【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法。
技术介绍
1、电子设备的主板生产成本主要包括制造成本和测试成本两部分。随着主板制造工艺的进步，制造成本不断降低，但由于主板的复杂度不断增加，主板测试的成本逐年上升。为了在有限的时间内确保主板质量，必须设计高效的测试策略。功能测试是主板测试的重要环节，该类测试主要关注于功能上的缺陷，通过电路板的各个功能是否通过测试来断定它是否合格。目前，功能测试的策略效率低下，导致测试成本居高不下，对企业的经济效益造成了重要影响。为功能测试环节设计高效的测试策略是降低测试成本的重要手段。
2、目前降低功能测试成本的方法主要是通过测项排序和测项选择，这其中更为重要的是测项选择。测项选择的主要思路是选择出最能有效检测故障的测试子集，用这些子集来代替所有测试。这个测试子集不仅适用于缺陷电路板，更适用于无缺陷的主板。现在已经有许多测试选择方法，但由于它们大多都是针对某个固定的参数开发的，所以其中很少有方法可以应用于功能测试成本降低。目前一种比较新颖的方法是利用故障树计算出某一测项的可靠性，从可靠性出发对测项进行选择，即，若某一测项的可靠性小于其理应的可靠性则选择，反之则不选择。但这种方法存在一定的问题，例如，如果某一测项在测试的时间段内正好满足可靠条件则一直不会被选择，而如果测项在测试的时间段内正好不满足可靠性条件则无法再从测试子集中剔除。因此，需要一种替代方法来高效地实现测试比例的平滑调节，舍弃原有的非0即1的二元方式。
3、而随着互联网的普及和网
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，包括以下步骤：
4、步骤一，根据主板故障数据构建主板的故障树；
5、步骤二，计算第j个测项mj发生故障的概率p(mj)，j∈[1，m]，m代表主板功能测试的测项数量；
6、步骤三，依据故障树计算各测项的可靠度阈值，其中第j个测项mj的可靠度阈值为
7、步骤四，计算第j个测项的可靠度阈值与最不可靠测项的可靠度阈值的可靠度比值αj，并进一步计算可靠比例因子rj，其中为中的最大值；
8、步骤五，确定改进的拥塞控制算法第j个测项的初始测试比例trstart(mj)、测试比例tr(mj)的计算函数、慢下降阈值trthres(mj)、最低测试比例trmin(mj)以及遇到不可靠事件的测试比例trrestart(mj)；对主板数据分轮测试，初始化测试轮次k＝1；
9、步骤六，对于第k轮待测试的主板数据，确定第j个测项mj的测试比例tr(mj)：当k＝1时，tr(mj)＝trstart(mj)；当k＞1时，tr(mj)采用第k-1轮步骤七中更新后的测试比例；基于测试比例tr(mj)进行主板功能测试，计算第k轮测试的时间消耗yk(mj)与漏检率zk(mj)；
10、步骤七，改进的拥塞控制算法包括多个阶段，根据第j个测项mj所处阶段，以可靠度阈值为基础，确定测项mj可靠性并通过改进的拥塞控制算法更新测试比例tr(mj)；
11、步骤八，判断k是否小于n，如是，则k＝k+1，并重复步骤六与步骤七；如否，则进行步骤九；其中，n为总测试轮次；
12、步骤九，对所有测试轮次的主板数据的测试结果进行统计，计算每块主板在每个测项上的平均时间消耗ytotal(mj)与平均漏检率ztotal(mj)。
13、进一步地，步骤二具体包括：
14、统计故障树中第i个底事件xi的发生概率p(xi)，i∈[1，n1]，n1代表故障树中底事件的数量；
15、根据故障树结构和定量计算方法，将底事件xi的发生概率范围映射到相关的测项mj中，映射的集合为cj，得到第j个测项mj发生故障的概率p(mj)，j∈[1，m]，测项mj发生故障的概率p(mj)的计算方法如下：
16、
17、进一步地，步骤三中，计算第j个测项mj的可靠度阈值时：
18、
19、进一步地，步骤四，计算第j个测项的可靠度阈值与最不可靠测项的可靠度阈值的可靠度比值αj，并进一步计算可靠比例因子rj时，具体包括：
20、
21、
22、k1为比例因子，αmin为最小可靠度比值，αmax为最大可靠度比值。
23、进一步地，步骤五，确定改进的拥塞控制算法第j个测项的初始测试比例trstart(mj)、测试比例tr(mj)的计算函数、慢下降阈值trthres(mj)、最低测试比例trmin(mj)以及遇到不可靠事件的测试比例trrestart(mj)时：
24、trstart(mj)＝rj×β0；
25、trthres(mj)＝rj×β1；
26、trmin(mj)＝rj×β2；
27、trrestart(mj)＝trstart(mj)；
28、其中，β0、β1、β2分别表示初始值的基数、门限值的基数和最小值的基数。
29、进一步地，步骤七中，更新测试比例时还需要计算当前测项是否可靠：
30、
31、其中，代表取非操作，d(mj)代表是否发生不可靠事件，取值为0或1，br(mj)表示测项mj的故障率，若可靠度1-br(mj)未达到可靠度阈值则d(mj)＝1，代表测项mj发生了不可靠事件，则测试比例tr(mj)重置为初始测试比例trstart(mj)。
32、进一步地，步骤七中，通过改进的拥塞控制算法更新测试比例tr(mj)时，具体包括：
33、当d(mj)＝1时：
34、
35、当d(mj)＝0时，
36、tr(mj)＝trrestart(mj)；
37、k1为比例因子，x表示当前测试轮次，δx表示当前轮次与上一次状态变化时轮次的差值。
38、进一步地，步骤九中，平均时间消耗ykotal(mj)与平均漏检率ztotal(mj)为：
39、
40、
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【技术保护点】
1.一种融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤二具体包括：
3.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤三中，计算第j个测项Mj的可靠度阈值时：
4.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤四，计算第j个测项的可靠度阈值与最不可靠测项的可靠度阈值的可靠度比值αj，并进一步计算可靠比例因子rj时，具体包括：
5.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤五，确定改进的拥塞控制算法第j个测项的初始测试比例trstart(Mj)、测试比例tr(Mj)的计算函数、慢下降阈值trthres(Mj)、最低测试比例trmin(Mj)以及遇到不可靠事件的测试比例trrestart(Mj)时：
6.根据权利要求5所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤七中，更新测试比例时还需要计算当前测项是否
7.根据权利要求5所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤七中，通过改进的拥塞控制算法更新测试比例tr(Mj)时，具体包括：
8.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤九中，平均时间消耗ytotal(Mj)与平均漏检率ztotal(Mj)为：
...【技术特征摘要】
1.一种融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤二具体包括：
3.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤三中，计算第j个测项mj的可靠度阈值时：
4.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤四，计算第j个测项的可靠度阈值与最不可靠测项的可靠度阈值的可靠度比值αj，并进一步计算可靠比例因子rj时，具体包括：
5.根据权利要求1所述的融合故障树分析和拥塞控制的主板功能测试方法，其特征在于，步骤五，确定改进的拥塞控制算法第j个测项的初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵云波，方文浩，王康成，康宇，柏鹏，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省人工智能实验室，
类型：发明
国别省市：
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