组件测试

组件测试（精选7篇）

组件测试 篇1

0 引言

发展光伏产业对调整能源结构、推进能源生产和消费革命、促进生态文明建设具有重要意义。为规范和促进光伏产业健康发展,国务院于2013 年11 月发布《关于促进光伏产业健康发展的若干意见》,要求充分认识促进光伏产业健康发展的重要性,积极开拓光伏应用市场,加快产业结构调整和技术进步,规范产业发展秩序,推进光伏产业标准化体系和检测认证体系建设。2014 年,为支持分布式光伏,发改委、能源局、国家电网、税务总局等部门更是相继出台了多项法规和文件。另一方面,国内外光伏产业产能过剩局面仍没有得到根本改善,加上国际市场上削减光伏发电补贴、“双反”等负面影响还没有消除,光伏产业竞争异常激烈。

光伏组件使用寿命长(15 年左右),环境适应性要求高。在强风作用下,光伏组件承受正、反方向的交变压力,前后表面振荡、晃动,原有静态机械载荷试验方法无法评价动态机械载荷下光伏组件的可靠性[1],如果再附加高低温或湿度条件,光伏组件将面临更大的考验。所谓动态机械载荷,是指光伏组件在强风作用下,产生前后表面晃动,会使得组件承受正反方向交替加压,从而加速材料疲劳,进而可能引发电池片和汇流条等脆弱部分的失效现象。在荒漠气候或高原气候下这种现象比较常见。现有标准中机械载荷试验主要模拟组件承受静态载荷的情况,考核组件在静止不变的压力下是否可靠。动态机械载荷比静态机械载荷更加苛刻,更能够客观、全面的反映组件的真实可靠性。

1 机械载荷测试标准要求

1. 1 静态机械载荷试验

IEC 61215 / IEC 61646[2,3]标准中给出了光伏组件机械载荷试验测试方法,该标准为静态机械载荷测试。在光伏组件前表面和背表面上,逐步将负荷加到2400Pa,使其均匀分布。保持此负荷1h。测试完毕后,检查试验过程中有无间歇断路现象,是否有严重外观缺陷,对其进行标准测试条件下的最大输出功率试验和绝缘电阻试验。

1. 2 动态机械载荷试验

IEEE 1262 标准较早地给出了动态机械载荷试验的推荐测试方法:在1440Pa下进行10000 次循环,每个循环周期不小于3s。目前该标准已经过期。

正在起草中的IEC 62782 则对光伏组件的动态机械载荷试验给出了比较系统的测试方法:将光伏组件放置在动态载荷系统中,用直流源的正负极连接组件的正负极,并施加适当的电流。对光伏组件施加动态机械载荷,循环1000 次,每分钟完成1 ~ 3个循环,最大压力为 ± 1000Pa,在极限压力下保持的时间至少为7 ± 3s,测试过程中监测组件的电路连续性。在动态机械载荷施加前后,还应对组件进行一系列测试:如:IEC 61215 或IEC 61646 中的10. 1、10. 2、10. 3、10. 15 以及EL( 电致发光测试) 和IR红外成像测试等,来分析动态机械载荷对组件的影响。

为更好模拟实际测试条件,动态机械载荷测试势必是未来发展的方向。

2 动态机械载荷测试方法

目前国内外主要通过实地现场测试、吸盘、水压、沙袋、气囊等方式开展光伏组件机械载荷检测技术研究。

Fraunhofer ISE太阳能研究所在户外自然条件下对光伏组件的动态机械载荷试验进行了研究。所用的仪器设备主要有:超声测风仪和激光测距传感器。研究发现:动态机械载荷下组件的敏感频率在17Hz ~ 35Hz。与静态载荷比较,动态机械载荷下组件的形变量较小。户外动态机械载荷研究需要利用流体力学和数学建模等专业知识进行分析和处理,过程复杂,适用于动态机械载荷试验的初始性研究。

柏林AG光伏研究所、美国CFV、TUV莱茵、扬州光电等均采用多个吸盘在光伏组件表面进行动态机械载荷试验。组件固定不动,通过调节吸盘和组件表面中间的空气压力的正负实现对组件向下的压力或向上的吸力。每个吸盘通过电机单独控制,系统设计方案复杂,操作简单,但造价比较高,目前市场上一台动态机械载荷试验机大约需要40 万~60 万元。且不同吸盘组合间有可能存在压力不均的情况。

深圳SET、扬州光电等使用沙袋作为压力源。沙袋加压成本小,操作灵活,但由于是人工操作,试验过程中人的工作量较大,而且需要对沙袋的重量进行严格控制,无法实现频率较快,循环测试较多的动态机械载荷试验。

尚德、无锡太阳能国家中心采用水压作为压力源。水袋加压是利用水的重力向光伏组件施加均匀的压力。由于方式施压物水袋的重量大,水袋漏水后对试验样品、试验室环境等影响较大等原因,应用较少,而且因为重力垂直向下的特性,水压法也不适合实现动态机械载荷试验。

3 气囊法动态机械载荷测试设备

本小节将根据标准要求,使用气囊法,设计一套动态机械载荷测试装置,对动态机械载荷的速度、压力和时间等参数进行准确控制和操作。气囊法利用气压各向均匀的特性对组件施加压力。由于气压的各向同性,可以实现不同方向的加压,具有实现动态机械载荷试验的可能性。同时,由于气囊本身重量小、安全性高、成本低等优势,可大规模推广应用。

主要通过双向气囊交替加压自动向光伏组件正反表面施加动态机械载荷。通过电机和丝杆带动光伏组件上、下移动。系统施加到组件的压力大小和施压频率应能在一定范围内调节,并在试验过程中实时监测组件内部电路和边框的连续性。系统主要由机械部分和控制部分组成。

动态机械载结构示意图如图1 所示。

机械部分是设备的主体部分,主要用对光伏组件施加压力。整个机械部分由整体机架和光伏板安装辅助支架两部分组成。整体机架由伺服电机(提供上升及下降的动力)、联轴器、链轮、链条、丝杆、升降支架、光伏组件安装支架、及气囊等部件组成。

控制部分主要功能是向系统输入基本测试信息、控制光伏组件的移动速度和方向、监测组件所承受压力、控制动态机械载荷试验起止时间等。控制部分一般包括工控机、PLC、压力传感器、电流传感器、电流电压表、控制按钮、限位传感器与报警措施等组成。

控制部分的系统框图如图2 所示。

为了方便操作和了解试验进展情况,系统设置专门的显示部分。该部分是机械部分动作和控制部分数据信息的叠加结果,负责原始样品信息和测试要求的录入、测试过程进展情况的监控和图形信息的显示,主要功能是设置和显示。主要显示电参数和机械参数。

