CN106201803B - 一种基于被测试对象模型的通用自动化测试系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于被测试对象模型的通用自动化测试系统，包括以数据总线控制器连接的数据存储控制器、测试开发控制器、监控显示控制器、故障诊断控制器、测试分析控制器、测试资源控制器、仿真模拟控制器相连接；上述各控制器上分别设置有相应的组件；本发明还提供了上述通用自动化测试系统的方法，主要包括创建DUT模型；硬件选型、调理电路设计；创建测试资源模型；软件部署；测试开发与配置等步骤。本发明能兼容大数据存储平台，为数据分析、数据挖掘奠定了技术基础；大大降低测试系统的部署、开发和扩展的难度，节省了测试系统的开发和时间成本；真正实现了测试数据的全寿命周期管理，提高了ATS系统的适应性和通用范围。

Description

一种基于被测试对象模型的通用自动化测试系统及方法

技术领域

本发明涉及一种自动化测试系统及方法，尤其涉及一种基于被测试对象模型的通用自动化测试系统及方法。

背景技术

传统的通用自动化测试系统(ATS/Auto Test System)，最典型的如基于美国TXY的PAWS和法国宇航的SMART平台开发，其核心是解决测试程序与测试资源(硬件资源)的无关性，以及测试程序的可移植性和可重用性，保护在测试上的投资。其所依赖的技术基础是要求ATS满足IEEE 1226ABBET(A Broad Based Environment for Test)标准和支持ALTLAS语言子集即不同的测试信号库，通过智能仪器的标准接口来实现标准测试资源的无关性。

目前，传统的通用ATS最大的弊端是没有一套建立在技术架构之上的业务体系，对于业务没有直接的支撑，如没有与五性工程可以直接对接的业务架构，无法直接把五性工程中的可测试性的设计结果直接做为ATS开发输入的系统和方法，需要转换成PAWS或SMART开发平台的技术开发需求才能进行开发；如没有统一的测试数据模型，无法支撑未来基于大数据技术进一步发展测试技术的需求，同时，还导致需要为每一个特定的ATS开发大量的测试数据获取、建模、存贮及访问的程序代码。

此外，传统的通用ATS不涉及到数据的规范和标准，导致测试程序的投资是保护住了，但大量的测试数据的价值没有得到保护，特别是在大数据为未来发展方向的情况下，数据资产不能保值增值，是一个非常大的浪费；其次，由于传统的通用ATS都是基于单台主机的，最多也就扩展出一台服务器用于C/S结构的数据库系统，导致传统的通用ATS的体系结构无法满足所有被测试对象对于ATS能力的增长需求，极大地限制了ATS的能力，无法满足当前复杂大型设备的测试需求，并且需要测试程序开发人员具有程序开发能力，极大地限制了通用ATS的应用范围和适应性。

发明内容

为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于被测试对象模型的通用自动化测试系统及方法。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于被测试对象模型的通用自动化测试系统，包括测试数据总线控制器、数据存储控制器、测试开发控制器、监控显示控制器、故障诊断控制器、测试分析控制器；数据存储控制器、测试开发控制器、监控显示控制器、故障诊断控制器、测试分析控制器分别与测试数据总线控制器相连接，并通过测试数据总线控制器与测试资源控制器、仿真模拟控制器相连接；

测试数据总线控制器上设置有测试数据总线组件；

数据存储控制器上设置有数据存储服务组件，实现基于数据库的测试数据管理与存储服务；

测试开发控制器上设置有测试开发组件，测试开发组件负责整个测试系统的模型创建、指令控制配置、测试脚本开发、运行控制；

监控显示控制器上设置有监控显示组件，监控显示组件负责被测试对象模型下的各测点对象数据的实时监视显示；

故障诊断控制器上设置有故障诊断组件；故障诊断组件基于规则的知识库和推理引擎，实现测点对象数据的实时判读、故障诊断；

测试分析控制器上设置有数据分析组件；数据分析组件实现测点对象数据的快速查询、图表分析功能，支持大数据分析与查询；

测试资源控制器上设置有测试资源服务组件，提供测试资源的驱动控制管理功能；测试资源服务组件是为各类测试资源提供接入服务，可支持LAN、PXI/PCI、CPCI、GPIB、串口等驱动控制方式；

仿真模拟控制器上设置有仿真模拟服务组件，提供被测试对象所依赖的外部系统或模块的数据仿真和模拟功能。

本发明的测试开发、监控显示、故障诊断、测试分析等控制器及测试应用组件都是基于被测试对象(DUT)模型来开发或者运行，因此，以上都只针对DUT的测试业务，与测试资源无关。

本发明的测试资源、仿真模拟控制器及服务组件则是基于测试资源模型来运行，并通过该模型找到对应的测试资源驱动，从而驱动测试资源完成测试与控制，因此这两类应用组件与测试资源相关。

本发明还提供上述基于被测试对象模型的通用自动化测试方法，该方法基于以网络为传输介质的测试数据总线，将各应用组件以插件的形式连接起来，分别部署在不同的控制器上。该测试方法具体包括以下步骤：

(一)对DUT进行分析，根据接口技术资料创建DUT模型；

首先对DUT的接口技术文档进行分析，定义DUT测试接口、总结测试需求、整理测试信号；再根据DUT的接口创建DUT模型，模型以测点对象进行描述，详细定义被测试对象每一个测点对象的名称、单位、精度属性；

