測試方案中的測試策略范文

導(dǎo)語：如何才能寫好一篇測試方案中的測試策略，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

體育教學(xué)作為高校教育中難以或缺的一部分，對有效增強大學(xué)生的體質(zhì)發(fā)揮極其重要的作用，“體育作為一門以身體練習(xí)為主要手段的課程”，其中的“身體練習(xí)”是體育課的根本內(nèi)核，性質(zhì)屬于肌肉活動，施以游戲或競技，并以增進運動技能或提升體能為其核心的全面教育，作為一種獨特的身體活動，在“健康第一”指導(dǎo)思想的引導(dǎo)下，高校體育工作已取得令人矚目的成就，同時其作為一把“雙刃劍”，特有的對抗性和挑戰(zhàn)性決定此項身體活動具有不安全特征，容易引發(fā)各種意外傷害，而一旦出現(xiàn)安全事故，則直接影響到教學(xué)活動的正常進行，同時還會對大學(xué)生的身心健康帶來負面影響。近年來大學(xué)生在體育教學(xué)中出現(xiàn)的意外傷害，日益引起全社會的關(guān)注。目前有些高校體育教師為了避免事故的發(fā)生，在體育教學(xué)中往往采取一些消極的辦法，如刻意降低教材難度，對稍有難度的教材干脆刪掉，甚至?xí)扇　败浗笔侄畏笱芰耸拢苯佑绊戵w育教學(xué)大綱的貫徹，不利于體育教學(xué)的發(fā)展，也影響了大學(xué)生身體機能的提高。本文立足高校體育教學(xué)實踐中的安全事故，深入分析成因，并提出一系列行之有效的預(yù)防策略，以期確保大學(xué)生們的人身安全，從而有利于高校的和諧穩(wěn)定。

二、高校體育教學(xué)過程中安全事故的成因分析

1、安全管理工作不到位

高校體育部門的相關(guān)安全管理工作不到位是引發(fā)高校體育教學(xué)安全事故的一個重要因素，如作為高校體育教學(xué)單位沒有配備基本的急救用品，缺乏專門的體育教學(xué)安全制度，致使體育安全管理制度不夠健全，體育教學(xué)安全管理過于盲目，是高校體育教學(xué)中安全事故的潛在隱患。

2、大學(xué)生的態(tài)度不端正

部分大學(xué)生學(xué)習(xí)上缺乏明確的目標(biāo)，認為體育成績好壞無關(guān)緊要，缺乏崇高的理想與志向，致使其在課堂上表現(xiàn)為：注意力分散，莽撞行事，好勝心的促使其擅自行事，從而引發(fā)傷害事故。

3、大學(xué)生的身體狀況普遍不佳

近幾年的體測數(shù)據(jù)顯示：超重及肥胖率持續(xù)上升，其心肺功能衰弱，協(xié)調(diào)性差，在體育教學(xué)中容易疲勞，稍微加大運動量則會出現(xiàn)運動性貧血甚至?xí)l(fā)休克現(xiàn)象，如此孱弱的體質(zhì)很容易出現(xiàn)傷害事故。

4、體育場地器材設(shè)施存在安全隱患

大部分體育器材長期在室外，經(jīng)過日曬雨淋，器材損壞在所難免，如果場地器材的安全檢查力度不夠，大學(xué)生在使用的過程中很容易出現(xiàn)身體的傷害事故。

5、課堂組織松散

部分高校體育教師責(zé)任心不強，對安全的重視程度不夠，缺乏對學(xué)生安全教育的宣傳，在組織教學(xué)時不能嚴格要求學(xué)生，致使學(xué)生在上課的過程中場面混亂，很容易造成身體的傷害。

三、預(yù)防高校體育教學(xué)中安全事故的策略

1、提高體育教師及大學(xué)生的安全意識

安全意識作為保證高校體育教學(xué)得以安全順利進行的必要條件，高校體育教師及大學(xué)生的安全意識作為實現(xiàn)高校體育教學(xué)安全的重要因素，所以，在上課前作為體育教師務(wù)必要強調(diào)安全的重要性，一旦出現(xiàn)傷害事故，則必須嚴格按照急救的基本步驟，科學(xué)合理實施處理，并將傷害控制到最小程度。

2、增加體育經(jīng)費投入，注重對體育場地、器材的養(yǎng)護

體育經(jīng)費作為高校體育教學(xué)順利安全進行的物質(zhì)基礎(chǔ)，充足的經(jīng)費能夠確保場地建設(shè)，維修器材設(shè)施，確保場地器材的安全，每個學(xué)期開學(xué)前需要對所有體育場地、器材實施全面的檢查與維修，并加強日常的養(yǎng)護，消除在體育場地、器材方面的安全隱患。

3、注重體育教學(xué)的監(jiān)督、檢查與評價

高校領(lǐng)導(dǎo)者需重視體育教學(xué)安全，將增強大學(xué)生身體健康，避免出現(xiàn)體育教學(xué)安全事故作為大事來抓，并長期加以關(guān)注，要聯(lián)合學(xué)校醫(yī)院及體育部門，建立專門的安全組織，對體育教學(xué)過程中的安全問題實施監(jiān)督、檢查與評價。

4、將體育教學(xué)過程中的傷害事故實施風(fēng)險轉(zhuǎn)移

風(fēng)險轉(zhuǎn)移指的是單位或個人為了避免承擔(dān)風(fēng)險損失，有意識地把損失或者與損失相關(guān)的財務(wù)后果轉(zhuǎn)移至其他單位或個人來承擔(dān)。在高校體育教學(xué)中，可充分借助合同或協(xié)議，將一部分教學(xué)損失轉(zhuǎn)移至第三方，對體育教學(xué)中發(fā)生頻率低，傷害嚴重的風(fēng)險，如學(xué)生猝死事故，可用轉(zhuǎn)移風(fēng)險的策略，如建議大學(xué)生購買保險，而作為保險公司也可根據(jù)體育教學(xué)特點開發(fā)出一系列新的保險品種，如此以來，既可以減輕學(xué)校負擔(dān)，降低體育教師對大學(xué)生傷害事故的恐懼，也可以減輕學(xué)生家長對事故的承受能力。

5、積極構(gòu)建并完善高校體育教學(xué)安全體系

運用體育教學(xué)安全體系，可有效減少高校體育教學(xué)過程中存在的危險因素，減少或避免因體育教學(xué)活動而引發(fā)的傷害事故，從而確保體育教學(xué)活動的順利實施。首先，制定安全方針。只有制定明確的安全方針，才可以明確學(xué)校體育教學(xué)過程中整體安全管理目標(biāo)，從而為落實安全工作提供保障;其次，尋找安全隱患。通過認真分析高校的體育教學(xué)活動來辨識危險源，具體可通過考察教學(xué)活動場所和體育教學(xué)過程中所積累的經(jīng)驗及教訓(xùn)等多層面綜合考慮;第三，對危險源實施風(fēng)險評價與控制。

6、科學(xué)組織體育教學(xué)活動

科學(xué)組織體育教學(xué)活動，作為減少或避免高校體育教學(xué)中出現(xiàn)安全事故的一項有效措施，作為高校體育教師在開展教學(xué)時，需要從多個方面入手規(guī)范組織教學(xué)，不僅需保障課堂教學(xué)的組織紀律，還應(yīng)該根據(jù)不同學(xué)生合理安排運動負荷，并根據(jù)季節(jié)及天氣的變化，及時調(diào)整教學(xué)時間、地點和內(nèi)容，從而確保體育教學(xué)活動的安全進行。

7、充分做好準(zhǔn)備活動

充分的準(zhǔn)備活動，能夠有效減少學(xué)生運動傷害的發(fā)生，準(zhǔn)備活動的內(nèi)容需根據(jù)教學(xué)內(nèi)容而定，既有一般性準(zhǔn)備活動同時還要配備專門性準(zhǔn)備活動，尤其對運動過程中負擔(dān)較大或容易傷的部位，需格外做一些力量性及伸展性練習(xí)，最大程度上降低運動傷害的發(fā)生。

篇2

一、資料和方法

1.1一般資料

本次調(diào)查研究的對象為：2013年8月-2015年8月期間在本院接受血透室護理的60例血透患者，其中男患者37例，女患者23例，他們的年齡為（33-85）歲，平均年齡為（52.3 3.5）歲。

1.2方法

采用數(shù)據(jù)調(diào)查、分析回顧的方式，對2013年8月-2015年8月期間在本院接受血透室護理的60例血透患者的臨床資料進行分析、總結(jié)、歸納，并且結(jié)合本院的實際情況，整理得出出血透室護理中的不安全因素。

二、結(jié)果

2.1設(shè)備配置不合理

血透室護理所應(yīng)用的設(shè)備均應(yīng)當(dāng)是精尖設(shè)備，而且所使用的設(shè)備數(shù)量較大，對專業(yè)化操作要求比較高，另外，由于血透室的設(shè)備技術(shù)難度較大，其操作具有較大的難度，因此，若血透室設(shè)備配置不合理或者操作不專業(yè)、不規(guī)范，則會導(dǎo)致一系列的安全隱患，與此同時，血透室設(shè)備往往與醫(yī)院的水路、電路交叉分布現(xiàn)象較為嚴重，容易引發(fā)水災(zāi)、火災(zāi)等。

2.2管理系統(tǒng)不健全不完善

管理體系包括：護理人員的配置、護理監(jiān)督以及上下班制度等。其中護理人員配置不合理，即：血透科專業(yè)的護理人力資源比較匱乏，而且血透科的工作頻率比較快、工作強度比較大，給護理人員造成的工作壓力比較大（精神高度集中），容易導(dǎo)致護理人員力不從心，從而引發(fā)安全隱患的發(fā)生率。另外，目前，該院的血透室護理監(jiān)督的力度不足，且缺乏科學(xué)、規(guī)范的護理監(jiān)督機制，與其他科室相脫節(jié)，且不重視細節(jié)護理，大部分的護理人員按照常規(guī)性護理手段對待血透患者，不免的會使得不安全因素增加。除此之外，不科學(xué)的護理人員上下班制度，往哪個容易導(dǎo)致交接班過程中產(chǎn)生一系列的安全隱患，而且血透室護理對護理人員的專業(yè)性（技術(shù)嫻熟、素質(zhì)高、經(jīng)驗豐富等）要求比較高，在不科學(xué)的交接班制度下，護理人員對潛在的風(fēng)險認知不足，容易引發(fā)不可估量的安全隱患的發(fā)生。

2.3護理人員綜合素質(zhì)差

血透室護理人員的綜合素質(zhì)差主要表現(xiàn)為：（1）安全防范意識差。未嚴格的按照相關(guān)護理制度進行科學(xué)規(guī)范的操作；（2）社會責(zé)任意識差。缺乏耐心，不注重細節(jié)護理，對血透患者的生命安全采取忽視甚至漠視的態(tài)度；（3）缺乏安全隱患預(yù)判能力。難以有效的對安全隱患進行事先的控制；（4）技術(shù)不嫻熟、理論知識根基差。

2.4忽視細節(jié)護理（護理質(zhì)量差）

由于上述的各種原因，再加上血透室護理人員自身忽視細節(jié)護理，對整個血透室護理要求的認知比較片面或者對整個血透室護理的重要性認知存在偏差，容易導(dǎo)致護理質(zhì)量差，從而引發(fā)一系列的安全隱患。

三、討論

針對調(diào)查的不安全因素結(jié)果，針對性的探討不安全因素的預(yù)防策略，如下：

3.1規(guī)范設(shè)備配置

護理人員上崗之前，均要對其進行設(shè)備規(guī)范操作培訓(xùn)，并且向所有的護理人員發(fā)放設(shè)備操作手冊，并且要安排專業(yè)的設(shè)備操作人員對其進行實際操作訓(xùn)練[3]，另外，積極的要求護理人員認真的學(xué)習(xí)掌握設(shè)備的檢查、維修、保養(yǎng)技術(shù)，除此之外，加強各種緊急預(yù)案的制定，及時的規(guī)避水災(zāi)、火災(zāi)的發(fā)生，且做好相應(yīng)的演習(xí)和培訓(xùn)，全面的提升設(shè)備配置的規(guī)范性。