整个系统设计关键技术如下:

(1)双向气囊加压技术

气体加压各向同性,通过气囊可以实现对光伏组件表面的均匀施压。改变气囊内气压大小就可以实现样品表面不同压力的控制。样品由可调支架控制,在样品上方和下方各放置一个气囊。上方气囊负责向样品施加正向压力,下方气囊负责向样品施加反向压力。光伏组件具有不同的规格型号,不同型号尺寸差别较大,为了避免由于尺寸问题产生的样品表面受力不均,可配备多款气囊以适应目前市场上常见的54 片、60 片、72 片光伏组件的测试要求。

(2)机械传动和PLC控制技术

系统可配套两个电机,通过传动装置带动承压板控制上、下气囊内部压力,向样品施加正向压力时,下方电机首先带动承压板调整下方气囊适当下移,下方电机开始动作,使样品仅承受正向压力,并为形变预留空间。反向加压时则相反,上方电机带动承压板上移后,下方电机开始动作。整个过程中,电机的起、落、停、转、停,气囊的加压大小、动作方向和保持时间等最终由PLC实现程序控制。不仅如此,动态机械载荷试验装置还可以根据客户需要设置动态机械载荷试验的具体过程和循环次数,实现系统的PLC自动控制。

(3)传感器监控和传导技术

利用多种传感器技术实现信号的监控和传递。例如:利用压力传感器采集样品表面所受压力,为机械部件和电机的下一步动作提供控制依据。利用限位开关控制系统不超过设定的极限位置,实现对整个系统的安全保护。通过配套不同规格的气囊实现对不同尺寸样品的匹配。

4 结束语

本文主要研究了动态机械载荷对光伏组件可靠性的影响。探讨了光伏组件机械载荷测试相关标准和现状,针对即将发布的动态机械载荷标准,展开测试方法和测试设备研究。提出一种气囊法进行动态机械载荷测试的方法。

值得一提的是,现有标准或方法中不曾涉及气候和机械环境对组件的交互作用,这却是未来标准的一大趋势。因此,机械载荷测试设备和环境箱的共同结合测试将是未来发展的方向。

参考文献

[1]Simon Koch,Jan Kupke,Dirk Tornow,et al.Dynamic mechanical load tests on crystalline silicon modules[C].25th European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition/5th World Conference on Photovoltaic Energy Conversion,2010:3998-4001.

[2]IEC 61215-2005,Crystalline silicon terrestrial photovoltaic(PV)modules-Design qualification and type approval[Z].

[3]IEC 61646:2008,Thin-film terrestrial photovoltaic(PV)modulesDesign qualification and type approval[Z].

组件测试 篇2

CCD组件是光电转换、电荷储存、电荷转移和自动扫描等功能于一体的光电器件.CCD组件的综合参数能够全面定量的表征在探测图像时的综合性能.CCD组件参数综合测试系统采用高速数字图像采集卡、均匀稳定的光源系统、高精度定位及计算机分析控制系统等先进技术来实现对帧频、饱和输出幅值、均方根噪声等多种性能参量测试.

1 CCD测试系统组成及功能

CCD组件综合测试系统为测试平台和系统主机两大部分.其中测试平台由光源系统、支撑工装、电源模块、控制及转换模块4部分组成.如图1所示.

CCD组件测试仪与随机配套的PCI高速数字图像采集卡及相应的软件可以组成应用系统.测试仪与图像采集卡通过一根50芯SCSI型专用电缆相连, 系统主机通过安装于其中的图像采集卡 (LVDS-PCI) 获取测试数据, 显示测试图像, 计算分析;实现对光纤耦合CCD组件的自动测试工作.测试仪还单独输出TTL电平的帧频信号, 供示波器测试[1].

1.1系统主机

系统主机通过安装于其中的数据传输卡 (LVDS-PCI) 与测试平台进行数据交换, 以控制测试平台工作, 显示测试图像, 获取测试数据, 计算分析;实现对CCD组件的自动测试工作.

1.2光源系统

光源系统的均匀性和稳定度对直接关系到整个测试的准确性.采用4个小积分球加主积分球为整个测试系统提供均匀面光源[2].主积分球口径50 cm, 均匀度达到99%.4个小积分球的出射孔实现可变光栏[3].

1.3支撑工装

安装待测的CCD组件;保证被测组件与光源的相对位置确定.

1.4电源模块

将220 V交流电变为多路直流电源, 供给测试平台其他部件使用;控制各电路电源的开关;监测各路电源.

1.5控制及转换模块

与系统主机的信息交换, 将测试平台的各项工作状态发送给系统主机, 同时接受主机命令, 改变测试平台的工作状态, 配合测试软件, 实现自动化测量.

2 测试内容

“CCD组件参数综合测试系统”用于实现对CCD参数、记录、分析及评测[4].主要测试项目为:帧频、饱和输出幅度、均方根噪声、固定图像噪声、输出信号位数、最低照度、坏像元数、功耗.由于系统采用积分球作为测试光源, 其测试原理与以往有较大区别.

2.1帧频

帧频为单位时间内输出图像的帧数.通过控制及转换接口, 将被测组件的帧频信号转换成标准TTL电平, 并从电测信号接口输出.使用软件计算每秒内输出图像的帧数.

2.2饱和输出幅值

饱和输出幅值是数字摄像机的靶面照度达到饱和的情况下, 输出的信号平均值与无光照条件下输出的信号平均值之差.在无光照条件下, 测量输出信号平均值V1;在靶面照度达到饱和的情况下, 测量输出信号平均值V2.则饱和输出幅值Vsat=V2-V1.

2.3均方根噪声

在无光照条件下, 采集100帧图像.按式 (1) 计算此时器件每一像元的噪声电压VNi为

VNi=$\sqrt{\frac{1}{F-1}{\displaystyle {\sum }_{f=1}^{100}(}V{}_{0i}(f)-\overline{V}{}_{0i}){}^2}(1)$

式中, $\overline{V}{}_{0i}$为i像元F帧的平均输出信号;F为采集的图像帧数, 为100帧;V0i (f) 为 i像元第f帧的输出信号.

按式 (2) 计算组件的均方根噪声值VNRMS.

$V{}_{{\rm N}R{\rm M}S}=\frac{1}{{\rm M}}$∑${}_{i=1}^{{\rm M}}$VNi (2)

式中, VNRMS为组件的均方根噪声值;M为光敏面像元数目 (为256×256) .

