03 软件可靠性增长测试评估实验报告资料.docx
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03软件可靠性增长测试评估实验报告资料
标识：
S-SRGT-{SY1514127SY1514207}-BG-V1.0-2015
ATM软件
可靠性增长测试评估实验报告
北航可靠性与系统工程学院
二〇一六年一月
ATM软件
可靠性增长测试评估实验报告
编写：
林烨（SY1514127）
日期:
1月4日
校对：
王洋洋（SY1514207）
日期:
1月4日
目录
1软件可靠性增长测试评估用失效数据1
2趋势分析2
3模型质量分析4
4模型选取5
5可靠性参数估计与预计6
6软件可靠性增长测试评估实验总结与建议7
1软件可靠性增长测试评估用失效数据
打开生成的1000个测试用例，从第一开始测试，记录每次出现的bug，同一种bug只记录一次。
试验中共发现21种bug,分别如下：
1
余额可以为负数；
2
连续输入密码错误两次，提示‘卡已锁定’的提示；
3
转账金额为空时，提示‘交易成功’；
4
缴纳手机费时输入非11位手机号没出现提示信息；
5
存款500时，实际存款800；
6
卡内无余额，可以给对方转账；
7
卡内无余额，可以给自己转账；
8
取款200时，实际取款300；
9
转账金额大于卡上余额时也转账成功；
10
取款金额超过5000时，提示‘交易成功’；
11
缴纳手机费输入含小数点的号码没出现提示；
12
卡22222222无法挂失；
13
转账时输入金额为0时，提示‘交易成功’；
14
缴纳手机费的金额可以是小数；
15
取款时，输入小数后提示‘交易成功’，且账户余额不减少；
16
修改密码时，新密码可以包含小数点；
17
缴纳手机费时，输入为空时没出现提示信息；
18
取款时金额为空时，提示‘交易成功’；
19
输入错误格式的挂失账号引发中断；
20
取款时，输入为0，提示‘交易成功’；
21
转账时，输入小数点后不应提示‘交易成功’；
记录每次bug出现的时间间隔，填入SRET软件的数据管理的表格中，如图1所示。
图1
21个失效数据
2趋势分析
得到失效数据后点击‘下一步’即可得到‘趋势分析’的结果，如下图所示，从中可以看出，拉氏因子与完全失效时间成负相关，在序号为10时的拉氏因子最小，此时完全失效间隔时间最长。
图2趋势分析
3
模型质量分析
软件可靠性模型是对随机过程的一种表示，通过这一表示可以将软件可靠性或与软件可靠性直接有关的量（如累计故障数、故障率、平均无故障时间等）表示成时间以及与软件产品特性或开发有关的参数的函数。
软件可靠性模型通常描述了软件可靠性对上述各变量的一种依赖关系，其描述的形式根据由己知的故障数据出发所作的统计推断过程而定。
在软件SRET中，点击‘下一步’后即可得到模型分析的结果，如下图所示。
在这一步可以得到六种模型的分析结果，分别是：
MO模型、Sch模型、Exp模型、GO模型、YOO模型、Duane模型、JM模型。
图3六种模型的PLR图、U图和Y图
4模型选取
目前常用的模型评价准则有五种：
1.模型拟合度:
利用kolmogorov距离计算模型估计的失效数据与实际失效数据的拟和程度。
2.模型预计有效性:
用序列似然度检验来比较模型在预计有效性方面的优劣。
3.模型偏差:
利用U图完全预测曲线与实际预测曲线在垂直方向上的最大距离,以检测预测与实际失效行为的客观差别。
4.模型偏差趋势:
利用U图确定模型的偏差趋势的大小。
5.模型噪声:
模型本省委预测引入的噪声程度。
在得到的六种模型中，U图和Y图都比较好，但是观察如图4所示的各曲线图形特征可知，YOO模型的U图比其他模型的U图更好一些，因此将YOO模型作为本实验的模型。
图4模型选取
5可靠性参数估计与预计
根据选取的YOO模型了来进行可靠性参数的估计和预计。
在该模型下的各种曲线如图5-8所示。
图5可靠度曲线图6失效率曲线
图7均值函数曲线图8预计/原始数据对比图
选取时间为3小时，可得可靠度R为7.16e-004，失效数为16时，对应的时间为2324.70465031秒，如图9所示。
图9给定时间和失效数均值做可靠性预计
6软件可靠性增长测试评估实验总结与建议
∙可靠性增长测试评估实验需要获得至少21个失效数据点，需要不断的用ATM机按照测试用例来操作，因此其工作量还是比较大的，需要有耐心。
∙在实验中，对于同类bug只记录第一次发现的，因此不用反过来修改软件的程序，这种简化的操作大大减少了工作量，提高了实验的效率。
∙SRET软件给出了不同模型的分析结果，往往会有不止一个“建议接收”的模型，利用观测数据进行模型参数估计，将历史失效数据和基于观测数据的预计结果进行对比，预计结果和实际数据之间偏差最小的模型被视为最适合的模型。
∙此时需要借助U图和Y图的比较来做最后的决定。
U图是用来检测预计和观测的失效行为之间系统而客观的差别的。
U图可以用来判断预测预计分布函数是否均匀地接近于实际分布，并能够检测出预计与现实的严重偏差。
但由于KS距离很小的U图有时也会掩盖了偏差，需要求助于Y图。
∙利用得到模型对可靠性参数作预计，通过设置时间、失效数目等可以得到对应的可靠度和失效时间。
通过该实验，实现了软件的可靠性增长，同时对软件的增长测试有了比较完整的概念，大大扩展了自己的知识面。
SY1514127林烨SY1514207王洋洋
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