动力换挡变速箱（Power Shift Transmission PST）是拖拉机传动系统的核心部件之一,所以PST控制器需满足高可靠性、低故障率的要求。在投入使用前,控制器需要进行大量的测试,本文研究动力换挡变速箱控制器故障检测和测试序列优化方法,基于硬件在环（Hardware in loop HIL）平台开发了动力换挡控制器故障检测系统。本文结合动力换挡控制器的工作原理,分析控制器测试需求,确定了控制器故障检测系统功能,设计了动力换挡控制器故障检测系统总体方案,完成动力换挡控制器HIL测试平台硬件选型,设计开发了功率级负载箱,并通过试验验证负载箱的安全性。利用AMESim建立了动力换挡变速箱模型,基于Veri Stand和Lab VIEW开发故障检测系统上位机软件,实现了动力换挡控制器的功率级HIL测试。基于神经网络研究动力换挡控制器故障检测算法,分析LVQ神经网络进行故障检测的原理,对LVQ神经网络存在的初始权值敏感问题进行优化改进,分别将MEA和PSO算法与LVQ神经网络结合,构建出MEA-LVQ和PSO-LVQ神经网络模型,再利用动力换挡控制器的测试数据进行训练。将优化后的MEA-LVQ神经网络和PSO-LVQ神经网络分别用于测试集验证中,经测试结果分析得出,基于MEA-LVQ神经网络的故障检测算法用于动力换挡控制器的故障检测效果较好。本文分析了测试用例设计方法,设计了动力换挡控制器测试用例,研究了测试序列优化生成方法,将遗传算法、组合式算法应用于测试序列的优化中,优化生成测试序列并进行对比分析,利用测试序列实现了动力换挡控制器部分自动化测试。利用标定软件标定所开发的动力换挡控制器故障检测系统电流电压等信号,建立动力换挡控制器振动模型,完成控制器的振动仿真和振动试验,经仿真与试验结果分析得出控制器的危险易损频率,采集控制器在经历危险易损频率后的各项数据用于故障检测算法训练验证。完成动力换挡控制器故障检测系统的动力换挡、故障注入与检测等试验,验证了动力换挡控制器故障检测系统的各项功能。