2.4固定图像噪声

固定图像噪声是在无光条件下, 摄像机的背景分布非均匀性.

固定图像噪声 (DN) =

$\sqrt{\frac{{\displaystyle {\sum }_{Y=0}^{{\rm N}-1}{\displaystyle {\sum }_{X=0}^{{\rm M}-1}(}}V(x,y)-V{}_2){}^2}{{\rm M}\times {\rm N}}}$

式中, M为数字摄像机的水平像元数;N 为 数字摄像机的垂直像元数;V (x, y) 为 (x, y) 点处的像素灰度值;Va为本帧的全部像素算术平均值.

在无光条件下, 对全部光敏元进行信号采集, 并根据固定图像噪声的定义, 测算出组件的固定图像噪声 (DN) .

2.5有效输出信号位数

有效输出信号位数是数字图像由多个数据位构成, 数字摄像机输出的总的有效数据位个数即是其有效输出信号位数[5].从饱和光照开始, 逐渐减小光强直到光强为零.当判断了所有的数据位均为有效时, 停止减小光强.在此过程中连续地采集图像并进行判断.判断依据为:在此过程中, 该数据位不为常数 (长高或长低) , 且与其他数据位不始终相同.若为常数, 则该位缺失;若与另一数据位始终相同, 则该位与另一数据位短路.

2.6靶面最低照度

靶面最低照度为到达CCD靶面的某种强度的光, 引起的信号变化与均方根噪声相等;则认为此即为CCD的靶面最低照度.在无光照条件下, 测试整个CCD的平均输出为V1, 输入额定强度的均匀光E (Lx) , 使摄像机输出平均值达到约1/2满度, 测试整个CCD的平均输出为V2, 靶面最低照度Eth为

$E{}_{th}=\frac{E}{V{}_2-V{}_1}\times V{}_{{\rm N}R{\rm M}S}(3)$

2.7坏像元数

在保证每个像元接受光强一致的前提下, 若某像元的输出信号与平均输出信号的差异>20%, 则该像元为坏像元.

$\left|\frac{V{}_1-V{}_2}{V{}_2}\right|>20\%(4)$

坏像元数是指一帧完整图像中坏像元的个数.在无光照条件下, 测试整个CCD的输出为V1i, 输入额定强度的均匀光, 使摄像机输出平均值达到约1/2满度, 测试整个CCD的输出为V2i.

Vi=V2i-V1i (5)

Va=$\frac{1}{{\rm M}}{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{{\rm M}}V}{}_i(6)$

然后对该图像的每个像元按坏像元的定义公式 (4) 进行计算, 得出坏像元的位置和总坏像元数;并进行图像处理, 使坏像元出现于最终的测试报告上.

2.8功耗

功耗 (mW) =12I1+5I2, 采用0.1 Ω精密电阻, 测量该路电源经过0.1 Ω精密电阻的压降, 得出I1和I2;即可测试出功耗.

3 测试结果分析

利用研制的测试系统对光锥型CCD组件的参数进行测试, 在规定的检定环境条件下, 连续测量N次, 按式 (7) 计算测试项测量重复性误差.

$\delta {}_{LS}=\frac{\sqrt{\frac{1}{{\rm N}-1}{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}(}L{}_i-\overline{L}){}^2}}{\overline{L}}(7)$

式中, $\overline{L}=\frac{1}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}L}{}_i$, 表示在测量时间范围内, 测量值的算术平均值;Li在测量时间范围内第i次测量值;N为测量次数, 取N=10.用该系统对帧频测试等8项内容分别进行了10次测试, 根据式 (6) 计算得到重复性误差如表1所示.

4 结 束 语

CCD组件测试系统是对CCD组件进行光电参数采集、记录、分析及评测的专用系统工具.CCD组件的综合参数测试是非常重要的, 它将直接决定着CCD组件的实际应用情况.原来需要多种工种、多个环节、多台仪器的检验内容, 采用该测试系统测试后将一次性自动完成;对连续测试结果的误差分析表明, 重复性不大于3%.测试数据不仅稳定、可靠, 而且简化了测量过程, 并避免了CCD组件在检验及转运过程的损伤风险性.

参考文献

[1]颜伟彬.CCD信号数据采集及处理[D].武汉:华中科技大学, 2004.

[2]阮林波, 郭明安, 李斌康, 等.高帧频CCD光纤传输系统的设计与实现[J].电视技术, 2004, (4) .

[3]张勇, 唐本奇, 肖志刚, 等.线阵CCD总剂量辐照效应离线测量系统设计[J].核电子学与探测技术, 2004, (5) .

[4]公发全.CCD光学调制传递函数及检测方法研究[D].长春:中国科学院研究生院 (长春光学精密机械与物理研究所) , 2002.

组件测试 篇3

本文介绍设计的软件用于某卫星定位组件的输出数据地面检测,利用串口技术能够实时接收组件发送的串行数据流数据,拥有数据包解调、显示、存储,对结束数据具有二次计算分析能力,能覆盖卫星定位分组件工作状态测试所需的所有测试参数内容。按接口技术要求命名该软件为卫星定位组件实时422数据处理软件,其软件采用图形化用户界面,具有以下特点:

(1) 功能区域划分清楚。界面分为信息输入区、功能操作区、数据显示区、状态提示区等分区,一目了然;

(2) 操作简单。功能操作区采用“一键实现功能”设计,易于上手;

(3) 信息显示直观。在数据显示区域针对不同参数的不同特点选用适当的显示方式,如:卫星信噪比信息采用数值显示与柱状变化条相结合的显示方式,CEP采用曲线显示;

(4) 附加功能便利用户。实时422数据处理软件初始化时直接读取配置文件中记录的历史GPS基准值、数据文件存储路径等信息,避免每次运行时用户都要重复设置。

1软件设计与实现

为了满足各项功能需求,将软件划分为若干功能模块,其软件模块结构如图1所示。

各模块间关系及数据处理流程如图2所示。卫星定位组件实时422数据处理软件分为外部接口和内部接口两部分。

1.1 外部接口

实时422数据处理软件的外部接口分为数据采集模块和储存输出模块两部分。

1.1.1 422数据采集模块

硬件连接方式:将计算机串口与卫星定位组件接口连接。

软件采集模块:配置串口,遵从422通信协议,通过串口通信控件实现串口接收数据的功能。软件使用事件驱动法设计程序,在捕获到所需事件后,判断事件属性若为“收到指定字节数据”,接收缓冲区数据进行后续处理;判断事件属性若发生错误,清空缓冲区。

