面向体系结构的综合化风险优先数计算方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于可靠性工程技术领域，尤其是软件体系结构可信分析领域，具体涉及 失效模式与影响分析方法、模糊计算理论。
【背景技术】
[0002] 在众多可信属性中，安全性对于软件系统的质量尤为重要，失效模式与影响分析 FMEA方法，作为一种重要的安全性分析手段，越来越受到人们的重视。FMEA的历史可以追 溯到上世纪40年代末。在1949年，美国军方在一篇名为《Procedureforperforminga failuremode,effectsandanalysis》的文章中首次提出了FMEA的概念。到了 60年代初 期，NASA将FMEA应用于航天工程，并在阿波罗任务中首次使用FMEA。自从那时起，FMEA就 发展成为一个能够为风险管理提供失效信息的有效方法。然而，传统的FMEA方法主要有两 个问题，一个是它无法准确地评估风险因子，另一个是它无法提供一个合理的失效模式优 先级排序。因此，很多研宄人员提出了改进的意见。
[0003]Chang等人在ChangCL，LiuPH，WeiCC.Failuremodeandeffectsanalysis usinggreytheory[J].IntegratedManufacturingSystems, 2001，12(3) :211_216 中通过 采用一种基于模糊逻辑的方法用灰色理论来获得RPNXhen等人在ChenJK，LeeYC.Risk priorityevaluatedbyANPinfailuremodeandeffectsanalysis[J].Qualitytools andtechniques, 2007, 11 (4): 1-6中应用网络分析法（ANP)的方法来估计三个风险因子 的权重，并使用新的风险评估数据来决定改进的优先级。Yang等人在YangZ，Bonsall S，WangJ.Fuzzyrule-basedBayesianreasoningapproachforprioritizationof failuresinFMEA[J].Reliability,IEEETransactionson, 2008, 57(3) :517_528 中提 出了一种基于模糊规则的贝叶斯推理方法来确定失效模式的优先级。Wang等人在Wang YM,ChinKS,PoonGKK,etal.Riskevaluationinfailuremodeandeffects analysisusingfuzzyweightedgeometricmean[J].ExpertSystemswithApplicatio ns，2009, 36 (2) : 1195-1207中利用模糊加权几何平均数来改善传统的FMEA，并将最后的模 糊RPN值去模糊化以获得失效模式的排名。
[0004] 尽管人们采取了很多努力去改善传统的FMEA，但是三个风险因子的评估依然不 够精确。这是因为评估方法只是依靠专家的主观评判，而忽略了系统本身的客观属性。 Macke1 在Macke1 0.SoftwareFMEAOpportunitiesandbenefitsofFMEAinthe developmentprocessofsoftware-intensivetechnicalsystems' [C]//Proceedings of5thInternationalSymposiumonProgrammableElectronicSystemsinSafety RelatedApplications. 2002中描述了软件系统构件复杂度的信息和风险因子（出现频度 和检测指数）之间的关系，即当系统构件越复杂时，失效出现的概率越大，被检测到的概率 越小；相反的，系统构件越简单时，失效出现的概率越小，被检测到的概率越大。然而，他并 没有提出一种系统的风险的评估策略。Yacounb等在YacoubSM,AmmarHH.Amethodology forarchitecture-levelreliabilityriskanalysis[J].SoftwareEngineering,IEEE Transactionson，2002, 28(6) :529-547中使用动态复杂性度量来定义系统架构模型的复 杂度，并提出一种根据严重度和复杂度的风险评估体系。但是，这种方法忽略了出现频度和 检测指数中的信息，并且只使用简单的两者相乘结果来评估该系统的风险。
[0005] 经检索，发现已授权的发明专利：名称"一种机械装配工艺的危害性分析方法"、专 利号"ZL201110106935. 4"。该专利文献中风险系数RPN的计算采用传统方法，RPN(Cj)= S(Cj)X0(cpXD(Cp，该方法只是将三个风险因子的值简单相乘，并没有考虑它们各自的 权重，不同失效模式的0、S、D组合可能产生相同的RPN，但是它们包含的意义是完全不同 的。比如两个失效模式的风险因子值分别为（1，9, 2)和（9, 1，2)，它们有相同的RPN= 18， 但是这两个失效模式是完全不同的，采用传统的RPN计算方法将可能造成风险分析师资源 和时间的浪费，甚至有可能使得更关键的失效模式被忽视。
[0006] 而本发明克服上了上述缺陷，采用了一种基于熵权的模糊T0PSIS算法。通过利 用信息熵的概念来确定每个风险因子的权重，从而区分了不同风险因子在排序策略中的贡 献。然后，通过利用模糊T0PSIS的中的"正理想解"和"负理想解"概念来计算贴近度。相 比于传统FMEA中将风险因子简单相乘的RPN方法更加准确和合理。
【发明内容】
[0007] 针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种面向体系结构考虑熵权和模糊 理想贴近度的综合化风险优先数计算方法。本发明利用了针对网络环境的软件体系结构描 述语言，采用了一种结合构件复杂度和专家经验的评估方法来确定失效模式的出险频度和 检测指数；通过将主观和客观两方面的信息融合，评估结果相比以往更加精确和可信；同 时，三个风险因子的结果都是利用模糊理论中的三角模糊数来表示，更好的避免了主观语 义描述界限不准确的问题。
[0008] 在风险优先数排序上，本发明采用了一种基于熵权的模糊T0PSIS算法。首先，通 过利用信息熵的概念来确定每个风险因子的权重，从而区分了不同风险因子在排序策略中 的贡献。然后，通过利用模糊T0PSIS的中的"正理想解"和"负理想解"概念来计算贴近度。 最后，失效模式的优先级根据贴近度的结果来确定。这种排序算法相比于传统FMEA中将风 险因子简单相乘的RPN方法更加准确和合理。
[0009] 根据本发明提供的面向体系结构的综合化风险优先数计算方法，包括如下步骤：
[0010] 步骤1、采用软件体系结构描述语言，对系统进行高层建模得到体系结构模型；
[0011] 步骤2、基于体系结构模型，从体系结构模型中获取构件属性信息，抽取构件失效 模式信息，从而确定系统中构件失效模式，结合领域专家经验知识以及故障排查报告，对失 效模式的原因和影响进行分析；
[0012] 步骤3、根据体系结构模型，结合构件的运行场景，考虑构件的调用