机载计算机通用自动测试平台设计

2．2 软件结构设计
测试软件根据需求设计其测试策略，描述测试数据及故障诊断知识，针对测试策略开发面向信号、针对产品的测试程序，同时根据硬件资源配置进行测试仪器资源描述、测试通道配置描述、适配器信号映射关系描述，由编译器编译后形成可以直接运行的测试模块。测试软件通过用户界面，由测试信息管理程序调用测试模块及故障诊断组件，完成测试及故障诊断过程。主测试程序在LabView软件平台上编写，用于完成数据库读写、仪器驱动程序的调用等功能。测试流程和结果数据由TestStand以及Microsoft Access管理，所有测试参数、程控指令、测试结果都放在数据库中，主程序依次读取其中的相应记录进行分析处理，执行相应操作完成测试任务。
针对不同的UUT，测试软件只是流程和任务数据不同，而软件框架中的其它部分不变。在软件设计中，通过建立通用软件框架，满足各UUT测试程序的设计要求。通用功能接口通过调用仪器驱动程序，对各种仪器资源的功能进行标准化定义和封装，以实现测试程序中要求的测量与激励功能标准化对接，避免了操作系统和测试程序直接控制仪器，实现了仪器的互换性。采用上述结构实现的软件应用于另一个UUT时，软件基本不必重新编写，只需修改数据库中的内容即可。

3 故障诊断及定位
故障诊断是根据UUT的正常特征信号、异常信号和其它诊断信息，查明导致UUT发生故障的部件或联系，并找到其初始原因。通用测试平台结合故障诊断技术和专家系统，对故障的部位、产生原因、性质和程度进行判断。故障诊断系统以专家系统为主要诊断依据，由测试数据入口、故障信息库、系统知识库和推理机制组成，其系统结构如图3所示。

故障信息库用于记录检测过程中的各种故障信息，依据故障树模型，建立相应的数据关联，为故障定位存储数据资料。专家知识库用于根据操作中遇到的故障和专家系统，为故障定位和推理机制提供参考信息。采用与推理机制相互独立的平台式结构，便于专家知识的扩充与完善。
推理机制内部包含3个推理引擎：模糊逻辑推理引擎、专家规则推理引擎和神经网络推理引擎。利用规则推理的方法，对故障信息库和系统知识库进行数据融合和分析推理，并为解释程序提供推理机制。当读取UUT测试数据后，推理引擎根据专家知识、故障信息库资料与测试数据进行并行诊断，其中基于相互关联的系统采用模糊推理算法，基于规则的系统采用规则转换算法，基于事件的系统采用神经网络算法。

测试平台的故障定位主要是采用故障决策树方法。故障树以征兆或测试结果作为起始点，紧接着是一组由活动及决策组成的分叉决策树，最终实现故障定位并获得维修建议。故障树的基本结构如图4所示。

4 结束语
对机载计算机自动测试设备进行了介绍，提出了一种基于PXI总线的通用测试平台。该平台具有资源高度共享、仪器设备可互换、测试程序可移植、接口和适配器标准化设计的特点，是一种通用性测试系统。PXI模块资源丰富，结合面向信号的测试软件，可以根据UUT的不同和用户的需求扩充其测试功能和项目。因此，可用于各类机载计算机产品的自动测试和故障检测。