1.1.2 422存储输出模块

422存储输出模块以数据解调模块输出的解调数据为输入,有2种输出文件,一种是二进制文件,后缀为.dat;另一种是文本文件,后缀为.txt。用户在采集状态下使用“存储”功能时,软件自动以当前时间为依据生成文件名(用户可自定义前缀),同时建立二进制文件与文本文件。二进制文件将接收到的十六进制卫星定位数据包不经任何处理整帧写入文件,用于保留卫星定位组件发送数据的原始状态。文本文件则把解调好的数据包参数值按如图3所示的格式进行排列,以行为单位写入文本文件,用于事后的数据处理。

图3中:“>GPS”一行按顺序存储GPS数据包中的所有参数数据,XXXX代表解调出的参数数值;“>Sta”一行存储卫星状态数据包中的参数数据,No代表卫星号,XX代表对应卫星的信噪比。

1.2 内部接口

实时422数据处理软件的内部接口主要是卫星定位数据包解调模块和二次计算分析模块。其中数据包解调模块以数据采集接口的接收缓冲区数据为输入/输出的解调数据传给数据刷新显示模块及存储输出模块,进行界面刷新显示和文本文件写入存储。

1.2.1 数据包解调模块

数据包解调模块要自动辨别接收到数据中包含的卫星定位数据包,某卫星定位组件输出的4种帧格式数据包为:GPS数据包、卫星状态数据包、GLN数据包、BDGLN数据包。数据包结构如下所示:

四种数据包中“数据”一项所含数据结构各不相同。且“数据包类型”一项填充不同值作为4种帧格式的判断标志,因此下文统称其为帧标志。帧标志定义如表1所示。

根据处理要求及卫星定位数据包特点,解调模块处理流程如图4所示。

在接收缓冲区的数据中逐字节判断出帧头位置,记录当前指针位置,再取出帧标志判断出待处理数据包类型,按此数据包包长取出帧头位置后对应长度数据,传入此包的解调函数进行处理,处理完成后更新指针位置,若当前指针位置小于缓冲区,循环做上述操作。针对4种不同数据结构的数据包,软件设计4个解调函数分别实现对应数据包的解调。

1.2.2 二次计算分析模块

二次计算分析模块主要功能是根据输入数据文件中的GPS信息计算所有包含参数的均值、方差、以及CEP。圆概率误差CEP(Circular Error Probable) 是在以真实位置为圆心的圆内,偏离圆心概率为50%的二维点位离散分布度量。模块的输入为422数据文本文件,输出为计算出的CEP以及δH,δLat,δlon,δX,δY,δZ值,并将其写入报告文件。软件分两种方法计算CEP,一种是由软件先读取数据做预处理,计算出X,Y,Z均值作为GPS基准值,然后逐行读取数据与基准值做运算最终算出CEP值,另一种是由用户输入GPS基准值计算CEP值。计算CEP的数据处理流程如图5所示。

2实施效果

软件从卫星定位组件原理样机阶段即开始使用,应用于组件原理样机、工程样机两个阶段产品的内场交付测试、跑车试验数据分析、抗干扰试验数据分析中,在组件研发时的问题暴露、组件交付试验、数据分析报告的编写等方面发挥了它应有的作用。实时422数据处理软件界面效果图如图6所示。

3结语

本文在卫星定位组件测试需求的基础上,完成了软件的设计和程序的编写、调试,实现了基于422接口的测试软件。软件使用FIFO数据结构实现实时100 s内定位数据CEP计算,提高软件效率达50%,满足实时性要求。FIFO优化设计,在占用内存资源相同的情况下,提高了算法的运算效率,大大降低了运算时延。对卫星定位组件输出数据的采集、存储、计算分析等功能都可在本软件内一键实现,操作简单快捷、参数显示直观。

参考文献

[1]李现勇.Visual C++串口通信技术与工程实践[M].北京:人民邮电出版社,2002.

[2]FORD William,TOPP William.Data structure with C++[M].刘卫东,译.北京:清华大学出版社,1998.

[3]谭浩强.C语言程序设计[M].北京:清华大学出版社,2001.

[4]管建和,夏军宝.Windows程序设计[M].北京:人民邮电出版社,2002.

[5]官章全,韩云君,李罡.Visual C++6.0高级编程范例[M].北京:电子工业出版社,2000.

[6]吴晓进,吴燕,程琳娜.卫星定位导航技术及应用跟踪研究[M].北京:信息产业部电子行业情报工作管理办公室,2007.

[7]李征航,黄劲松.GPS测量与数据处理[M].武汉:武汉大学出版社,2005.

[8]李聪玲.液氧/煤油发动机试验控制系统软件架构与设计[J].火箭推进,2009,35(2):46-53.

[9]于海磊,陈锋,郑勤生,等.低温推进剂液位监测系统设计[J].火箭推进,2010,36(3):54-57.

组件测试 篇4

微电阻率扫描测井是目前分辨率最高的测井方法,其高分辨率是由极板上电极阵列对井周地层进行局部扫描测量实现的[1],所以极板是该类测井仪的核心传感器。通过测量极板上各电极通道的增益可以确定极板的质量,测量方法是将10 kHz的正弦电压信号通过定值电阻(模拟地层电阻)施加到极板的电极上,根据各电极通道的输出信号和输入信号幅度值可以计算出对应通道增益[2]。测试系统通过前端机对输入、输出信号进行数据采集,获得测试数据,最后通过上位机测试软件处理得到电极增益[3]。为了提高可维护性和扩展性,上位机软件采用COM组件技术。

在测试软件中,数据处理组件承担着对测试数据的数值处理任务,占有非常重要的地位。数据处理组件可以采用通用开发平台(如VC++)开发,也可能采用数值计算专用软件(如Matlab)开发。通用开发平台由于缺少专用数值计算函数库,一般算法调试时间较长,开发效率较低。而Matlab作为一款专用的数值计算软件,数值计算函数资源丰富,复杂的数据处理任务有时一条简单的命令就可以完成,算法实现相对简单,效率很高[4]。利用Matlab自带的COM builder工具开发了正弦波幅度值提取组件,并给出该组件在测试软件系统中的具体使用方法。

1 算法介绍

该测试任务需要从正弦信号的采样序列中提取信号的幅度值,常用的正弦波提取方法有数点法、三点法和数字相敏检波等[5,6]。

1.1 数点法

数点法是最简单的正弦信号的幅值和频率提取方法,通过相邻过零点的时间间隔求得频率,通过统计采样数据中的峰谷值,利用峰谷值之差求得正弦信号幅度值。

1.2 三点法

正弦信号通常可以表示成f(t)=Asin(2πft+θ),其中A、f、θ分别是幅度值、频率和初位相。对于这三个参数,通过三组测试数据可以确定。假设采样时间间隔为Δt,连续三个采样点(t, d1)、((t+Δt), d2)和((t+2Δt), d3),则存在