(二)根据被测对象的模型进行硬件选型、根据测试信号的具体需求进行调理电路设计；

(三)进行测试资源服务组件、仿真模拟组件开发，创建测试资源模型；

(四)将系统的各部分进行集成并进行软件部署；

将各类仪器、调理电路及机柜系统集成起来，通过线缆与被测试对象相连接；将各控制器及应用组件部署在测试数据总线上；

(五)进行系统测试开发与配置；

测试开发与配置需要导入在步骤(一)建立的DUT模型，由开发控制器根据DUT模型自动生成测试系统里的所有测点对象，然后进行测试需求的分析，根据需求分析进行测试程序或脚本的开发；测试程序或脚本操作的对象是测点对象而不是测试资源的端口，所有测点对象都通过测试数据总线来获得；

(六)进行监控显示界面配置；

根据监控需求，选择要观测的DUT模型测点对象，按照列表、图形、组态控件方式排布在监视页面上；

(七)进行故障诊断规则开发和配置；

根据被测试对象设计特性，针对DUT模型测点对象，开发故障诊断规则，并配置哪些规则集运行在哪个故障诊断控制器上的策略；

(八)进行测试运行控制；

根据步骤(一)～(七)中的测试准备和配置工作，进入正式的产品测试环节；在测试开发组件上可自动为每一个测试指令生成一个发送此测试指令的按钮并自动地排列这些按钮，按照测试要求点击控制面板的某个按钮来进行手动测试；点击运行测试程序或脚本，进行自动化测试；

(九)进行测试数据存储；

通过测试数据总线的所有测试数据都会被自动地归档到存储系统中。存储系统可以是关系型数据库，也可以是基于大数据技术的存储平台，如NoSQL；测过程中的所有测试数据及测试指令都完整的保存在存储系统中；

(十)进行测试分析功能；

测试完成后，在数据分析组件内，按照条件查询到所需数据，并进行数学分析、统计。

DUT模型包括：测试接口名称、检测类型、检测方法、传感器类型、测点对象以及测试指令对象；

测点对象是组成DUT模型的基本单元，测点对象名称根据计量标准定义；测点对象包括：

工程单位：不同测点对象对应不同单位；

计量单位：传感器的数据单位；

采样率：只对采集信号有效，每秒需要采集的数据点个数；

时钟：在一定的采样频率下，对应的采集时间；

精度：每个数据由测试资源或者传感器转换后的精度；

计量数值：计量数值相对于工程数值而言，对于需要传感器或有公式的测点对象有效，该值表示传感器端采集到的DUT测点对象的数值；

工程数值：相对于计量数值而言，该值表示采集到的DUT测点对象的工程意义数值，有公式时，是计量数值经公式转换后得到的数值；

转换公式：代表了计量数值与实际工程数值之间的转换关系；

合格阈值：每个采集数据的合格范围；

测试指令对象包含符合规范的标准化指令以及DUT自定义的业务指令；测试指令对象除指令名称外，还包括：

指令内容：该指令的具体内容，可以是一个标准的指令字串，也可以是一个具体数值或者二进制码；

指令时刻：该指令的动作时间；

指令单位：该指令对应的单位，视需要来具体定义。

被测试对象模型根据被测试设备的技术资料，按DUT的测试接口和测点对象两层来构建；测试资源模型根据测试资源的技术资料，按照测试资源类型、测试通道和测点对象三层来构建；DUT模型与测试资源模型之间通过资源映射建立连接关系，从而将DUT的测试接口与测试资源的资源通道绑定起来。

测试资源模型包括：具备某独立测试功能的测试资源名称；资源类型；通道数量：该测试资源包含的测试通道数量；测试通道：针对每一个物理通道，唯一标识此测试通道的ID号；

测试通道包括：

物理地址：此通道对应的测试资源地址；

测点对象：每个测试通道对应一个或多个测点对象；每个测点对象包括：

单位：不同属性对应不同单位；

采样率：只对采集信号有效，每秒需要采集的数据点个数；

时钟：在一定的采样频率下，对应的采集时间；

精度：每个数据由测试资源或者传感器转换后的精度；

数值：表示该测点对象的数值，即相对于ATE(Auto Test Equipment/自动测试设备)输入通道的采集值；

测试通道还包括：

测试指令对象：每个测试通道对应一个或多个测试指令对象，每个测试指令对象包括：

指令内容：该指令的具体内容，可以是一个标准的指令字串，也可以是一个具体数值或者二进制码；

指令时刻：该指令的动作时间；

指令单位：该指令对应的单位，视需要来具体定义。

测试资源模型的测点对象和测试指令对象是包含了所有的DUT模型的测点对象和测试指令对象的；DUT的测试接口与测试资源模型的测试通道的对应关系为一对一、一对N、N对一或N对N。

各控制器及应用组件按照部署位置分为前后端，前端包括测试资源服务组件和仿真模拟服务组件；后端包括测试开发组件、监控显示组件、数据分析组件、数据存储服务组件；数据存储服务组件与关系型数据库、NoSQL大数据平台相连接，完成各类数据的存储与管理。

