近年来，国内外自动化测试设备(Automatic Test Equipment, ATE)技术的快速发展给面向复杂装备的测试技术带来新一轮的技术革新。综合自动支持系统等ATE设备的研发使用，测试性设计与试验理论方法的深入研究及测试性建模软件的不断改进大幅度提升了武器装备的测试技术及故障隔离效率[1-5]。中国在数字化测试的单点技术域上紧跟国外的先进标准与方法，突破了一系列关键技术并取得了重要的研究成果[6]。然而由于飞机测试任务的复杂性和测试设备的专业性，国内行业内尚未开展成熟的工程化应用，飞机地面测试仍局限于通过文档形式进行测试任务描述和执行，除测试数据有归口管理平台外，其余数据来源不一，缺乏管控。统一测试全过程数据源，对飞机数字化测试技术实现进行顶层规划和工程应用已迫在眉睫。
基于模型定义(Model Based Definition, MBD) 是一种将所有的设计定义、工艺描述、属性管理等信息附着在产品模型中的数字化定义方法[7-9]。MBD有效解决了现代设计制造过程中所面临的复杂产品信息表达与传递困难、产品数据管理繁琐、工程更改难以贯彻等问题，为设计制造过程的集成提供了基于唯一数据源的有效解决方案，已普遍应用于飞机设计与制造阶段，并持续完善改进[10-12]。基于MBD的飞机数字化测试工艺设计利用国际自动测试相关标准IEEE 1671、IEEE 1641作为测试信息数字化定义基础[13-17]，根据飞机测试的特点开展轻量化模型定义方法研究，统一描述语言，分为测试需求分析、测试工艺设计、测试过程执行、测试数据利用4个关键阶段。
本文将MBD应用于飞机测试，将测试任务规划纳入工艺设计的范畴，提出测试工艺数字化定义方法。统一测试全过程的数据源，逐级明确和细化飞机数字化测试，实现测试过程数据统一化、测试指标规划最优化、测试数据利用集成化，形成测试工艺设计的工作模式，最终实现飞机数字化测试的最大化效能。
1 测试需求分析 基于MBD的飞机测试工艺设计的整体架构如图 1所示。
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| 图 1 基于MBD的测试工艺设计整体架构 Fig. 1 Overall architecture of MBD-based test process design |
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飞机测试任务需求来源复杂，包括整体性能指标要求、用户装备使用要求、设计系统指标划分、企业内部测试资源等。为优化测试需求分析，对测试需求进行获取与收集、分类与梳理，建立层次化测试需求获取模型，如图 2所示。
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| 图 2 测试需求获取模型 Fig. 2 Test requirement acquisition model |
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基于MBD的飞机数字化测试需求为：为满足新一代飞机研制优质、高效、低成本的需求，实现飞机测试与数字化环境的深度融合[18]，系统测试数据数字化率提升；实现飞机测试的自动化水平提高，测试数据自动判读率提升；完成飞机测试工艺设计优化，实现高效测试，缩短生产周期，生产效率提升。根据客户需求、设计需求、项目需求、进度评估和资源评估5个维度，结合现有工作情况和数字化测试愿景，制定综合量化指标，按照层次结构对各个需求层次制定子系统量化指标，形成整体需求分析。
2 测试工艺设计 2.1 测试工艺设计概念 工艺设计作为飞机生产制造的核心技术，承接产品设计、指导生产执行、明确生产纲领、制定工艺标准、拟定工艺规程、解决生产难题[18]。测试过程作为产品制造的终端，目前常以文档形式生成测试任务，对比目标指标和实测指标，判定产品是否合格。新型飞机测试对象和生产模式不断优化，通过测试简单判定系统的“正常工作”和“完全失效”已经不能满足用户需求和产品快速研制需要。因此，将测试纳入工艺设计的范畴，形成测试工艺设计的概念。测试规划不再局限于产品装配完成后，将工艺设计时间段前移，与制造工艺设计处于同一流程域，解析整机测试需求、统筹制造测试任务、形成测试指标数据库、设计全过程测试序列，管控测试任务执行。