$\{\begin{array}{l}d{}_1=A\text{s}\text{i}\text{n}(2\text{π}ft+\theta )\\ d{}_2=A\text{s}\text{i}\text{n}(2\text{π}f(t+\text{Δ}t)+\theta )\\ d{}_3=A\text{s}\text{i}\text{n}(2\text{π}f(t+2\text{Δ}t)+\theta )\end{array}(1)$

解得信号幅度值:

$A=\sqrt{\frac{d{}_2{}^2-d{}_{1}d{}_3}{1-\left(\frac{d{}_1+d{}_3}{2d{}_2}\right){}^2}}(2)$

1.3 数字相敏检波法

数字相敏检波是一种在微弱信号检测中广泛使用的信号处理方法,它可以有效地从噪声中提取周期信号的幅度值和初位相。

设待测信号为:

d(t)=Acos(ωt-θ)=

Acosθcosωt+Asinθsinωt (3)

在区间T内,对式(3)进行傅里叶变换

D(ω)=∫${}_0^{{\rm T}}$d(t)e-jωtdt=∫${}_0^{{\rm T}}$d(t)cosωtdt-

j∫${}_0^{{\rm T}}$d(t)sinωtdt=R′-jX′ (4)

$\begin{array}{l}{R}^{\prime }={\displaystyle {\int }_0^{{\rm T}}d}(t)\cos \omega t\text{d}t={\displaystyle {\int }_0^{{\rm T}}A}\cos (\omega t-\theta )\cos \omega t\text{d}t=\\ \frac{{\rm T}}{2}A\cos \theta (5)\end{array}$

$X^{\prime }={\displaystyle {\int }_0^{{\rm T}}d}(t)\sin \omega t\text{d}t=\frac{{\rm T}}{2}A\sin \theta (6)$

由式(5)和式(6)可得

$A\sin \theta =\frac{2}{{\rm T}}{\displaystyle {\int }_0^{{\rm T}}d}(t)\sin \omega t\text{d}t(7)$

$A\cos \theta =\frac{2}{{\rm T}}{\displaystyle {\int }_0^{{\rm T}}d}(t)\cos \omega t\text{d}t(8)$

从式(7)和式(8)可以求出被测信号的幅度值A。它们离散形式为

$A\sin \theta =\frac{2}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}d}(i)\sin (\omega {}_{\text{D}}i)(9)$

$A\cos \theta =\frac{2}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}d}(i)\cos (\omega {}_{\text{D}}i)(10)$

其中N为采样区间数据长度,i为数据序号,ωD是数字角频率。

2 算法分析

数点法、三点法只利用采集数据序列中的极值点或三个连续采样点,不但未充分利用采样数据,而且容易受采样数据中的噪声影响,不利于计算精度的提高。而数字相敏检波法是通过采样数据与对应正弦函数参考值进行乘累加并取平均,获得同相分量与正交分量,根据同相分量和正交分量最终计算出幅度值或初位相。该算法不但充分利用了采集数据,页且引入正弦信号波形信息,抗干扰能力较强,可以得到较高精度的结果,所以在微弱信号检测领域中使用非常广泛,本系统也采用该算法作为处理算法。

3 数据处理组件开发

combuilder是Matlab自6.5版以后推出的通过Matlab源程序制成COM组件的专用工具。该工具使用简单、通用性强,几乎支持Matlab任何函数,所以它成为Mathworks公司推荐使用的方法。

3.1 创建Matlab源文件xmjb.m

function [amp, phi]=xmjb(Data)

% 数字相敏检波法

% Data:采样数据序列

% amp:幅值

% phi:初位相

f0=10000; %待测信号模拟频率

fs=200000; %采样频率

N=length(Data);%采样点数

i=0: N-1; %采样数据序号

ws=2*pi*f0/fs; %数字角频率

Q1=cos(ws*i)'; %构建余弦数列

Q2=sin(ws*i)'; %构建正弦数列

Acos=2*D*Q1/N; %求余弦项

Asin=2*D*Q2/N; %求正弦项

amp=sqrt(Acos^2+Asin^2); %幅值

phi=atan(Asin/Acos); %初位相

3.2 创建COM组件

(1)启动Matlab COM Builder。

在Matlab的命令窗口中,输入命令comtool,将弹出Matlab COM Builder窗口。

(2)建立COM Builder工程。

执行File→New Project,在New Project Settings窗口中进行相应信息的填写或选择,结果如图1所示,按“OK”按钮将建立一个COM Builder工程。

(3)添加M文件。

选Project→Add File…,并把xmjb.m文件加入工程。

(4)生成COM组件。

点击Build→COM Object将进行编译,如果没有问题,将生成COM组件。

(5)组件打包。

为了方便COM组件在其他的计算机注册需要应对组件进行打包。使用Component→Package Component命令,将会把待发布的组件所需要的所有文件打包成一个xmjbcom.exe。把xmjbcom.exe复制到使用计算机上运行,执行可以把xmjbcom_1_0.dll注册到系统中[7]。

4 在测试软件系统中使用相敏检波的组件

本测试系统软件采用VC++6.0开发,工程名为xmjbtest。

(1)对Precompiled Headers进行设置:工程→设置→C/C++→分类:预编译的头文件,选择自动使用预补偿页眉,标题:stdafx.h。

(2)将xmjbcom/src下的xmjbcom_idl.h、xmjbcom_idl_i.c及Matlab安装目录下/extern/include/mwcomtypes.h拷备到工程目录下。

(3)将xmjbcom_idl.h、xmjbcom_ild_i.c和mwcomtypes.h添加到工程中:工程→增加到工程→文件,选择工程目录中的上述三个文件,最后按确定按钮。

(4)将三个文件引入到工程,工程CPP文件下加入如下代码:

include “xmjbcom_idl.h”

include “xmjbcom_ild_i.c”

include “mwcomtypes.h”

(5)在接收数据完成事件函数下加入如下程序

//初始化COM库

If(FAILED(CoInitialize(NULL)))

{

AfxMessageBox(“unable to initialize COM”);

}

double fuzhi,xiangwei;

HRESULT hr;

Ixmjbclass *mxmjb;

//创建一个COM对象的实例

hr=CoCreateInstance(CLSID_xmjbclass,

NULL,

CLSCTX_ALL,

IID_Ixmjbclass,

(void **)&mxmjb);