本发明的被测试对象是由一个个测点对象和测试指令对象组成的，自动化测试系统施加的激励信号以及采集的响应信号都到达测试指令对象或者来自测点对象。

本发明具有以下有益效果：

(1)通过数据模型及数据服务接口，能够很好的兼容大数据存储平台，为以后的数据分析、数据挖掘奠定了技术基础；

(2)采用本发明能够大大降低测试系统的部署、开发和扩展的难度，节省了测试系统的开发和时间成本；

(3)本发明所构建的自动化测试系统，可满足DUT在需求分析时测试需求的独立性，在测试过程中流程与硬件无关性，在数据存储上的数据完整性，真正实现了测试数据的全寿命周期管理，提高了ATS系统的适应性和通用范围。

附图说明

图1为本发明通用自动化测试系统的结构框图。

图2为本发明测试方法的具体流程图。

图3为本发明通用自动化测试系统的逻辑结构框图。

图4为本发明通用自动化测试系统的测试信息流框图。

图5为本发明测试指令到测试资源信息流的结构框图。

图6为本发明测试指令到数据存储信息流的结构框图。

图7为本发明测试资源测点对象数据到应用信息流的结构框图。

图8为本发明测试资源测点对象数据到数据存储信息流的结构框图。

图9为本发明基于DUT模型的结构框图。

图10为本发明基于测试资源模型的结构框图。

图11为本发明DUT模型和测试资源模型的资源映射关系框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明包括测试数据总线控制器、数据存储控制器、测试开发控制器、监控显示控制器、故障诊断控制器、测试分析控制器；数据存储控制器、测试开发控制器、监控显示控制器、故障诊断控制器、测试分析控制器分别与测试数据总线控制器相连接，并通过测试数据总线控制器与测试资源控制器、仿真模拟控制器相连接；

测试数据总线控制器上设置有测试数据总线组件，测试数据总线组件为与测试数据总线控制器连接的各控制器提供在正确的时间和地点获取正确的数据的能力。具体功能包括数据共享功能、终端注册及应用扩展功能、事务处理功能、安全服务及其他、数据模型管理功能等。

其中，数据存储控制器上设置有数据存储服务组件，实现基于关系型数据库、NoSQL数据库或其它数据库的测试数据的管理与存储服务。

测试开发控制器上设置有测试开发组件，测试开发组件负责整个测试系统的模型创建、指令控制配置、测试脚本开发、运行控制；

监控显示控制器上设置有监控显示组件，监控显示组件负责被测试对象模型下的各测点对象(Test Point)数据的实时监视显示，可自定义组态界面。

故障诊断控制器上设置有故障诊断组件；故障诊断组件基于规则的知识库和推理引擎，实现测点对象数据的实时判读、故障诊断；

测试分析控制器上设置有数据分析组件；数据分析组件实现测点对象数据的快速查询、图表分析功能，支持大数据分析与查询；数据库服务器上设置有数据存储服务组件，可实现关系型数据库、NoSQL或其他数据库的管理与存储服务。

测试资源控制器上设置有测试资源服务组件，提供测试资源的驱动控制管理功能；测试资源服务组件是为各类测试资源提供接入服务，可支持LAN、PXI/PCI、CPCI、GPIB、串口等驱动控制方式。本发明的测试资源控制器可以是单台工控机、也可是包含主机的一个测试机柜，与被测试对象直接相连，连接方式主要有两大类:一类通过实际电缆连接，根据需要增加传感装置，实现非电信号采集，根据需要增加适配装置，达到信号放大、衰减、隔离等效果；一类以网络形式连接，接入被测对象的测控网络，实现网络数据采集与发送。

仿真模拟控制器上设置有仿真模拟服务组件，提供被测试对象所依赖的外部系统或模块的数据仿真和模拟功能。主要以数字总线(1553B、CAN)等数字仿真为主，是构成半实物仿真平台的重要组件。

此外，本发明还提供了上述测试系统的测试方法，该方法是基于以网络为传输介质的测试数据总线，将各应用组件以插件的形式连接起来，分别部署在不同的控制器上，如图2所示，具体包括以下步骤：

(一)对DUT进行分析，根据接口技术资料创建DUT(Device UnderTest，被测试对象)模型；

首先对DUT的接口技术文档进行分析，定义DUT测试接口、总结测试需求、整理测试信号；再根据DUT的接口创建DUT模型，模型以测点对象进行描述，详细定义被测试对象每一个测点对象的名称、单位、精度属性；

(二)根据被测对象的模型进行硬件选型、根据测试信号的具体需求进行调理电路设计；

其中，硬件选型包括选择相应的货架产品仪器或自研仪器模块等测试资源；调理电路的设计应具备信号放大、衰减、隔离等功能。

(三)进行测试资源服务组件、仿真模拟组件开发，创建测试资源模型；

其中，测试资源服务组件要根据不同硬件选型及测试功能，调用相关驱动程序接口，实现对测试资源的控制。例如被测试对象需要测量5V数字脉冲，则测试资源服务组件需要控制数字量采集模块的驱动接口，获取脉冲测量参数，在此阶段，按照测试资源模型创建的方法，详细定义测试资源、测试通道、测点对象等，创建本发明的测试资源模型。

另外，如果被测试对象有仿真模拟需求，如1553B总线指令控制与参数解析需求，则需要配置仿真模拟服务。具体是通过运用仿真模拟组件的ICD(Interface ControlDocument)配置功能，配置总线仿真协议；然后运用仿真模拟组件的参数配置功能，配置1553B功能参数；底层调用1553B硬件模块驱动接口，实现总线数字仿真。

