系統(tǒng)測(cè)試改進(jìn)分析

郁文斌

(1．北京全路通信信號(hào)研究設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，北京 100073；2．北京市高速鐵路軌道交通運(yùn)行控制系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心，北京 100070)

系統(tǒng)測(cè)試改進(jìn)分析

郁文斌1，2

(1．北京全路通信信號(hào)研究設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，北京 100073；2．北京市高速鐵路軌道交通運(yùn)行控制系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心，北京 100070)

針對(duì)鐵路信號(hào)產(chǎn)品臨時(shí)限速服務(wù)器（Temporary Speed Restriction Server，TSRS）科研項(xiàng)目系統(tǒng)測(cè)試，通過(guò)引入一種軟件測(cè)試過(guò)程反饋控制分析模型對(duì)測(cè)試過(guò)程進(jìn)行理論分析，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)測(cè)試中的缺陷。根據(jù)分析數(shù)據(jù)結(jié)果，針對(duì)TSRS產(chǎn)品特點(diǎn)引入正交化方法設(shè)計(jì)案例，以改進(jìn)測(cè)試相關(guān)的參數(shù)，在測(cè)試結(jié)果滿足預(yù)期且保證測(cè)試質(zhì)量的前提條件下提高測(cè)試效率，從而改進(jìn)系統(tǒng)測(cè)試。將對(duì)系統(tǒng)測(cè)試改進(jìn)方法后續(xù)工作進(jìn)行展望，提高鐵路信號(hào)產(chǎn)品系統(tǒng)測(cè)試的質(zhì)量和效率。

鐵路；信號(hào)；臨時(shí)限速服務(wù)器；系統(tǒng)測(cè)試；反饋控制模型

1　介紹

TSRS是基于信號(hào)故障安全計(jì)算機(jī)的控制系統(tǒng)。它根據(jù)調(diào)度員的臨時(shí)限速操作命令，實(shí)現(xiàn)對(duì)各列控中心、無(wú)線閉塞中心分配和集中管理列控限速指令，旨在保證列控限速設(shè)置的安全性，以確保臨時(shí)限速作業(yè)的順利實(shí)施。TSRS產(chǎn)品屬于鐵路信號(hào)系統(tǒng)的安全設(shè)備，安全等級(jí)為SIL4，遵從鐵路總公司的技術(shù)規(guī)范[1]。

2009年12月26日，LKX-T型TSRS首次在武廣客專(zhuān)開(kāi)通運(yùn)營(yíng)，標(biāo)志著TSRS系統(tǒng)從攻關(guān)研發(fā)走向工程運(yùn)用，其后廣泛應(yīng)用于CTCS-2和CTCS-3級(jí)[3]系統(tǒng)，裝備線路里程將達(dá)近萬(wàn)公里。

因此，給TSRS測(cè)試工程師提出更高的要求和挑戰(zhàn)。作為測(cè)試者，是保障鐵路安全產(chǎn)品TSRS現(xiàn)場(chǎng)部署前質(zhì)量的最后一道防線。如果測(cè)試不充分，讓潛在的安全問(wèn)題潛伏在現(xiàn)場(chǎng)部署的系統(tǒng)軟件中，后果不堪設(shè)想；最大限度追求測(cè)試充分，需要對(duì)測(cè)試資源提出更苛刻的要求。如何既能最大限度的保證測(cè)試充分，杜絕隱患同時(shí)又能提高測(cè)試效率是一個(gè)有意義的問(wèn)題。

