軟件健康管理技術與應用

第1章 軟件健康管理基本內容   1
1．1 軟件健康管理發(fā)展起源   1
1．1．1 健康管理技術發(fā)展歷程   1
1．1．2 軟件健康管理技術發(fā)展動因   6
1．2 基本概念    9
1．2．1 軟件錯誤、軟件缺陷、軟件故障、軟件失效和軟件異常  9
1．2．2 故障診斷、失效預測   11
1．3 軟件健康管理基本問題   12
1．3．1 軟件健康    12
1．3．2 軟件健康管理概念   12
1．3．3 與現有技術的區(qū)別及聯(lián)系   14
1．4 軟件健康管理涉及的關鍵技術   16
1．4．1 軟件健康管理層次結構   16
1．4．2 基于軟件傳感器的實時監(jiān)測   19
1．4．3 軟件故障診斷    22
1．4．4 軟件健康評估問題   23
1．4．5 軟件異常減緩策略   24
1．5 軟件健康管理發(fā)展現狀   25
1．6 小結    36
第2章 軟件故障模式分析方法   37
2．1 安全關鍵軟件概述   37
2．1．1 安全關鍵軟件概念   37
2．1．2 安全關鍵軟件特點   38
2．2 故障模式分析常用方法   39
2．2．1 故障樹分析法    39
2．2．2 事件樹分析法    41
2．2．3 危險和操作性分析法   44
2．2．4 軟件FMEA    46
2．3 SWHM 結構化方法   52
2．3．1 方法    52
2．3．2 結果分析    53
2．4 小結    80
第3章 軟件健康信息獲取技術   81
3．1 軟件構件技術的發(fā)展   81
3．2 典型軟件構件介紹   84
3．2．1 CORBA構件模型（CCM）   84
3．2．2 Java Beans/EJB   85
3．2．3 COM/DCOM    86
3．2．4 模型比較    88
3．3 軟件健康信號提取   89
3．4 軟件異常信息獲取   93
3．4．1 支持健康管理的通用軟件構件模型   93
3．4．2 異常監(jiān)測元模型   94
3．5 SHMCM在航天型號軟件中的應用   98
3．6 小結    101
第4章 軟件性能異常檢測技術   102
4．1 軟件性能異常檢測方法   102
4．1．1 基于統(tǒng)計方式的異常檢測   103
4．1．2 基于人工智能的檢測方法   104
4．2 基于免疫遺傳的軟件性能異常在線檢測   106
4．2．1 數據預處理    107
4．2．2 編碼和度量    107
4．2．3 檢測子的產生   108
4．2．4 進化    109
4．2．5 檢測    111
4．2．6 算法描述    111
4．2．7 仿真實驗    112
4．3 基于ASW-RTS 的軟件性能異常在線檢測  117
4．3．1 ASW-RTS算法建模   117
4．3．2 在線檢測過程及算法分析   122
4．3．3 實驗驗證及結果分析   124
4．4 小結    129
第5章 基于貝葉斯網絡的軟件健康管理技術  130
5．1 貝葉斯網絡基礎知識   130
5．1．1 基本概念    130
5．1．2 推理原理及算法   133
5．2 貝葉斯網絡建模方法   138
5．2．1 手動建模    138
5．2．2 自動學習建模   139
5．2．3 兩階段建模    142
5．2．4 常用工具    142
5．3 面向SWHM 的貝葉斯網絡建模   143
5．3．1 節(jié)點    143
5．3．2 拓撲空間    145
5．3．3 節(jié)點狀態(tài)空間   147
5．3．4 條件概率分布   147
5．3．5 軟件傳感器及其數據處理   149
5．4 基于貝葉斯網絡的某飛行控制系統(tǒng)SWHM系統(tǒng)構建  152
5．4．1 飛行控制系統(tǒng)概述   152
5．4．2 方法步驟    154
5．4．3 系統(tǒng)結構    158
5．5 實例應用    160
5．5．1 具有缺陷的文件系統(tǒng)   160
5．5．2 信號處理故障   165
5．6 小結    169
第6章 基于TFPG 推理模型的軟件健康管理技術  171
6．1 相關工作    171
6．1．1 故障傳播模型   171
6．1．2 故障檢測    172
6．2 基于TFPG的故障診斷   173
6．2．1 TFPG模型    173
6．2．2 推理算法    176
6．3 基于TFPG的軟件健康管理   179
6．3．1 ACM中的健康管理   179
6．3．2 TFPG故障推理機設計   182
6．4 應用實例    190
6．4．1 周期性Consumer 端口的通用TFPG模型  190
6．4．2 GPS 集合的TFPG 模型   193
6．4．3 診斷過程    194
6．5 小結    195
第7章 軟件健康度量方法研究實例   197
7．1 軟件健康度量相關概念   197
7．1．1 軟件度量    197
7．1．2 軟件健康度量   199
7．2 軟件健康狀態(tài)劃分   200
7．3 基于過程的軟件健康度量參數選取   202
7．4 安全關鍵軟件健康綜合度量   204
7．4．1 基于可靠性的固有健康度量   205
7．4．2 資源健康度量   211
7．4．3 功能健康    211
7．4．4 軟件健康指數計算   217
7．5 小結    218
第8章 軟件故障修復技術研究   219
8．1 軟件故障修復方法分析   219
8．2 基于軟件重構的減緩技術研究   221
8．2．1 基于反應的減緩技術   221
8．2．2 基于推理搜索的減緩技術   222
8．3 基于反應和推理搜索的組合式減緩技術  229
8．3．1 組合式減緩策略可行性分析   229
8．3．2 組合式減緩策略框架   229
8．3．3 面向SHMCM的定時狀態(tài)機   231
8．3．4 組合式減緩引擎的重構算法   234
8．4 小結    240
第9章 軟件健康管理應用實例   241
9．1 慣性測量單元實例   241
9．1．1 GPS 子系統(tǒng)    242
9．1．2 ADIRU 子系統(tǒng)   244
9．1．3 PFC子系統(tǒng)    248
9．1．4 顯示子系統(tǒng)    248
9．1．5 生成的TFPG模型   249
9．1．6 系統(tǒng)健康管理   249
9．1．7 部署    251
9．1．8 運行    253
9．2 航天測發(fā)控軟件實例   260
9．2．1 框架設計    260
9．2．2 功能構件抽取   262
9．2．3 系統(tǒng)實現    263
9．2．4 健康管理系統(tǒng)測試與分析   266
9．3 小結    269
參考文獻    270