03软件可靠性增长测试评估实验报告概论.doc

标识：S-SRGT-{SY1514127 SY1514207}-BG-V1.0-2015 ATM软件 可靠性增长测试评估实验报告 北航可靠性与系统工程学院 二〇一六年一月 ATM软件 可靠性增长测试评估实验报告 编 写：林烨 (SY1514127) 日期:1月4日 校 对：王洋洋(SY1514207) 日期:1月4日  目 录 1 软件可靠性增长测试评估用失效数据 1 2 趋势分析 2 3 模型质量分析 4 4 模型选取 5 5 可靠性参数估计与预计 6 6 软件可靠性增长测试评估实验总结与建议 7 软件可靠性增长测试评估用失效数据 打开生成的1000个测试用例，从第一开始测试，记录每次出现的bug，同一种bug只记录一次。试验中共发现21种bug,分别如下： 余额可以为负数； 连续输入密码错误两次，提示‘卡已锁定’的提示； 转账金额为空时，提示‘交易成功’； 缴纳手机费时输入非11位手机号没出现提示信息； 存款500时，实际存款800； 卡内无余额，可以给对方转账； 卡内无余额，可以给自己转账； 取款200时，实际取款300； 转账金额大于卡上余额时也转账成功； 取款金额超过5000时，提示‘交易成功’； 缴纳手机费输入含小数点的号码没出现提示； 法挂失； 转账时输入金额为0时，提示‘交易成功’； 缴纳手机费的金额可以是小数； 取款时，输入小数后提示‘交易成功’，且账户余额不减少； 修改密码时，新密码可以包含小数点； 缴纳手机费时，输入为空时没出现提示信息； 取款时金额为空时，提示‘交易成功’； 输入错误格式的挂失账号引发中断； 取款时，输入为0，提示‘交易成功’； 转账时，输入小数点后不应提示‘交易成功’； 记录每次bug出现的时间间隔，填入SRET软件的数据管理的表格中，如图1所示。 21个失效数据 趋势分析 得到失效数据后点击‘下一步’即可得到‘趋势分析’的结果，如下图所示，从中可以看出，拉氏因子与完全失效时间成负相关，在序号为10时的拉氏因子最小，此时完全失效间隔时间最长。 模型质量分析 在软件SRET中，点击‘下一步’后即可得到模型分析的结果，如下图所示。在这一步可以得到六种模型的分析结果，分别是：MO模型、Sch模型、Exp模型、GO模型、YOO模型、Duane模型、JM模型。 图3 六种模型的PLR图、U图和Y图 模型选取 1.模型拟合度:利用kolmogorov距离计算模型估计的失效数据与实际失效数据的拟和程度。 2.模型预计有效性:用序列似然度检验来比较模型在预计有效性方面的优劣。 3.模型偏差:利用U图完全预测曲线与实际预测曲线在垂直方向上的最大距离,以检测预测与实际失效行为的客观差别。 4.模型偏差趋势:利用U图确定模型的偏差趋势的大小。 5.模型噪声:模型本省委预测引入的噪声程度。 在得到的六种模型中，U图和Y图都比较好，但是观察如图4所示的各曲线图形特征可知，YOO模型的U图比其他模型的U图更好一些，因此将YOO模型作为本实验的模型。 图4 模型选取 可靠性参数估计与预计 根据选取的YOO模型了来进行可靠性参数的估计和预计。在该模型下的各种曲线如图 图5 可靠度曲线 图6 失效率曲线 图7 均值函数曲线 图8 预计/原始数据对比图 选取时间为3小时，可得可靠度R为7.16e-004，失效数为16时，对应的时间为2324，如图9所示。 图9 给定时间和失效数均值做可靠性预计 软件可靠性增长测试评估实验总结与建议 可靠性增长测试评估实验需要获得至少21个失效数据点，需要不断的用ATM机按照测试用例来操作，因此其工作量还是比较大的，需要有耐心。 在实验中，对于同类bug只记录第一次发现的，因此不用反过来修改软件的程序，这种简化的操作大大减少了工作量，提高了实验的效率。 SRET软件给出了不同模型的分析结果，往往会有不止一个 “建议接收”的模型，利用观测数据进行模型参数估计，将历史失效数据和基于观测数据的预计结果进行对比，预计结果和实际数据之间偏差最小的模型被视为最适合的模型。 此时需要借助U图和Y图的比较来做最后的决定。U图是用来检测预计和观测的失效行为之间系统而客观的差别的。U图可以用来判断预测预计分布函数 是否均匀地接近于实际分布，并能够检测出预计与现实