(四)将系统的各部分进行集成并进行软件部署；

硬件方面，将各类仪器、调理电路及机柜系统集成起来，通过线缆与被测试对象相连接；将各控制器及应用组件部署在测试数据总线上。其中，应用组件按照部署位置可分为前后端，前端包括测试资源服务组件和仿真模拟服务组件；后端包括测试开发组件、监控显示组件、数据分析组件、数据存储服务组件，且按照需求，数据存储服务组件要与关系型数据库、NoSQL大数据平台相连接，在此阶段，由于连接关系已经确定，故可完成DUT模型与测试资源模型的资源映射，映射关系如图11所示。

(五)进行系统测试开发与配置；

测试开发与配置需要导入在步骤(一)建立的DUT模型，由开发控制器根据DUT模型自动生成测试系统里的所有测点对象，然后进行测试需求的分析，根据需求分析进行测试程序或脚本的开发。测试程序或脚本操作的对象是测点对象而不是测试资源的端口，所有测点对象都通过测试数据总线来获得。

按照需求，可配置被测试对象的手动控制面板，如开关脉冲指令、1553B广播指令等测点对象；根据被测试对象的测试说明文档，配置测试流程脚本，如遥测遥控测试脚本、舱压测试脚本、电源测试脚本等。如果必要的话，还要定义触发事件和转换公式。

(六)进行监控显示界面配置；

根据监控需求，选择要观测的DUT模型测点对象，按照列表、图形、组态控件方式排布在监视页面上；

本发明为实现测试监控一体化，需要自定义监视面板，根据监控需求，选择要观测的DUT模型测点对象，按照列表、图形、组态控件的方式排布在监视页面上。在监控显示组件上，可以实时观测到被测试对象各监控参数的变化。

(七)进行故障诊断规则开发和配置；

根据被测试对象设计特性，针对DUT模型测点对象，开发故障诊断规则，并配置策略。在诊断界面，可显示DUT各测点对象数据的实时判读、故障诊断结果。

(八)进行测试运行控制；

完成前面步骤(一)～(七)中的测试准备和配置工作，可以进入正式的产品测试环节。在测试开发组件上，按照测试要求点击控制面板，可以进行手动测试；点击运行测试流程脚本，可以进行自动化测试。

(九)进行测试数据存储；

通过测试数据总线的所有测试数据都会被自动地归档到存储系统中。存储系统可以是关系型数据库，也可以是基于大数据技术的存储平台，如NoSQL，以便于与其他系统(如信息管理系统、TDM系统等)实现对接。本发明测试过程中的所有测试数据及测试指令都完整的保存在存储系统中。

(十)进行测试分析功能；

测试完成后，在数据分析组件内，按照条件查询到所需数据，并进行数学分析、统计。

本发明采用基于网络为传输介质的测试数据总线，各控制器及应用组件都连接在测试数据总线上，传输的数据主要是基于被测试对象模型和测试资源模型的测试指令和测点数据。测试数据总线组件是一种运行在以太网上的虚拟数据总线，是完全分布式的、高性能、高伸缩性、高可靠性的架构，为系统应用提供在正确的时间和地点获取正确的数据的能力。它提供适配接口，挂接在适配接口上的模块既可以是应用程序(如监控显示组件)，也可以是某种服务(如数据存储服务组件、网络安全服务组件)。

本发明的测试数据总线具有以下功能：

数据共享功能：通过共享内存与各个节点上的应用“互联”，接收某控制器应用程序发布至网络的数据，并转发给其他端口，这些数据既可以是控制器下发的指令数据，也可以是实际采集的物理数据，还可以是测试过程中产生的过程数据；

终端注册及应用扩展功能：采用“可插拔”的服务架构，能够随时扩展业务终端；

事务处理功能：具备对数据的并发控制、回调事件等事务的处理功能，对各类事务具有优先级划分及处理功能；

安全服务及其他：提供网络安全、时间获取等其他网络服务；

数据模型定义功能：在测试数据总线上传输的数据遵循统一的数据结构定义，数据结构内容包括时钟、单位、计量单位(计量这一层只考虑最原始测量值和对象)、精度、数据来源、数值等，建立了描述被测对象测点对象的数据模型，以便全息还原测试数据。

本发明的测试开发组件、监控显示组件、故障诊断组件、数据分析组件、数据存储服务组件、测试资源服务组件挂接于测试数据总线之上，是本发明必不可少的应用组件。

其中，测试开发组件是一个图形化集成开发与运行环境(IDE)，采用图形用户界面(GUI)脚本的方式开发，不需要测试工程师具备专业编程技能，因此对通用ATS的应用范围和适应性没有限制。测试开发组件具体功能包括：

(1)通用配置功能，配置的内容包括数据模型、触发事件、转换公式。其中，数据模型遵循上文提到的DUT模型的测点对象来定义；触发事件提供三种机制，一个是公共变量被赋值时触发，一个是发送某个特定的指令时触发，还有一个是在某个操作执行时自动生成的一组事件，且每个事件有预先定义好的触发时间；转换公式是实现工程值与业务数值转换的工具，可与测点对象模型关联，也可在测试过程中单独使用。