2.2 测试工艺设计架构 通过测试需求分析和功能分解，根据测试流程将功能层次化，完成测试工艺设计架构设计，如图 3所示，由测试需求解耦层、测试结构策划层、测试功能策划层、测试数据管理层4个层次构成，以测试工艺模型作为统一数据源，完成测试工艺设计。
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| 图 3 测试工艺设计架构 Fig. 3 Test process design architecture |
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2.2.1 测试需求解耦层 测试需求解耦层包括需求解耦和任务决策。通过测试需求分析生成的整机测试数字化能力建设指标要求，将指标分解至各分系统和子系统，形成层次化的指标结构，完成需求重要度评估，对同一层次指标利用专家系统确定各层次因素之间的权重，通过层次总排序确定测试需求重要度，按照重要度排序完成测试需求转换，形成可执行的测试任务。
测试需求工艺模型的定义适应于设计部门结构化的飞机验证需求，通过一定的逻辑组成多层次的结构树，并以测试需求为核心组织和管理测试工程中产生的所有数据。以飞机产品结构分解为基础进行飞机功能验证需求分解构建测试需求工艺模型，驱动测试描述的建立，完成飞机功能的完整验证策划。
2.2.2 测试结构策划层 测试结构策划层将需求解耦后的测试任务形成测试工艺策划树，将测试方案按照飞机功能展开，按照测试类别、测试系统和测试子系统形成树形结构，在测试工艺设计平台构建顶层结构，如图 4所示。顶层结构匹配飞机设计系统，继承其有效性，可实现测试对象的技术状态管理。
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| 图 4 测试结构策划层 Fig. 4 Test structure planning layer |
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构建整机测试工艺模型定义方法，按照分层建模思想，将被测对象划分为系统级、子系统级、现场可更换单元(Line Replaceable Unit，LRU)级和车间可更换单元(Shop Replaceable Unit，SRU)级，在所有这些层级的部件或模块上都有相应的测试端口，通过数字化定义准确地反映这些部件信息及部件之间的归属关系信息。整机测试工艺模型的定义既要保证被测产品信息的全面性，又要保证各种信息之间具有清晰的逻辑关联。因此，整机测试工艺模型定义要素至少应包含被测对象基本信息、接口信息、父/组件的关系、信号需求及相关约束信息等，如图 5所示。
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| 图 5 整机测试工艺模型结构及要素 Fig. 5 Structure and elements of aircraft test process model |
| 图选项 |
2.2.3 测试功能策划层 测试功能策划层依据测试结构策划层，基于测试工艺策划树将飞机功能测试分解到系统功能测试，构建测试工艺功能层。功能层分为功能项与功能项下管理的功能点，如图 6所示。功能层看作系统级的功能测试，规定了系统的测试项目、测试指标、测试序列等内容。
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| 图 6 测试功能策划层 Fig. 6 Test function planning layer |
| 图选项 |
构建系统测试工艺模型定义方法，依据测试需求工艺模型和整机测试工艺模型，通过测试需求驱动测试过程的描述，支持测试需求与测试项目关联，结合测试结果实现测试需求闭环管理。系统测试工艺模型分为测试需求和测试开发，其结构及要素如图 7所示。
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| 图 7 系统测试工艺模型结构及要素 Fig. 7 Structure and elements of system test process model |
| 图选项 |
为执行高效、简化的测试流程，将系统所有测试进行拆分，分为测试组、测试项及测试行为，多个测试行为组成一个测试项，多个测试项组成一个测试组，多个测试组组成系统测试工艺模型，简化复杂测试逻辑，提高系统测试工艺模型的可扩展性。