3.2建立健全管理體系

結(jié)合本院的實際水平，在醫(yī)生、護理人員等的共同努力下，根據(jù)血透室護理特點，制定出科學(xué)的管理體系，并且在日常的護理中，加強互相監(jiān)督，與其他科室加強聯(lián)系[4]，并且制定規(guī)范的、詳細的獎懲制度，從而有效的規(guī)范護理人員的行為，全面的提升管理水平，從而推動護理質(zhì)量的提升。

3.3全面的提升護理人員的綜合素質(zhì)

通過各種各樣的方式，全面的提升護理人員的綜合素質(zhì)，如：開設(shè)綜合素質(zhì)培訓(xùn)班、定期的安排護理人員到其他危重科進行學(xué)習(xí)、邀請專業(yè)教授開展講座等[5]。總之，全面提升護理人員的綜合素質(zhì)的方式有很多，最重要的是提升他們的安全防范意識、社會責(zé)任意識、安全隱患預(yù)判能力等。

篇3

關(guān)鍵詞:氯化反應(yīng) 自動化改造 實現(xiàn)策略

中圖分類號:TP273 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2012)06(b)-0097-01

縱觀當(dāng)前的化工企業(yè),其生產(chǎn)過程的自動化控制程度存在著較大的差異,有不少的中小型化工企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的自動化控制水平相對比較低,例如,不少化工生產(chǎn)設(shè)備缺乏安全聯(lián)鎖裝置、自動化控制裝置以及緊急停車自動控制系統(tǒng),不僅生產(chǎn)安全可靠性比較低,而且生產(chǎn)效率也不是非常理想。

1 DCS系統(tǒng)和ESD系統(tǒng)

DCS(Distributed Control System,即分布式控制系統(tǒng))和ESD(Emergency Shutdown Device,即緊急停車系統(tǒng))是氯化反應(yīng)自動化控制方案常用的自動化控制和安全聯(lián)鎖方式。對氯化反應(yīng)控制等危險工藝自動改造過程中,必須要確保最為基本的安全水平,例如,改造過程中必須要有聯(lián)鎖停車功能、液位超高/超低自動報警功能、壓力異常報警功能、溫度異常報警功能。

第一,DCS系統(tǒng)。DCS系統(tǒng)充分融合了系統(tǒng)控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、計算機技術(shù)以及多媒體顯像技術(shù)等四種先進技術(shù)為一體,能夠在一定程度上代表工業(yè)自動控制技術(shù)的發(fā)展水平。在應(yīng)用危險工藝自動改造中氯化反應(yīng)控制方案的過程中裝配DCS分散控制系統(tǒng)能夠有效提升生產(chǎn)設(shè)備的平穩(wěn)程度和控制精度,優(yōu)化了生產(chǎn)工藝指標(biāo),其生產(chǎn)自動化水平也得到了有效提升。DCS系統(tǒng)集散控制系統(tǒng)作為一種典型的多級計算機系統(tǒng)工程,借助于通信網(wǎng)絡(luò)可以過程控制級組、監(jiān)控級組連接成為一個整體,特別適合于大規(guī)模的連續(xù)過程控制。

第二,ESD系統(tǒng)。相對于DCS系統(tǒng),ESD系統(tǒng)的安全級別要顯著高出不少,這主要是因為ESD系統(tǒng)根據(jù)完全獨立的原則,所以它和DCS系統(tǒng)是相互獨立的。通產(chǎn)而言,ESD系統(tǒng)沒有進行人為干預(yù)的必要性,因而一般情況下它處于靜態(tài)中。但是ESD系統(tǒng)作為一種安全保護系統(tǒng),它必須要實時動態(tài)監(jiān)測生產(chǎn)裝置的安全可靠性,因此它必須要具備高于生產(chǎn)過程控制的優(yōu)先等級。具體而言,如果化工生產(chǎn)裝置出現(xiàn)了緊急情況,則ESD系統(tǒng)可以直接下達保護聯(lián)鎖信號,而不需要DCS系統(tǒng)的“允許”,因此,可以更加快速地保護現(xiàn)場的生產(chǎn)設(shè)備,防止因為事故未得到有效控制而造成更大的損失。在發(fā)生緊急情況時,相對于ESD系統(tǒng),操作人員需要在危急時刻做出判斷與相應(yīng)操作時,其不可靠性和滯后性非常顯著,根據(jù)相關(guān)資料統(tǒng)計,如果操作人員需要緊急情況發(fā)生后的1min內(nèi)做出決策,其決策正確率僅為0.1%。由此可見,ESD系統(tǒng)設(shè)置則顯得非常必要。

2 基本單元控制模式簡介

第一種模式:危險物體儲罐控制模式。首先,儀表控制設(shè)計。設(shè)計的具體要求主要體現(xiàn)在以下三個方面:(1)溫度儀表控制設(shè)計,主要包括遠傳溫度指示儀表、就地溫度指示儀表,并且這兩種儀表具備溫度異常報警功能,對于具有加熱系統(tǒng)的則需要設(shè)計溫度調(diào)節(jié)功能。(2)流量儀表控制設(shè)計,主要在進料管線和出料管線上面裝配流量儀表。(3)液位儀表控制設(shè)計,主要包括遠傳液位指示儀表、就地液位指示儀表,另外,還具有液位過高/過低報警功能、過高/過低液位聯(lián)鎖功能。其次,安全控制裝置。設(shè)計的具體要求主要體現(xiàn)在以下7個方面:(1)裝配有阻燃式呼吸閥。(2)為了能夠讓罐內(nèi)氮封壓力維持在正常范圍內(nèi),裝配有氮封壓力調(diào)節(jié)。(3)超高液位聯(lián)鎖、液位過高/過低報警、液位遠傳指示、液位現(xiàn)場指示、現(xiàn)場流量指示。(4)能夠進行壓力指示和壓力異常報警,并與溫度聯(lián)鎖實現(xiàn)冷卻水地自動化噴灑。(5)裝配有有毒氣體濃度監(jiān)測報警設(shè)備與燃氣體濃度監(jiān)測報警設(shè)備。(6)裝配有溫度指示、溫度異常報警和溫度聯(lián)鎖設(shè)備。(7)裝配有泡沫滅火設(shè)備。

第二種模式:蒸餾塔系統(tǒng)控制模式。蒸餾的主要目的便是分離混合液,使其達到某種純度標(biāo)準(zhǔn),是目前最為常見的傳質(zhì)過程。參數(shù)調(diào)節(jié)主要包括回流量調(diào)節(jié)、加熱量調(diào)節(jié)、冷卻兩調(diào)節(jié)、釜液量調(diào)節(jié)、餾出量調(diào)節(jié)以及進料量調(diào)節(jié)等方面,主要是調(diào)節(jié)回流比、回流罐液位、產(chǎn)品量、進料量、塔釜液位以及壓力等參數(shù)。

3 氯化反應(yīng)的優(yōu)化控制方案

目前一些企業(yè)依然采用人工或半自動的方法來控制反應(yīng)過程,依靠一定人工判別及控制。下面是某企業(yè)在自控改造前應(yīng)用的控制方案有以下幾點。

第一,反應(yīng)過程:在6000L反應(yīng)釜中加入水300kg,三氯甲烷1500kg,巰基吡啶鈉鹽300kg,攪拌冷卻到0℃,逐漸通入次氯酸鈉400kg并保溫反應(yīng)2h后得到氯化成品。

第二,流程控制敘述:此反應(yīng)控制僅對反應(yīng)釜夾套冷凍鹽水進行調(diào)節(jié)和連鎖。受監(jiān)控參數(shù)主要為反應(yīng)釜內(nèi)壓力和溫度。控制方案為:根據(jù)溫度來調(diào)節(jié)冷凍鹽水流量,已到達保溫效果;當(dāng)溫度或壓力達到上線時,連鎖全開冷凍鹽水閥門。此自控方案無法滿足氯化反應(yīng)的監(jiān)控要求,安全聯(lián)鎖也不足以到達足夠的安全效果。針對以上不足,提出新的自控改造方案:首先,根據(jù)氯化反應(yīng)的工藝監(jiān)控參數(shù)以及反應(yīng)的危險性,在這里將設(shè)置雙儀表分別進入DCS和 ESD系統(tǒng)進行必要的調(diào)節(jié)和安全聯(lián)鎖。其次,對氯化反應(yīng)釜溫度和壓力、氯化反應(yīng)釜攪拌速率、氯化劑進料流量、冷卻系統(tǒng)中冷卻介質(zhì)的溫度、壓力等進行監(jiān)控。

當(dāng)反應(yīng)釜內(nèi)溫度高、壓力高及電機故障時,ESD系統(tǒng)聯(lián)鎖控制冷凍鹽水閥門全開,切斷次氯酸鈉進料。在反應(yīng)進行時監(jiān)控次氯酸鈉的流速,瞬時調(diào)節(jié)流速;并累積其流量,當(dāng)達到一定量時,切斷進料閥。此外,若氧化劑是氯氣等高毒物時,對于閥門的選型建議使用隔膜式閥門,以保證閥門關(guān)閉時不泄露。對于一個現(xiàn)代大型生產(chǎn)廠家來說,DCS系統(tǒng)已經(jīng)存在,只是需要補充一套ESD系統(tǒng)。儀表和閥門的維護也只是在日常工作中增加了一些工作量。相比其安全性,此投資還是比較有價值的。

參考文獻

[1] 羅小青.淺談化工企業(yè)危險工藝自動化控制及安全聯(lián)鎖改造[J].化工設(shè)計通訊,2010(4):142～143.

篇4

【關(guān)鍵詞】多信號模型;測試性分析;故障診斷;分層有向圖

Abstract：To complex electronic equipment，testability analysis is advantageous to improve test effect of equipment.During TEAMS testability，multi-signal model is built by a causal relationship of the system using a multilayer direction graph and used to describe TEAMS result of complex electronic equipment in fault spaces.TEAMS testability can build complex electronic equipment’s fault diagnosis model in highly efficient and flexible way，and also can improve electronic system fault isolation rate.In practice，TEAMS can be used to design complex electronic equipment’s testability，analysis fault model influence，diagnose fault and evaluate testability，adapt to the needs of fault diagnosis in complex electronic systems.