(2)指令面板配置，可配置各图形化的指令面板，以便测试人员手动控制。指令通过测试数据总线传递给其它控制器；

(3)脚本用例设计，可用图形化的方式开发测试用例脚本，以便测试人员自动化测试，数据交互通过测试数据总线来完成；

(4)运行功能，提供运行、暂停、停止、设置断点、调试等功能。

本发明监控显示组件主要负责接收测试数据总线的DUT模型测点对象数据，并在线监控与显示，可自定义显示面板，具体显示方式包括：

(1)数据列表显示；

(2)图形化显示，如波形曲线、饼图、柱状图等；

(3)其他组态方式显示，如仪表盘、指示灯、温度计、压力计等。

故障诊断组件主要负责测试数据总线上的DUT模型测点对象数据的判读、报警、故障诊断等。主要技术点包括DUT模型、知识库、推理引擎。本组件的输入是DUT模型测点对象数据，输出是判读或诊断结论。

其中，知识库是基于规则和策略的知识库。

规则：通过表达式形式提供诊断规则定义，表达式的基本运算单位为测点对象数据；策略：由多个规则组合而成，依据条件执行策略。

推理引擎是利用RETE高效模式匹配算法及分布式并行计算技术，可大幅度提高系统的诊断效率与诊断准确性。推理引擎的输入为待诊断的实时测点对象数据值，通过数据总线从数据源处实时获取；输出为经过规则和策略运算后的诊断结论。

数据分析组件主要负责读取、浏览、回放历史数据，并根据用户要求进行分析处理。查询方式包括：

(1)简单数据查询：以表格的形式查询历史数据并显示，并能导出；

(2)数据统计查询：查询符合条件的数据并能按照指定的算法，如均值、方差、最大值、最小值等统计结果，并能导出；

(3)命令执行结果查询：查询某一个时间段内命令执行的结果，用于事后的测试结果分析；

(4)曲线查询：查询某一段时间的数据并以曲线形式显示、回放。

数据存储服务组件主要负责数据存储及管理，具体功能包括：

(1)接收测试数据总线的测试数据，并入库存储；

(2)接收测试数据总线上的查询指令，读出数据并传递给测试数据总线；

(3)数据源管理功能，提供相同的API接口，能够对接各类关系型数据库以及NoSQL大数据平台；

(4)海量数据处理功能，测试数据在关系型数据库中时，例如10TB的数据量，一个标准的工业PC服务器，可以达到80％以上的数据分析操作，如一般性的统计算法，都可以快速得到结果。

测试资源服务组件主要负责各类测试资源的驱动管理、指令控制与数据采集、数据上传等功能，其详细功能如下：

(1)各类测试资源(PXI、CPCI、GPIB、网口、串口等类型)的驱动管理，包括测试资源名称、地址、驱动程序选择、参数配置；

(2)测试资源控制，调用测试资源驱动函数接口或者直接操作硬件寄存器读写，完成测试资源的指令控制或者数据采集；

(3)测试数据总线对接功能，接收测试数据总线的控制指令，并且传递给相应测试资源进行相关动作；从测试资源获取数据，并且上传给测试数据总线；

(4)测试资源模型管理，各测试资源以通道为单位，建立资源模型，包括通道名、通道物理地址等，与上文提到的测试资源模型相对应，表明了测点对象数据的数据来源。

本发明仿真模拟服务组件同样挂接于测试数据总线之上，是本发明可选应用组件之一，主要负责总线(例如1553B、CAN等)类的数字仿真。具体功能包括：

(1)总线参数配置功能，配置仿真模拟服务器的各类功能参数；

(2)协议配置及解析功能，组件具备ICD配置功能，提供通用的协议配置环境，以位(bit)为最小单位，配置总线的应用层协议；在运行过程中，按照ICD文件解析协议，从而获取指令及参数，底层调用仿真模块驱动接口完成总线仿真；

(3)测试数据总线对接功能，接收测试数据总线的控制指令，并且传递给相应测试资源进行相关动作；从测试资源获取数据，并且上传给测试数据总线；

(4)测试资源模型管理，各测试资源以通道为单位，建立资源模型，包括参数名、参数位置等，与上文提到的测试资源模型相对应，表明了测点对象数据的数据来源。

如图3所示为本发明描述的通用自动化测试系统的逻辑结构，自底而上分为：

(1)测试资源驱动：该层提供各类测试资源的驱动接口，接口形式为各仪器厂商提供的动态库、API函数、指令库。常用的驱动函数包括IVI驱动、SCPI指令、PXI/CPCI驱动，主要被上层的测试资源服务、仿真模拟服务来调用；

(2)信息模型：信息模型是本发明的核心技术之一。包含被测试对象模型(DUT模型)、测试资源模型及两者之间的映射关系，作为元数据供上层服务或应用组件来调用；

(3)测试基础模块：该层提供通用自动化测试系统体系的基础服务组件。其中，测试数据总线提供数据传输和共享的通路；数据存储控制器及服务组件提供数据库管理、读写的接口服务；测试资源控制器及服务组件、仿真模拟控制器及服务组件则是整个系统的数据来源；

