概述：
智能电表是重要的电能计量设备，事关国计民生。 据统计，现场运行的电表故障率为0.004%，其中软件故障高达20%。 因此，软件成为影响电表可靠性、稳定性的重要因素。 本文分析了当前智能电能表的软件架构和软件故障模式及产生原因，研究了重要的故障复现方法，根据故障信息设计了具有一定深度和广度的测试用例，并通过测试平台验证了所设计测试用例的有效性。 论文主要工作如下：首先分析目前嵌入式软件常用的体系结构，探讨各种结构的特点。 智能电表软件是一种特殊的嵌入式软件，通过分析其工作原理并结合其硬件的模块化设计，设计了电表的典型软件架构模型。 并分析了该体系结构的合理性，其次采用FMEA (failuremodeandeffectsanalysis )方法详细分析了目前智能电能表现场运行及实验室测试中各种软件的故障及原因，提出了智能电能表故障分析设计了基于神经网络的故障模式自动识别，实现了最佳分类效果。 根据黑匣子测试方法和测试用例设计原则，针对高故障模块设计了具有一定深度和广度的测试用例。 结合某具体故障现象，运用故障注入的设计原则研究了故障再现与检测方法。 通过实验验证了基于测试平台设计的测试用例。 测试结果表明，所设计的测试用例会诱发智能电能表故障，发现潜在的软件缺陷，验证了测试用例的合理性，对智能电能表的测试具有重要意义。 最后对本文进行总结，并对未来的工作进行展望。
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