。
关键词：Zigbee,无线网络,心理状态,脉搏波,MC13213
参考文献
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[6]章伟,高博,龚敏.基于LabVIEW的光电容积脉搏波信号采集系统[J].测控技术,2011,30(12):16-19.
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测试状态 篇8
测试性是指为产品(系统、子系统、设备或组件)能够及时而准确地确定其状态(可工作、不可工作或性能降低),并隔离其内部故障的一种设计特性[1]。这个定义强调了测试性是产品的一种可以设计的特性,产品越复杂、自动化程度越高,产品的故障或不可用性的危害性越大,对产品的测试性设计的要求就越迫切。它既包括了对测试设备的性能要求,又包含对被测装设备自身的要求。后者即产品的固有测试性,是指从硬件设计上考虑便于用内部或外部测试设备检测和隔离其故障的特性,它仅依赖于硬件设计而不依赖于测试激励和响应。
迄今,测试性研究领域对固有测试性设计的定性要求已经确定,主要内容有二:一是硬件设计的测试性,主要包括:(1)合理地划分产品的功能、结构与电路,最好是将每个功能划分为一个单元,并参考功能划分情况在结构上划为各可更换单元,并尽量减少可更换单元之间的连线和信息交换;(2)可预置初始状态(初始化),以便进行故障隔离和重复测试;(3)内部状态的可观测性设计,即测试点、数据通路(测试线)的可观测性设计;(4)内部状态的可控制性,设计专用测试输入信号、数据通路与电路,使BIT、ETE或ATE能控制内部功能部件和元器件工作;(5)元器件、零部件选择,优先选用测试性好(故障模式已有充分了解)的标准件;(6)模块或组件接口尽量选用现有连接器材等。二是被测装置与BIT、ETE或ATE的兼容性设计,保证它们在电气和结构上的兼容性以减少专用接口装置,合理设置测试点、引出测试线以保证满足测试要求且连接迅速方便[2]。
固有测试性设计中的关键是测试点的选择。测试点是指测量系统或设备状态信息或特征量的位置。测试点按用途可以分为故障检测用、故障隔离用以及二者兼用的测试点,按使用场合可以分为外场(现场)维修测试点(用于将故障检测隔离到LRU——现场可更换单元)和生产车间维修测试点(用于将故障隔离到SRU——最小可更换单元甚至元器件)。测试点选择配置应遵循以下原则:各种测试点要统筹安排,布局要便于测试,尽可能集中或分区集中,并有良好可达性;在满足故障检测隔离要求前提下尽量减少测试点;测试点中要有作为测量信号参照基准的公共点;高电压大电流的测试点应与低电平信号隔开,以符合安全要求[2]。测试点选择配置的一般过程是:首先分析被测对象的性能和用途,然后选择各级测试对象的测量参数,最后确定测试点位置并进行优化。
2 状态观测器设计方法简介
近年来,随着对测试性设计研究的重视,各种测试性设计方法纷纷被提出,但都难以实现对固有测试性要求的量化设计。为此,我们提出观测器方法。
简单而言,观测器是基于模型和测量信息的闭环信息重构器。状态观测器是指构造一个动态的新系统,利用原系统中可直接测量的外部变量(主要是输入变量和输出变量)的实测值作为新系统的输入信号,得出状态变量估计值,并使其输出信号在一定的条件下收敛于原系统的状态,这个用以实现状态重构的新系统称为原系统的观测器,也称为状态重构器[3]。
出于对控制系统实现状态反馈或其他需要,D.G.吕恩伯格、R.W.巴斯和J.E.贝特朗等人在上世纪60年代初期提出状态观测器的概念和构造方法,通过重构的途径解决了状态不能直接量测的问题。观测器理论经过几十年的发展,形成了许多设计观测器的方法和理论,开发了多种多样的观测器,如Luenberger观测器、未知输入观测器、滑窗观测器、模糊观测器等等。概括起来,按基本结构分,观测器大致分为Kalman滤波器型和Luenberger型观测器两类[4]。
滤波一般是指把外部干扰的噪声尽可能地排除掉,从中分离出所需要的信号。具有这样功能的系统就称为滤波器。Kalman于1960年引进了最优线性滤波器的概念,其目标是使均方差估计误差最小化,现在通常称之为Kalman滤波器。此后针对非线性系统又提出了一种扩展的Kalman滤波器方法,得到了广泛的应用,其中最主要的一个应用就是将其引用到非线性系统观测器设计。Kalman滤波器型观测器所考虑的系统对象一般是不确定性系统[5]。
Luenberger型观测器是由Luenberger[6]于1964年针对线性时不变系统提出的,其基本思想是采用反馈原理用偏差来消除偏差。自提出以来,有关线性系统观测器的设计方法及其理论日趋完美并得到了广泛的应用。在过去的几十年间,很多学者将上述线性系统的观测器设计思想应用到非线性系统的观测器设计中,形成了Luenberger型观测器设计的基本思想,即依赖于线性时不变部分来设计Luenberger型观测器增益矩阵,通过选择充分大的常数增益来补偿非线性部分或控制系统非线性部分,进而确保观测器误差动态方程的稳定性。Luenberger观测器适用于已知解析模型的确定系统实现测试和故障诊断,而绝大多数的产品都属于确定性系统,因此本文选用Luenberger观测器来设计产品的固有测试性。
