随着自动测试系统逐渐从传统的串行测试发展为并行测试,国内外学术界已开始对并行多任务自动测试系统(本文简称为并行自动测试系统)进行研究,并取得了初步的成果。并行自动测试系统具有很高的灵活性和可扩展性,其结构复杂,体系庞大,搭建与设计过程均比串行自动测试系统复杂。针对大型的并行自动测试系统,传统的系统组建方法单纯地依靠人工经验,组建的系统容易发生死锁、资源冲突和饥饿等问题,逐渐难以满足实际应用需求,因此,并行自动测试系统形式化建模与验证方面的研究具有重要的意义。本论文以现代测试技术、Petri网理论、UML语言、遗传算法和神经网络理论等为基础,在并行自动测试系统的建模与验证、死锁避免、任务调度优化和故障诊断等方面进行了深入的研究。主要工作如下:1.提出了一种新的系统分层化建模方法,指导工程人员快速优化并行自动测试系统设计方案。首先分析了仅依靠人工经验组建并行自动测试系统时容易发生的问题,结合对UML和Petri网的对比分析,提出使用UML进行系统功能描述,构建初步的领域模型;进而给出UML模型到Petri网模型的映射方法,得到具备严格形式化语义,可支持系统性能分析和评估的系统Petri网模型,从而将UML和Petri网的优势良好的结合起来。2.设计了雷达自动测试系统分层化建模实例,研究了系统的性能评估问题。首先,以雷达自动测试系统为例阐述了分层化建模方法的实施过程,分析了系统UML模型和映射后得到的Petri网模型之间的行为语义一致性,并编程实现了映射工具软件“UML2Petri”,实现了自动映射模式;基于Petri网理论对系统进行了定性的分析,并和人工设计过程进行对比,体现了Petri网的优越性;引入时间因素,将系统Petri网模型扩展为广义有色随机Petri网模型,对测试时间和资源利用率等性能指标进行了定量的评估,并和TestStand软件设计的并行系统进行对比,验证了建模方法的有效性。3.针对并行自动测试系统死锁问题,提出了一种基于Petri网和遗传算法(GA)的死锁避免策略。首先分析了并行自动测试系统的死锁发生问题,对比了几种典型的死锁避免方法;然后基于Petri网的形式描述了并行自动测试系统的死锁问题,并结合GA算法,提出了一种新的死锁避免策略,通过一个双通道放大器并行测试实验描述和验证了该策略;最后以雷达接收机并行测试仿真系统为例,和启发式搜索进行对比,体现了该策略的实用性能。4.研究了并行自动测试系统任务调度优化问题,提出一种基于赋时Petri网和模拟退火遗传算法(SAGA)的任务调度优化算法。首先分析了并行自动测试系统的任务调度问题,将任务测试时间引入系统Petri网模型,扩展出系统的赋时Petri网;然后结合模拟退火遗传算法设计系统任务调度优化算法,用于获取模型的最优任务调度序列;进而通过一个并行测试实验,和接口开关转换测试方法、交错并行测试方法等进行了对比,体现了该算法的优越性;最后通过雷达接收机并行测试仿真系统,对比了模拟退火遗传算法和遗传算法的搜索效率,体现了该算法的实用价值。5.研究了自动测试系统中故障诊断的问题,提出了一种基于自适应模糊Petri网的故障诊断方法。首先分析了自动测试系统的故障诊断问题,针对传统“产生式规则+故障树”的专家系统故障诊断模式的不足,提出用模糊Petri网表达知识,进行并行故障推理与分析的故障诊断方法,进而结合神经网路训练调节权值,形成自适应模糊Petri网;最后应用该方法对相控阵雷达进行了故障诊断。