Key words：Multi-signal model; system testability; fault diagnosis; multilayer direction graph

1.引言

在大型復(fù)雜軍用武器裝備中，故障診斷的準(zhǔn)確性、快速性、可靠性的要求更高，如何通過武器系統(tǒng)測試性分析來準(zhǔn)確地判定產(chǎn)品工作狀態(tài)并隔離其內(nèi)部故障，使系統(tǒng)的監(jiān)控、測試與診斷簡便而且迅速，是提高武器裝備可維修性的重要途徑。基于TEAMS（testability engineering and maintenance system---測試性工程和維護系統(tǒng)）的多信號模型測試性分析工具是一種新型的系統(tǒng)測試性表示方法，是在單信號結(jié)構(gòu)模型上疊加相關(guān)模型的集合，利用分層有向圖表示系統(tǒng)屬性（結(jié)構(gòu)、規(guī)格等）的相關(guān)關(guān)系，對故障傳播特性建模的模型分析方法，可應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的測試性設(shè)計、故障模式影響與危害度分析、TPS開發(fā)、故障診斷和測試性評估等。基于多信號模型測試性分析，一方面有助于系統(tǒng)設(shè)計人員為系統(tǒng)提供更高故障檢測率和故障隔離率的，以及科學(xué)合理的測試接口，提高產(chǎn)品自診斷能力和外部診斷能力;另一方面也為自動測試設(shè)備（ATE）的設(shè)計人員提供綜合診斷方案設(shè)計的理論基礎(chǔ)，方便有效地確定產(chǎn)品狀態(tài)和隔離故障。

2.測試性分析模型的建立

多信號模型在形式上與系統(tǒng)的原理圖近似，其中“信號”等同于傳遞函數(shù)中的獨立變量，或者組成系統(tǒng)性能規(guī)范的相互區(qū)分的屬性， TEAMS利用模塊化推理的優(yōu)點和能力，通過參數(shù)反饋、方法更新和專家輸入等手段，使得系統(tǒng)測試和維護的解決方案逐步完善。TEAMS可用來對大規(guī)模相互連接系統(tǒng)進行多信號建模，并得到元件與測試間的依賴關(guān)系，簡化了裝備的復(fù)雜性、故障容錯率。

2.1 構(gòu)建系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型

在電子系統(tǒng)中，所有可能的信號數(shù)量是一個可數(shù)集，在測試性分析中，“信號”之間力求區(qū)分明顯和相互獨立，確保一個信號存在故障而不影響其他信號。

在TEAMS軟件中，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型能夠從圖形用戶界面直接構(gòu)建。TEAMS支持支持SYSTEM、SUBSYSTEM、LRU、SRU、MODULE、SUBMODULE、COMPONENT、FAILURE八個層（如圖1所示）。

對于復(fù)雜電子系統(tǒng)，可以通過結(jié)合實際需求對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成進行逐級分解的方法來構(gòu)建系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型。系統(tǒng)模型的最低一級可以根據(jù)需要劃分到現(xiàn)場可更換單元（LRU）或者SRU，即為現(xiàn)場可更換的模塊/組件/電路板。LRU的確定是根據(jù)實際的維修需要而確定的，有時需要把復(fù)雜度較大同時在現(xiàn)場難以深入維修的組合甚至機柜作為LRU層，有時又需要把部分分離元器件分別作為LRU處理，盡量把現(xiàn)場維修的時間縮短到最短，更換的電路單元規(guī)模降到最小。

例如某導(dǎo)航系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)可以與TEAMS多信號模型建立如下對應(yīng)關(guān)系：導(dǎo)航系統(tǒng)為系統(tǒng)模塊對應(yīng)system層，下面包含分機柜子系統(tǒng)對應(yīng)subsystem層，而分機柜子系統(tǒng)下又可能包含分機柜抽屜子系統(tǒng)，其對應(yīng)模型級別同樣為subsystem層，在各種子系統(tǒng)下又包含現(xiàn)場可更換的模塊/組件/電路板，其對應(yīng)層TEAMS多信號模型的LRU層。

圖1 多信號模型層次結(jié)構(gòu)

2.2 測試點上信號的添加

通過分析模型系統(tǒng)的系統(tǒng)級功能，并關(guān)聯(lián)到多信號模型中的最低一級模塊，建立完整的信號走向圖，通過信號集將任何獨特的屬性都可定義一個相聯(lián)系的信號。例如，在某導(dǎo)航系統(tǒng)中，信號接收可分為對數(shù)接收、線性接收、導(dǎo)航接收等通道，如果系統(tǒng)功能只有一個接收功能的話，其故障診斷策略樹必須覆蓋對數(shù)接收、線性接收、導(dǎo)航接收等通道，需要測試的點較多、測試時間較長，如果將系統(tǒng)功能設(shè)為對數(shù)接收功能、線性接收功能、導(dǎo)航接收功能，就可以通過對系統(tǒng)功能的檢查將原故障診斷策略樹分為三棵小樹，大大減小了故障診斷策略樹的規(guī)模，縮短了測試時間。

2.3 模型有效性驗證

多信號模型的構(gòu)建效果可以從以下2個方面來驗證。①多信號模型的構(gòu)建可以由簡而繁，逐步完善，即在開始階段先根據(jù)一些常識性的知識和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成構(gòu)建系統(tǒng)的初步模型，其后隨著對系統(tǒng)認知的深入和應(yīng)用需求的提出，通過在已有模型上增加定義信號等逐步完善模型;②多信號模型的構(gòu)建與測試點的設(shè)置無關(guān)。

2.4 測試性設(shè)計指標(biāo)

應(yīng)用多信號模型進行測試性分析的內(nèi)容和流程如圖2所示。

圖2 電子裝備測試性分析流程

首先根據(jù)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)和功能設(shè)計以及測試方案構(gòu)建系統(tǒng)的多信號模型，由多信號模型能夠完成反饋回路分析，基于多信號模型可以生成故障--測試相關(guān)矩陣，進一步完成產(chǎn)品的單故障特性分析、多故障特性分析和測試性參數(shù)分析。評價測試方案兩個重要的指標(biāo)是故障檢測率（FDR）和故障隔離率（FIR）。

故障檢測率（FDR）可表示為：

FDR=ND/N×100%

式中，ND為在規(guī)定條件下正確檢測出的故障數(shù);N為在規(guī)定工作時間內(nèi)發(fā)生的故障總數(shù)。

故障隔離率（FIR）可表示為：

FIR=NL/ND×100%

式中，NL為正確隔離到L個單元的故障數(shù)。

3.某型導(dǎo)航設(shè)備測試性分析的實現(xiàn)

3.1 TEAMS系統(tǒng)測試性指標(biāo)分析

在進行某型導(dǎo)航測試性指標(biāo)分析，根據(jù)設(shè)備各個組成部分的結(jié)構(gòu)特征和功能，建立多信號模型，運用TEAMS系統(tǒng)輸入自身的BITE以及系統(tǒng)預(yù)留測試點作為系統(tǒng)的測試診斷方案，建立故障-測試矩陣，對電臺的故障檢測率和故障隔離率進行定義，運行TEAMS系統(tǒng)，得到電臺的測試性設(shè)計評估結(jié)果為：故障覆蓋率（Percentage Fault Detection）為88.89%，故障隔離率（Percentage Fault Isolation）為38.50%。

3.2 測試性指標(biāo)分析的改進

由于故障隔離率較低，結(jié)合實際維修情況，需要對測試點添加位置進行取舍，取舍原則是容易完成測試的測試點優(yōu)先添加，測試過程復(fù)雜且用時較長的測試點放在其次，對于無法完成測試的測試點要堅決剔除。在測試性改進過程中，TEAMS軟件會針對冗余測試進行提醒，將相關(guān)測試點從測試診斷方案中剔除。同時，TEAMS軟件也會對故障測試無法覆蓋的模塊進行提示。通過對設(shè)備測試性設(shè)計的改進，得出最終的測試方案，TEAMS評估結(jié)果如圖3所示，可以看到其測試性指標(biāo)已經(jīng)得到極大的改觀。

從圖3可以看出，故障覆蓋率為100.00%;故障隔離率為100.00%。

根據(jù)TEAMS生成的測試性改進后的指標(biāo)可以看到：該導(dǎo)航設(shè)備如果按照改進后的測試性設(shè)計作為測試診斷方案， TEAMS系統(tǒng)最終給出的故障覆蓋率可以達到100%，即在該設(shè)備的現(xiàn)場故障診斷中，通過對改進后測試點的測試，可以對設(shè)備的各個組成部分和所有的測試點進行測試性分析。而設(shè)備的故障隔離率也達到了100%，說明通過TEAMS系統(tǒng)可以進行故障準(zhǔn)確診斷和定位。

4.結(jié)論

電子系統(tǒng)的多信號模型的建立和測試性的分析評估是故障診斷工作的基礎(chǔ)，其目標(biāo)是實現(xiàn)電子系統(tǒng)的最優(yōu)故障測試診斷工作。作為測試技術(shù)的核心，故障診斷策略是指故障檢測和隔離時的測試順序。基于多信號模型的診斷策略的設(shè)計是在被測對象多信號模型基礎(chǔ)上，根據(jù)相應(yīng)的測試優(yōu)選算法，以測試選出的先后順序制定診斷測試策略。在測試性設(shè)計改進結(jié)束后，TEAMS軟件可根據(jù)維修需要和測試診斷知識生成不同等級、不同診斷要素所需的測試診斷數(shù)據(jù)和診斷內(nèi)容，根據(jù)人工智能算法自動生成最優(yōu)化的診斷策略二叉樹，通過對該診斷二叉樹的查詢和遍歷，維修人員可以很方便地判斷并隔離出故障。

總之，采用多信號模型描述復(fù)雜電子裝備的因果依賴關(guān)系，在故障空間使用TEAMS進行建模，可高效靈活地構(gòu)建復(fù)雜電子裝備的故障診斷模型，提高電子系統(tǒng)的故障隔離率。該方法診斷速度快，能適應(yīng)復(fù)雜電子系統(tǒng)的故障診斷。

參考文獻

[1]馮廣斌，連光耀，黃考利.一種基于多信號模型的測試性分析系統(tǒng)[J].計算機測量與控制，2011，19（9）：2104-2104.

[2]張巧炫.龍兵.楊興霽.基于多信號模型的可測性指標(biāo)體系研究[J].電子測量技術(shù)，2011，34（10）：19-22.

[3]石君友，張鑫，鄒天剛.多信號建模與診斷策略設(shè)計技術(shù)應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2011，33（4）：811-815.

篇5

【關(guān)鍵詞】教育信息化；個性化學(xué)習(xí)；電子學(xué)習(xí)；軟件平臺

【中圖分類號】G40-057 【文獻標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009―8097 (2008) 10―0093―04

引言

教與學(xué)是一對不可分割的共同體，大多數(shù)學(xué)生不可能摒棄基于課堂的集體學(xué)習(xí)，但這種學(xué)習(xí)方式受到諸多條件的限制。一方面，由于時空的局限性和師資的有限性，學(xué)生很難根據(jù)自己的基礎(chǔ)和能力進行創(chuàng)造性學(xué)習(xí)；另一方面，教師在教學(xué)中精力有限，不能按照學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力來為他們差異性的安排課程。那么，如何讓在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力上存在差異的學(xué)生有效率地進行自主學(xué)習(xí)；如何讓教師個性化地了解學(xué)生從而針對學(xué)生的不同特點來重新組織與調(diào)整教學(xué)；如何根據(jù)學(xué)生自身的認知特點及學(xué)習(xí)興趣個性化的安排相應(yīng)水平的學(xué)習(xí)資源，以上問題都已成為教育技術(shù)領(lǐng)域的重要課題[1]。

許多教學(xué)科研機構(gòu)已經(jīng)認識到個性化學(xué)習(xí)的重要性[2,3]，尤其是在英國，2007年1月4日，由英國政府委托的“2020年教與學(xué)評議”專家組了題為《2020愿景：2020年教與學(xué)評議組的報告》，描述了在2020年實現(xiàn)個性學(xué)習(xí)的教育愿景[4]，提出了個性化學(xué)習(xí)中亟待解決的問題。就當(dāng)前已有技術(shù)解決方案來看，基本上離教學(xué)理論所訴求的“因材施教”存在著相當(dāng)?shù)木嚯x，并沒有實質(zhì)性地利用計算機與互聯(lián)網(wǎng)的特性進行教育資源與服務(wù)的重新整合、互動以及對個性知識需求的重構(gòu)與再構(gòu)[5]；依然沒有辦法長期跟蹤、分析、評價并反饋個體學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況；依然沒有辦法為教師、家長和學(xué)生提供相對合理的需求分析與指導(dǎo)方針，依然沒有辦法根據(jù)需求給出相應(yīng)的個性化學(xué)習(xí)解決方案[6]。因此，本文將教師作為個性化學(xué)習(xí)平臺中一個重要角色，并充分利用計算機技術(shù)的輔助功能，使二者結(jié)合為學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)服務(wù)，為教師和家長指導(dǎo)學(xué)生進行復(fù)習(xí)提供依據(jù)，基于此，研究與開發(fā)了一個師生共建的個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺ISI（Individualized System of Instruction），并進行了商業(yè)化推廣，命名為文曲星家教新干線[7]。

