有效载荷系统的集成测试是空间有效载荷研制过程中的一个重要环节。实现对有效载荷系统的智能测试,对提高测试的效率、准确率和降低人力成本具有重要的意义。因此,有必要对有效载荷系统智能测试的关键技术进行研究。　　 通过分析有效载荷系统的特点和测试要求,本文设计了有效载荷智能测试系统的体系结构；确定了实现智能测试的几项关键技术；研究了基于改进面向对象Petri网的复杂系统建模技术,基于模型的系统工作模式分析技术,基于模型的测试用例自动规划技术和基于分布式专家系统的测试数据智能判读技术。最后通过开发有效载荷智能测试平台的原型软件,对有效载荷系统智能测试的关键技术进行了验证。　　 本文主要的研究成果有:　　 (1)建立了以知识为核心的智能测试系统的软件体系结构。　　 (2)构建了改进的面向对象Petri网模型(IOOPN,Improved Obiect Oriented PetriNet)。通过集合Petri网和面向对象的优点,实现了对复杂系统结构和行为的形式化描述；同时引入了对象间的行为约束关系,有效地表示了对象间的固有行为约束。　　 (3)提出了基于IOOPN模型的复杂系统工作模式分析方法。采用了逐级分析的思想,首先提出由特征位置表征对象的工作模式,构造了一种基于特征参数的单对象工作模式分析算法；然后根据对象间的行为约束关系,由单对象工作模式生成最小序列组；最后组合得到系统级工作模式。　　 (4)提出了基于IOOPN模型的测试用例规划方法。该方法采用启发式搜索技术寻找单对象的测试路径,通过定义对象状态间的相异度构造启发式搜索的评估函数；然后引入统一的时间标尺,并基于对象间行为约束实现了对系统级测试用例的规划。　　 (5)设计了分布式数据判读专家系统的体系结构。针对有效载荷数据类型多、判据复杂的特点,设计了分类判读规则；采用将规则与模型相结合的方法实现了对随载荷工作状态变化遥测量的动态判读；采用从频繁模式中挖掘关联规则技术设计了判读知识的辅助获取算法。　　 通过对关键技术的验证,结果表明本文提出的方法对实现有效载荷的智能测试是有效可靠的,同时能够在很大程度上提高测试的效率和准确率,大大节省了测试时间和人力成本,为建立具有实用化的有效载荷智能测试系统奠定了一定的理论和技术基础。