DCS系统控制逻辑自动测试方法与流程

本发明涉及工业自动化，尤其涉及dcs系统控制逻辑自动测试方法。

背景技术：

1、在自动化工业控制系统，尤其是分布式控制系统(dcs)的开发和维护过程中，确保系统的可靠性、稳定性和高性能是至关重要的，这些系统广泛应用于电力、石化、制药、食品加工等行业，对安全性和效率有极高的要求，随着技术的发展和系统复杂性的增加，传统的手动测试方法已经无法满足对系统性能全面和精确评估的需求，手动测试不仅耗时耗力，而且难以覆盖所有潜在的故障场景，导致系统上线后可能出现的问题难以预测和及时解决，此外，手动分析测试结果的效率低下，且易受个人经验和主观判断的影响，难以实现测试结果的客观性和准确性。

2、针对上述背景，现有的技术面临几个主要的难题，首先，缺乏一种能够自动化生成针对性测试脚本的方法，这些脚本能够全面覆盖系统的所有功能和异常处理场景，其次，现有方法未能提供一种有效的机制来自动识别测试过程中的偏差，尤其是在复杂的系统行为和大量数据的情况下，手动分析几乎不可能实现快速且准确的偏差识别，此外，对于测试结果的分析和优化，现有技术缺乏一种系统化的方法，无法自动提出并实施改进措施。

3、因此，迫切需要一种新的技术方案，能够自动化测试流程，从自动生成测试脚本到测试执行、结果评估和优化建议，以提高dcs系统的测试效率和可靠性，确保系统能够在各种条件下稳定运行，满足高安全和性能标准的需求。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了dcs系统控制逻辑自动测试方法。

2、dcs系统控制逻辑自动测试方法，包括以下步骤：

3、s1：通过分析dcs系统的功能和操作要求，建立测试基准，包括预期的输入和输出；

4、s2：根据测试基准自动生成测试脚本，每个测试脚本对应一组特定的输入输出检验；

5、s3：自动在dcs系统中执行上述测试脚本，记录系统的实际输出与预期输出的差异；

6、s4：对比测试过程中记录的实际输出与预期输出，自动识别出不符合预期的测试案例；

7、s5：根据测试结果生成测试报告，包括所有测试案例的执行情况和系统的响应情况；

8、s6：根据测试结果，自动或人工优化dcs系统的控制逻辑。

9、进一步的，所述s1中建立测试基准包括对dcs系统在所有设计操作条件下的行为进行定义，操作条件将覆盖系统的正常运行模式及所有已识别的异常情形，在正常运行模式下，测试基准将定义系统的功能性能指标，包括处理速度、数据吞吐量和错误率；对于异常情形，测试基准将对系统应如何响应各类故障，包括通信中断、数据丢失或硬件故障。

10、进一步的，所述s2中根据测试基准自动生成测试脚本包括利用测试基准中的定义，通过预设的脚本生成器软件，自动编写能够触发和验证dcs系统所有功能性能指标及异常处理能力的测试脚本，包括对系统边界条件的测试，确保系统能够在设计的最大负载和最极端的操作条件下正常运行。

11、进一步的，所述s3中测试脚本具体化在模拟生产环境的测试平台上进行，该测试平台包括与dcs系统生产环境相仿的软硬件配置，网络设置和数据流模式，测试平台能够模拟真实的操作条件，包括用户交互、外部系统接口调用和异常事件触发，通过在该环境中执行测试脚本，用于评估dcs系统在实际部署后的表现和稳定性。

12、进一步的，所述s4中对比测试过程中记录的实际输出与预期输出包括采用预定义的评估规则和算法，该规则和算法基于测试基准中的输出定义，自动评估测试执行结果，评估机制采用高级数据分析技术，对每一测试案例的实际输出与预期输出进行精确比对，以识别出任何偏差。

13、进一步的，所述s5中测试报告包括记录每个测试案例的名称、描述、执行条件、实际输出与预期输出的比对结果、执行时间及系统资源消耗，该报告通过图表和统计数据展示测试结果，提供深入分析的基础，包括性能瓶颈、资源利用效率和潜在的改进区域。

14、进一步的，所述s6中优化控制逻辑包括结构化的优化框架，该框架基于测试报告中的分析结果，采用预先设定的逻辑规则来自动建议对控制逻辑的调整，包括算法调优、参数设置的更改和逻辑流程的重构，优化框架能识别出影响系统性能和稳定性的因素，并自动产生优化建议，供系统工程师评估和实施。

15、进一步的，所述自动生成测试脚本还包括智能学习机制，该机制通过分析过往的测试案例，特别是揭示了系统弱点的案例，用于自动调整脚本生成策略，以便未来的测试更加针对性地覆盖潜在的问题区域，智能学习机制利用机器学习算法不断优化测试脚本的生成过程，确保测试活动的持续改进和效率提升。

16、进一步的，所述人工优化控制逻辑包括使用综合的数据分析工具，该工具集成了高级数据可视化功能，使工程师能够直观地识别出性能瓶颈和潜在的优化点，通过深入分析测试执行的具体数据，包括资源使用情况、响应时间和失败率，工具支持工程师制定出基于数据驱动的优化策略。

17、进一步的，所述采用预定义的评估规则和算法包括以下步骤：

18、步骤1：采用差异百分比算法来计算实际输出与预期输出之间的差异，对于每个测试案例，差异百分比通过以下公式计算：其中，vactual表示实际输出值，vexpected表示预期输出值，该差异百分比公式量化了实际输出偏离预期输出的程度，以百分比形式表示；