3 线性系统固有测试性设计方法流程
3.1 导弹各分系统建模
系统建模目的在于深入和定量地揭示系统行为的规律性或因果关系性,系统模型是对现实系统或其部分属性的一个简化描述。建立数学模型的途径有二:机理建模,即利用相应的“物理学定律”或“广义物理学定律”(如机械系统用牛顿定律,电气系统用基尔霍夫定律)对系统的各个变量和参量间建立起对应的数学方程;系统辨识,即基于一定条件下对系统引入经典激励信号获得的输入输出数据,利用最小二乘法或扩展最小二乘法等数学方法,建立反映系统变量关系的数学方程[7]。
3.2 规范分解
不可控系统状态变量可分解成可控xc、不可控cx两类,与之相应系统和状态空间可分成可控和不可控子系统、子空间。同样,不可观测系统状态变量可分解成可观xo、不可观ox两类,系统和状态空间也分成可观和不可观子系统、子空间。这个分解过程称为系统的规范分解。具体过程方法见参考文献[3],直至将状态变量可分解成可控可观测xco、可控不可观测ocx、不可控可观测不可控不可观测xco四类,对应的状态子空间和子系统也分成四类。
3.3 确定基础解系
研究系统中各状态变量(即测试参量)的可控性、可达性、可观测性[8],确定最合适的一组基础解系。
3.4 最小阶观测器的设计
设状态x(k)是n维向量,输出y(k)是m维向量,y(k)=Cx(k)。可知y(k)是向量x(k)的线性组合,当观测状态值受噪声干扰较少,有m个可精确测量的状态变量x(k)不需估计而可直接利用,此时只要估计剩余的(n-m)个状态变量x(k)。这种状态观测器是(n-m)维,称作最小阶状态观测器(Luenberger观测器)[6],参见图1。
设系统的状态和输出方程分别为:
若有m个状态变量x(k)可精确测量,则状态方程和输出方程可改写为:
其中xa—可测量状态m×1,xb—待估计状态(nm)×1,Gaa—m×m矩阵,Gbb—(n-m)×(n-m)矩阵,Gab—m×(n-m)矩阵,Gba—(n-m)×m矩阵,Ha—m×r矩阵,Hb—(n-m)×r矩阵。
其中xa(k+1)=Gaaxa(k)+Gabxbk()+Ha)k(u
整理得Gabx b(k)=xa(k+1)-Gaaxak()-Ha)k(u,其中左边为待估计部分,右边为可量测部分。
同样,xb(k+1)=Gbbxb(k)+Gbaxa(k)+Hbu(k)
利用状态和输出方程构造一个渐近预报观测器,观测状态为x~b(k):
观测器的特征方程为z I-Gbb+FGab=0。
其中F为观测器的反馈增益矩阵,可由期望的特征方程确定,方法与前面的观测器相同。
用最小阶状态观测器的观测状态和测量状态构成全状态反馈控制系统,框图如图2。
经过上述步骤,便得到了测试参量性能覆盖度完备的最简测试点集合,且集合中的各参数均可控制、检测、估值和重构。
4 非线性系统固有测试性设计思路简介
为了实现参数的精确控制,产品通常主要由线性系统组成,可用状态空间描述,非线性环节很少,且大多数是典型的继电器、饱和、死区、量化非线性,数学模型均已建立便于处理。对于高维的非线性系统,则可以根据实际情况采用以下两种方法进行设计。
4.1 降阶
在高维的非线性系统中,可能观测分析其中的某些主要状态变量,并对其进行可控可观性研究、设计观测器和实施基于观测器的状态反馈控制,就能使整个系统处于良好的状态。这样,合理降维后的系统模型即能够对系统功能进行很好的描述。因此为了分析和处理的简便性或可行性,可以对高维模型进行集结法、奇异摄动法、帕德-劳思混合法、帕德-模态混合法、矩阵连分式法等降阶处理[9]。
要注意的是,在非线性部分的模型降阶和状态观测器设计的每个步骤都应验证降阶模型和观测器的稳定性及收敛性。
4.2 扩展Luenberger观测器
Zeitz等针对双输入单输出(BISO)非线性系统提出了一种基于观测器标准形的设计方法——扩展Luenberger观测器设计方法。首先利用微分几何方法寻找非线性坐标变换化为广义观测器标准形,然后针对非线性误差动态系统,利用扩展线性化方法沿重构状态轨迹进行线性化,从而求得状态观测器中的非线性增益函数。其优点是不需要求解一组偏微分方程,缺点是有时不能保证观测器的收敛性。Birk等把上述方法推广至多输入多输出(MIMO)非线性系统,亦取得了较方便的状态观测器设计方法。对于扩展的Luenberger观测器方法,通常要求经过一定的坐标变换来实现,因此也可称为坐标变换法[4]。
同上,在状态观测器设计时要验证观测器的稳定性及收敛性。
5 结束语
Luenberger观测器是现代控制论的一个分支,它通过状态空间变量的设置和引入一系列数学分析方法,实现了对多入多出的时变非线性系统的降维内部描述,克服了经典控制论只能限于单入单出的时不变系统、只能进行外部描述和试探设计的缺点,且所有的数值计算都通过编制Matlab程序由计算机承担,从而提供了严密精确的理论依据,使得可以实现对产品固有测试性既满足测试与控制的完备性又测试点最少的设计[3]。因此,本文提出的用Luenberger观测器法来设计产品固有测试性的思路具有良好的可操作性,可以广泛推广。
参考文献
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