测试诊断资源的优化配置主要是确定在各维修级别上,如何合理分配和使用BIT装置、现场检测设备、ATE设备等,包括软件、硬件和信息资源。合理的测试资源配置方案可以提高系统的任务可靠性与故障检测隔离的能力,减少测试诊断的费用与时间。随着装备结构越来越复杂,对装备保障的要求越来越高,开展测试资源优化配置的技术研究具有重要的意义。本文分析了测试资源配置对故障检测和故障隔离的影响,综述了现有的各个测试资源配置方法,提出了基于多信号模型的测试资源配置方法。该方法在综合考虑装备系统的测试性、各故障单元的故障先验概率和测试资源测试费用和时间的基础上,通过构建装备测试资源配置模型,设计相应算法,实现测试资源的优化配置。主要研究成果和结论如下:1.提出了基于多信号模型的测试资源配置方法,对基于多信号模型的测试资源配置方法的基本思想与实现步骤进行了详细的阐述。2.分析了测试资源配置对故障检测和故障隔离的影响,在综合考虑装备的测试性、故障单元的故障先验概率、测试资源的测试费用和时间的基础上构建了测试资源配置模型,克服了以往测试资源配置方法没有考虑到装备测试性综合的缺点。3.分析测试资源配置模型的特点和各种多目标优化方法的优缺点,提出了多目标遗传算法的求解方法,设计了遗传算法算子,保证了搜索路径的正常收敛。4.以舰船动力柴油机为对象,通过测试性需求分析和测试资源需求分析,构建其测试资源配置模型,以多目标遗传算法进行仿真计算,证明了该测试资源配置方法可行。5.根据基于多信号模型的测试资源配置方法理论,利用Delphi语言搭建平台,通过编程嵌入相关公式和多目标遗传算法,构建了测试资源配置软件工具。