2.2.4 测试数据管理层 构建测试结果工艺模型定义方法，依据系统测试工艺模型，为便于对测试结果的提取、分析、管理、传递，主要包含所使用相关模型的基础信息、测试数据、测试结果等，测试结果包含对测试内容的判读识别。其结构及要素如图 8所示。
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| 图 8 测试结果工艺模型结构及要素 Fig. 8 Structure and elements of test result process model |
| 图选项 |
测试结果工艺模型结构包含测试结果集、测试设备信息、测试产品信息、测试环境、测试依据文件、测试人员等。
3 测试过程执行 测试工艺模型作为测试工艺设计和测试过程执行的唯一数据源，将其数据进行测试过程应用分为两部分：①可利用测试工艺模型生成XML格式的测试序列作为ATE的测试程序集，实现从测试开始至结果上传的全过程自动测试；②暂不具备自动测试条件的测试指标，通过对测试工艺模型进行解析，形成结构化描述的生产性执行手册，指导测试执行过程。
3.1 自动测试 系统测试工艺模型以XML格式存储数据，结构及要素如图 7所示。被测对象相关信息用于描述被测对象，在测试结果输出时使用；测试接口配置描述所有测试管脚和被测连接部位及被测试信号的详细描述，是整个测试策略应用的基础信息；测试信号需求描述所有被测信号基本信息, 接口和电源等信息。自动测试操作类型分为基础操作和总线操作，详细元素如表 1所示。测试项的执行顺序按照测试需要顺序执行或并行执行。
表 1 自动测试操作元素 Table 1 Operating elements of automatic test
| 操作类别 | 操作元素 |
| 基础操作 | 初始化操作、连接操作、读取操作、信号使能操作、重置操作、断开连接操作、取消使能操作、设置变量操作、读取变量操作 |
| 总线操作 | 信息解码操作、信息编码操作、交换信息操作、读取总线数据、帧操作 |
表选项
实现自动测试主要有2个过程：第1步采用DOM技术解析XML格式工艺模型，DOM是一种专为HTML和XML设计的、用于解析这些标准文档的编程接口；第2步根据测试流程和关键字函数自动生成测试执行程序，关键字函数支持自由扩展。
测试结果工艺模型输出到测试数据管理系统作为测试记录模板，其架构及要素如图 8所示。模型定义包含多种信息，如测试环境信息、控制信息、测试人员信息、参考信息、结果集、测试描述及测试程序等。采用面向信号的测试执行过程，将测试结果侧重反映于信号及产生/测量信号的仪器通道上。测试结果集用来描述被测信号的ID和测试时间，设备元素用来描述仪器ID、名称、地址、归属和类型，接口元素用来描述通道ID和通道名称。
3.2 人工测试 人工测试需要利用生产现场执行性强的操作手册，通过人工操作测试设备，实现人工判别画面变化，执行测试过程并采集相关测试数据。使用DOM技术解析XML格式的测试工艺数模生成操作手册，作为人工测试的唯一输入，并根据约定的属性映射配置文件及信息重组要求，提取XML文件中各标签信息。例如，测试描述模型文件，可解析获得测试组、测试项、测试步骤、测试动作、测试信号、测试结果等要素，通过一定的顺序重组模型要素获得完整的测试描述信息，如图 9所示。通常包含一个或者多个有一定排列顺序的测试步骤，最终输出到操作手册，实例如图 10所示。
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| 图 9 测试工艺模型解析映射样例 Fig. 9 Analytical mapping example of test process model |
| 图选项 |
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| 图 10 测试工艺模型解析样例 Fig. 10 Analysis sample of test process model |
| 图选项 |
4 测试数据利用 测试数据利用总体技术架构如图 11所示。架构参考物联网和工业大数据模型，分为感知层、链路层、平台层、应用层。系统在建设内容上包含多域环境下的测试数据采集、异构数据边缘归一化与融合、工业数据的统一存储与共享，分别实现飞机测试相关的数据采集、数据处理和数据治理3个层次功能。
