可靠性模型中故障检测率研究述评

摘要

故障检测率FDR(fault detection rate)是可靠性研究的关键要素,对于测试环境构建、故障检测效率提升、可靠性建模和可靠性增长具有重要作用,对于提高系统可靠性与确定发布时间具有重要现实意义.首先,对基于NHPP(non-homogeneous poisson process,非齐次泊松过程)类的软件可靠性增长模型SRGM(software reliability growth mode)进行概述,给出了建模本质、功用与流程.基于此,引出可靠性建模与研究中的关键参数——FDR,给出定义,对测试环境描述能力进行分析,展示不同模型的差异.着重剖析了FDR与失效强度、冒险率(风险率)的区别,得出三者之间的关联性表述.全面梳理了FDR的大类模型,分别从测试覆盖函数视角、直接设定角度、测试工作量函数参与构成方式这3个方面进行剖析,继而提出统一的FDR相关的可靠性模型.考虑到对真实测试环境描述能力的需要,建立不完美排错框架模型,衍生出不完美排错下多个不同FDR参与的可靠性增长模型.进一步,在12个真实描述应用场景与公开发表的失效数据集上进行实验,验证不同FDR模型相关的可靠性模型效用,对差异性进行分析与讨论.结果表明,FDR模型自身的性能可以支撑可靠性模型性能的提升.最后,指出了未来研究趋势和需要解决的问题.