盛菲[1]2004年在《数控系统软件可靠性研究及应用》文中研究表明1.引言数控技术是先进制造技术的核心，是制造业实现自动化、网络化、柔性化、集成化的基础。数控装备的整体水平标志着一个国家工业现代化水平和综合国力的强弱。我国数控机床近年来在生产和应用领域都有较快的发展，但与工业发达国家相比，仍存在较大差距。提高数控机床的可靠性已成为当前机床制造企业自身生存和发展的关键。数控机床是否可靠已成为广大用户选购机床的重要标准，我国数控机床产品面临可靠性的严峻挑战。本文结合国家高技术研究发展计划（国家863计划）项目“数控装备与系统可靠性关键技术开发及应用”对数控系统软件可靠性评价进行了研究，建立数控系统软件的考核方案，评价出数控系统软件的可靠性水平，同时进行故障分析，制订可靠性保证措施，为可靠性增长技术提供理论依据。2.研究内容及成果2.1数控系统软件可靠性鉴定模型的建立本文所使用的数据是某系列数控系统在22个使用厂家9个月的现场实验所采集到的19个软件失效数据，确定出现阶段数控系统软件的平均无故障工作时间MTBF。结合数控系统使用厂家的使用情况，对故障数据进行了分组，分析给出了数控系统可靠性评价体系的可靠性（Reliability）特征量及其模型和拟合优度检验，维修性参数“平均修复时间”（ MTTR）和可用性特征量中的固有可用度（Ai）。具体给出了某数控系统软件的可靠度（R(t)）、累积失效概率（F(t)）、失效概率密度（f(t)）、瞬时失效率（λ(t)）四个基本函数的数学模型。根据试验数据散点图的形状，初步估计故障间隔时间的分布类型。对照常用的各种故障间隔分布类型的函数曲线形状，得出正态分布和对数正态分布比较接近。针对正态分布和对数正态分布类型采用并运用了无偏估计法、回归分析法和矩法进行分布模型的参数估计。对分布模型进行了假设检验（d检验法）；运用相关指数法对分布函数进行了优选，确定分布函数为正态分布。并计算MTBF的观测值，对MTBF的进行点估计；计算MTTR和Ai。根据无偏估计和回归分析法得出的正态分布及对数正态分布的参数值如表1中所列。<WP=74>表1 正态分布和对数正态分布线性估计的参数估计值估计方法分布类型均值标准差简单线性无偏估计法正态分布1689.033835.35对数正态分布7.319660.51508回归分析法正态分布1471.9586673.2647对数正态分布7.19000.5631采用d检验法，取检验显着性水平=0.1，得出假设检验统计量Dn = 0.1763，小于临界值。试验数据在不同分布和不同估计方法下Dn的观察值如表2所示。表2 试验数据在不同分布和不同估计方法下Dn的观察值分布类型Dn（简单线性无偏估计法）Dn（回归分析法）正态分布0.23470.1375对数正态分布0.15960.1763曲线拟合的好坏，即数据遵从所假设分布程度的高低，用相关指数R来衡量。R∈（0，1）。R的值越接近1，说明曲线拟合的越好，即数据遵从所假设分布的程度越高。试验数据在不同分布下和不同估计方法的相关指数表如表3所示。经过比较可以看出，该批数据优先符合正态分布。表3 试验数据在不同分布下和不同估计方法的相关指数表分布类型R（简单线性无偏估计法）R（回归分析法）正态分布0.9837550.896444对数正态分布0.9665170.815580根据试验数据利用点估计得到故障间隔时间正态分布的参数估计值为=1471.924，=621.4881。最终确定出可靠度（R(t)）、累积失效概率（F(t)）、累积失效概率密度（f(t)）、瞬时失效率（λ(t)）四个基本函数的数学模型分别为，<WP=75>MTBF的观测值为： 点估计（矩法估计）值为：平均维修时间值为：固有可用度为：2.2数控系统软件FMECA分析用FMECA法对某系列数控系统软件进行故障分析。查清系统各故障部位、故障模式及故障原因的比率，从整体上掌握某系列数控系统软件的故障发生情况；找出对整个系统可靠性影响较大的故障模式；对发生故障频繁的模块深入进行故障模式及原因分析，探寻可靠性改进设计的方向；通过致命性分析，摸清此系列数控系统软件的薄弱环节，为排除此系列数控系统软件故障提供依据。2.2.1总体故障分析将此系列数控系统分为12个模块，通过分析得出数控系统软件的薄弱环节依次为：位置控制模块（36.84%）：是影响数控系统软件可靠性的主要因素。实时管理模块（21.05%）：可见对软件的改进设计是急需解决的问题。初始化模块（10.53%）：此模块的故障率不高，但具有较高的危害度，应从设计角度切实提高系统可靠性。预处理模块（10.53%）：参数错误，数据处理错误等故障。PLC模块（10.53%）：主要是程序丢失等故障。主要的故障模式为：CNC参数设定错误（52.94%）,变量被修改（10.53%）,操作系统失灵（10.53%）,<WP=76>实时管理软件控制逻辑混乱（10.53）。2.2.2子系统的故障模式及影响分析本文对故障频繁的两个子系统进行故障模式分析以确定影响最大的故障模式，从而为数控系统软件的可靠?
