电子系统是民用工业、航空工业和国防工业的重要组成部分,随着现代电子系统集成度和复杂度的急剧增加,其测试与诊断愈加困难,开展测试性设计已是当务之急。测试方案优化设计从电子系统的测试与诊断需求出发,考虑测试位置、测试内容、测试手段等问题,提出“何处测”、“测什么”、“用什么测”的总体规划,是测试性设计中的一项重要内容,对提高故障诊断效率和准确性、降低测试成本、推动测试性设计技术的发展具有重要意义。鉴于电子系统的重要地位以及当前测试性设计领域缺乏高效、准确的测试方案优化设计方法,本文以电子系统为研究对象,对其测试方案优化设计中的模拟电路测点选择、复杂电子系统测试选择以及测试性指标的验证方案优化等关键技术开展研究。论文的主要研究内容与成果如下:1.研究了模拟故障字典法的测点选择方法。对现有测点选择方法进行了系统的总结,将其分为智能优化算法和贪婪算法两类;在此基础上提出如下三种测点选择方法:(1)针对现有基于智能优化算法的测点选择方法存在搜索效率和求解精度低的问题,提出一种基于量子进化算法的测点选择方法。该方法利用包含法产生的近似最优测点集初始化量子个体,并根据测点选择问题的特点设计了一种单调的适应度函数和提出了一种动态调整旋转角幅度的策略,确保算法的快速收敛和全局最优性。验证结果表明,与已有的智能优化方法相比,该方法能更快的搜索到最优测点集。(2)针对现有贪婪测点选择方法难以搜索到最优测点集的问题,提出一种基于贪婪随机自适应搜索算法的测点选择方法。该方法对应一个启发式随机迭代过程,每次迭代先利用包含法生成一个可行的测点集,再利用排除法剔除可行测点集中的冗余测点,并在两个阶段分别引入随机策略:随机选择测点评估标准和随机顺序剔除冗余测点,有效地克服了贪婪算法的近视性和确定性。验证结果表明,相比其它方法,该方法的收敛速度更快,求解精度更高,尤其适合于存在多个最优测点集的电路。(3)针对上述测点选择方法只适用于故障特征为电压和仅以测点数目来衡量测点集优劣而忽略了故障诊断性能的问题,提出一种基于层次聚类和多频分析的测点选择方法。该方法利用层次聚类的方法划分模糊组,并将测点选择过程分为两个阶段:第一阶段利用改进的熵指数优化算法为每个测试节点选择一组最优的测试频率,第二阶段综合所有测试节点的测点选择结果再次利用改进的熵指数优化算法为被测电路选择最优测点集。验证结果表明,该方法选择的测点集不仅测点数目最少,其故障诊断准确性和故障隔离率较现有方法大大提高,并且该方法还可解决一些新型故障模型的测点选择问题。2.研究了基于多信号流图模型的复杂电子系统的测试选择方法。对多信号流图模型的基本理论及建模过程进行了简要介绍;在此基础上分两种情形考虑系统级的测试选择:(1)针对测试可靠情形下的测试选择问题,基于故障-测试相关性矩阵建立了以测试代价最小为优化目标的测试选择模型;在此基础上提出一种改进的量子进化算法对模型求解。验证结果表明,该算法在求解精度和收敛速度方面都取得了较理想的效果。(2)针对测试不可靠情形下的测试选择问题,分析了测试发生漏检和虚警的机理;在此基础上,建立了同时兼顾测试代价和故障检测可靠性的单目标优化模型,并利用上述改进量子进化算法对模型求解,同时对算法进行了改进。验证结果表明,改进算法的求解性能优于原算法,模型实现了测试代价和故障检测可靠性两者的权衡。3.研究了测试性指标的验证方案优化针对经典的验证方案需要大容量故障样本而工程上难以实现的问题,以故障检测率的验证为例,提出一种制定故障检测率验证方案的贝叶斯方法。该方法利用研制阶段的试验数据建立故障检测率的增长模型,并结合专家经验确定故障检测率的验前分布;在此基础上,根据贝叶斯最大后验风险准则制定故障检测率的验证方案。验证结果表明,相比经典方案,贝叶斯方案可显著地减少故障样本量。