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| 图 11 测试数据利用总体技术架构 Fig. 11 Overall technical architecture for test data utilization |
| 图选项 |
4.1 多域环境下的测试数据采集 测试过程中，涉及多个场景、多个系统和多种网络架构，使得相关的数据分散在多个不同的域环境，需要打通这些域内系统，形成数据采集的通路。数据实时采集系统用于采集各工位设备的工作和运行状态数据，实现对设备的监视与控制，并对采集的数据进行分析处理。
数据实时采集系统提供专业化的分析和处理，个性化的数据处理和丰富的图形报表展示，对测试设备的关键数据进行统计和分析，如开机率、运行率、故障率、设备综合利用率等。精确的数据及时传递并分散到相关流程部门处理，实时引导、响应和报告现场的测试动态，提升解决问题的能力，推进智能制造的进程。
4.2 异构数据边缘归一化与融合 测试过程涉及的数据多为异构数据，为有效利用异构数据，需要将其进行归一和融合。为了减轻存储分析平台的压力和降低带宽要求，通过边缘计算方法将数据的归一和融合前移到业务端，将业务端的数据处理后再发送给存储分析平台。
4.2.1 数据预处理 传感器采集的数据具有海量性和重复性，需要对预存储的数据进行压缩，采用螺旋门等压缩算法进行数据压缩。实际测试工作中，无法保证所有传感器节点在任何时候均能正常工作，且传感度精度有限，会产生很多噪声数据，其中空缺数据和噪声数据均属于异常数据，对所有的传感器均设置时间空缺阀值和数值阀值，有效避免异常数据干扰。
4.2.2 边缘计算单元 边缘计算是“基于信息的控制”，实现连接与协议转换、数据存储、实时分析、实时监控和反馈控制等功能。基于边缘端设备，根据测试数据的接入特点，对数据即来即处理，快速响应事件和不断变化的业务条件与需求。通过分布式边缘计算节点进行数据和知识的交换，支持计算、存储资源的横向弹性扩展，完成本地的实施决策和优化操作，同时将非实时数据聚合后送到云端处理，实现与云计算协同。
通过边缘数据采集处理单元，将来自工装设备、现场摄像、测试平台、AR设备、平板电脑和台式计算机等测试现场设备的异构数据进行就近处理；将归一化后的融合数据传递给工业数据融合存储服务平台、决策分析模型或将归一融合后的数据缓存在本地文件中。
4.2.3 数据的统一存储与共享 数据存储管理包含逻辑数据的组织和分布，支持文件系统方式存储和索引存储方法。针对传感器、采集器数据的海量、异构与时空相关性，采用基于Mysql和Mongo的数据存储和共享方案及为第三方提供的Rest接口。
面对单机无法满足数据存储的情况，采用HDFS进行数据存储，HDFS适合部署在廉价的机器上，能提供高吞吐量的数据访问，并且支持流式读取文件系统数据。MySQL是一种开放源代码的RDBMS，MySQL数据库系统使用SQL进行数据库管理。在不需要事务化处理的情况下，选择MySQL管理内容。在处理高并发、大规模数据时，选择非关系型数据库Mongo。Mongo可以将异构数据存储在同一个数据库中以提高访问效率。Mongo自带一个分布式文件系统，用来支持海量异构数据的储存，并支持动态查询和完全索引。
数据的共享采用DDS，DDS在所有分布式节点之间构建了一个“全局数据空间”，其传输能力比通常的战术数据链高几个数量级，通过QoS保证网络传输质量。
5 结论 针对现有飞机测试过程采用文档进行规划与执行，造成测试来源不统一、测试周期长、效率低的问题，对测试工艺设计方法进行研究，形成以下成果：
1) 应用MBD的理念提出以测试工艺模型为单一数据源，将文档转变为数字化定义，实现飞机全过程数字化测试。
2) 开展各阶段测试工艺模型定义标准及要素研究，将测试工艺模型应用测试过程执行和测试数据应用，避免人为因素影响，取得阶段性成果，初步实现基于模型的飞机数字化测试工艺设计。
在下一步工作中，将继续实践应用该方法，持续开展数据采集、数据处理和数据治理的工程化应用，建立具有“统一模型、精准规划、实时分析、决策支撑”特征的飞机数字化测试能力系统。
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