一 平臺描述

ISI學(xué)習(xí)服務(wù)平臺是一個基于測試、診斷、評價與反饋的、運行于互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)間的個性化學(xué)習(xí)平臺，它通過對學(xué)習(xí)資源信息和學(xué)生行為信息進行收集、統(tǒng)計與分析，最終為教師設(shè)計個性化教學(xué)方案提供幫助，為學(xué)生提供精確、省時、高效的個性化課后復(fù)習(xí)方案。下面將此平臺從功能結(jié)構(gòu)、軟件結(jié)構(gòu)和物理結(jié)構(gòu)三個方面進行描述。

1 功能結(jié)構(gòu)

ISI平臺的整體功能模型如圖1所示，此平臺將用戶分為管理員、學(xué)生、教師三種角色，而家長一般只是通過郵件的形式獲得測控分析的結(jié)果。管理員的職責(zé)是實現(xiàn)平臺的一般性日常管理，如教師管理、學(xué)生管理、資源管理等。

學(xué)生通過知識梳理功能復(fù)習(xí)章節(jié)的疑難知識點，通過同步測控來診斷學(xué)習(xí)能力和知識薄弱環(huán)節(jié)，通過智能訓(xùn)練來彌補知識薄弱環(huán)節(jié)，實現(xiàn)因材施教、個性化學(xué)習(xí)。通過測控分析為學(xué)生提供一個自我診斷報告，為自己的進一步復(fù)習(xí)提供依據(jù)。

教師通過測控分析功能來了解班級學(xué)生的整體學(xué)習(xí)狀況（包括：整體水平、成績起伏、共同錯題等），以及每個學(xué)生的具體學(xué)習(xí)情況（包括：學(xué)習(xí)能力、知識薄弱環(huán)節(jié)、遺忘規(guī)律等），從而修改自己的教學(xué)策略，為需要幫助的學(xué)生提供個性化診斷報告。再通過通過試卷搜索和智能組卷功能來干預(yù)學(xué)生的復(fù)習(xí)路徑，提供更個性化的學(xué)習(xí)方案，從而構(gòu)建了一個教師參與的個性化學(xué)習(xí)平臺。

2 軟件結(jié)構(gòu)

ISI個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺的核心結(jié)構(gòu)（如圖2所示）主要由學(xué)習(xí)資源庫、學(xué)生模型、教師模型、測試模塊和教學(xué)控制模塊、學(xué)生行為監(jiān)控模塊構(gòu)成。學(xué)習(xí)交互處理\測試交互處理和人機界面是輔助結(jié)構(gòu)，它們負責(zé)將教學(xué)內(nèi)容和試題呈現(xiàn)給學(xué)生，并負責(zé)對學(xué)生的交互行為進行反應(yīng)。下面主要介紹核心部件。

學(xué)習(xí)資源庫由教學(xué)內(nèi)容、測試題和知識關(guān)系庫三部分組成，其中知識關(guān)系將教學(xué)內(nèi)容和測試題關(guān)聯(lián)起來，作為學(xué)習(xí)過程和測試過程的紐帶。

學(xué)生模型是對學(xué)生能力和學(xué)習(xí)情況的建模，包括學(xué)生檔案、學(xué)生的認知能力（包括知識、理解、應(yīng)用、分析、綜合、評價六個層次）、學(xué)習(xí)歷史（包括學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)速度等）、練習(xí)歷史（包括練習(xí)題號、分數(shù)、時間等）及每個題目的詳細記錄。學(xué)生檔案信息是由學(xué)生自己輸入的，它作為學(xué)生認知能力的起點，以后通過學(xué)習(xí)來逐漸修改學(xué)生的認知能力。學(xué)習(xí)歷史是指在學(xué)生學(xué)習(xí)完后，系統(tǒng)自動的將其學(xué)習(xí)內(nèi)容記錄到學(xué)習(xí)歷史庫中，來檢測學(xué)生是否學(xué)過某個知識的必備知識。當(dāng)學(xué)生學(xué)習(xí)完某一章節(jié)后，系統(tǒng)自動為學(xué)生抽取試題進行測試，根據(jù)測試情況來修改學(xué)生的認知能力，同時將測試結(jié)果存儲到測試歷史庫中。

教師模型是對學(xué)生能力的評估和教學(xué)策略的推薦，包含學(xué)生行為評定、學(xué)生能力測定、試題評定、教學(xué)策略選擇等模塊。學(xué)生行為評定模塊根據(jù)專家知識庫中的測試題目信息及學(xué)生的回答情況，給出分析結(jié)果及相應(yīng)認知能力層次的分數(shù)比重，為制定相應(yīng)的教學(xué)策略提供依據(jù)。學(xué)習(xí)能力測定模塊主要負責(zé)評價學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，通過評價取得反饋信息以修正、完善教學(xué)計劃，為教師模型制定正確的教學(xué)策略提供條件，保證教學(xué)的順利完成。試題評定模塊主要是對試卷的要求進行綜合評價，包括測試題目是否符合教學(xué)大綱的要求，試題分數(shù)的比例是否符合難度比例、認知層次比例和各章節(jié)的分配比例。教學(xué)策略選擇模塊負責(zé)依據(jù)測評結(jié)果選擇學(xué)習(xí)方案和繼續(xù)測試方案。

教學(xué)控制模塊負責(zé)分析、解釋知識庫中的教學(xué)規(guī)則，選擇相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)策略，建立和修改學(xué)生模型的某些信息，控制教學(xué)的進行。在本框架中，教學(xué)策略分為三個層次：系統(tǒng)級和對象級、專家級。系統(tǒng)級策略是由經(jīng)驗豐富的教學(xué)專家提供，是不同科目之間的一般性教學(xué)規(guī)則，它們在系統(tǒng)開發(fā)時已經(jīng)加入到系統(tǒng)中。對象級策略由系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生模型自動生成，是形成個性化教學(xué)的依據(jù)。專家級策略主要是由系統(tǒng)中的教師進行策略設(shè)計，形成學(xué)習(xí)和測試方案，它的級別最高，是保證教學(xué)方案更有效的方法。

測試模塊主要負責(zé)智能組卷和判卷。它根據(jù)學(xué)生的當(dāng)前認知能力和學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史隨機生成試卷，要求題目保持合適的認知能力和難度。然后學(xué)生對試題進行解答，由測試模塊進行判卷，同時把測試過的試題和測試結(jié)果存入測試歷史數(shù)據(jù)庫中。

學(xué)習(xí)行為監(jiān)控負責(zé)學(xué)習(xí)過程中交互行為的捕捉，完成對學(xué)生行為的跟蹤，跟蹤內(nèi)容將包括學(xué)習(xí)的知識點，起始時間，持續(xù)時間，瀏覽次數(shù)，測試的題目，知識點，起始時間，持續(xù)時間，修改次數(shù)等。它們將作為學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)效果測評的依據(jù)。

3 物理結(jié)構(gòu)

物理結(jié)構(gòu)則從網(wǎng)絡(luò)分布上描述了ISI個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺（如圖3），形成了客戶\服務(wù)器式的體系結(jié)構(gòu)，主要包括用戶認證管理服務(wù)器系統(tǒng)、學(xué)習(xí)資源管理服務(wù)器系統(tǒng)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)管理服務(wù)器系統(tǒng)、教學(xué)輔導(dǎo)與管理服務(wù)器系統(tǒng)、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)和閥值信息管理服務(wù)器系統(tǒng)六大服務(wù)器和客戶端：平臺應(yīng)用終端系統(tǒng)。

（1） 用戶認證管理服務(wù)器系統(tǒng)，主要包括連接、分配、驗證、計費等部分，負責(zé)通過網(wǎng)絡(luò)對用戶進身份識別、權(quán)限識別、并根據(jù)用戶終端類型和分布式服務(wù)器的狀況合理安排由哪一站點對用戶提供服務(wù)，同時驗證用戶的收費情況，管理用戶的權(quán)限有效期等。

（2） 學(xué)習(xí)資源管理服務(wù)器系統(tǒng)，主要包括學(xué)習(xí)資源元數(shù)據(jù)管理程序、學(xué)習(xí)資源元數(shù)據(jù)庫、學(xué)習(xí)資源元數(shù)據(jù)挖掘程序、學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)庫和學(xué)習(xí)測評資源數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)管理者利用兩個程序?qū)崿F(xiàn)對學(xué)習(xí)資源管理服務(wù)器內(nèi)三套數(shù)據(jù)庫的建設(shè)與管理。

（3） 自適應(yīng)學(xué)習(xí)管理服務(wù)器系統(tǒng)，主要包括用戶信息收集程序，學(xué)生學(xué)習(xí)歷史庫，學(xué)習(xí)評價管理程序，學(xué)生認知信息庫，學(xué)生測試歷史信息庫，個性學(xué)習(xí)資源提取程序，個性學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)庫。負責(zé)進行學(xué)生信息的收集、整理、智能評價、反饋以及根據(jù)學(xué)生行為及評價信息智能安排與學(xué)生能力及狀態(tài)相適應(yīng)的學(xué)習(xí)資源。

（4） 教學(xué)輔導(dǎo)與管理服務(wù)器系統(tǒng)，主要包括問題信息管理程序，學(xué)習(xí)資源檢索程序，學(xué)生狀態(tài)分析及定位程序，學(xué)習(xí)評價信息查詢管理程序，學(xué)習(xí)資源布置程序，教學(xué)診斷庫，教學(xué)策略庫。它主要負責(zé)幫助教師及時了解學(xué)生的學(xué)習(xí)進度與程度，查詢教學(xué)參考內(nèi)容，及時給學(xué)生以決策評價。

（5） 學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng)，包括學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)分析管理程序，學(xué)習(xí)者模型建模程序（通過學(xué)生對反饋的評價建模），它主要負責(zé)分析學(xué)習(xí)資源與學(xué)生行為之間的關(guān)系，分析教師行為與學(xué)生行為之間的關(guān)系，分析教師行為與學(xué)生結(jié)果之間的關(guān)系，是一個對學(xué)生與教師建模的工作，是把心理學(xué)觀點引入系統(tǒng)的關(guān)鍵部分。

（6） 閥值信息管理服務(wù)器系統(tǒng)，主要包括閥值信息管理程序與閥值信息程序，負責(zé)把學(xué)生的測評報告反饋給學(xué)生本人、其指導(dǎo)教師或者家長，從而對學(xué)生起到及時督促、鼓勵、矯正的作用。

（7） 平臺應(yīng)用終端系統(tǒng)，平臺應(yīng)用終端分為四種類型，分別安裝至各學(xué)生、教師、機構(gòu)用戶以及系統(tǒng)管理者的計算機上，供他們操縱所需內(nèi)容，如個人基本資料、教學(xué)或?qū)W習(xí)資料、測評報告、組卷等。

二 分析與討論

鑒于教學(xué)中日益增加的個性化需求，ISI個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺利用網(wǎng)絡(luò)把學(xué)生、教師以及管理者聯(lián)系起來，通過對學(xué)生數(shù)據(jù)的收集、統(tǒng)計與分析，提供一套測試、診斷、分析、評價相結(jié)合的學(xué)生行為評定機制，使得教師和學(xué)生可以在ISI個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺上進行有針對性的高效交流與互動，能快速、簡單、精確、高效地滿足對教與學(xué)的個性化需求，從而克服教與學(xué)的盲目性，合理地調(diào)配時間。這種交流與互動不僅有助于基于網(wǎng)絡(luò)的教與學(xué)，而且也有助于面對面的教與學(xué)。

