无人机发动机地面测试相比于普通发动机的测试要求更高，表现在测试项目多、实时性要求高、稳定性要求严等方面。测试的目的是对发动机进行机械磨合，发现潜在安全隐患，确保飞行安全。随着无人机设计制造水平的提高，地面测试系统的研制也提出了更高的要求，体现在设备的数字化、计算机辅助参与测试过程和故障检测等方面。本文基于某型无人机发动机地面测试需求，结合国内外航空发动机地面测试发展现状，进行了地面试车台的研制工作。数据采集方面，选择单片机为数据采集卡的处理核心，发挥其外围模块丰富的优势，整合了各发动机传感器及驱动电路，同时兼顾硬件可靠性、可维护性等要求，实现各功能模块的整体集成。为满足实时性的要求，将RM单调比率调度算法引入到单片机软件设计中。采用预留时间片的方法，解决了RM调度算法不支持偶发性任务调度的判定问题。结果显示，处理器时间利用率达到93.8%，达到系统实时性指标需求。数据处理方面，采用了计算机辅助测试技术，发挥计算机硬件资源丰富、计算速度快、软件设计灵活等特点，将数据处理、显示、存储等功能集成在计算机上，实现全过程的自动化。引入了模糊逻辑算法，利用其良好的非线性任意逼近能力，对发动机进行建模，通过比较实际输出值与模型输出值间的残差来判断发动机工作状态。文中详细分析了模糊逻辑系统的数学原理及其自适应学习算法，介绍了基于模糊逻辑的故障诊断的建模过程。经统计，在300小时实际试车中，该算法测出的发动机转速异常达到21次，有效故障20次，误报1次，检测准确率在95%以上。实际应用结果表明：该系统功能丰富、运行稳定可靠，具有较强的可维护性，且数据采集精度和实时性达到相关技术指标，能够有效满足发动机测试要求，其设计与实现方案对同类系统的研制具有一定参考价值。