李心科[2]2001年在《软件故障分析及质量评估方法的研究》文中提出软件产品质量保证是软件工程学科的一部分。软件质量评价和故障分析是软件工程中较为困难的研究领域，系统地处理软件质量问题、客观地评价软件产品质量不论对软件产品用户，还是对软件开发商都是十分重要的，是国家迫切需要的技术。 由于软件本身的复杂性和软件技术发展迅速等原因，到目前为止，软件质量评价无论在理论上还是在技术上都很不成熟。如何系统地、科学地评价软件的质量是几十年来一直困扰着人们的难题。 本文围绕着这个难题开展了系统地研究。首先，提出基于软件的基本特征的质量评价模型和质量评价标准草案。然后，研究和开发支持这个评价模型的度量、测试、缺点分析工具，利用这些工具获得软件产品的基本特征和关于这些特征的数据积累。 论文所研究的主要内容包括： 1）在深入研究软件质量特点和历史上较有影响的软件质量评价模型的优缺点的基础上，提出了一个新的软件质量评价模型，提出了建立在该模型上的软件质量评价标准草案。该模型更加合理地划分和定义了软件质量要素，将要素与先进的软件测量技术关联，使评价结果更加客观，评价过程简便，可以由软件测量自动化工具支持。模型强调度量数据到软件质量要素的计算与映射。基于大量有关软件基本特征的实验数据，研究采用神经网络建立计算模型的理论、方法和技术上的问题，建立了一系列有关算法，使模型具有知识发现和进化能力，将软件的量化指标映射到软件质量要素，以实现具有软件工具支持的软件质量评价。 2）研究了软件复杂性度量理论及方法，在C&K面向对象软件度量方法的基础上，提出了改进的度量方法，实现了一个C++面向对象软件度量工具SMTCPP。该工具利用LL（1）分析法对面向对象软件的源程序进行语法分析，提取程序中有关类、类成员、成员函数等信息，从而计算出类的方法数、方法最大复杂度、继承树深度、孩子数目、耦合度、响应集、相对内聚缺乏度等的度量结果。重点测试了叁个正在使用的C++软件。度量实验说明，SMTCPP不仅支持软件质量评价，而且可以指导软件设计与实现。同样重要的是该工具与数据库连接，为积累度量数据提供方便。 3）研究了软件测试理论和技术，将软件植错技术与面向对象技术结合。根据所确定的植入错误的种类，分析了每种错误的特征，从而研究开发了C++软件植错工具ErrSeed。测试结果证明，该工具不仅能根据用户指定的植错率和程序自身的特点植入相应的错误，而且能根据植错和测试的结果，方便地估算软件中的残留错误数。同时，还可以根据植入错误和查出错误的比率，估算测试的充分性，并对测试方法或测试过程作出评价，为软件质量模型提供依据。 4）首次提出了软件缺点度量等概念，研究了软件故障分析理论与技术以及面向对象软件缺点的分类和自动分析方法，设计了相应的基于知识的分析工具。根据知识库中储存的有关软件缺点的知识和推理规则，该工具可以自动报导出一：件可能含有的缺点。实验表明了该方法的有效性。 5）分析了传统软件可靠性理论的问题，指出了Nelson模型的局限性，提H了一个新的基于输入域的可靠性模型。
刁文[3]2016年在《基于交叉矩阵统计的软件故障定位方法的研究》文中研究说明目前软件故障已经成为了威胁软件质量的重要因素之一,而且严重程度正在日益加深。所以能够辅助软件开发人员快速而精确进行故障定位的技术已经成为近年来的热门研究领域。目前软件的故障定位主要依靠程序开发人员的手工调试,定位效率受制于程序开发人员的技术水平高低以及开发经验的丰富程度等,它是一个耗时耗力的过程。而自动故障定位方法能够很好的与自动测试工具相结合,对于提高软件故障定位效率具有重要的现实意义。自动化的软件故障定位技术包括基于动态测试的软件故障定位技术(DTBFL)和基于静态分析的软件故障定位技术(SABFL)。而基于执行轨迹的软件故障定位(TBFL)是近几年来动态测试领域中一个非常活跃的研究课题。