針對現(xiàn)有的教育服務(wù)機制只能提供粗放型教育資源的缺點，ISI個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺通過定義學(xué)習(xí)資源元數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)資源進行描述，使學(xué)習(xí)資源屬性能夠被唯一確定并且單位最小化，從而有利于對知識體系進行快速有效地組合、重組與管理，為個性化教學(xué)提供資源基礎(chǔ)。通過對學(xué)生個人學(xué)習(xí)行為的跟蹤和教師富有針對性的干預(yù)，ISI提供了一套學(xué)生狀態(tài)定位系統(tǒng)，通過把學(xué)生信息與學(xué)習(xí)資源進行關(guān)聯(lián)，建立學(xué)生的學(xué)習(xí)能力屬性，使得每一個學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)模型能夠被快速建立、定位、分析、統(tǒng)計與比較，從而為個性化復(fù)習(xí)方案提供技術(shù)基礎(chǔ)。

ISI個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺也提供一套新型的互動教育模式，便得教與學(xué)的互動不再只基于過去傳統(tǒng)模式中“一問一答”的狀況，教師不僅可以隨時掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，而且可以隨時給出指導(dǎo)意見并可干預(yù)學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑，幫助學(xué)生制定更準(zhǔn)確的個性化學(xué)習(xí)方案。ISI也是一個學(xué)習(xí)內(nèi)容測評分析平臺，通過對學(xué)習(xí)測評內(nèi)容的信度、效度、難度、區(qū)分度以及相關(guān)性等數(shù)據(jù)的評價，教師可以為學(xué)生個體或班級提供有針對性的個性指導(dǎo)與計劃調(diào)整，使學(xué)生和家長能精確、快速地把握學(xué)生學(xué)習(xí)動態(tài)，起到良好的教育配合作用。ISI個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺具有內(nèi)容無關(guān)性與平臺無關(guān)性，學(xué)習(xí)內(nèi)容可以在PC機、手持式設(shè)備（手機、PDA、學(xué)習(xí)機）等多種交互設(shè)備上呈現(xiàn)，學(xué)生可以依據(jù)自身需要選擇交互設(shè)備和信息呈現(xiàn)方式，從而實現(xiàn)設(shè)備層的個性化。

在此平臺開發(fā)和商業(yè)化過程中，邀請了北京師范大學(xué)亞太實驗學(xué)校等多所中學(xué)對平臺的個性化學(xué)習(xí)能力進行了實驗研究，在學(xué)習(xí)效率、成績提高程度、學(xué)生對平臺的評價等多方面進行了問卷調(diào)查和系統(tǒng)自動跟蹤，通過統(tǒng)計分析，得出如下結(jié)論：此平臺通過記錄分析學(xué)生易出錯知識點的相關(guān)試題，并依據(jù)它們進行個性化復(fù)習(xí)與測驗使得學(xué)生學(xué)習(xí)具有針對性，從而使學(xué)習(xí)效率平均提高了31%，學(xué)習(xí)成績每科平均提高5-10分；同時，95.3%的受訪學(xué)生認為此平臺能有效控制自己的復(fù)習(xí)進度，符合他們的個人學(xué)習(xí)能力水平。

三 結(jié)論

ISI個性化學(xué)習(xí)服務(wù)平臺是一項提高教師教學(xué)效率與學(xué)生學(xué)習(xí)效率的一個雙向互動的教學(xué)服務(wù)平臺，教師可以依據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及自己的判斷修改平臺提供給學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)方案，使得教學(xué)策略更具有效性和實用性。實踐表明，師生共建個性化學(xué)習(xí)平臺對學(xué)生和教師都有很大的幫助。

參考文獻

[1]Won Kim. Starting Directions for Personalized E-Learning [J].Lecture Notes in Computer Science, 2008, 4823:13-19.

[2]沈孝山.自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計與開發(fā)[DB/OL].省略/grid20/detail.aspx?QueryID=2&CurRec=1, 2006-09-11/2008-07-16.>

[3]王志平.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究[DB/OL].省略/grid20/detail.aspx?QueryID=113&CurRec=1, 2007-10-25/2008-07-16.>

[4]2020 Vision: Report of the Teaching and Learning in 2020 Review Group [EB/OL].

, 2007-01/2008-07-16.>

[5]Rosa G. J.Paredes, Hiroaki Ogata, Yoneo Yano, et al．A Multi-Model Approach for Supporting the Personalization of Ubiquitous Learning Applications [A]. Hiroaki Ogata, Mike Sharples, Kinshuk, Yoneo Yano. Proceedings of Third IEEE International Workshop on Wireless and Mobile Technologies in Education[C], USA: IEEE Computer Society, 2005: 40-44.

篇6

【關(guān)鍵詞】云資源池 VMware 無 入侵檢測系統(tǒng) 入侵防護系統(tǒng)

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.20.018 中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1006-1010（2016）20-0092-05

1 引言

隨著云計算及虛擬化技術(shù)快速演進，大量的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器工作負荷將實現(xiàn)虛擬化。通常的部署方式是在單一物理系統(tǒng)中運行多個虛擬機，從而使資源得到更高效的利用，這樣就可以大幅削減設(shè)備的資本支出、降低與電力和冷卻相關(guān)的能源成本以及節(jié)省物理空間。根據(jù)Gartner統(tǒng)計報告，到2016年為止80%的服務(wù)器將采用虛擬化部署。

虛擬環(huán)境下的服務(wù)器和虛擬桌面仍然會碰到與傳統(tǒng)物理計算機相同的安全性問題，如病毒、蠕蟲、木馬程序和惡意軟件的入侵。并且虛擬環(huán)境更加復(fù)雜，安全防護需要考慮虛擬機的密度、虛擬機的啟動間隙防護、虛擬機之間的攻擊、虛擬機的管理復(fù)雜性等。由于大量使用了虛擬化技術(shù)，使得過去常規(guī)的安全手段已經(jīng)無法有效解決日益突出的安全問題，所以在虛擬環(huán)境下的服務(wù)器需要考慮如何有效地進行安全防范。

2 傳統(tǒng)安全防護存在的問題

傳統(tǒng)的針對病毒防護解決方案都是通過安裝程序（Agent）到虛擬主機的操作系統(tǒng)中，在服務(wù)器虛擬化后，要實現(xiàn)針對病毒的實時防護，同樣需要將防病毒客戶端即程序安裝在各個虛擬機中，但是服務(wù)器虛擬化的目的是整合資源，最大化地發(fā)揮服務(wù)器資源的利用率，而傳統(tǒng)的防病毒技術(shù)需要在每個虛擬主機中安裝程序，如1臺服務(wù)器虛擬5臺主機，傳統(tǒng)方法需要安裝5套，這樣在掃描時就需要消耗虛擬主機的計算資源，并且在病毒庫更新時帶來更多的網(wǎng)絡(luò)資源消耗。傳統(tǒng)的病毒防護解決方案如圖1所示：

當(dāng)這些系統(tǒng)被遷移到虛擬環(huán)境時，眾多虛擬機同時更新病毒特征庫或進行按需全盤掃描可能使內(nèi)存、存儲和CPU（Central Processing Unit，中央處理器）使用率出現(xiàn)尖峰，導(dǎo)致這些虛擬機在這段時間內(nèi)都無法正常提供服務(wù)，這種情況通常稱為殺毒風(fēng)暴。同時，由于殺毒風(fēng)暴的存在，虛擬機的密度也不能太高，比如可以承載50臺虛擬機的服務(wù)器資源池只能建立30臺虛擬機。目前最常見的做法是使按需掃描調(diào)度隨機化，但這種做法也不理想。

3 VMware平臺安全架構(gòu)介紹

VMware是一款眾所周知的虛擬化軟件，該軟件通過虛擬化服務(wù)器底層硬件以提供用戶可在服務(wù)器上同時運行不同的操作系統(tǒng)環(huán)境。目前虛擬化軟件以VMware為主，包括虛擬化軟件思杰的Citrix、華為的Fusion、微軟的Hyper-V、開源KVM（Kernel-based Virtual Machine，內(nèi)核級虛擬化技術(shù)）等。

VMware在平臺的安全中，對外開放各種接口方式來實現(xiàn)第三方的安全控制。用戶的VMware ESXi主機需要統(tǒng)一接受一個vCenter中心管理，并通過vCenter中心對每臺主機分別自動部署vShield Endpoint和安全虛擬機，這些安全虛擬機將在每個物理主機上自動部署。在添加一臺物理主機后，當(dāng)新加VMware ESXi物理主機接受vCenter管理平臺管理時，將自動生成部署安全虛擬機和vShield Endpoint。目前采用VMsafe API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）和vShield Endpoint的接口，通過在ESXi上部署安全虛擬應(yīng)用層來實現(xiàn)對虛擬機的安全防護；利用vShield Endpoint實現(xiàn)防病毒及防惡意軟件，利用VMsafe API實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)IDS（Intrusion Detection System，入侵檢測系統(tǒng)）/IPS（Intrusion Prevention System，入侵防護系統(tǒng)）。VMware平臺安全架構(gòu)如圖2所示：

4 云資源池下的防護安全方案

通過上述分析可以看出，在云資源時代，目前以VMware為主的虛擬環(huán)境中，安全防護面臨的是從病毒防護、訪問控制到入侵檢測/防護的一系列問題，因此本文設(shè)計了一套完整的安全防護策略，如圖3所示：

4.1 無病毒防護設(shè)計

在虛擬化環(huán)境中，有的防病毒軟件存在嚴重的資源消耗問題，影響服務(wù)器的運行。目前可以采用無的方式來解決服務(wù)器資源問題，通過VMware的虛擬化層提供的API接口實現(xiàn)。無技術(shù)是指在每臺VMware ESXi物理服務(wù)器上部署一臺安全虛擬機，以一臺安全虛擬機方式運行而不需要在其它各個業(yè)務(wù)虛擬機安裝任何程序，通過該虛擬機來保護所有在VMware ESXi物理服務(wù)器上的虛擬主機。同時，當(dāng)業(yè)務(wù)虛擬機任意啟用運行或者物理服務(wù)器切換到時，都不出現(xiàn)防護空檔，這一切是傳統(tǒng)解決方案無法完成的。

VMware虛擬系統(tǒng)通過開放VMsafe API和vShield Endpoint的接口，在虛擬化層VMware ESXi上部署安全虛擬機，實現(xiàn)虛擬系統(tǒng)和虛擬主機之間的安全防護，這樣避免了在虛擬主機的操作系統(tǒng)中安裝程序，以無方式實現(xiàn)了實時的惡意軟件的防護。防毒引擎掃描時不需要消耗網(wǎng)絡(luò)和處理器的資源，在最大化利用服務(wù)器資源的同時提供全面惡意軟件的實時防護。

4.2 無防火墻的設(shè)計

傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)通常以硬件形式存在，用于訪問控制和安全區(qū)域間的劃分。計算資源虛擬化后導(dǎo)致邊界模糊，很多的信息交換在虛擬系統(tǒng)內(nèi)部就實現(xiàn)了，而傳統(tǒng)防火墻在物理網(wǎng)絡(luò)層提供訪問控制，如何在虛擬系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)訪問控制和病毒傳播抑制是虛擬系統(tǒng)面臨的最基本安全問題。

無的防火墻提供全面基于狀態(tài)檢測細粒度的訪問控制功能，可以實現(xiàn)針對虛擬交換機基于網(wǎng)口的訪問控制和虛擬系統(tǒng)之間的區(qū)域邏輯隔離；同時，支持各種泛洪攻擊的識別和攔截。通過與底層的緊密集合，以達到對上層虛擬機無的防護。