VARIANT amp,phi,u;

VariantInit(&amp);

VariantInit(&phi);

VariantInit(&u);

u.vt=VT_R8|VT_ARRAY;

SAFEARRAYBOUND ubound[1];

ubound[0].cElements=500;

ubound[0].lLbound=0;

u.parray=SafeArrayCreate(VT_R8,

1,ubound);

u.parray->pvData=sindata;

if(mxmjb!=NULL)

{

mxmjb->xmjb(2,&amp,&phi,u);

fuzhi=amp.date;

xiangwei=phi.date;

mxmjb->Release();

CString strFuzhi,strXiangwei;

strFuzhi.Format("幅值为:%f",fuzhi);

strXiangwei.Format("相角为:%f",

xiangwei);

MessageBox(strFuzhi+"/n"+strXiangwei);

}

else

{

AfxMessageBox("unsucceed");

}

//退出COM库

CoUninitalize();

通过测试发现该组件在测试软件系统中工作正常,达到预期效果。

5 结论

通过Matlab COM组件技术,成功地实现了在微电阻率扫描测井仪极板测试系统中调用Matlab编写的相敏检波算法。在Matlab中通过开发COM组件,可以使算法脱离Matlab运行环境,与其它开发语言无缝连接,充分发挥Matlab在数值计算方面的优势。所设计的相敏检波组件在微电阻率扫描测井仪调试台架中使用,取得了良好的效果。

参考文献

[1]柯式镇汤天知郭彦军,等.微电阻率井周成像测井仪器常数研究.测井技术,2009;33(1):

[2]淑明,马雪表,会冰,等.成像概念在微电阻率扫描成像测井仪极板测试中的应用.电测仪器,2008;22(5):9-14

[3]鞠晓东,成向阳,卢俊强,等.基于嵌入式架构的测井仪器调试台架系统设计.测井技术,2009;33(3):270-274

[4]唐飞,吕泽承,杭乃善.Matlab Com组件在电力系统程序开发中的应用.广西电力,2005;(1):

[5]潘孟春,陈棣湘,高军哲.自动测试系统中的数据处理方法.中国测试技术,34(3):56—61

[6]苏日建,孔力,石军.测井仪器中数字相敏检波算法的设计与实现.石油机械,2009;37(11):60—62

组件测试 篇5

致力于为各行业用户提供高品质测试测量解决方案和成套检测设备的北京泛华恒兴科技有限公司近日为某研究所成功地交付了T/R组件自动化测试系统。该系统主要包括“机器人控制”和“自动测试”两部分, 其中机器人控制部分由工业机器人及相应的测试夹具构成, 主要完成T/R组件的定位、拾取、紧固等动作, 响应自动测试系统命令, 根据测试结果将T/R组件放置在不同的下料工位;自动测试部分包括信号源设备及多种测试仪器, 完成T/R组件的性能测试。系统除上、卸料人工完成之外, 工件的抓取、定位、压紧以及合格件与废品件的分区存放等均由机器人自动完成。

在雷达系统中, 通常会有数千甚至上万个T/R组件。T/R组件在批量生产时, 其数量大, 测试指标多, 待处理数据量庞大, 组件控制信号繁琐, 因而, 需要一套全自动T/R组件测试系统, 实现对大批量T/R组件性能指标进行准确、快速、方便的测试。

由泛华研制的T/R组件自动测试系统以计算机为主控平台, 通过与PLC交互实现对系统流程与动作执行的控制:包括控制气缸动作和机器人系统的抓取动作与位置, 以及对继电器、塔式报警灯、电子锁等组件的控制;同时, 对各个位置传感器、到位传感器、电子开关、操作按钮、安全光幕等进行监测。主控平台中可对PLC进行在线编程与数据交互, 实现数据存储和显示等功能以及工件测试前的扫码、型号判断。系统可主动识别产品型号并自动更换对接模块, 集自动化测试与动作控制于一体, 并具有良好的安全防护功能, 满足批量T/R组件的安全生产与自动测试要求。欲了解更多相关产品信息和技术支持信息, 请登录泛华恒兴官方网站www.pansino-solutions.com。

组件测试 篇6

LED照明标准光组件( 以下简称光组件) 作为标准化的工业中间部件,统一规范光度、色度、电学、热学特性及机械尺寸,实现规格化、系列化、通用化和标准化的目的,解决不同产品形态在不同应用领域的互换性、兼容性、通用性等问题,有利于LED厂商降低成本,实现大规模生产。规模化生产及应用取决于产品质量的一致性,光色电热特性是评价光组件产品质量的关键指标,是光组件的必检项目,但由于LED的光色电参数与热学参数存在相关性,现有检测方法检出数据与LED终端产品在实际工作状态下的数据相差较大,如何准确、方便、快捷地检测光色电热特性也就成为至关重要的问题。另外,一次性测量光色电热特性存在仪器设备成本高、操作复杂、测量自动化程度低等缺点,造成光组件检测联合实验室及企业的设备投入成本高,检测效率低。

2 光色电热一体化测量原理

在光组件的检测标准中,光色电参数都由积分球光谱仪、电源、功率计实现测量,测量技术比较成熟,故不在此作详细介绍光色电特性测量原理。但是热学特性是光组件的设计应用并制约光色电特性的核心问题,首当其冲要解决热学特性测量问题。

当电能施加于光组件后,将转换为光能及热能,根据能量守恒定律,光组件消耗的电功率Pel转换为波长为380~780 nm的光谱辐射功率Pv/s和热功率Pth。散热功率Pth由向空气传递的前向散热功率Pth, front、向热沉传递的后向散热功率Pth, rear组成,如公式(1) 与图1 所示。传统方法将光组件的所有热量都假设为通过散热器向后扩散,但真实情况下存在向前扩散热量,在热学设计中真正需要考虑的散热功率是后向散热功率,并以此作为散热器设计的依据。

基于光组件散热功率的实际情况,将采用散热功率法测量光组件的热学特性,把热学特性由传统的结温、热阻改为参考点温度、后向散热功率、扩散热阻表示。参考点温度一般定为光组件背面的中心点( 见图1),一定程度上与结温对应, 参考点温度的测量相对结温、热阻来说比较容易,在下游用户使用时只需要保证参考点温度不高于厂家规定的最高温度Tr, max即可确保光组件不过热。后向散热功率Pth, rear是设计热沉的重要指标,即热沉需要处理的光组件往后发出热量的能力。扩散热阻Pth, sp反映光组件中心Tr和边缘Tsx温度差的参数,如果中心和边缘温差太大, 则容易出现发光面局部过早光衰、颜色漂移乃至烧毁的状态,如公式(2) 与图2 所示。