在TBFL研究过程中需要大量的执行轨迹序列(成功执行或失败执行)作为素材,这些输入数据难免存在大量的执行轨迹序列冗余,可是数据冗余会大幅度的削弱软件故障定位过程的效率和精确度。针对此问题,本文在前人的基础上提出了一种改进的基于交叉矩阵统计的自动软件故障定位技术。该方法在故障定位前先对所有的失效执行轨迹序列和成功执行轨迹序列进行聚类约减以消除冗余的执行轨迹序列,然后将消除冗余后的执行轨迹存储到交叉矩阵中,最后通过Crosstab算法计算出各语句的可疑度并对语句进行可疑度排序,进而产生故障报告。本文在西门子评测数据集上做了执行轨迹聚类约减前后的性能对比实验,实验结果切实验证了本文提出的方法的有效性。
叶焰锋[4]2008年在《基于故障模型的软件故障注入方法研究》文中指出随着计算机技术在信息化系统中的广泛应用,特别是在航空、航天系统以及一些军事通讯等安全关键领域中的推广,使得软件业对软件的安全性,可靠性提出了更高的要求,因为在这些系统中,计算机一旦出现故障,就会导致巨大的经济损失,甚至是政治和军事的损失。因此有必要对安全关键系统进行充分测试,从而保证安全关键系统的正确性,避免灾难性事故的发生。在故障发生以后,要想找出故障发生的原因是很困难的,因为系统的破坏可能波及到系统的多个位置。而要重现从故障的发生到系统发生失效的整个场景也几乎是不可能的,因为故障的发生可能是由输入数据的无穷多种组合中的一种所导致的,也可能是由难以辨别和重现的外界干扰导致的。但是,如果能够记录故障发生时的数据信息,就可以通过这些数据来进行故障分析,判定程序中到底存在什么故障,为故障的诊断、隔离和定位提供有效的支持。为获取故障发生时的现场数据,本文提出了基于故障模型测试技术和故障注入技术相结合的思想,选用故障模型作为研究基础,利用已有的测试用例生成方法来设计针对特定故障的测试用例,并采用程序插装方法在被测程序中插入用来获取程序路径或变量信息的测试代码,然后使用故障注入技术将用测试生成方法得到的测试用例作为数据注入到被测系统中去,从而诱发程序故障并获取故障发生时的现场数据,最后根据对现场数据的分析来判定程序中是否存在故障。实例表明,该方法能够获取现场数据,并通过对现场数据的分析来判断程序中是否存在故障。
徐晓露[5]2008年在《基于故障注入的嵌入式系统测试研究》文中研究表明嵌入式系统的复杂性和广泛应用使人们越来越关注其可靠性。嵌入式软件测试是保证嵌入式软件正确性和提高嵌入式软件可靠性最基本和最有效的手段。嵌入式系统软件由于其自身的特点,在开发和测试方面的难度往往大于通用软件。传统的结构化测试方法在测试软件可靠性方面也有一些缺点。故障注入技术是一种通过注入故障的方法来测评容错机制、验证系统应对异常能力,从而提高系统可靠性的有效办法。在通用故障注入框架的基础上,本文针对故障注入的输入域和输出域提出了一种用于嵌入式系统平台的故障注入方法。该方法结合嵌入式系统平台的结构特点和可靠性设计,由此建立故障模型;并利用嵌入式平台API,在硬件接口层、OS接口层以及应用层实现多层故障注入。在结果分析部分,通过分析故障/失效概率,各种失效分布和故障来源来分析试验结果;结合故障树分析方法定性分析系统故障传播和故障依赖关系,定量估算被关注事件的故障概率。最后结合嵌入式平台具体应用,通过应用实例,用实验的方法验证所提出方法与实现技术的正确性与可行性。作为传统测试方法的一种补充,文中所述的故障注入方法重点观察被测对象在异常条件和无效参数下的应对情况。结果也表明,使用这种测试方法提高了测试覆盖率,从而进一步保证嵌入式系统平台的稳定性和可靠性。