4.3 無入侵檢測/防護的設(shè)計

傳統(tǒng)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)安全拓撲圖在網(wǎng)絡(luò)出口處部署網(wǎng)關(guān)防護設(shè)備，如防火墻、防毒墻等各類安全設(shè)備，用來隔離網(wǎng)絡(luò)之間的攻擊和病毒擴散問題，部署IDS監(jiān)控對服務(wù)器的非法訪問行為，在服務(wù)器上部署防病毒軟件，保護核心服務(wù)器的安全運行。而在虛擬化環(huán)境下，一臺物理服務(wù)器平臺上將運行數(shù)個甚至數(shù)十個業(yè)務(wù)虛擬機，這些傳統(tǒng)的安全防護措施將不再有效。因此，針對虛擬化環(huán)境應(yīng)該部署針對虛擬化環(huán)境的無解決方案。

在主機及網(wǎng)絡(luò)層面同時進行入侵檢測和防護，這在安全基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是非常必要的，然而在云計算和虛擬化的環(huán)境中，由于傳統(tǒng)的入侵檢測工具需要在每臺虛擬機中安裝程序，當(dāng)運行在虛擬化的網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)中時，會出現(xiàn)和有防病毒軟件類似的問題。此外，在虛擬環(huán)境中，虛擬交換機不支持建立鏡像端口、禁止將數(shù)據(jù)流拷貝至IDS傳感器。面對虛擬網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部流量時，部署在傳統(tǒng)物理網(wǎng)區(qū)域中的IPS系統(tǒng)無法很好地集成到虛擬環(huán)境中，這樣會面對多種的技術(shù)問題，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)入侵檢測很難實現(xiàn)。因此，與有運行惡意軟件一樣，基于主機的IDS系統(tǒng)會消耗共享的資源，導(dǎo)致運行資源風(fēng)暴、密度不夠等問題。

無入侵檢測/防護在VMware的VMsafe接口可以允許虛擬交換機或端口組以混合模式運行時，虛擬的IDS傳感器可以檢測到同一虛擬段上的網(wǎng)絡(luò)流量。無IDS/IPS除了提供傳統(tǒng)IDS/IPS系統(tǒng)功能外，還提供虛擬環(huán)境中基于政策的監(jiān)控和分析工具，確保虛擬網(wǎng)絡(luò)的安全性，如網(wǎng)絡(luò)行為的分析及精確的流量監(jiān)控、分析、訪問控制等。通過無方式可以讓其在虛擬系統(tǒng)中占用更少的資源，避免過度消耗宿主機的硬件能力。

4.4 方案優(yōu)點及問題

方案優(yōu)點具體如下：

（1）簡化部署。采用無模式，管理員無需在模板機部署和更新程序，減少虛擬機的體積和管理工作量。

（2）避免病毒掃描風(fēng)暴。在無模式下，運行于同一物理服務(wù)器上的多臺虛擬機的掃描工作統(tǒng)一進行調(diào)度，資源占用得到有效控制，避免了病毒掃描風(fēng)暴的發(fā)生。

（3）減少資源占用。在無模式下，不占用主機的CPU、內(nèi)存和磁盤資源。

（4）隨時保持最新。采用無模式，只要保證安全虛擬機隨時在線、及時更新，每臺虛擬機就不用更新病毒庫。

（5）更高的密度、更低的成本。由于無模式可以節(jié)省資源占用，消除病毒掃描風(fēng)暴，因此可以提高部署密度和節(jié)省硬件采購成本。

當(dāng)然，無安全防護方案也存在一些問題。目前該方案主要是針對采用VMware虛擬化軟件部署的云環(huán)境，因為VMware提供了相應(yīng)的程序接口。同時，隨著VMware新版本的推出，相應(yīng)的程序接口也在不斷地調(diào)整，無安全防護方案在各種VMware版本下開發(fā)設(shè)計也不同。此外，如果云環(huán)境采用其它虛擬化軟件部署，安全接口的標(biāo)準(zhǔn)化程度不如VMware，則設(shè)計架構(gòu)需要調(diào)整，且實現(xiàn)難度較大。

5 性能測試對比分析

性能測試主要包括驗證與傳統(tǒng)方式下安全防護在性能和資源占用方面的對比，具體如下：

（1）CPU資源占用測試：說明此次測試CPU的性能消耗對比傳統(tǒng)掃描方式的測試結(jié)果。

（2）內(nèi)存資源占用功能測試：說明此次測試內(nèi)存的性能消耗對比傳統(tǒng)掃描方式的測試結(jié)果。

（3）磁盤I/O占用測試：說明此次測試磁盤I/O的性能消耗對比傳統(tǒng)掃描方式的測試結(jié)果。

（4）網(wǎng)絡(luò)占用測試：說明此次測試網(wǎng)絡(luò)消耗對比傳統(tǒng)掃描方式的測試結(jié)果。

本次測試開啟了10個Windows 7環(huán)境虛擬機，測試結(jié)果如表1和表2所示：

本次測試開啟了虛擬化安全所必需的虛擬機包括vShield、vCenter和廠家自己配置的負載安全的虛擬機，以及進行性能測試的10個Windows 7環(huán)境虛擬機，可以看到，對比CPU使用情況、內(nèi)存消耗、磁盤讀取速度和掃描速度，無方案與傳統(tǒng)有防病毒方案的性能開銷差距越突出。而在用戶的實際工作和生產(chǎn)環(huán)境中，單個主機上能夠運行到50至100個虛擬機環(huán)境，這種環(huán)境下無方式在資源和防護方面的優(yōu)勢更加明顯。也就是說，單個主機上運行的虛擬機越多，就越能體現(xiàn)無方式的優(yōu)勢。而有方式進行掃描和更新時，虛擬機越多，主機資源負擔(dān)就會越重，在這種環(huán)境中會因為安全產(chǎn)品的運行而造成資源的浪費。

6 結(jié)束語

本文分析了傳統(tǒng)安全防護方案存在的問題，包括安全防護軟件的管理問題及性能問題，研究了云資源下的防護系統(tǒng)，給出了無病毒防護設(shè)計、無防火墻的設(shè)計、無入侵檢測/防護的設(shè)計等關(guān)鍵技術(shù)，并分析了無技術(shù)優(yōu)點及問題。在實際性能測試中，對比傳統(tǒng)防病毒軟件和虛擬化安全無解決方案，當(dāng)同時進行安全防護時，本文中的無方案的性能表現(xiàn)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)防護方案。

參考文獻：

[1] 張明浩. 計算機病毒防范技術(shù)探討[J]. 科技信息： 學(xué)術(shù)版， 2007（10）： 32-35.

[2] 王曉剛. 計算機病毒防范的對策與方法[J]. 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用， 2007（4）： 30-31.

[3] 孫曉南. 防火墻技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全[J]. 科技信息， 2008（3）： 52-54.

[4] 童曉渝，張云勇，房秉毅，等. 大數(shù)據(jù)時代電信運營商的機遇[J]. 信息通信技術(shù)， 2013（1）： 5-9.

[5] 潘泓. 基于虛擬機的代碼保護技術(shù)研究[J]. 計算機應(yīng)用研究， 2013（12）： 209-212.

[6] 金鈺，朱華. 運營商云資源池安全防護策略的探討[J]. 電腦知識與技術(shù)， 2015，11（20）： 23-25.

[7] 顧炯，呂鵬，張金漫. 云資源池安全部署方案解析[J]. 電信技術(shù)， 2014（10）： 46-49.

[8] 陳杰. 虛擬化資源池的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 電信技術(shù)， 2012 （5）： 53-55.

[9] 鐘肖媛. 商務(wù)領(lǐng)航業(yè)務(wù)云資源池的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 蘭州： 蘭州大學(xué)， 2014.

[10] 王景學(xué). 云計算虛擬機防護系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 西安： 西安電子科技大學(xué)， 2014.

篇7

關(guān)鍵詞：AEBS；移動目標(biāo)；側(cè)面牽引

1.前言

隨著中國汽車工業(yè)的飛速發(fā)展和汽車保有量的大幅提高，我國每年由于交通事故造成的人員傷亡和財產(chǎn)損失在大幅增加。因此，汽車安全性能越來越受到廣大消費者的關(guān)注，更多的世界最新安全技術(shù)研究成果被引入中國，提前緊急制動系統(tǒng)（Advanced Emergency Bmking svstem，簡稱AEBS）就是受到廣泛認可的一種主動安全技術(shù)。

AEBS依靠雷達、攝像頭、GPS等各類傳感器系統(tǒng)來監(jiān)測前方車輛，實時獲取本車與前方車輛之間的相對速度、距離等參數(shù)，并計算即將發(fā)生的情況。在危險情況下，AEBS可以自動采取適當(dāng)策略對車輛進行預(yù)警或制動動作，以避免碰撞或減輕其影響。自2013年開始，這種系統(tǒng)已成為歐盟新設(shè)計車輛的標(biāo)準(zhǔn)，法規(guī)號為ECE R131。

2.ECE R131試驗方法

根據(jù)ECE R131各條款解讀可知，該法規(guī)的適用范圍是裝備AEBS系統(tǒng)的M2、N2、M3，N3類車型，同時也建議推廣至其他車型。法規(guī)對AEBS的復(fù)合電子控制系統(tǒng)安全性要求和AEBS性能要求兩方面都有明確規(guī)定。在實際檢測過程中，對前者的檢測主要采取文件審查的方式進行，由制造商向檢測機構(gòu)提供相應(yīng)的技術(shù)文件予以闡明檢測樣車所裝配的AEBS的各項技術(shù)參數(shù)和安全概念。對后者的檢測則采取道路試驗的方式進行，這是該法規(guī)檢測中的關(guān)鍵部分。

關(guān)于AEBS性能要求，主要是檢測試驗樣車對靜態(tài)目標(biāo)、動態(tài)目標(biāo)和虛假目標(biāo)的識別能力和預(yù)警制動能力，測試場景如表1所示。

ECE R131規(guī)定，AEBS工作時分為碰撞預(yù)警階段和緊急制動階段，兩種階段的預(yù)警時間、預(yù)警方式以及車速降低量等要滿足表2、表3中的限值要求。法規(guī)還指出，用于測試AEBS的目標(biāo)車必須是批量生產(chǎn)的M1類轎車或者類似結(jié)構(gòu)的具有車輛特征的柔性目標(biāo)。

3.移動目標(biāo)車設(shè)計方案

根據(jù)法規(guī)認證的行業(yè)經(jīng)驗可知，在評估ECER131法規(guī)檢測能力時，一款滿足各種技術(shù)指標(biāo)的移動目標(biāo)車是該法規(guī)檢測可操作性的重要環(huán)節(jié)。在對法規(guī)條文進行專業(yè)研讀的基礎(chǔ)上，通過對法規(guī)認證行業(yè)的市場調(diào)查發(fā)現(xiàn)，目前存在兩種移動目標(biāo)車的技術(shù)方案：一種是可遙控?zé)o人駕駛移動目標(biāo)車，另外一種是用一輛汽車在其后方牽引一輛移動目標(biāo)車行駛。

第一種方案體積小、機動性好，安全性較高，但結(jié)構(gòu)復(fù)雜且成本超高，第二種方案成本稍低，但卻存在如下缺陷：為了防止試驗車輛與前方牽引汽車發(fā)生碰撞，中間需要長度超過30m長的牽引裝置，整體結(jié)構(gòu)龐大，安裝連接不便；行駛穩(wěn)定性差，只能以較低車速行駛；轉(zhuǎn)彎不便，對試驗場地要求苛刻，另外當(dāng)試驗車駕駛員操作不當(dāng)時，試驗車車輪易與牽引裝置發(fā)生剮蹭或碾壓造成翻車危險。