19、步骤2：利用故障模式影响分析fmea技术来分析偏差的原因，该技术通过评估系统中故障模式及其对系统性能的影响，确定偏差出现的潜在原因，具体对于每个发现的偏差，将基于fmea结果列出故障点和改进建议；

20、步骤3：基于差异百分比和故障模式影响分析的结果，测试案例被自动归类为成功、失败或需要进一步人工分析。

21、本发明的有益效果：

22、本发明，通过自动化整个测试过程，带来显著的有益效果，首先，通过自动生成测试脚本，该方法能够覆盖系统所有预定的正常和异常操作条件，这种全面的覆盖确保了对系统性能的深入评估，显著提高了发现潜在问题的可能性，与传统的手动编写测试脚本相比，自动生成能够大幅度减少准备时间，提高测试脚本的准确性，从而加速测试周期，使系统更快地达到上线标准。

23、本发明，通过采用先进的算法自动比对实际输出与预期输出，有效地识别出测试中的任何偏差，这种自动化的偏差检测和分析机制，不仅减少了对人工分析的依赖，降低了主观判断的影响，还能够在短时间内精确地定位问题，加快了问题解决的过程，特别是在处理复杂的系统行为和大量测试数据时，该方法能够提供快速、准确的分析结果，大大提升了测试的效率和可靠性。

24、本发明，通过基于测试结果的自动优化建议，进一步增强了dcs系统的稳定性和性能，这种自动化的优化过程不仅节省了大量的手动调整时间，而且通过数据驱动的分析确保了优化措施的科学性和有效性，这意味着系统能够在实际部署前达到更高的性能标准，同时保证了在各种运行条件下的稳定性，为用户提供了更加可靠和高效的控制系统解决方案。

技术特征：

1.dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述s1中建立测试基准包括对dcs系统在所有设计操作条件下的行为进行定义，操作条件将覆盖系统的正常运行模式及所有已识别的异常情形，在正常运行模式下，测试基准将定义系统的功能性能指标，包括处理速度、数据吞吐量和错误率；对于异常情形，测试基准将对系统应如何响应各类故障，包括通信中断、数据丢失或硬件故障。

3.根据权利要求2所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述s2中根据测试基准自动生成测试脚本包括利用测试基准中的定义，通过预设的脚本生成器软件，自动编写能够触发和验证dcs系统所有功能性能指标及异常处理能力的测试脚本，包括对系统边界条件的测试，确保系统能够在设计的最大负载和最极端的操作条件下正常运行。

4.根据权利要求3所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述s3中测试脚本具体化在模拟生产环境的测试平台上进行，该测试平台包括与dcs系统生产环境相仿的软硬件配置，网络设置和数据流模式，测试平台能够模拟真实的操作条件，包括用户交互、外部系统接口调用和异常事件触发，通过在该环境中执行测试脚本，用于评估dcs系统在实际部署后的表现和稳定性。

5.根据权利要求4所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述s4中对比测试过程中记录的实际输出与预期输出包括采用预定义的评估规则和算法，该规则和算法基于测试基准中的输出定义，自动评估测试执行结果，评估机制采用高级数据分析技术，对每一测试案例的实际输出与预期输出进行精确比对，以识别出任何偏差。

6.根据权利要求5所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述s5中测试报告包括记录每个测试案例的名称、描述、执行条件、实际输出与预期输出的比对结果、执行时间及系统资源消耗，该报告通过图表和统计数据展示测试结果，提供深入分析的基础，包括性能瓶颈、资源利用效率和潜在的改进区域。

7.根据权利要求6所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述s6中优化控制逻辑包括结构化的优化框架，该框架基于测试报告中的分析结果，采用预先设定的逻辑规则来自动建议对控制逻辑的调整，包括算法调优、参数设置的更改和逻辑流程的重构，优化框架能识别出影响系统性能和稳定性的因素，并自动产生优化建议，供系统工程师评估和实施。

8.根据权利要求7所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述自动生成测试脚本还包括智能学习机制，该机制通过分析过往的测试案例，特别是揭示了系统弱点的案例，用于自动调整脚本生成策略，以便未来的测试更加针对性地覆盖潜在的问题区域，智能学习机制利用机器学习算法不断优化测试脚本的生成过程，确保测试活动的持续改进和效率提升。

9.根据权利要求8所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述人工优化控制逻辑包括使用综合的数据分析工具，该工具集成了高级数据可视化功能，使工程师能够直观地识别出性能瓶颈和潜在的优化点，通过深入分析测试执行的具体数据，包括资源使用情况、响应时间和失败率，工具支持工程师制定出基于数据驱动的优化策略。

10.根据权利要求5所述的dcs系统控制逻辑自动测试方法，其特征在于，所述采用预定义的评估规则和算法包括以下步骤：

技术总结本发明涉及工业自动化技术领域，具体涉及DCS系统控制逻辑自动测试方法，包括以下步骤：S1：通过分析DCS系统的功能和操作要求，建立测试基准；S2：根据测试基准自动生成测试脚本；S3：自动在DCS系统中执行上述测试脚本，记录系统的实际输出与预期输出的差异；S4：对比测试过程中记录的实际输出与预期输出，自动识别出不符合预期的测试案例；S5：根据测试结果生成测试报告；S6：根据测试结果，自动或人工优化DCS系统的控制逻辑。本发明，通过自动化测试流程、精确识别偏差，并基于数据提供优化建议，显著提高了DCS系统的测试效率和准确性，进而加速问题解决过程，确保系统稳定性和性能的全面提升。技术研发人员：张天昊,孙梦雪受保护的技术使用者：张天昊技术研发日：技术公布日：2024/6/23