(4)测试应用模块：构建在测试基础服务之上，是面向用户的主要应用模块。提供测试与开发、监控显示、故障诊断、测试分析等控制器及功能应用。

如图4所示，模型知识库主要包含模型数据和存储数据。其中，DUT模型根据被测试设备的资料，按DUT测试接口和测点对象两层来构建，测试资源模型根据测试资源的资料，按照测试资源、测试通道和测点对象三层来构建，DUT模型与测试资源模型之间通过资源映射建立连接关系，从而将DUT的测试接口与测试资源的资源通道绑定起来。

其中，测试开发、监控显示、故障诊断、测试分析等测试应用组件都是基于DUT模型来开发或者运行，如测试开发组件针对DUT某测试接口的测试对象来配置指令输出、监控显示组件实时监控DUT某测试接口的测试对象数据，因此，以上应用组件都只针对DUT的测试业务，与测试资源/硬件无关。

测试资源服务、仿真模拟服务则是基于测试资源模型来运行，并通过该模型找到对应的测试资源驱动，从而驱动测试资源完成测试与控制。两类应用组件与测试资源/硬件相关。

本发明在实际运行过程中，测试数据总线负责各测试应用程序、测试服务组件之间的数据传输，数据内容主要是被测试对象模型与测试资源模型，可进一步具体化到测点对象/测试指令对象。

根据DUT模型测试接口与测试资源通道的映射关系，测试应用输出的指令通过测试资源服务，正确输出至某个测试资源的物理通道上，同样的，测试资源服务从物理通道上采集的测试数据，传输给各测试应用组件，并且正确的对应到DUT的测试接口上。

下面具体介绍测试指令对象、测点对象的信息流向。

(1)测试指令到测试资源的信息流

如图5所示，测试指令对象由各测试应用模块(如测试开发控制器配置并启动“电压输出”指令等)发至测试数据总线。在测试数据总线上，测试指令对象完成了从DUT模型到测试资源模型的转换，即通过资源映射关系，从DUT的测试指令对象转换为测试资源的测试指令对象，并传输给测试资源模块，该模块根据测试指令对象的测试资源信息，能够匹配到相应的测试资源驱动(如电源、模拟量输出模块、信号发生器等)，最终控制该测试资源完成指令输出的动作。

(2)测试指令到数据存储的信息流

测试指令对象一方面经测试数据总线传输给测试资源控制器并控制测试资源产生相应动作，一方面送往数据存储控制器来存储。

如图6所示，由各测试应用模块(如测试开发控制器配置并启动“电压输出”指令)发至测试数据总线，在测试数据总线上完成DUT模型的测试指令对象到数据存储模型的转换，数据存储控制器从网络上获取该数据存储模型，完成测试指令对象的存储。

(3)测试资源测点对象数据到测试应用

如图7所示，ATS开始运行后，测试资源控制器控制测试资源(如模拟量采集模块、示波器等)测试资源测点数据，并且上传至测试数据总线。在测试数据总线内，完成从测试资源的测点对象到DUT模型的测点对象的转换，从而将测点对象数据与DUT的业务逻辑关联。各类测试应用(如监控显示、测试分析、故障诊断等)从测试数据总线读取DUT的测点对象，并进行处理。

按照上述方法，各类测试应用处理的数据都是和DUT相关的数据(如“动力学温度”、“机舱压力”等)，而不是测试资源数据(如“示波器1通道电压”、“万用表电流”等),达到了与硬件无关的目的。

(4)测试资源测点对象数据到数据存储

测点对象一方面由测试资源控制器上传至测试数据总线并传输给测试应用来显示处理，一方面由数据存储控制器来存储。

如图8所示，测试资源控制器控制测试资源(如模拟量采集模块、示波器等)测试资源测点数据，并且上传至测试数据总线。在测试数据总线内，完成从测试资源的测点对象到DUT模型的测点对象的转换，从而将测点对象数据与DUT的业务逻辑关联。DUT模型的测点对象生成数据存储模型，数据存储控制器从测试数据总线上获取该数据存储模型，完成测点对象的存储。

如图9所示，从测试的角度看，被测试对象(DUT)是由一个个测点对象和测试指令对象组成的，ATS系统施加的激励信号以及采集的响应信号都到达测试指令对象或者来自测点对象。因此，只要能够完整提取测点对象和测试指令对象的属性，即可描述建立测点对象乃至DUT的模型。

DUT模型按照测试接口与测点对象/测试指令对象两层来构建，主要属性包括：测试接口名称、接口方向、检测类型、检测方法、传感器类型、测点对象、测试指令对象几个方面。

其中，测试接口名称为DUT测试接口的名称。接口方向相对于DUT而言分为输入、输出、双向。检测类型包括外观检测、功能测试、性能测试、性能监测、仿真测试等。检测方法包括自动测试、手动测试、BIT测试。传感器类型则负责定义该测点对象是否需要传感器辅助采集，如需要，则指明所需要的传感器类型。测点对象是组成DUT模型的最基本单元，其中测点对象名称根据计量标准来定义，如电压、电容、电阻、电流、长度、面积、温度、速度等，一个测试接口可包含多个测点对象，如DUT某测点对象“控温接口”对应两个测点对象，即“控温接口-电压”和“控温接口-脉宽”。