針對上述技術(shù)方案存在的問題，設(shè)計了一種利用側(cè)面拖車模擬目標(biāo)車的測試方案：首先，移動目標(biāo)車可以擺放在測試通道上作為靜態(tài)測試目標(biāo)來使用；其次，移動目標(biāo)車可以通過常用貨車橫向牽引行駛，移動目標(biāo)車與牽引汽車之間通過牽引桿連接，利用電磁吸合裝置可以控制牽引桿與移動目標(biāo)車之間的吸合或斷開。當(dāng)試驗車輛與移動目標(biāo)車碰撞時，牽引桿能自動脫落，移動目標(biāo)車與牽引汽車分離之后可與試驗車輛一起向前行駛。

初步設(shè)想，期望該方案能夠避免試驗失敗時可能產(chǎn)生的安全問題，同時要有安裝方便、使用靈活和成本低廉的優(yōu)勢。

4.移動目標(biāo)車的試驗驗證

根據(jù)法規(guī)的檢測場景，同時考慮到新設(shè)計方案可能存在的風(fēng)險，驗證方案采取先易后難風(fēng)險遞增的方式進行，首先進行靜態(tài)目標(biāo)場景測試，然后進行動態(tài)目標(biāo)場景的AEBS成功測試，最后進行動態(tài)目標(biāo)場景的AEBS失敗測試，測試結(jié)果如下：

4.1靜態(tài)目標(biāo)試驗驗證

如圖1所示，把目標(biāo)車擺放在測試通道上，試驗車以80km/h的車速勻速接近目標(biāo)車，利用專業(yè)的測試設(shè)備實時測量試驗車的車速及其與目標(biāo)車之間的距離，按照公式（1）計算碰撞時g，圖2的測試曲線表明AEBS成功識別目標(biāo)車并進行制動，測試過程未發(fā)生碰撞，具體結(jié)果見表4。

4.2AEBS測試成功的動態(tài)目標(biāo)試驗驗證

如圖3所示，牽引車輛以12km/h的車速拖拽目標(biāo)車前行，試驗車以80km/h的車速勻速接近目標(biāo)車。圖4的測試曲線表明AEBS成功識別目標(biāo)車并進行制動，測試過程未發(fā)生碰撞，具體結(jié)果見表5。

4.3AEBS測試失敗的動態(tài)目標(biāo)試驗驗證

如圖5所示，牽引車輛以12km/h的車速拖拽目標(biāo)車前行，試驗車以80km/h的車速勻速接近目標(biāo)車。在測試過程中，試驗車輛與移動目標(biāo)車發(fā)生碰撞而導(dǎo)致AEBS測試失敗，碰撞之前的瞬間牽引桿自動脫落，因此牽引車輛未受影響。目標(biāo)車受撞擊而向前駛?cè)ィ捎谀繕?biāo)車受碰撞的部位采用柔性設(shè)計，試驗車輛也未受損傷。測試曲線見圖6，具體結(jié)果見表6。

通過大量的測試數(shù)據(jù)，得出以下幾點：

首先，本文所設(shè)計的移動目標(biāo)車能夠被試驗樣車正常識別，因此滿足ECE R131條款6.3.1中關(guān)于AEBS特征探測的要求。

其次，該測試方案對牽引車輛、試驗車輛均不會產(chǎn)生不利影響或損傷，即使AEBS測試失敗，也不會產(chǎn)生安全問題。

最后，該測試方案結(jié)構(gòu)簡單可靠，可以反復(fù)利用，能夠顯著提高工作效率和經(jīng)濟效益。

綜上所述，本文所設(shè)計的移動目標(biāo)車滿足各項技術(shù)指標(biāo)，達到預(yù)期的設(shè)計目的。

篇8

【關(guān)鍵詞】光電探頭；循跡方法

1.問題的提出

在許多的場地機器人比賽的項目中，機器人循跡運行是非常為普遍的一個項目。為了循跡準(zhǔn)確和防止機器人小車沖出線路需要做許多黑白檢測電路來進行循跡，按照目前的文章和實物可以見到的循跡多為多紅外光電對管電路（以下簡稱探頭）進行循跡，有如下幾種組合形式（投影示意圖），如圖1所示：

可能還有更多種探測形式，但思路多是以更多的探頭來進行更多點的檢測線路已達到更精確的循跡控制，已見到的有5～13個探頭陣列，在小車機器人的前后各安放一列，再加上防沖出探測頭已超過10個循跡探頭，使得MPU的I/O口用量增加，程序編制和控制策略更加復(fù)雜。

如何采用最少的探頭同樣達到較佳的探測和循跡是本文討論的主要問題。

2.方案設(shè)計

為了討論解決上述提出的問題，我們采用了以下幾種方案進行設(shè)計和制作。

2.1 方案設(shè)計

按照循跡的基本原理，我們提出三種可能情況以便設(shè)計方案：黑白（白黑）探測、雙邊界探測、單邊界探測等三個基本討論點。

2.2 黑白探測

本文采用了以下方案循跡：①雙探頭跨在尋線兩端（2枚探頭）、②多探頭兩邊在線外，中間的在線內(nèi)（一行4枚探頭）、③前三角（3枚探頭和4枚探頭，本文為后者）、④菱形（4枚探頭）。

2.3 雙邊界探測

這種探測也是較為經(jīng)典的設(shè)計依據(jù)，本文采用了⑤左右雙探頭（4枚探頭）、⑥前后左右雙探頭（8枚探頭），兩個方案。如果有多余探頭空置不用。

2.4 單邊界探測

僅考慮黑白（白黑）邊界為依據(jù)進行循跡，本文采用了⑦單探頭、⑧前雙探頭、⑨前后雙探頭（4枚探頭），三個方案。

2.5 機器小車介紹

小車采用前后左2電機和右2電機分別獨立控制，旋轉(zhuǎn)中心就是小車的中心如圖2所示。

為了討論方便，我們在小車的投影圖上設(shè)置了A’、A、B、C、D、E、F，5個位置，在這些位置上安放了探頭，同時小車在轉(zhuǎn)彎時，我們讓其左右兩側(cè)的電機組同步反轉(zhuǎn)，使小車可以于原地轉(zhuǎn)圈的方式進行轉(zhuǎn)彎，以便開展討論。

2.6 場地介紹

本次測試采用全國職業(yè)院校2010機器人競賽——機器人設(shè)計與制作測試比賽場地。本次比賽場地采用黑場地之間鋪有30mm寬的白線，場地投影見圖3（圖中單位為mm）：

3.方案的實踐

本文的重點是采用最少的探頭達到較佳的循跡效果，所以我們先對方案進行篩選。

限于篇幅，篩選和討論過程省略，本次實踐測試采用了①③⑤⑦⑧等5個方案進行實踐探討，而在實踐過程中，我們發(fā)現(xiàn)方案③⑦⑧效果較好，因此本文僅對方案③⑦⑧進行討論。

在測試和討論過程，探頭的靈敏度調(diào)節(jié)只保證能區(qū)分黑與白的靈敏度（忽略探頭反饋線路信號是連續(xù)變化的這一特點），只有0、1數(shù)字量的信號、探頭探測距離固定為10～15mm之間，一律采用自制的RPR220反射型紅外發(fā)射接收對管電路。

在這些方案中，方案③為前三角形探頭接法，分別在A、A’、B、D四點上接入探頭；方案⑦為單探頭接法，僅僅在A’單點上接入一個探頭；方案⑧為雙探頭，在A’（或A）點上接入兩個對稱探頭；這樣共有4種實踐接法。

在這些接法中，有幾個參數(shù)是可變的，調(diào)整距離將影響探測結(jié)果。圖4中，L1表示B、D點兩枚探頭之間的距離（即循跡線的寬度），圖4中L2表示兩枚探頭之間的距離，（分別在循跡線和場地之間的寬度），L3表述前探頭與后邊的探頭之間的距離。下圖4描述的就是這三種探頭接法與小車中心關(guān)系的示意圖。

3.1 對于方案③討論

方案③循跡原理：A’的探頭在循線中，B、D探頭在循線外，A一定在循線中，小車加速前進，當(dāng)A’在循線外，減速前行，當(dāng)B或D探頭在循線內(nèi)，則向右或向左拐彎（原地轉(zhuǎn)向），直到A進入循線后慢速前進并繼續(xù)轉(zhuǎn)彎，而當(dāng)A’進入循線后，加速前進。

方案③有4個探頭，互相之間的距離對循跡影響比較大。其影響主要表現(xiàn)在A’與C的距離問題上，A’與C過近則減速距離太短，容易沖出循線，過長則會使轉(zhuǎn)彎探測半徑增大，轉(zhuǎn)彎時間增加，進而影響速度。本次實際設(shè)計中L3≈80mm，L3’≈30mm，L1≈70mm。

3.2 對于方案⑦討論

方案⑦循跡原理：A’永遠反黑白運動。小車前進一小步，如果探頭由黑變到白，則小車向黑色區(qū)域轉(zhuǎn)彎，然后前進一小步；如果探頭由白變到黑，則小車向白色區(qū)域轉(zhuǎn)彎，繼續(xù)前進一小步；如果連續(xù)黑或白，則小車連續(xù)轉(zhuǎn)彎一小步，直到發(fā)生黑白轉(zhuǎn)變，小車的步距是小車前進的關(guān)鍵。同時，小車的路線必定不是直線，而是之字形的路線，運動過程中小車整體車身晃動比較嚴重。實際測試L3為70mm。

方案⑦最為簡單，只有1個探頭，L3的距離在50～80mm之間都非常準(zhǔn)確，小于50mm也能正常轉(zhuǎn)彎，而40mm就以下會出現(xiàn)循線脫離現(xiàn)象，測試中最短距離為30mm。實際設(shè)計L3調(diào)整到70mm。

3.3 對于方案⑧討論

方案⑧循跡原理：兩個探頭分別跨在循線和場地邊界，當(dāng)其中的一個探頭發(fā)生變化（如由白到黑），則可采用兩種措施：a.立即減速，并且原地轉(zhuǎn)彎，直到回到探頭原來的跟蹤顏色；b.一邊的輪子減速，另一邊的輪子加速，直到回到探頭原來的跟蹤顏色。

方案⑧有兩個參數(shù)，兩探頭間距L2，和探頭到中心距L3，測試中L3受整體車長控制，選在80～30mm之間，L2=15mm，L2的距離受器件影響，無法調(diào)的再小，如果可以調(diào)整，探頭貼地也不會有太大影響，而L3的距離影響較大，當(dāng)小于50mm后，由于加速的影響，小車容易沖出循線而失控。實際設(shè)計L3為70mm，并且采用措施a不宜沖出線。

4.結(jié)果討論

按照這3個方案設(shè)計，每個方案在相同的軌跡（尋跡線長約為3100毫米）上運行5次，記錄運行時間和成功率，如表1所示。

4.1 方案結(jié)果討論

方案③循跡基本可靠，但小車的速度不易控制，稍快一點就會沖出循線繼而失控。因此，小車的速度調(diào)整的比較慢，用時較長。

方案⑦循跡可靠，極少有沖出循線范圍的現(xiàn)象，小車基本為勻速運動。

方案⑧循跡可靠，極少有沖出循線范圍的現(xiàn)象，在直線段有明顯的加速運動，在偏離循線時有明顯減速轉(zhuǎn)彎運動。

4.2 影響因素討論

總體影響為小車的運動中心與車體重心不重合，帶來的循跡誤差在方案③⑦⑧中的影響是不一樣的，方案⑦和⑧都具有影響最小的結(jié)果。

線跡接頭處形狀影響是轉(zhuǎn)彎方向的重要因素，參考圖5。

當(dāng)小車轉(zhuǎn)彎，探頭重新測到線跡時，接頭的形狀會對轉(zhuǎn)彎判斷發(fā)生失誤。

4.3 結(jié)論

篇9

有效而又有成本效率地進行市場細分,這是企業(yè)進行郵件營銷時一直苦苦追求而又難以實現(xiàn)的目標(biāo)。在最近的一次假日營銷中,一家零售商下決心通過郵件渠道,將自己的客戶基礎(chǔ)進行細分,更有針對性地發(fā)送郵件,從而實現(xiàn)盈利最大化。

