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预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术用于飞行器系统的故障检测以及健康预测,保障了飞行器的正常运转。随着飞行器性能要求日益提升,飞行器整体功能的不断完善和更迭增大了自身的复杂性。由于该领域需要较高的安全性和可靠性,在飞行器PHM和其PHM机载软件结构越来越复杂时,如何对PHM机载软件进行测试保证它运行正常成为实际工程中的一道难题。本文以实际项目中某飞机设计研究所的某型飞行器PHM机载软件为研究对象,通过对测试方法进行研究与对比分析,提出一种满足MC/DC准则的测试用例生成算法来提高测试覆盖率,针对回归测试时效率不高的问题,提出构建多目标测试模型结合优先级动态调整算法的优先级排序算法。最后结合算法对飞行器PHM机载软件测试软件进行实现与验证测试。其主要研究内容如下:(1)在对测试软件测试用例测试用例生成方法设计中,利用快速生成算法使测试用例符合航空软件遵守的MC/DC准则。针对粒子群算法中容易陷入局部最优解的缺陷,利用人工鱼群算法对粒子的迭代过程进行改进,并对算法中的觅食行为、惯性权重和学习因子进行优化。为了检验测试软件中用例生成的基本性能,采用平均迭代次数、平均迭代时间和覆盖率等作为衡量指标对将算法与其他算法进行对比,结果表明该算法相较所对比的算法来说性能有较大提升。(2)在对测试软件优先级排序方法设计中,针对PHM机载软件测试中测试人员关注的需求优先级、测试检错度和测试稳定度构建多目标测试模型,用于在执行前对回归测试进行排序。在执行中运用优先级动态调整算法将与问题用例设计信息相仿的运行优先级提高。根据平均缺陷检测率来衡量该方式测试检错能力,结果表明该方式能在较少时间成本下对软件进行更充分的测试。(3)将提出的测试方法工程化,实现面向MC/DC的PHM机载软件测试软件。该软件分为登录模块、测试用例管理模块、测试用例生成模块、测试用例排序模块以及测试用例执行模块。通过测试软件的覆盖率和平均缺陷检测速率与之前测试结果进行对比,结果表明该软件有更好的测试效果。综上所述,整体从理论研究到软件实现并验证的过程证明了提出的测试方法实用有效。