3 光色电热一体化测试系统设计

为了满足光色电热一体化测量需求,我们设计一套光色电热一体化测试系统,如图3 所示。整个系统由包括积分球、光谱仪、电源、功率计、热学监控系统等组成,积分球光谱仪用于测量光组件的光色参数(如光通量、相关色温、色品坐标、显色指数、峰值发射波长等),电源、功率计用于提供测试供电并测量光组件的电学参数( 如正向电压、功率等),热学监控系统用于控制光组件在不同温度并记录相应的热学参数( 如参考点温度、后向散热功率、扩散热阻等),整套系统可以在不同的温度条件下对光色电热进行一体化测量。

在设计系统过程中,充分考虑实际操作应用情况,通过将热学监控系统紧密安装在积分球侧面确保光组件发光面在积分球内部,避免光组件发出光线被积分球内表面遮挡而带来测量误差;电源、功率计在为光组件提供电学工作条件的同时,采用四线制测量光组件的电学参数,有效地消除线路电阻,提高电学测量准确度;通过整合温度计、加热器、热流传感器等仪器实现测量光组件的参考点温度、后向散热功率、扩散热阻等参数;在本系统各个部件的接触面均匀涂覆导热性能良好的导热硅脂,提高导热效率;为了防止本系统热学测量通道内部热量与外界环境发生热交换影响热学参数测量准确度,设计隔热保护层,减少光组件向外界环境的热流出;利用制冷系统与散热风扇的主动散热功能相结合,将光组件热量快速地通过散热器向后传导,提高测量效率。

在测量光组件的光色电热特性时,需要先对热流传感器与电压表进行校准,保证热学特性测量准确性,再利用本系统一次性地测量光色电热特性。校准工作:光组件完成安装后,在不通电情况下,调节加热器的加热功率Pth, ch为10 W、20 W、30 W、40 W、50 W,记录电压表的示数Vhfs,此时Pth, ch与Vhfs呈现线性关系,利用线性回归法对试验数据进行拟合,计算出Pth, ch与Vhfs的相关系数 β(W/V)。测量工作:光组件在正常工作,调节加热器的加热功率Pth, ch,使得光组件背部的参考点温度为Tr, max,电压表测量电压Vhfs,温度计监测中心与边缘参考点温度Tr、Tsx,功率计测量正向电压、正向电流、电功率Pel等电学参数,积分球光谱仪测量光谱辐射功率光通量Pvis、显色指数、相关色温、显色指数等光色参数。综合以上实验数据及公式(1)、(2)、(3),计算出散热功率Pth、前向散热功率Pth, front、后向散热功率Pth, rear、扩散热阻Pth, sp。

4 光色电热特性试验分析

不同温度条件导致光组件内部结构的微观特性不同,进而出现宏观特性的不同( 如光通量、峰值发射波长、色品坐标、相关色温、显色指数、正向电压等光色电参数),因此,要准确表征光组件的实际工作状态需要在不同温度条件下对光色电参数进行测量,并找出其中的规律。

利用光色电热一体化测试系统,选取国内某厂家的层级2 光组件( 封装器件) 在恒流条件下进行测量光色电热特性参数,利用最小二乘法将试验数据进行线性拟合,具体参数曲线如图4 至图9 所示。测量结果表明,光通量、色品坐标、正向电压随着参考点温度Tr升高而降低,呈现负相关线性关系,光通量相对值与Tr的相关系数约为-0.20%/℃,色品坐标x、y与的相关系数约为-0.000 05/℃、-0.000 03/℃,正向电压与Tr的相关系数约为-1.7 m V/℃;峰值发射波长、相关色温、显色指数随着参考点温度Tr升高而升高,呈现正相关线性关系,峰值发射波长与Tr的相关系数约为0.05 nm/℃,相关色温与Tr的相关系数约为3.3K/℃,显色指数与Tr的相关系数约为0.04/℃。根据试验数据,我们只需知道光组件安装到LED终端产品后在实际使用中的供电条件和温度条件后,即可推算出实际使用中的光学、色度和电学参数。

5 结语

针对现有测量方法中存在的缺陷,本文提出适用于光组件的光色电热一体化测试方法、设计相应测量系统并进行试验验证。本测试方法具有操作方便简单、高效快捷、检测成本低、测量参数多、测量数据应用方便等优点,很大程度上解决了光组件的光色电热检测难题,为准确评价光组件的品质提供合适的依据,有利于促进光组件的应用和推广。

摘要：针对光度、色度、电学、热学特性等评价LED照明标准光组件产品质量的关键指标,在介绍光组件的光色电热一体化的测量原理的基础上,提出散热功率法测量热学特性,设计相关测量系统。试验证实,参考点温度与光色电特性的相关性,解决光组件的光色电热一体化的检测难题,降低产品的研发成本,促进光组件的推广及应用。

组件测试 篇7

关键词：组件系统,黑盒测试,SDL,UML,融合建模,MSC,TTCN

1 组件化软件系统的测试问题

目前,对组件化软件系统的测试都是基于其设计需求规格说明进行手动设计测试用例并执行测试。这种方法有着测试成本高、周期长并且测试不完善的缺陷。在对大规模组件化软件系统进行测试的时候,这些问题尤为突出。究其原因要从组件化软件系统的开发过程说起,如图1所示。

从图1中可以看出,目前组件化软件系统的通用开发流程是:

● 根据需求规格说明使用UML抽取用例模型;

● 根据用例模型使用UML建立系统模型;

● 根据系统模型从组件库中选取组件,组成系统。

组件化软件系统开发过程中广泛采用的统一建模语言UML是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言,特别适用于抽取用户需求获得用例模型。但是它缺乏形式化的语义系统和严格的推理机制,很难无歧义地表达系统中信号、变量和时间之间的关系。这使得我们在根据UML设计测试用例的时候,无法实现测试用例的自动化。

因此,我们应当选择一种有着严格形式化语义的建模语言同UML结合使用。这样可以使得组件化软件系统的模型既能充分描述用户需求,利于开发,又能被计算机识别,便于根据模型自动生成测试用例。

2 UML与SDL融合建模

2.1 UML与SDL融合建模的必要性

SDL是ITU定义的一种数据类型支持能力极强的形式化描述语言,其核心基于扩展有限状态机的通信进程模型,它用一种准确、无二义性的格式描述系统。

UML丰富的模型便于对系统进行需求分析,能够准确、便捷地描述系统,而SDL对系统的形式化建模使得整个组件化软件系统便于被机器分析,进而自动生成大量测试用例;同时,SDL本身也是图形化建模语言,相对于其他抽象形式化语言有着表达直观,易于理解的优势。