邱泽宇[6]2018年在《基于故障注入的安全计算机测试研究》文中认为随着铁路系统对安全的要求越来越高,系统内部对数据的安全性要求也随之提高,容错计算机成为了处理数据必不可少的工具,并在列控系统中发展成列控安全计算机。由于安全计算机的安全性和容错性逐渐提升,测试难度较之前的版本更大更复杂,常规的测试手段很难对安全计算机进行全面测试。故障注入技术通过人为的方式将故障主动注入目标系统中,加速系统失效,对于具有容错特性的安全计算机具有较好的测试效果,因此本文将容错系统测试中广泛使用的故障注入技术应用于安全计算机平台。首先对安全计算机的工作模型进行描述,通过工作模型分析安全计算机的安全需求,再列出安全计算机的出现过的和可能出现的故障,并对故障进行详细分析,列出故障种类和如何实现注入的方式。接着采用故障树建模方法对这些故障进行定性分析,通过故障发生率评估故障对系统影响程度和系统可用性,为之后故障注入实验提供基础。其次设计了基于FARM模型的面向安全计算机的软件故障注入器,该模型包括故障集、激活集、读回集、度量集。其中故障集根据前面的故障分析及建模,选取对系统影响较大的故障,根据故障属性的不同设计多种形式的故障;激活集负责将所选故障注入目标系统,通过在工作负载中加入故障负载的方式将故障埋入正常工作模块中,并在需要时向系统注入故障,论文主要对安全计算机的通信总线的进行故障注入,其内部模块主要使用Verilog编程语言;读回集主要收集包括故障点附近的数据以及安全计算机整体状态的数据,本文通过SignalTapⅡ逻辑分析仪和故障注入器分析局部数据和总体状态;度量集则通过对采集到的数据进行分析,评估系统安全性。最后对系统进行故障注入实验,主要对安全计算机的通信控制层和容错安全管理单元层进行故障注入,向系统内部注入了瞬时故障及永久故障,并对实验数据进行收集追踪,通过结果分析可以看出故障都被成功注入到安全计算机平台中,平台在某些故障下仍可以正常运行,有些则直接导向安全状态。本次测试实现了故障注入方法在安全计算机中的应用,提高了安全计算机的测试覆盖率,说明故障注入方法能有效地应用在安全计算机的各个层次。实验结果证明安全计算机可用性和安全性较高,对瞬时故障具有一定的容错能力,总体设计满足安全性需求。
李海皓[7]2007年在《BIT的设计准则和评估方法研究》文中研究指明随着现代航空电子技术的迅速发展，航空电子设备越来越复杂，对设备可靠性、维修性指标要求越来越高。因此，作为改善系统故障诊断能力、提高系统可靠性的BIT在该领域发挥着重要的作用。然而，目前BIT的设计都是由研制单位独立开发，缺乏统一性、规范性和通用性，同时对BIT的故障检测能力的评估也没有统一的标准。因此，研究BIT的设计准则和评估方法是非常必要的。 首先，本文对数字电路的故障成因、故障种类进行了分析；对数字系统的典型功能电路进行了全面、细致地划分，进而分别建立其故障模型；总结了BIT设计的软、硬件准则，分析了测试点选取原则，针对具体的功能电路分析了传统测试方法的不足，提出了重要功能电路的软、硬件测试改进方法。 其次，针对BIT的故障检测特点，提出了基于C语言仿真的系统故障验证方法和基于硬件电路设计软件Multisim的硬件故障仿真试验方法；提出以二项分布为基础的抽样检验法，对系统测试性进行了评估，检验了系统测试性指标设计的符合性。 最后，分析了BIT对原系统的可靠性、维修性的影响。 故障仿真试验结果，证明了本文提出的软、硬件相结合的故障仿真验证方法的可行性；对故障仿真试验数据的分析、计算和评估结果，验证了基于功能电路故障建模的BIT设计准则符合系统测试性设计要求。
乔巍巍[8]2008年在《数控系统可靠性建模及熵权模糊综合评价》文中研究指明数控系统是数控机床的控制中枢,其可靠性直接关系到数控机床整机的可靠性水平。本文以国产数控系统为研究对象,建立适合样本量较小、故障率较低的数控系统的可靠性建模和评价方法。对首次故障时间数据,利用SAS统计软件绘制直方图和QQ图进行分布类型初选,根据小样本数据是否包含无故障数据,分别运用极大似然法和修正似然法进行参数估计,并进行K-S假设检验,确定首次故障时间指数分布模型。提出考虑定时截尾试验中的删失数据,对故障间隔时间数据,首先应用累积故障率图法进行分布模型初选,其次应用极大似然法进行参数估计,然后采用Hollander—Proschan检验方法进行拟合检验,最后确定故障间隔时间指数分布模型。采用了基于Bootstrap的蒙特卡罗仿真方法,分别对平均首次故障时间MTTFF和平均故障间隔时间MTBF进行区间估计。在对数控系统进行故障部位、模式、原因和原因分类的统计分析基础上,结合硬、软件特点,分别进行故障模式影响分析(FMEA)及风险优先数分析(RPN),并进行故障原因的主成分分析(PCA),发现可靠性薄弱环节,为可靠性改进研究提供依据。首次采用了基于熵权的模糊综合评价法对数控系统的多项可靠性指标做出综合评价。