本文，對(duì)比當(dāng)前系統(tǒng)測(cè)試分析模型的若干研究成果，諸如Joao W.Cangussu提出的軟件測(cè)試過(guò)程的一種反饋控制模型[4]，Joao W.Cangussu在另一個(gè)論文中提出的軟件測(cè)試過(guò)程的一種隨機(jī)控制模型[5]，Aniket Mitra在其研究課題中提出的軟件測(cè)試測(cè)試的隨機(jī)模型和最優(yōu)化控制[6]，Srikanth在其論文[7]給出提高錯(cuò)誤檢測(cè)率的方法。引入反饋控制模型[3]分析TSRS系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程的數(shù)據(jù)，通過(guò)改進(jìn)測(cè)試案例設(shè)計(jì)方法提高測(cè)試策略的維度，從而達(dá)到提高測(cè)試效率的目的。

2　反饋控制模型

根據(jù)文獻(xiàn)[1]的結(jié)果，使用反饋控制模型[4]，系統(tǒng)測(cè)試階段需要定義如下變量和參數(shù)：r為剩余錯(cuò)誤數(shù)；Wf為測(cè)試團(tuán)隊(duì)規(guī)模（人數(shù)）；Sc為軟件復(fù)雜度；t為時(shí)間；γ為測(cè)試過(guò)程整體質(zhì)量的恒定特征；ef為有效測(cè)試力；er為減少剩余錯(cuò)誤數(shù)的阻礙力。Sc為基于維度的凸組合加權(quán)值。系數(shù)γ是一個(gè)表征測(cè)試過(guò)程整體質(zhì)量的參數(shù)。ef用來(lái)度量測(cè)試團(tuán)隊(duì)在減少系統(tǒng)軟件錯(cuò)誤數(shù)的實(shí)際效力。er用來(lái)表示在減少系統(tǒng)軟件錯(cuò)誤數(shù)時(shí)所做的無(wú)用功，其阻礙減少錯(cuò)誤數(shù)的效力。

根據(jù)數(shù)學(xué)模型[4]，能夠得到如下微分方程公式：

ef和er根據(jù)數(shù)學(xué)模型[4]3個(gè)假設(shè)條件消元：

其中，F(xiàn)d表示對(duì)于ef的干擾力，本文中根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況，可以認(rèn)為Fd=0。

本模型方程的使用需要對(duì)參數(shù)初始化值進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)測(cè)試子階段觀測(cè)的實(shí)際數(shù)據(jù)通過(guò)解（1）和（2）得到，具體原理參見(jiàn)文獻(xiàn)[4]。本文中，僅根據(jù)其中極端分析情況對(duì)TSRS系統(tǒng)測(cè)試進(jìn)行結(jié)果分析。

3　系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果分析

本節(jié)以項(xiàng)目P1（TSRS系統(tǒng)測(cè)試的優(yōu)化研究項(xiàng)目）和項(xiàng)目P2（TSRS基礎(chǔ)軟件修改項(xiàng)目）所記錄的數(shù)據(jù)通過(guò)模型[4]進(jìn)行分析。

項(xiàng)目P1根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)，系統(tǒng)測(cè)試總共進(jìn)行2輪。第一輪持續(xù)時(shí)間為2013年5月14日至2013年10月31日，第二輪測(cè)試為回歸測(cè)試，持續(xù)時(shí)間為2013年11月26日至2013年12月10日。整個(gè)系統(tǒng)測(cè)試階段，總共發(fā)現(xiàn)問(wèn)題數(shù)111個(gè)。

項(xiàng)目P2根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)，系統(tǒng)測(cè)試總共進(jìn)行3輪。第一輪持續(xù)時(shí)間為2014年12月1日至2015年1月20日，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題數(shù)17個(gè)；第二輪測(cè)試持續(xù)時(shí)間為2015年1月26日至2015年2月7日，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題數(shù)5個(gè)；第三輪測(cè)試持續(xù)時(shí)間為2015年2月9日至2015年2月11日，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題數(shù)為0個(gè)。

3.1數(shù)據(jù)分析及問(wèn)題的提出

對(duì)于項(xiàng)目P1，測(cè)試參數(shù)Wf=5，Sc=7，γ=0.8，tα≈1.6t〞high，根據(jù)模型[3]，P1處于一個(gè)不合理的范圍。