因此,我们有理由结合这二种优秀图形建模语言的优点,进行融合建模,从而达到我们生成系统测试用例的目的。

2.2 总体流程

我们设计了一种SDL结合UML的融合建模测试方法,总体流程如图2所示。

如图2,对组件化软件系统的融合建模测试方法可以简要概括为:

(1) 根据已有UML视图,同时结合客户的非形式化需求,细化UML的用例模型和各种UML系统视图;

(2) 根据UML用例模型和UML系统模型抽取出系统关键元素;

(3) 根据UML向SDL的元素映射规则生成SDL模型;

(4) 使用Telelogic Tau工具对模型进行分析,进而生成TTCN测试用例集。

2.3 融合建模可行性

目前,UML已经被广泛用于组件化软件系统的需求分析和系统建模,那么UML和SDL融合建模是否可行的关键在于:

(1) SDL能否用于组件化软件系统的建模;

(2) UML向SDL的映射是否可行。

SDL已经广泛用于通信协议的设计和描述,而组件之间的交互规则可以看成是一个协议。组件化软件系统由不同的组件来组成,每个组件的具体细节是被组件开发商封装好并且屏蔽的,组件和系统用户、组件和组件之间的联系通过接口进行。因此,组件化软件系统的运行是一个有限状态系统,而SDL是基于EFSM的形式化描述语言,由文献[3]中有关系统之间同态映射的论述可知,使用SDL对组件化软件系统进行建模是一种同态映射,因此是可行的。

至于UML向SDL的映射,之前已经有人做了相关的研究,并取得了一定的成果,比较有代表性的是Telelogic公司的转换方法[4]以及文献[5]中的方法。

由此可见,融合UML与SDL对组件化软件系统进行建模是可行的。

3 UML模型向SDL的映射

二者融合建模的关键是UML元素向SDL元素的映射。根据UML-SDL的映射定义,以及文献[4,5]提出的规则,可以得到二者的映射关系,分为静态结构映射、关系映射、声明映射和状态图映射四个部分。

3.1 静态结构映射

UML的基本构造块为包、子系统和类。SDL的基本构造块为系统、功能块和进程。它们之间的映射如表1。

3.2 关系映射

UML的关联、聚合、泛化三种关系对SDL的映射如表2。

3.3 声明映射

UML与SDL声明元素之间的映射如表3。

3.4 状态图映射

UML的状态图映射为SDL的有限状态机,具体元素的映射如表4。

4 实例研究

下面,我们以一个具体的组件化软件系统——猜谜游戏系统为例来说明上述基于UML与SDL融合建模的组件化软件的测试用例自动生成方法。

该游戏系统是一个猜谜游戏系统。在游戏中我们只能猜0、1、2。如果猜中了,系统会给我们10元作为奖励。不过我们必须先给系统1元用来启动游戏。另外,我们必须在10秒钟之内作答,否则就算猜错。我们根据以上需求,使用UML抽取用例模型和时序如图3所示。

接着,我们使用UML根据用例模型使用Telelogic Tau对系统进行建模:系统有由两个大的模块,分别为Money和Control。Money模块用来检查投入的硬币是否是1元,接着启动游戏。如果玩家猜中数字,Money负责给钱。Control模块会根据游戏的结果来控制Money要不要付钱。

Control模块由两个组件构成。Compute和Random。游戏启动后,Compute会从Random中取出一个数字然后再跟玩家所猜的数字进行比较,并根据结果通知Money模块或者告诉玩家猜错了。Money模块也由两个组件构成,即CheckCoin和PayCoin。前者负责检查游戏者投入的钱币,通过后通知Control模块开始游戏,后者在接收到Control模块的付钱消息后向游戏付钱。

我们使用UML的类图对这个组件化软件系统进行建模,其中actor类代表游戏者,block类代表系统模块,Control和Money两个模块分别表示成block类的两个实例。Control有两个process子类Compute和Random,Money有两个process子类PayCoin和CheckCoin。整个系统的类图如图4所示。

UML状态图用来精确描述系统的行为,图5是Compute类的状态图:Compute在初始状态收到StartGame的信号后,发生状态迁移,进入WaitForGuess状态,同时启动定时器。当收到超时信号后,系统向外发出YouLose信号,同时回到初始态;当收到GuessNumber(N1)信号后,发生状态迁移,进入WaintForRand状态,向Random类发出接受随机数的请求,重启定时器。如果收到的随机数和N1相等,则发出PayMoney信号,否则发出YouLose信号。

将建模得到的UML类图和状态图按照UML-SDL映射的方法进行映射,使用Telelogic Tau编辑,得到SDL模型。图6是Control模块的SDL图,图7为Compute的有限状态机。

接下来,根据得到的SDL模型使用Telelogic Tau进行分析并生成系统的MSC执行序列图(如图8所示)和TTCN测试用例集(如图9所示)。

5 结 语

组件化软件系统的测试是目前软件测试研究领域的热点和难点。本文提出的基于UML和SDL融合建模的测试方法结合了非形式化UML和形式化的SDL各自的优点,以相对小的代价得到了组件化软件系统的形式化模型,进而使用工具分析SDL模型自动生成了TTCN测试用例集。生成的TTCN用例集是使用工具穷举分析模型得到的,在分析大规模的形式化模型时会遇到状态空间爆炸问题。如何对所得形式化模型进行深入分析,结合模型检验技术,按需获得测试用例空间的子集是值得研究的方向。

参考文献

[1]Lionel C Briand,Yvan Labiche,Michal M Sowka.Automated,Contract-based User Testing of Commercial-Off-The-Shelf Components[C]//Proceeding of the 28th International Conference on Software Engineer-ing.May,2006,Shanghai,China:92-101.

[2]ITU-T Z.100,Specification and Description Language(SDL)[S].

[3]McUmber W E,Cheng B H.A General Framework for Formalizing UMLwith Formal Languages[C]//Proc.IEEE International Conference onSoftware Engineering(ICSEOI),Toronto,Canada.12-19 May 2001:433-442.

[4]Telelogic A B.Telelogic Tau SDL Suite Getting Started[M].2004.

[5]Verschaeve K,Ek A.Three scenarios for combining UML and SDL'96[C]//Eighth SDL Forum.Montréal:Prentice Hall International,1999.

[6]Chee Kane Chang.An Introduction to SDL[OL].1995.http://www.chu.edu.tw/～lhyen/files/cpe/IntroSDL.pdf.