新型列控系统（New Train Control System,NTCS）与传统的列控系统相比,减少了轨道电路与应答器,将设备集成在列车和站内,在完整性检查、定位、闭塞制式、运行模式和无线通信等方面发生了改变。为保障不同型号设备之间信息交互的准确性、安全性和实时性,促进设备功能完善,需要设计测试案例进行互连互通测试。自动生成测试序列有助于实现测试自动化,提高测试效率。本文以新型列控系统互连互通设备为研究对象,针对人工编制测试序列工作量大、效率低、且需积累大量专家经验等问题,提出采用深度学习的方法实现测试序列自动生成,并对生成的测试正确性进行判断,具体研究内容如下:（1）识别并提取影响测试序列生成的关键要素。分析了新型列控系统架构及功能,提取出运行模式及模式转换、典型场景;分析了列控设备接口关系,确定设备互连互通的影响因素;分析测试案例,采用数据驱动的测试方法,完成设备的功能测试与研发测试。（2）提出基于Bert模型实现测试序列的自动生成方法。在对Bert模型进行预训练与数据集构建的基础上,通过既有测试序列完成模型的调试,使用交叉熵损失函数和准确率函数衡量模型效果。针对模型生成的测试序列与人工编写的测试序列,证明方法的可行性。（3）提出基于规则引擎的测试序列正确性判断方法。定义了正确性判断准则,形成包含对列车运行模式转换、等级转换、测试案例覆盖度等进行检查的规则库,基于Drools规则引擎进行测试序列正确性判断。对于不符合要求的测试序列,输出错误原因。（4）利用C#语言实现新型列控系统测试序列辅助工具的开发,完成测试文档中操作和现象的详细描述,并实现测试文档的电子化管理。最后,基于实验室测试平台,完成序列测试。测试结果表明,生成的测试序列正确可用,且覆盖所有的测试案例,能够发现被测设备的功能缺陷,促进列控系统的功能完善。图38幅,表15个,参考文献66篇。