张广梅[9]2006年在《软件测试与可靠性评估》文中提出软件测试是保证和提高软件质量的重要工作，软件可靠性是评价软件质量的重要指标。本文首先综述了软件测试方法、软件测试工具及软件可靠性评估模型。为提高软件测试的效果，减少软件测试的盲目性，本文对导致程序出错的部分原因进行了分析，在此基础上建立了软件故障模型，针对建立的故障模型的特点，讨论了故障检测方法及故障检测规则，并在开放源码的编译器orc上实现了部分软件故障的检测；软件可靠性的预测和估计是软件工程所关注的内容之一，要对软件可靠性进行评价，需要根据软件测试的结果，根据测试过程中所得到的测试数据对其进行评价，本文对利用贝叶斯方法进行软件可靠性估计的方法进行了讨论。 本文的创新点和主要贡献在于以下几个方面： 一、软件故障模型的创建。在大量工程软件测试数据的基础上，提出了有工程背景的多种故障模型，包括动态内存故障模型，变量的定值与引用故障模型等。其中动态内存故障模型对可能导致系统老化、系统死机的各种情况进行了分析，为故障的检测、故障的排除提供了依据。同时，用模型指导软件测试工作，可以有效的降低软件测试的盲目性，提高软件测试的可信性。 二、提出了面向故障检测的静态数据流分析方法。静态数据流分析的优点在于通过对程序进行静态分析，可以对程序中的多路径上的数据流状态进行模拟，克服了一次动态运行只能覆盖一条程序路径的缺点，有效的提高数据流分析的效率。通过对以基本块为最小划分单元的程序控制结构中到达各基本块的各种变量的定值信息的计算，可以获得到达程序中每个节点的数据流状态。由于程序结构的复杂性使得到达程序中某一点的路径是不唯一的，这种不唯一性造成了到达某一基本块的定值信息只在程序的某些路径上存在，由此我们提出了将到达某一节点的定值信息划分为MUST和MAY两个类别，从而提高了数据流分析的准确性。 叁、基于贝叶斯方法的软件可靠性评估方法。该方法以贝叶斯统计理论为依据，在对随机测试过程分析的基础上建立了基于输入域的测试过程的形式化描述，在此基础上确定了测试分布的总体信息；按照贝叶斯理论，要对软件可靠性进行估计，需要定义软件可靠性的先验分布，该先验分布可以利用贝叶斯假设或共轭原理进行定义。分析发现，在软件顺序测试过程中，采用这两种策略所得到的先验分布是一致的，这从另一种角度印证了先验分布选取的正确性。根据贝叶斯定理，利用先验分布和总体分布，可以得到待估计变量的后验分布，然后根据测试数据可以对可靠性进行估计。
谷岩[10]2014年在《数控系统软件可靠性设计与故障分析技术》文中指出数控机床是加工制造业的基础装备，数控系统作为数控机床的核心功能部件，对数控机床的整体性能起着关键作用。国产数控系统与国外产品相比，功能和精度水平已逐渐接近，但在可靠性方面尚有较大的差距。我国每年都要进口国外大量高精数控系统，不仅价格昂贵而且还受到各种制约。因此提高国产数控系统可靠性，大力发展国产数控系统已经成为提高我国装备制造业的发展进程的必由之路。由于硬件技术越来越成熟，软件故障成为了导致数控系统故障的主要原因。随着计算机技术的飞速发展，软件的规模不断增大，层次更加复杂，系统的并发性不断增强。数控系统软件故障也随之增多，为了避免相应的损失，研究数控系统软件可靠性对提高我国数控系统产品性能变得非常重要。本文结合国家科技重大专项课题“数控系统可靠性技术及重型机床运行可靠性研究”和“国产滚动功能部件在中高档数控机床上的示范应用”的研究工作。