预期功能安全(Safety of the Intended Functionality,SOTIF)关注系统与外界环境、交联设备、任务场景和操作人员交互时,由自身功能设计不足而导致的安全隐患,非常适用于具有复杂功能逻辑的系统和软件研制过程。但目前尚未见到SOTIF在...预期功能安全(Safety of the Intended Functionality,SOTIF)关注系统与外界环境、交联设备、任务场景和操作人员交互时,由自身功能设计不足而导致的安全隐患,非常适用于具有复杂功能逻辑的系统和软件研制过程。但目前尚未见到SOTIF在机载软件安全性分析验证工作中的研究与应用,导致机载软件安全性分析验证过程难以适用于复杂失效的分析识别。因此借鉴SOTIF在汽车领域的成功应用经验,开展面向机载软件的SOTIF分析验证过程与方法研究。首先,参考ISO 21448标准,提出机载软件SOTIF分析验证框架。然后,借助功能危险分析、故障树模型、场景驱动等理论,针对过程中涉及的SO-TIF分析验证技术进行研究,识别机载系统危险,分析软件异常控制行为及其原因,构建SOTIF测试场景与测试用例,形成基于SOTIF的机载软件安全性分析验证完整闭环。最后,通过SOTIF技术在机轮转弯控制软件的典型工程应用,验证了该研究成果的有效性和可行性,形成了面向机载软件的SOTIF分析验证过程与能力,可支撑研制人员充分识别机载软件运行过程中软硬耦合冲突、人机交互异常、场景切换异常等复杂失效模式,确保机载软件满足高安全、高可靠研制要求。展开更多
针对无人机对光伏组件的故障(热斑和遮挡)诊断准确率较低和检测速度较慢的问题,提出了使用改进后的ELAN_MSE(Efficient Layer Aggregation Networks_Multipath Selective Enhancement)模块替换YOLOv7(You Only Look Once version 7)网络...针对无人机对光伏组件的故障(热斑和遮挡)诊断准确率较低和检测速度较慢的问题,提出了使用改进后的ELAN_MSE(Efficient Layer Aggregation Networks_Multipath Selective Enhancement)模块替换YOLOv7(You Only Look Once version 7)网络的ELAN模块,提高了有效特征学习的速率和准确率。首先,将YOLOv7的主干特征提取网络中的ELAN结构模块引入通道注意力机制SE(Squeeze-and-Excitation),提高特征提取的精确率;其次,增加了多路径卷积支路,实现中间层的跳跃结构连接,能够对目标特征图进行不同尺度的特征学习,提升故障缺陷识别的精度和检测速度。通过对数据增强后的光伏组件缺陷数据集进行实验验证,改进的YOLOv7算法与传统的YOLOv7和单发多框检测(Single Shot MultiBox Detector, SSD)算法对比,F1 Score分别提高了3.96%和5.98%,检测速度分别提高了1.43 ms和2.25 ms,为光伏组件故障检测提供了更有效的算法。展开更多
文摘预期功能安全(Safety of the Intended Functionality,SOTIF)关注系统与外界环境、交联设备、任务场景和操作人员交互时,由自身功能设计不足而导致的安全隐患,非常适用于具有复杂功能逻辑的系统和软件研制过程。但目前尚未见到SOTIF在机载软件安全性分析验证工作中的研究与应用,导致机载软件安全性分析验证过程难以适用于复杂失效的分析识别。因此借鉴SOTIF在汽车领域的成功应用经验,开展面向机载软件的SOTIF分析验证过程与方法研究。首先,参考ISO 21448标准,提出机载软件SOTIF分析验证框架。然后,借助功能危险分析、故障树模型、场景驱动等理论,针对过程中涉及的SO-TIF分析验证技术进行研究,识别机载系统危险,分析软件异常控制行为及其原因,构建SOTIF测试场景与测试用例,形成基于SOTIF的机载软件安全性分析验证完整闭环。最后,通过SOTIF技术在机轮转弯控制软件的典型工程应用,验证了该研究成果的有效性和可行性,形成了面向机载软件的SOTIF分析验证过程与能力,可支撑研制人员充分识别机载软件运行过程中软硬耦合冲突、人机交互异常、场景切换异常等复杂失效模式,确保机载软件满足高安全、高可靠研制要求。