本发明DUT模型的测点对象包括：

工程单位：不同测点对象对应不同单位，如V、F、Ω等；

计量单位：即传感器的数据单位，如V、F、Ω等；

采样率：只对采集信号有效，每秒需要采集的数据点个数；

时钟：在一定的采样频率下，对应的采集时间；

精度：每个数据由测试资源或者传感器转换后的精度；

计量数值：计量数值相对于工程数值而言，对于需要传感器或有公式的测点对象有效，该值表示传感器端采集到的DUT测点对象的数值；

工程数值：相对于计量数值而言，该值表示采集到的DUT测点对象的工程意义数值，有公式时，是计量数值经公式转换后得到的数值；

转换公式：代表了计量数值与实际工程数值之间的转换关系；

合格阈值：每个采集数据的合格范围。

本发明DUT模型的测试指令对象包含符合规范的标准化指令以及DUT自定义的业务指令，除指令名称外，还包括：

指令内容：该指令的具体内容，可以是一个标准的指令字串，也可以是一个具体数值或者二进制码；

指令时刻：该指令的动作时间；

指令单位：该指令对应的单位，视需要来定义。

如图10所示，本发明的测试资源模型按照测试资源、测试通道、测点对象/测试指令对象三层来建立，包括：

测试资源名称：具备某独立测试功能的测试资源名称，如数字量输入1#；

资源类型：按照测试资源划分，包括模拟量输入输出、示波器、万用表、1553B总线等类型；

通道方向：相对于测试资源，分为输入、输出、双向。

通道数量：该测试资源的包含的测试通道数量；

测试通道：针对每一个物理通道，唯一标识此通道的ID号。测试通道包括：

物理地址：表示此通道对应的测试资源地址；

测点对象：每个测试通道对应多个测点对象，如某测试资源“示波器”的通道CH1，对应“CH1-幅度”、“CH1-周期”、“CH1-占空比”等多个测点对象。其中，测试资源模型的测试通道中每个测点对象包括：

单位：不同属性对应不同单位，如V、F、Ω等；

采样率：只对采集信号有效，每秒需要采集的数据点个数；

时钟：在一定的采样频率下，对应的采集时间；

精度：每个数据由测试资源或者传感器转换后的精度；

数值：表示该测点对象的数值，即相对于ATE输入通道的采集值。

测试指令对象：每个测试通道对应一个或多个测试指令对象，每个测试指令对象具体包括：

指令内容：该指令的具体内容，可以是一个标准的指令字串，也可以是一个具体数值或者二进制码；

指令时刻：该指令的动作时间；

指令单位：该指令对应的单位，视需要来定义。

本发明实际测试环境是将测试资源的通道和DUT的测试接口通过电缆或其他方式连接的，因此必须实现通道与测试接口的映射，从而完成整个试通路的闭合，资源映射关系如图11所示。

本发明的关联映射规则如下：

测试资源模型的测点对象和测试指令对象是包含了所有的DUT模型的测点对象和测试指令对象的；DUT的测试接口与测试资源模型的测试通道的对应关系，可以是一对一、一对N、N对一、N对N的关系。

上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于被测试对象模型的通用自动化测试系统，其特征在于：所述系统包括测试数据总线控制器、数据存储控制器、测试开发控制器、监控显示控制器、故障诊断控制器、测试分析控制器；所述数据存储控制器、测试开发控制器、监控显示控制器、故障诊断控制器、测试分析控制器分别与测试数据总线控制器相连接，并通过测试数据总线控制器与测试资源控制器、仿真模拟控制器相连接；

所述测试数据总线控制器上设置有测试数据总线组件；

所述数据存储控制器上设置有数据存储服务组件，实现基于数据库的测试数据管理与存储服务；

所述测试开发控制器上设置有测试开发组件，测试开发组件负责整个测试系统的模型创建、指令控制配置、测试脚本开发、运行控制；

所述监控显示控制器上设置有监控显示组件，监控显示组件负责被测试对象模型下的各测点对象数据的实时监视显示；

所述故障诊断控制器上设置有故障诊断组件；故障诊断组件基于规则的知识库和推理引擎，实现测点对象数据的实时判读、故障诊断；

所述测试分析控制器上设置有数据分析组件；数据分析组件实现测点对象数据的快速查询、图表分析功能，支持大数据分析与查询；

所述测试资源控制器上设置有测试资源服务组件，提供测试资源的驱动控制管理功能；所述测试资源服务组件是为各类测试资源提供接入服务；

所述仿真模拟控制器上设置有仿真模拟服务组件，提供被测试对象所依赖的外部系统或模块的数据仿真和模拟功能。

2.根据权利要求1所述的基于被测试对象模型的通用自动化测试系统，其特征在于：所述各控制器及应用组件按照部署位置分为前后端，前端包括测试资源服务组件和仿真模拟服务组件；后端包括测试开发组件、监控显示组件、数据分析组件、数据存储服务组件；所述数据存储服务组件与关系型数据库、NoSQL大数据平台相连接，完成各类数据的存储与管理。

3.一种基于被测试对象模型的通用自动化测试方法，其特征在于，所述方法基于以网络为传输介质的测试数据总线，将各应用组件以插件的形式连接起来，分别部署在不同的控制器上；该测试方法具体包括以下步骤：

(一)对DUT进行分析，根据接口技术资料创建DUT模型；

首先对DUT的接口技术文档进行分析，定义DUT测试接口、总结测试需求、整理测试信号；再根据DUT的接口创建DUT模型，模型以测点对象进行描述，详细定义被测试对象每一个测点对象的名称、单位、精度属性；