在[1]中，定性分析P1測(cè)試時(shí)間未達(dá)標(biāo)，測(cè)試負(fù)責(zé)人的選擇是在P2中做出調(diào)整和改進(jìn)，以使有限的測(cè)試資源更有效的配置到測(cè)試中。

對(duì)于項(xiàng)目P2，根據(jù)[1]，在P1項(xiàng)目的總結(jié)基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)人員復(fù)用和案例去冗余做出改進(jìn)，提高模型參數(shù)γ值，Wf=3，Sc=7，γ=0.92，tlow≤tα≤thigh，根據(jù)模型[3]，P2符合預(yù)期。

針對(duì)第1章中的問(wèn)題“如何既能最大限度的保證測(cè)試充分，杜絕隱患的同時(shí)又能提高測(cè)試效率”，對(duì)于P2項(xiàng)目，是否能夠?qū)ο到y(tǒng)測(cè)試過(guò)程做出改進(jìn)？根據(jù)P2的參數(shù)分析，答案是肯定的。

3.2解決措施

本節(jié)中，根據(jù)上述分析結(jié)果，對(duì)P2項(xiàng)目的系統(tǒng)測(cè)試過(guò)程進(jìn)行分析：測(cè)試過(guò)程中，對(duì)測(cè)試環(huán)境進(jìn)行了調(diào)整，提高人力利用率Wf=3。同時(shí)，在制定測(cè)試案例過(guò)程中，通過(guò)冗余原則設(shè)計(jì)案例的測(cè)試策略以提高γ。但是，根據(jù)測(cè)試結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，實(shí)際在測(cè)試試驗(yàn)中，對(duì)于復(fù)雜功能的案例設(shè)計(jì)中，全部功能點(diǎn)測(cè)試可引入正交實(shí)驗(yàn)法進(jìn)行設(shè)計(jì)。對(duì)于TSRS測(cè)試特點(diǎn)，功能測(cè)試考慮因子為：1）客專(zhuān)限速；2）既有線路限速；3）TSRS間限速。每一因子的水平數(shù)為：1）正線上行；2）側(cè)線上行；3）正線下行；4）側(cè)線下行。因此，可以采用正交表L16（45）考慮試驗(yàn)的選取。通過(guò)此方法，案例數(shù)從P2的409降到274。

4　數(shù)據(jù)驗(yàn)證

本節(jié)分析項(xiàng)目P3（TSRS平臺(tái)移植項(xiàng)目）的測(cè)試記錄數(shù)據(jù)，驗(yàn)證引入正交試驗(yàn)法設(shè)計(jì)案例后所提高的測(cè)試效率，分析如下：

系統(tǒng)測(cè)試總共進(jìn)行了3輪，第一輪持續(xù)時(shí)間為2015年5月5日至2015年5月27日，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題數(shù)25；第二輪測(cè)試持續(xù)時(shí)間為2014年6月27日至2015年7月8日，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題數(shù)6個(gè)；第三輪測(cè)試持續(xù)時(shí)間為2014年7月8日至2015年7月25日，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題數(shù)為0個(gè)。

在測(cè)試過(guò)程中，測(cè)試人員數(shù)Wf=3，由于被測(cè)系統(tǒng)軟件與P1、P2相同，則復(fù)雜度Sc與之前相同。

同P2比較調(diào)整如下：項(xiàng)目測(cè)試期限與P2相當(dāng)，測(cè)試人員已熟悉TSRS產(chǎn)品測(cè)試并有良好的測(cè)試技能，N1、N2和P2相同，測(cè)試策略基于項(xiàng)目P2成果，對(duì)測(cè)試案例設(shè)計(jì)采用正交試驗(yàn)，N3也與P2相當(dāng)，N4、N5、N6與P2相同，據(jù)此γ與P2相當(dāng)，即γ≈0.92。

