航空发动机燃油控制系统是航空发动机的核心,是保障飞行安全的关键。因此,燃油控制系统的使用可靠性和故障诊断能力非常重要,而良好的测试性是提升使用可靠性和故障诊断能力的基础。本研究针对燃油控制系统内部组件耦合性强、信号传递路径复杂等特点,利用先进的仿真建模技术,开展燃油控制系统的仿真建模与测试性设计研究,克服传统测试性设计存在的测试-故障矩阵难以建立、测试性指标虚高等难题。具体的研究内容包括:（1）基于Modelica语言的航空发动机燃油控制系统建模技术研究由于航空发动机燃油控制系统涉及机械、液压和控制等多学科知识,难以通过单一领域的建模语言建立准确的仿真模型。本文采用模块化建模的方法,通过Modelica语言建立了各个子部件的参数化模型,然后根据燃油控制系统实际拓扑结构连接各个子部件建立整体的模型。通过对仿真结果的分析,本文建立的燃油控制系统仿真模型的燃油流量误差为2.248%,位移信号误差为0.14%。（2）基于仿真模型的航空发动机燃油控制系统测试性设计研究针对多信号流模型难以准确获得测试与故障关系的问题,本文提出基于仿真模型的测试性设计方法。首先,根据实际数据统计了燃油控制系统的主要故障模式,在故障模式与影响分析（Failure Mode Effects Analysis,FMEA）基础上明确了部件故障与部件参数的对应关系,通过修改部件参数的方式实现虚拟故障注入;其次,在参考燃油控制系统实际测试点布局基础上确定初始测试点,建立测试-故障矩阵;然后,对测试-故障矩阵进行了静态分析以及提出了基于信息熵算法的诊断策略研究;最后,通过蒙特卡洛仿真模拟燃油控制系统单故障的发生,基于信息熵算法的平均诊断步骤约为2.4,基于模糊度的平均诊断步骤约为2.98,验证了信息熵算法的有效性。（3）考虑不确定性的测试性设计改进考虑到燃油控制系统在实际测试过程中会受到环境的干扰,本文提出考虑测试不确定性的测试性设计改进。首先,借鉴小子样理论中提出的随机误差服从正态分布,本文通过在燃油控制系统仿真模型中加入正态分布随机数,模拟环境因素对测试造成的干扰,建立了测试-故障不确定性矩阵;其次,基于不确定性的诊断推理,建立了考虑错误诊断代价的评估模型,改进了信息熵算法;然后,考虑到信息熵算法存在局部最优的问题,提出在信息熵算法中加入回溯步骤,进一步改进信息熵算法;最后,通过测试性指标和蒙特卡洛仿真验证了改进后的算法在诊断准确性和诊断速度上都得到了提高。