(二)根据被测对象的模型进行硬件选型、根据测试信号的具体需求进行调理电路设计；

(三)进行测试资源服务组件、仿真模拟组件开发，创建测试资源模型；

(四)将系统的各部分进行集成并进行软件部署；

将各类仪器、调理电路及机柜系统集成起来，通过线缆与被测试对象相连接；将各控制器及应用组件部署在测试数据总线上；

(五)进行系统测试开发与配置；

测试开发与配置需要导入在步骤(一)建立的DUT模型，由开发控制器根据DUT模型自动生成测试系统里的所有测点对象，然后进行测试需求的分析，根据需求分析进行测试程序或脚本的开发；测试程序或脚本操作的对象是测点对象而不是测试资源的端口，所有测点对象都通过测试数据总线来获得；

(六)进行监控显示界面配置；

根据监控需求，选择要观测的DUT模型测点对象，按照列表、图形、组态控件方式排布在监视页面上；

(七)进行故障诊断规则开发和配置；

根据被测试对象设计特性，针对DUT模型测点对象，开发故障诊断规则，并配置哪些规则集运行在哪个故障诊断控制器上的策略；

(八)进行测试运行控制；

根据步骤(一)～(七)中的测试准备和配置工作，进入正式的产品测试环节；在测试开发组件上可自动为每一个测试指令生成一个发送此测试指令的按钮并自动地排列这些按钮，按照测试要求点击控制面板的某个按钮来进行手动测试；点击运行测试程序或脚本，进行自动化测试；

(九)进行测试数据存储；

通过测试数据总线的所有测试数据都会被自动地归档到存储系统中；测试过程中的所有测试数据及测试指令都完整的保存在存储系统中；

(十)进行测试分析功能；

测试完成后，在数据分析组件内，按照条件查询到所需数据，并进行数学分析、统计。

4.根据权利要求3所述的基于被测试对象模型的通用自动化测试方法，其特征在于：所述DUT模型包括：测试接口名称、检测类型、检测方法、传感器类型、测点对象以及测试指令对象；

所述测点对象是组成DUT模型的基本单元，测点对象名称根据计量标准定义；测点对象包括：

工程单位：不同测点对象对应不同单位；

计量单位：传感器的数据单位；

采样率：只对采集信号有效，每秒需要采集的数据点个数；

时钟：在一定的采样频率下，对应的采集时间；

精度：每个数据由测试资源或者传感器转换后的精度；

计量数值：计量数值相对于工程数值而言，对于需要传感器或有公式的测点对象有效，该值表示传感器端采集到的DUT测点对象的数值；

工程数值：相对于计量数值而言，该值表示采集到的DUT测点对象的工程意义数值，有公式时，是计量数值经公式转换后得到的数值；

转换公式：代表了计量数值与实际工程数值之间的转换关系；

合格阈值：每个采集数据的合格范围；

所述测试指令对象包含符合规范的标准化指令以及DUT自定义的业务指令；所述测试指令对象除指令名称外，还包括：

指令内容：该指令的具体内容，可以是一个标准的指令字串，也可以是一个具体数值或者二进制码；

指令时刻：该指令的动作时间；

指令单位：该指令对应的单位。

5.根据权利要求3所述的基于被测试对象模型的通用自动化测试方法，其特征在于：所述被测试对象模型根据被测试设备的技术资料，按DUT的测试接口和测点对象两层来构建；所述测试资源模型根据测试资源的技术资料，按照测试资源类型、测试通道和测点对象三层来构建；DUT模型与测试资源模型之间通过资源映射建立连接关系，从而将DUT的测试接口与测试资源的资源通道绑定起来。

6.根据权利要求3所述的基于被测试对象模型的通用自动化测试方法，其特征在于，所述测试资源模型包括：具备某独立测试功能的测试资源名称、资源类型、通道数量、测试通道；

其中通道数量为该测试资源包含的测试通道数量；

测试通道为针对每一个物理通道，唯一标识此测试通道的ID号，测试通道包括：

物理地址：此通道对应的测试资源地址；

测点对象：每个测试通道对应一个或多个测点对象；每个测点对象包括：

单位：不同属性对应不同单位；

采样率：只对采集信号有效，每秒需要采集的数据点个数；

时钟：在一定的采样频率下，对应的采集时间；

精度：每个数据由测试资源或者传感器转换后的精度；

数值：表示该测点对象的数值，即相对于ATE输入通道的采集值；

所述测试通道还包括：

测试指令对象：每个测试通道对应一个或多个测试指令对象，每个测试指令对象包括：

指令内容：该指令的具体内容，可以是一个标准的指令字串，也可以是一个具体数值或者二进制码；

指令时刻：该指令的动作时间；

指令单位：该指令对应的单位。

7.根据权利要求6所述的基于被测试对象模型的通用自动化测试方法，其特征在于：测试资源模型的测点对象和测试指令对象是包含了所有的DUT模型的测点对象和测试指令对象的；所述DUT的测试接口与测试资源模型的测试通道的对应关系为一对一、一对N、N对一或N对N。

8.根据权利要求3所述的基于被测试对象模型的通用自动化测试方法，其特征在于：所述被测试对象是由一个个测点对象和测试指令对象组成的，自动化测试系统施加的激励信号以及采集的响应信号都到达测试指令对象或者来自测点对象。