為此,這家零售商和廣告公司奧美(Oglivy)合作,希望奧美幫他們克服許多企業(yè)同樣面臨的兩個最大障礙:在進行客戶鎖定和客戶細分時,如何處理獲得的相關(guān)數(shù)據(jù),以及如何在提升績效的同時保持合理的成本。

■ 數(shù)據(jù)困境

像大多數(shù)企業(yè)一樣,這家零售商竭盡全力去了解自己的客戶,搜集交易數(shù)據(jù)以及線上點擊和瀏覽習(xí)慣等。但這樣搜集到的數(shù)據(jù)并不完善,只能作為一些分析模型的基本數(shù)據(jù)。

這家零售商希望奧美能夠設(shè)計一套客戶數(shù)據(jù)分析方案,從而更好地界定假日里的客戶細分行為。經(jīng)過一番數(shù)據(jù)分析研究,針對這家零售商和郵件營銷團隊的戰(zhàn)略目標(biāo),雙方最終制訂了一套方案。

這家零售商進行了一次集群分析(Cluster Analysis),審視自己在過去兩年里節(jié)假日里的交易情況。之后由奧美分析師在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建客戶集群,基于節(jié)假日里消費者最傾向選購的產(chǎn)品目錄,將購物行為相似的客戶歸為一個群體。

但這樣的集群分析仍不夠完善,因為節(jié)假日期間的購買模式是會改變的。因此,奧美和這家零售商合作測定客戶的終生價值度及細分群體行為數(shù)據(jù),以便進一步鎖定傳播策略。

新模型測試是很有必要的。首先,由于贈品等不同因素的影響,假日消費模式與一年里其他時候的消費模式有所不同。其次,這家零售商已經(jīng)準(zhǔn)備了其他一些測試方法,然而他們希望在采用其他模式混搭測試之前,先通過集群分析模型測試結(jié)果。

這家零售商應(yīng)用該模型能夠創(chuàng)建制定傳播策略時需要用到的清單和數(shù)據(jù)。然而,要想讓傳播方式和這家零售商的目標(biāo)內(nèi)容很好地結(jié)合在一起,還必須在創(chuàng)意上做出一些重大的改變。

■ 創(chuàng)意的挑戰(zhàn)

針對節(jié)假日消費制定營銷策略,這家零售商面臨的挑戰(zhàn)是在保證成本效益的前提下,想辦法創(chuàng)建幾百個應(yīng)用型部件,這些應(yīng)用型部件能夠動態(tài)性生成信息,針對個人情況調(diào)整信息制作郵件。如此大的應(yīng)用規(guī)模意味著必須采用有別于傳統(tǒng)的方法,為此有必要組建一個創(chuàng)意團隊。

創(chuàng)意團隊經(jīng)過商議最終形成了共識,在發(fā)送出去的郵件頂部,需要手工設(shè)計一個圖案,這個圖案要有獨特的創(chuàng)意,有新鮮感,要讓接收者信服。此后的工作相對簡單一些,因為這些工作對創(chuàng)意的要求不高。這就是創(chuàng)意團隊必須解決的問題:其一,如何在不增加創(chuàng)意團隊負擔(dān)的情況下,設(shè)計一些實用的產(chǎn)品圖案;其二,如何利用原始數(shù)據(jù),將之轉(zhuǎn)化為郵件內(nèi)容。

在瀏覽了這家零售商的電子商務(wù)網(wǎng)站之后,很快就確定了第一個問題的解決方案。這家零售商的網(wǎng)站有一個合作伙伴―Scene7,Scene7為這家零售商的網(wǎng)站設(shè)計了許多產(chǎn)品圖案。因此可以利用這些圖案解決第一個難題。由此,這家零售商便能動態(tài)地對產(chǎn)品圖案進行處理,同時又不增加創(chuàng)意團隊的負擔(dān)。將產(chǎn)品圖案進行統(tǒng)一規(guī)劃,以便為節(jié)假日營銷使用。

為了解決第二個問題,奧美和這家零售商的ESP合作伙伴Responsys合作。奧美讓Responsys參與到策劃中,以確保創(chuàng)意團隊能夠利用原始數(shù)據(jù)―實際上是一個Excel電子數(shù)據(jù)表―將之轉(zhuǎn)化為可以運用到郵件中的信息。

解決了這兩個問題,比起以往的郵件營銷,這家零售商的郵件宣傳效率提高了3倍到5倍。

■ 創(chuàng)新郵件營銷方式

此舉帶來的創(chuàng)新包括以下幾個方面:

聚群分析測試結(jié)果,有助于下一步“模式混搭”策略的創(chuàng)建,有助于改進郵件營銷的相關(guān)主題。

簡化創(chuàng)意制作流程,能夠更好地提取信息,更好地對幾個可行性的策劃方案做出判斷―有助于進行一對一的郵件營銷交流。

篇10

關(guān)鍵詞： 低速電動汽車； 太陽能電池； MPPT； 電流檢測

中圖分類號： TN212?34； TP393.04 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）08?0176?04

Design and implementation of solar energy charging device for low?speed electric vehicle

L? Yi1， DENG Chunjian1， 2， ZOU Kun1， 2

（1. Zhongshan Institute， University of Electronic Science and Technology of China， Zhongshan 528402， China；

2. University of Electronic Science and Technology of China， Chengdu 610500， China）

Abstract： In order to add the solar battery charging device in the electric vehicle and realize the maxim power point tracking （MPPT）， a specialized solar battery charging control system was designed and implemented. The application background and design requirement of this industry are introduced briefly. The hardware design scheme of the system is described in detail in the aspects of the system structure， power supply topology， boosted circuit and power detection. The software design thought is introduced in the aspects of high?efficiency data acquisition scheme and MPPT algorithm. The schemes of the efficiency test and MPPT effect test are given. The practical application results show that the design scheme has high tracking efficiency， high cost performance， and stable and reliable long?term operation.

Keywords： low?speed electric vehicle； solar power battery； maximum power point tracking； current detection

0 引 言

低速電動汽車的發(fā)展一直備受爭議，但是近年來伴隨著新能源汽車的發(fā)展浪潮，低速電動汽車受到了專家學(xué)者、相關(guān)企業(yè)和各級地方政府的廣泛關(guān)注[1?2]。2015年眾多地方政府出臺相關(guān)管理政策，允許小型電動車合法上牌。雖然目前國家層面的政策還沒有出臺，但伴隨著技術(shù)的不斷成熟和市場認可度的提升，終于在2015年低速電動汽車產(chǎn)銷量出現(xiàn)了爆發(fā)式增長，被稱為產(chǎn)品元年。中國工程院院士楊裕生在2015節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃成果展覽會上提出我國應(yīng)該量力而行，制定標(biāo)準(zhǔn)，積極發(fā)展低速微型車。

低速電動汽車目前普遍采用72 V或64 V的鉛酸蓄電池，如果能為其增加太陽能充電裝置，將有效增加其單次充電續(xù)航里程，提高產(chǎn)品競爭力[3?4]。本系統(tǒng)以此為切入點，針對72 V車型，設(shè)計了滿足100～150 W太陽能電池的充電控制裝置，同時為了提高太陽能電池的利用率，設(shè)計并實現(xiàn)了最大功率點跟蹤算法，給出了各硬件模塊的設(shè)計方案和相關(guān)算法的設(shè)計思路，最終對設(shè)計方案的可行性和運行效果進行了測試。經(jīng)過長時間的實際應(yīng)用測試，證明該設(shè)計方案合理可行，且具有可靠性高、效率高等優(yōu)點。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要包括了BOOST升壓電路、電壓電流檢測電路和電源模塊三大部分。單片機采用了Cortex?M0內(nèi)核的STM32F030，片內(nèi)集成具有DMA功能的12位ADC，工作頻率為48 MHz，本系統(tǒng)PWM頻率為100 kHz，480個調(diào)節(jié)等級的PWM分辨率滿足應(yīng)用需求。由于本系統(tǒng)升壓系數(shù)不高，采用了單級BOOST電路。輸出電壓電流檢測用于計算輸出功率，MPPT原理上指的是工作在太陽能電池的最大功率點，電池輸出功率乘以BOOST升壓電路的效率才是輸出功率，但是由于檢測電池輸出電流需要在高邊檢測，成本較高，因而本系統(tǒng)中采用了檢測輸出功率的方案，算法目標(biāo)是使輸出功率最大，和MPPT的設(shè)計理念是一致的，簡化了設(shè)計難度，降低了方案的成本。

2 硬件設(shè)計

2.1 電源拓撲結(jié)構(gòu)

在MPPT測試中，控制板輸入端接太陽能電池板，輸出端用6節(jié)串聯(lián)的鉛酸蓄電池模擬實際汽車電池。測試中采用兩塊控制板在相同的光照條件、相同太陽能電池板和相同蓄電池電壓的情況下進行同步測試，其中一塊為被測控制板，運行MPPT算法；另一塊為輔助測試板。從10%～90%循環(huán)修改PWM占空比，占空比在一個循環(huán)周期內(nèi)的最大輸出功率點便是MPPT算法的最優(yōu)目標(biāo)。通過比較兩塊控制板的輸出功率來測試MPPT算法是否能夠在不同光照和溫度條件下追蹤最大功率點。測試結(jié)果顯示，本項目所設(shè)計的MPPT算法能夠在不同光照條件下有效跟蹤最大功率點，在光照條件突變情況下，調(diào)節(jié)速度較快，不會發(fā)生由于輸入電壓過低而導(dǎo)致的單片機重啟，滿足汽車運動過程中光線變化快的要求。

5 結(jié) 語

本文針對72 V供電的低速電動汽車設(shè)計了滿足100～150 W的太陽能電池充電裝置，硬件上設(shè)計了高效升壓電路和功率檢測電路，軟件上實現(xiàn)了對太陽能電池最大功率點的實時跟蹤和蓄電池充電保護。實際測試效果證明，該設(shè)計方案升壓效率高，溫升較小，并能夠在不同光照環(huán)境下對太陽能電池的最大功率點進行實時跟蹤。

參考文獻

[1] 朱一方，方海峰.低速電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)及管理體系構(gòu)建研究[J].汽車工業(yè)研究，2015（10）：11?15.

[2] 鄧攀登.低速電動汽車驅(qū)動電機及其控制系統(tǒng)研究[D].荊州：長江大學(xué)，2015.

[3] 徐興，左燕群.低速電動汽車NVH性能測試與分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013（2）：347?350.

[4] 吳志偉，張建龍，吳紅杰，等.低速電動汽車混合能源存儲系統(tǒng)效率分析[J].上海交通大學(xué)學(xué)報，2012（8）：1304?1309.

[5] 方宇，馬旭東.一種新型耦合電感式雙Boost光伏微逆變器拓撲分析[J].電力系統(tǒng)自動化，2011（17）：32?37.

[6] 易靈芝，何東，王書顥，等.面向直流樓宇供電技術(shù)的新型多輸入Buck?Boost變換器[J].電力自動化設(shè)備，2014（5）：86?92.

[7] 朱銘煉，李臣松，陳新，等.一種應(yīng)用于光伏系統(tǒng)MPPT的變步長擾動觀察法[J].電力電子技術(shù)，2010（1）：20?22.

[8] 陳愛，周京華，李津，等.梯度式變步長MPPT算法在光伏系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].中國電機工程學(xué)報，2014（19）：3156?3161.

[9] 楊永恒，周克亮.光伏電池建模及MPPT控制策略[J].電工技術(shù)學(xué)報，2011（z1）：229?234.