ξ和ζ同P2，根據(jù)文獻(xiàn)[4]中的估計(jì)，γ≈γhigh，Slow≤Sc≤Shigh，"α=0.05，遺留問(wèn)題數(shù)目rα所需要的時(shí)間tα應(yīng)滿足：tlow≤tα≤thigh，本項(xiàng)目中，tα=22+11+ 17=50（天），得出tlow≤tα≤thigh，符合預(yù)期。而且根據(jù)文獻(xiàn)[4]對(duì)于剩余問(wèn)題數(shù)的分布曲線，本測(cè)試3輪發(fā)現(xiàn)問(wèn)題數(shù)的分布趨勢(shì)在合理范圍內(nèi)。

P3與P1、P2作對(duì)比，分析結(jié)果如表1、2所示。

表1　案例效率類(lèi)比

表2　時(shí)間效率類(lèi)比

根據(jù)表 1和表 2，得出分析如圖1所示。

根據(jù)圖1所示，可見(jiàn)無(wú)論從測(cè)試案例效率，還是測(cè)試時(shí)間效率，P3都比P2有提高。

5　總結(jié)

本文主要在系統(tǒng)測(cè)試分析[1]的基礎(chǔ)上，通過(guò)控制反饋模型[4]分析P1項(xiàng)目、P2項(xiàng)目測(cè)試數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)測(cè)試中的缺陷，提出對(duì)案例引入正交試驗(yàn)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)的解決方案，提高測(cè)試效率，并通過(guò)P1、P2、P3三個(gè)項(xiàng)目的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)論驗(yàn)證。

同時(shí)，本文沒(méi)有對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，僅根據(jù)文獻(xiàn)[4]的極端分析結(jié)果對(duì)TSRS系統(tǒng)測(cè)試進(jìn)行了分析。后續(xù)工作將根據(jù)測(cè)試子階段相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)參數(shù)r0、ξ和ζ進(jìn)行估計(jì)，得出符合TSRS測(cè)試的微分方程（1）和（2）的特征根及特征曲線，通過(guò)預(yù)估測(cè)試子階段問(wèn)題數(shù)的維度而非本文的測(cè)試策略維度提高測(cè)試效率。

[1]郁文斌，孫志科.系統(tǒng)測(cè)試分析[C]//中國(guó)鐵道學(xué)會(huì).綜合軌道交通體系學(xué)術(shù)沙龍論文集.2015.

[2]鐵運(yùn)[2012]213號(hào) 臨時(shí)限速服務(wù)器技術(shù)規(guī)范（暫行）[S].

[3]傅世善.鐵路信號(hào)論文選集[M].北京：中國(guó)鐵道出版社，2012.

[4] J.W.Cangussu，Raymond A.DeCarlo，et al.A Formal Model of the Software Test Process[J].IEEE Transactions on Software Engineering，2002，28（8）：782-796.

[5] J.W.Cangussu.A Stochastic Control Model of the Software Test Process[J].Software Process，2004，9(2):55-56.

[6] Mitra A.Stochastic Modeling and Optimal Control for System Testing of Software[D].VU Unversity，2013.

[7] Srikanth H，Williams L，Osborne J.System test case prioritization of new and regression test cases[J].IEEE International Symposium，2005，5（14）：10.

Aiming at the system test of TSRS (Temporary Speed Restriction Server) research project, the paper analyzes theoretically the test process to discover defaults during the system test by introducing a software test process feedback control analysis model. According to the analysis results, the orthogonal test method can be adopted in the test case design considering TSRS features to improve the relevant test parameters and fi nally promote test effi ciency on the premise of that the test results conform to the prospective achievements, as well as guaranteeing test quality. The paper also presents the prospect for the system test improvement method to promote the quality and effi ciency of railway signal products system tests.

railway; signal; temporary speed restriction server; system test; feedback control model

10.3969/j.issn.1673-4440.2016.03.007

2015-07-30）