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基于需求建模的车载控制器日志数据自动分析方法

摘要

本发明涉及一种基于需求建模的车载控制器日志数据自动分析方法,包括以下步骤:步骤S101,对产生日志数据的轨道交通车载控制器软件需求进行建模;步骤S102,加载日志数据分析时需要用到的配置文件;步骤S103,加载日志数据;步骤S104,根据步骤S101建立的模型以及步骤S102建立的变量映射表,在日志数据中识别出模型的输入输出参数,依照模型中输入输出间的逻辑、算术关系计算出预期的输出参数,并与日志中的实际输出参数分析比对;步骤S105,将分析结果进行记录、统计并用图表直观显示。与现有技术相比,本发明能对车载控制器软件每天产生的日志数据进行自动分析,满足高效性、便捷性以及直观性的要求。

著录项

  • 公开/公告号CN104636241A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-05-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 卡斯柯信号有限公司;

    申请/专利号CN201510028121.1

  • 发明设计人 陈硕豪;熊坤鹏;刘锦峰;陈晓轩;

    申请日2015-01-20

  • 分类号G06F11/34;G06F11/36;

  • 代理机构上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵志远

  • 地址 200070 上海市闸北区天目中路428号凯旋门大厦27层C/D室

  • 入库时间 2023-12-18 08:59:18

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-01-19

    授权

    授权

  • 2015-07-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F11/34 申请日:20150120

    实质审查的生效

  • 2015-05-20

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及轨道交通领域,尤其是涉及一种基于需求建模的车载控制器日志数据自动分析方法。

背景技术

在轨道交通领域,车载控制器日志数据记录了车载控制器软件(ATP,ATO等)所有的工作状态的关键信息,是室内测试以及现场调试的重要数据来源和依据。因此,每天都会产生大量数据。目前,对于该日志的分析方式主要是通过人工依照需求规格说明书对每一周期数据中的每一个关键变量进行逐一分析检查。

随着运营时段的扩展、车载设备的增加,每天产生的日志数据的信息量面临进一步增加的可能。然而,现有人工检查的问题在于,进行完一轮完整的穷举分析,通常需要几个月的时间,而且一旦发现错误,则需要重新修改软件,再进行新一轮的调试、测试,这必将大大延长产品测试或是项目执行的工期。所以,如何实现一种方法,能解放测试人员、维护人员的人力,同时又能快速准确地对车载控制器软件产生的状态数据进行及时处理分析就变得越来越紧迫。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于需求建模的车载控制器日志数据自动分析方法,能对车载控制器软件每天产生的日志数据进行自动分析,满足高效性、便捷性以及直观性的要求。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

一种基于需求建模的车载控制器日志数据自动分析方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤S101,对产生日志数据的轨道交通车载控制器软件需求进行建模;轨道交通车载控制器软件属于高安全等级软件,要求软件需求精确规范,通常以形式化 或半形式化语言描述辅以自然语言,对需求建模后的模型是分析日志数据的依据;

步骤S102,加载日志数据分析时需要用到的配置文件,包括常量表、日志数格式定义文件和变量映射表;使用配置文件可以使本发明在不作变更的情况下,应用不同项目,满足不同项目的个性需求(调整配置文件)。

步骤S103,由于车载控制器日志数据量大,所以车载控制器软件采用特定策略对其压缩存储;加载日志数据,加载过程中先对其进行解压缩,再根据步骤S102得到的日志数据定义文件对解压后的日志数据以周期为单位进行解析;

步骤S104,根据步骤S101建立的模型以及步骤S102建立的变量映射表,在日志数据中识别出模型的输入输出参数,依照模型中输入输出间的逻辑、算术关系计算出预期的输出参数,并与日志中的实际输出参数分析比对;按上述过程,对每一周期的日志数据进行分析;

步骤S105,将分析结果进行记录、统计并用图表直观显示。

所述的步骤S101具体为:

步骤S1,加载以形式化或半形式化语言描述的需求文档,筛选出其中的形式化或半形式化需求;

步骤S2,对S1中筛选出的需求进行词法分析和语法分析;

步骤S3,判断词法分析和语法分析是否通过,通过的话则生成抽象语法树并进入步骤S4,如果没有通过,则返回到步骤S1重新加载需求文档;

步骤S4,将S3生成的抽象语法树转换为上下文无关语法树作为需求模型。

所述的步骤S102具体为:

步骤S7,加载常量表;

步骤S8,加载日志数据格式定义文件,车载控制器日志数据的输出信息由日志数据格式定义设定;

步骤S9,将S4生成模型的输入输出参数与S8中的日志数据格式定义关联,生成变量映射表。

所述的步骤S103具体为:

步骤S5,加载车载控制器日志数据文件,并进行解压缩,校验MD5码;

步骤S6,如果校验成功,则执行步骤S104;如果校验失败,则回到步骤S5。

所述的步骤S104具体为:

步骤S 10,根据步骤S4建立的模型以及步骤S9建立的变量映射表并结合步骤 S7加载的常量表,对解压校验后日志数据进行逐一周期的分析;根据变量映射表,从日志数据中辨识出模型的输入,计算模型后得出预期的输出,将预期输入与从日志数据中辨识出模型的输出比较分析,得到车载控制器软件每一个周期运行状态的分析结果。

所述的步骤S105具体为:

步骤S11,对步骤S10中每一周期的分析结果进行统计;对于室内测试,统计结果包括测试通过率、缺陷密度和需求的覆盖率;对于现场调试,统计结果包括现场问题发生的时间、对应设备的周期号、发生问题的软件模块、对应的需求以及计算出设备的平均无故障时间;

步骤S12,将步骤S11中的统计结果用图表的形式直观展现。

与现有技术相比,本发明具有以下优点:

1、第一次将计算机自动分析模型应用于轨道交通车载控制器日志数据分析中,用计算机全方面分析车载控制器软件运行状态。

2、上述方案将穷举分析变为可能,极大地节约了人力和时间,提高效率;

3、上述方案通过离线方式分析实时采集的日志数据,既不影响车载控制器软件的实时性能要求,又做到了对真实情况的还原分析

附图说明

图1为本发明的轨道交通车载控制器日志数据自动分析方法的流程图;

图2是本发明的轨道交通车载控制器日志数据自动分析方法的一具体实施例的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

请参阅图1和图2,用本发明的基于需求建模的轨道交通车载控制器日志数据自动分析方法分析轨道交通车载ATP软件运行两小时的日志数据为例,具体包括下列步骤:

步骤S101,对ATP软件需求进行建模(ATP软件需求采用半形式化语言描述),具体包括如下S1~S4步骤:

步骤S1,加载ATP软件需求文档,解析筛选出450条半形式化语言描述的需 求

步骤S2,对步骤S1筛选出的450条需求进行词法分析和语法分析

步骤S3,判断步骤S2中分析的结果,如果通过分析则生成抽象语法树并进入步骤S4,如果分析后发现问题则回到步骤S1重新加载ATP软件需求文档

步骤S4,将步骤S3生成的抽象语法树转换为上下文无关语法树作为ATP软件需求模型;

步骤S102,加载分析ATP软件日志数据需要用到的相关配置文件,具体包括如下S7~S9步骤:

步骤S7,加载常量表,在ATP需求中定义了与软件实现无关的常量,这些常量可以随不同项目需要而调整;

步骤S8,加载ATP软件日志数据的格式定义,该定义了日志数据每一帧的格式,包括帧的长度,每帧包含的变量个数,变量信息等;

步骤S9,将步骤S4生成的模型的输入输出参数与步骤S8加载的ATP软件日志格式定义中每一帧的变量相映射,形成映射表,表中包括565个映射关系;

步骤S103,加载一个运行了2小时的ATP软件日志数据,具体包括如下S5~S6步骤:

步骤S5,加载该日志数据,并解压缩,校验解压缩后的日志数据的MD5码

步骤S6,判断校验步骤S5中日志数据的MD5校验是否成功,如果校验成功,则进入下一步,否则,回到步骤S5,重新加载日志数据;

步骤S104,利用步骤S4生成的ATP软件需求模型分析校验的日志数据,具体包括如下S10步骤:

步骤S10,对包含72000周期关键变量信息的ATP软件日志数据(运行2小时)进行逐一周期的分析,首先根据步骤S9生成的映射关系表,从日志数据中辨识出ATP软件的输入变量信息,再根据步骤S4生成的模型计算预期输出,最后将预期输出与从日志数据中辨识出ATP软件的输出变量信息检查比对得到每周期每个关键变量的分析结果;

步骤S105,记录并统计2小时ATP软件运行状态的分析结果并用图表展现,具体包括如下S11~S 12步骤:

步骤S11,记录分析结果,统计发现问题次数,问题发生的时间,对应设备的周期号,发生问题的软件模块和对应的需求,并生成提示;

步骤S12,将步骤S11中的统计结果用图表的形式直观展现。

以上实施例仅供说明本发明之用,而非对本发明的限制,有关技术领域的技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以作出各种变化或变型,因此所有等同技术方案也应该属于本发明的范畴,应由各权利要求所限定。

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