A Software Reliability Model for OSS Including Various Fault Data Based on Proportional Hazard-Rate Model

The software reliability model is the stochastic model to measure the software reliability quantitatively. A Hazard-Rate Model is the well-known one as the typical software reliability model. We propose Hazard-Rate Models Considering Fault Severity Levels (CFSL) for Open Source Software (OSS). The purpose of this research is to make the Hazard-Rate Model considering CFSL adapt to baseline hazard function and 2 kinds of faults data in Bug Tracking System (BTS), i.e., we use the covariate vectors in Cox proportional Hazard-Rate Model. Also, we show the numerical examples by evaluating the performance of our proposed model. As the result, we compare the performance of our model with the Hazard-Rate Model CFSL.

软件可靠性评价的Hazard Rate模型

研究软件的可靠性问题，首先要考虑如何测试与评价，作为基础的信息和数据，主要是在各开发阶段通过调试发现。介绍了一类比较简单实用的软件可靠性评价模型，并给出了解析方法。

Comparison of Hazard-Rates Considering Fault Severity Levels and Imperfect Debugging for OSS

Software reliability model is the tool to measure the software reliability quantitatively. Hazard-Rate model is one of the most popular ones. The purpose of our research is to propose the hazard-rate model considering fault level for Open Source Software (OSS). Moreover, we aim to adapt our proposed model to the hazard-rate considering the imperfect debugging environment. We have analyzed the trend of fault severity level by using fault data in Bug Tracking System (BTS) and proposed our model based on the result of analysis. Also, we have shown the numerical example for evaluating the performance of our proposed model. Furthermore, we have extended our proposed model to the hazard-rate considering the imperfect debugging environment and showed numerical example for evaluating the possibility of application. As the result, we found out that performance of our proposed model is better than typical hazard-rate models. Also, we verified the possibility of application of proposed model to hazard-rate model considering imperfect debugging.

基于比例失效率退化模型的可靠性评估方法

针对不假定寿命分布类型的长寿命可靠性评估问题,提出一种不同于传统基于退化轨迹和退化量分布的退化数据可靠性评估方法。将时间视为类加速因子并作为协变量,通过引入比例风险模型来描述产品寿命与退化量失效率之间的关系,建立比例失效率退化模型;通过考虑分布簇之间的差异度来确定退化量分布类型,求出退化量基准失效函数及比例失效率系数;采用线性回归模型拟合出类加速模型参数估计,确定已知检测时刻下的退化量失效率函数,并外推产品在退化失效阈值下的寿命可靠度函数;结合实例分析,验证方法的实用性和有效性。

可靠度约束下不完全预防性维护经济优化模型

为解决可修系统设备因维修计划不合理而导致故障频发和资源浪费的问题,在利用包含役龄回退因子和故障率递增因子的混合故障率函数描述设备劣化过程的基础上,建立有限时间内基于可靠度约束的单设备动态不完全预防性维护模型。以铁路某轨道电路设备为例进行维修优化仿真,在设备最低工作可靠度限制下,以更换周期内总维修费用率最小为优化目标,确定其最佳预防性维修次数与弹性维修周期,并对比了无可靠度约束等维修周期维护模型的优化结果。研究表明,本维护模型能够有效保证设备高可靠运用,更好地降低设备故障率、节省维修费用,为制定最佳维修策略提供参考依据。

基于比例危险退化建模的产品可靠性评估方法

针对监测到产品一维性能退化数据,引入比例危险模型来描述产品寿命与退化量失效率之间的关系,建立比例危险退化模型,进而外推出产品的可靠度函数;采用AD检验方法来确定退化量分布模型;选取各监测时刻上退化量分布类型较多的分布为基准分布,确定退化量基准失效率函数及其比例系数;结合某激光器退化数据的实例分析,验证了所建模型的正确性和有效性。

基于安全性约束和经济性分析的输电线路增容方法研究

针对输电线路增容运行过程的安全性和经济性问题,提出基于安全性约束和经济性分析的输电线路增容方法。该输电线路增容方法包括温度校核、故障率校核和经济性分析3个主要步骤。利用热平衡微分方程计算了输电线路实时温度,建立了基于比率故障率模型的输电线路短期可靠性模型,计算了输电线路故障率,基于输电线路抗拉强度损失的经验公式,提出了相对老化速率的计算方法。从输电收益、线路损耗成本和线路寿命损耗成本3个经济性指标,量化描述了输变电线路增容运行的经济收益。研究结果表明:所提出的输电线路增容方法可以对原始增容方案进行优化,能够实现输电线路增容运行安全性和经济性的平衡;最终得到的增容方案既满足输电线路温度约束和故障率约束,同时具有良好的经济性。

基于改进比例失效率模型的设备剩余寿命预测

产品的剩余寿命预测能够为产品的维修和更换提供重要的决策依据.传统的比例失效模型方法在剩余寿命预测中得到了广泛的应用,然而此方法没有充分利用产品的历史寿命信息,对产品的退化过程也没有很好地描述.针对此问题,提出了一种融合退化过程与失效率建模的产品剩余寿命预测方法.该方法首先利用线性过程对产品的退化过程建模,然后利用比例失效模型融合退化过程对失效率的影响,达到充分利用产品历史信息的目的.此外,与传统比例失效模型方法不同,模型中的比例参数分为两部分,分别将产品退化的初始信息和产品的退化增量联系起来,进一步利用产品的当前退化信息对产品的参数进行Bayes更新,基于此进行剩余寿命预测,从而实现产品历史数据和当前退化数据的有效融合.通过激光发生器的退化数据验证了所提方法的有效性.

基于特征变化率的运行可靠性评估

针对传统的基于概率论与数理统计的可靠性理论无法评估单个或者小样本设备可靠性的问题,在比例故障率模型的基础上,综合利用希尔伯特熵等多维特征,考虑设备退化过程中时间尺度的影响,提出了利用特征变化率作为协变量进行运行可靠性评估的新方法。该方法综合利用旋转机械可靠性的平均效应(历史失效数据)和实时特征(个体特征变化率),实现了单个设备运行可靠性的实时评估,并提供了剩余寿命的有效预测,为基于状态的维护提供技术支撑。采用PRONOSTIA平台轴承实验数据验证该模型,并与原方法对比,证明了模型改进的有效性和合理性。