该模型由J.D. Musa在1979年建立, 它基于执行时间。基本执行模型是最受欢迎和最常用的可靠性增长模型, 主要是因为:
- 它是实用, 简单且易于理解的。
- 它的参数显然与物理世界有关。
- 它可以用于准确的可靠性预测。
基本执行模型最初使用执行时间来确定故障行为。执行时间以后可以转换为日历时间。
失效行为是非均匀的泊松过程, 这意味着相关的概率分布是泊松
其特性随时间变化的过程。
它等效于M-O对数泊松执行时间模型, 具有不同的平均值函数。
在这种情况下, 平均值函数基于指数分布。
基本执行模型中涉及的变量:
故障强度(λ):每时间单位的故障数。
执行时间(τ):自程序运行以来的时间。
经历的平均失败次数(μ):在一个时间间隔内经历的平均失败次数。
在基本执行模型中, 经历的平均故障μ用执行时间(τ)表示为
其中
-λ0:代表执行开始时的初始故障强度。
-v0:代表无限时间段内发生的故障总数;它对应于最终要观察到的预期故障数量。
表示为执行时间的函数的故障强度由下式给出:
它基于以上公式。破坏强度λ用μ表示为:
其中
λ0:初始
v0:如果在无限时间段内执行程序, 则经历的故障数。
μ:在给定时间段内发生的平均或预期的故障数。
τ:执行时间。
为了推导这种关系, 公式1可以写成:
上式可求解λ(τ)并得出:
故障强度与执行时间的关系如图:
根据以上表达式, 给定一些故障强度目标, 就可以计算出预期的故障数量∆λ和达到该目标所需的额外执行时间∆τ。
其中
λ0:初始破坏强度
λP:当前失效强度
λF:强度目标失败
∆μ:达到失效强度目标的预期额外失效次数。
这可以以数学形式导出:
示例:假设程序在无限时间内将经历200次失败。现在已经经历了100次。初始故障强度为20
hr。确定当前的故障强度。
- 找到每个故障的故障强度递减。
- 计算20和100 CPU小时后经历的故障和故障强度。执行。
- 计算达到5个故障/ CPU小时的故障强度目标所需的附加故障和额外执行时间。
将基本执行时间模型用于上述计算。
解:
(1)电流破坏强度:
(2)破坏强度每次破坏的强度可计算为:
(3)(a)20 CPU小时后经历的故障和故障强度。
(b)100 CPU小时后经历的故障和故障强度。
4.达到5的失效强度目标所需的附加失效(∆μ)
hr。
达到故障强度目标5所需的额外执行时间
hr。
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