针对数控系统软件可靠性，对可靠性分配、组件装配建模、软件故障定位、软件可靠性预测技术进行了研究，论文的主要研究工作如下：（1）提出了基于体系结构的数控系统软件可靠性分配方法。分析了数控系统结构和组件技术，建立了基于组件技术的数控系统软件体系结构。把数控系统可靠性指标分配给功能组件，以系统实用性为目标函数，功能组件的可靠度和费用函数为约束条件提出了可靠性分配方法。用AHP方法计算了数控系统软件体系结构各层元素相对权值，通过文化算法求出各个组件的分配指标。开展了数控系统软件可靠性分配实验，得到了各个功能组件的分配指标。结果表明该方法保证了数控系统可靠性指标满足要求，同时有效地节省了开发成本，提高分配方法的有效性，并为子系统的开发提供了依据。（2）建立了基于可靠性的数控系统组件装配模型。研究了数控系统软件可靠性评价指标体系，提出基于可靠性的数控系统组件装配技术，建立了基于可靠性的数控系统组件装配模型。将数控系统功能组件化，以数控系统软件可靠性度量参数作为主要评价指标，搭建数控系统。针对粒子群局部收敛的缺点，提出了惯性权重伸缩法改进粒子群算法，并且根据组件装配方案优选的特点，提出了基于改进粒子群算法的组件装配模型求解方法。对数控系统实时性要求较高的插补功能进行了组件装配，实例结果表明该方法不但使数控系统软件具有灵活性，易于修改和扩充，更可以简单、高效地装配出符合制造需求的高可靠性数控系统。（3）提出了基于体系结构扩展的数控系统软件故障定位方法。分析了数控系统软件故障机理，提出数控系统软体系结构扩展方法。建立数控系统软件体系结构扩展组件，监测数据形态和运行路径，得到了失效路径。采用相似路径集算法生成失效路径的相似路径集，建立了基于最小二乘支持向量机怀疑度计算模型，确定故障语句，排除故障，从数控系统结构层面进行软件的故障定位。在多轴运动控制卡PCI-7344上进行了故障定位实验。实验结果表明，以数控系统软件整体结构特性为基础，进行的体系结构扩展，并且通过相似路径和最小二乘支持向量机定位故障的方法，避免了程序员的反复测试和调试，不受人为因素和水平的限制，是种可行的数控系统软件故障定位方法。（4）建立了数控系统软件可靠性预测模型。分析了数控系统软件的故障原因，对发生故障较频繁的数控系统功能组件进行故障模式及故障原因分析。针对BP神经网络收敛速度慢的缺点，提出基于粒子群优化的BP神经网络算法。根据数控系统软件可靠性预测的特点，建立了改进BP神经网络算法的数控系统软件可靠性预测模型。把采集到的某型号数控系统软件故障数据进行处理，得到了神经网络输入样本集。通过网络训练，满足设定的误差值后，预测了某型号数控系统软件的可靠性。
参考文献：
[1]. 数控系统软件可靠性研究及应用[D]. 盛菲. 吉林大学. 2004
[2]. 软件故障分析及质量评估方法的研究[D]. 李心科. 合肥工业大学. 2001
[3]. 基于交叉矩阵统计的软件故障定位方法的研究[D]. 刁文. 江西理工大学. 2016
[4]. 基于故障模型的软件故障注入方法研究[D]. 叶焰锋. 华中师范大学. 2008
[5]. 基于故障注入的嵌入式系统测试研究[D]. 徐晓露. 浙江大学. 2008
[6]. 基于故障注入的安全计算机测试研究[D]. 邱泽宇. 北京交通大学. 2018
[7]. BIT的设计准则和评估方法研究[D]. 李海皓. 西北工业大学. 2007
[8]. 数控系统可靠性建模及熵权模糊综合评价[D]. 乔巍巍. 吉林大学. 2008
[9]. 软件测试与可靠性评估[D]. 张广梅. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）. 2006
[10]. 数控系统软件可靠性设计与故障分析技术[D]. 谷岩. 吉林大学. 2014
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