混成自动机的基于场景的一致性测试

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混成系统(Hybrid System)是一类常常作为精密仪器的核心控制部件而出现在一些航空航天及列车控制等领域中复杂的系统。因此研究这种核心的控制部件的安全性显得极其重要。混成系统的最为主要的设计建模语言是混成自动机,目前的研究也主要在于检验混成自动机的所具有的安全性上。混成自动机不仅包括了离散性质的变化,还包括了连续性质的变化,而这种连续性质的变化又往往是非线性的,导致混成自动机的验证的复杂度很高。对于小规模的线性系统,验证的方法尝试遍历所有状态空间,以达到安全性检验的目的。但是如果混成自动机状态空间很大,验证无法进行处理。目前现有的工作无法对规模比较大的复杂系统进行验证,即使是线性混成自动机(linear hybrid automata,LHA),复杂系统中比较简单的一种,也无法验证它的可达性问题。验证的方法无法解决上述问题,目前在相关领域基于测试的方法来检验混成自动机的安全性的相关工作已经展开,不过这种基于测试的方法主要是检测状态空间中的某些目标点是否可达。实际工业应用中不仅要检测某些目标点是否可达,同时也要检测某些场景是否可以实现。本文在之前测试技术的基础上,提出了面向场景的混成自动机的测试用例生成的方法,设计与实现了相应的原型工具,进行了实例研究。本文的主要研究工作如下:·提出了面向场景的非线性单自动机测试用例的生成技术。通过用户输入的混成自动机模型,本文构建一个离散搜索图,并在图形上构建一条引导性的区域。本文提出了新的引导性区域生成算法,一方面满足场景事件约束的要求,另外一个方面达到目标控制模式。在这样的引导性区域的指引下,系统可以在混成自动机中进行搜索,查看场景约束的事件是否能够发生。如果满足场景约束条件,并且系统达到目标点,算法会得出最终的测试的用例。·提出了面向场景的多自动机的测试用例的生成技术。实际系统很多都是由多个混成自动机组成的。系统将不同的单一的混成自动机通过共享事件联系起来,使得不同的自动机之间也可以进行交互。因为相互之间关联的引入以及同步事件的时间要求,引入了多自动机的情况。本文针对此问题,给出了面向场景的多自动机的测试用例生成的方法,并且生成了多自动机的测试用例。·应用上述技术,开发了一个面向场景的混成自动机测试用例生成的原型工具,并且进行了实例研究。它可以处理面向场景的单自动机与多自动机的情况,并且可分别生成相应的测试用例。
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景第15-16页
        1.1.1 混成系统第15页
        1.1.2 混成自动机第15-16页
    1.2 研究现状第16-18页
        1.2.1 混成系统的安全性处理技术第16-17页
        1.2.2 非线性混成自动机的测试生成第17-18页
    1.3 本文工作第18-19页
    1.4 论文结构安排第19页
    1.5 本章小结第19-21页
第二章 理论基础第21-29页
    2.1 混成系统第21页
    2.2 混成自动机、消息序列图相关概念及研究问题第21-25页
        2.2.1 混成自动机相关概念第21-22页
        2.2.2 消息序列图相关概念和内容第22-24页
        2.2.3 消息序列图的定义第24-25页
        2.2.4 研究问题第25页
    2.3 HyDICE:混成离散与持续搜索系统第25-28页
        2.3.1 混成自动机转化为二维平面图第25-26页
        2.3.2 二维平面图上搜索引导性区域第26-27页
        2.3.3 沿着引导性区域搜索第27-28页
        2.3.4 HyDICE的整体示意图第28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 面向场景的单自动机测试用例生成第29-45页
    3.1 概述第29-30页
    3.2 引导性区域生成第30-35页
        3.2.1 引导性区域生成算法流程图第30-33页
        3.2.2 引导性区域生成算法第33-35页
    3.3 积分扩展搜索第35-39页
        3.3.1 积分扩展算法流程图第35-37页
        3.3.2 积分扩展搜索算法第37-39页
    3.4 混成机器人系统导航标准测试用例及实验第39-43页
        3.4.1 自动驾驶模型第39-40页
        3.4.2 混成机器人系统导航标准测试用例第40-41页
        3.4.3 算法实验及结果分析第41-43页
    3.5 本章小结第43-45页
第四章 面向场景的多自动机测试用例生成第45-63页
    4.1 概述第45-46页
    4.2 多自动机面向场景测试问题概况第46-48页
        4.2.1 多自动机面向场景测试生成总体分析第47-48页
    4.3 消息序列图映射第48-50页
        4.3.1 消息序列图映射多自动机事件第48-50页
    4.4 多自动机引导性区域的生成第50-52页
    4.5 多自动机搜索扩展及时间差异计算第52-54页
        4.5.1 多自动机扩展搜索第52-53页
        4.5.2 控制模式时间差异的计算第53-54页
    4.6 面向场景的多自动机延时扩展搜索第54-58页
        4.6.1 多自动机积分延时扩展算法流程图第54-56页
        4.6.2 多自动机积分延时扩展算法第56-58页
    4.7 多自动机面向场景测试算法实验第58-61页
        4.7.1 多自动机模型第58页
        4.7.2 消息序列图第58-59页
        4.7.3 多自动机测试第59页
        4.7.4 多自动机面向场景测试算法结果及分析第59-61页
    4.8 本章总结第61-63页
第五章 系统设计与实现第63-79页
    5.1 概述第63-64页
        5.1.1 系统架构图与设计第63页
        5.1.2 系统核心功能模块第63-64页
    5.2 系统实现方法第64-67页
        5.2.1 利用boost库处理离散搜索图第64-65页
        5.2.2 利用muParserX公式库处理计算第65页
        5.2.3 利用libxml2解析XML文件第65-66页
        5.2.4 利用gsl数学计算库计算积分第66页
        5.2.5 利用JNI技术调用JAVA程序第66-67页
        5.2.6 利用ANTLR对自动机进行语法检查第67页
    5.3 实验环境第67-68页
        5.3.1 实验环境介绍第67-68页
    5.4 系统介绍第68-72页
        5.4.1 TeGHA系统规模第68页
        5.4.2 TeGHA主题界面第68-69页
        5.4.3 非线性混成自动机编辑扩展第69-70页
        5.4.4 工具使用示例第70-72页
    5.5 实验数据评估第72-77页
        5.5.1 单自动机实验第72-74页
        5.5.2 多自动机实验第74-77页
    5.6 本章小结第77-79页
第六章 总结与展望第79-83页
    6.1 论文主要工作第79-80页
    6.2 未来工作第80页
    6.3 本章小结第80-83页
参考文献第83-89页
简历与科研成果第89-91页
致谢第91-93页
附录第93-98页
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