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申请/专利权人：陕西汽车集团股份有限公司

摘要：本发明公开了一种新能源整车控制器硬件在环测试系统及测试方法，包括：上位机、测试柜以及整车控制器；所述上位机与所述测试柜通过以太网连接；所述测试柜与所述整车控制器通信连接；所述测试柜包括实时仿真系统，所述实时仿真系统用于运行测试模型，步骤A：获取整车控制器硬件在环测试数据，进行硬件在环测试需求分析，并编辑测试需求矩阵分析列表；步骤B：根据硬件在环测试需求分析，设定整车控制器的硬件在环测试环境；步骤C：基于测试需求矩阵分析列表及搭建的整车控制器测试环境，生成整车控制器硬件在环测试预估结果。

主权项：1.一种新能源整车控制器硬件在环测试系统的测试方法，其特征在于，所述测试系统包括：上位机、测试柜以及整车控制器；所述上位机与所述测试柜通过以太网连接；所述测试柜与所述整车控制器通信连接；所述测试柜包括实时仿真系统，所述实时仿真系统用于运行测试模型，所述测试模型包括：整车动力模型、驾驶环境模型、路谱模型、驾驶员和驾驶室模型、极限工况模型；所述测试方法包括以下步骤：步骤A：获取整车控制器的硬件在环测试数据，进行硬件在环测试需求分析，并编辑测试需求矩阵分析列表；步骤B：根据硬件在环测试需求分析，搭建整车控制器的硬件在环测试环境；步骤C：基于测试需求矩阵分析列表及整车控制器的硬件在环测试环境，确定硬件在环测试缺陷预估算法及硬件在环测试结果评估，生成硬件在环测试缺陷预估；所述步骤C具体包括步骤C1：利用Python软件编写脚本文件，识别测试需求矩阵分析列表及搭建的整车控制器测试环境，确定硬件在环测试缺陷预估算法及缺陷结果度量准则，硬件在环测试缺陷预估根据BugNUM计算；公式一：BugNUM＝A×λA+IN1+IN2+OUT×λPort+MAX{NUM1，NUM2}×λNUM+Ff×λf公式一中：A为相关模拟输入信号数目；λA为历史统计模拟输入信号数目对BUG数量的贡献率；IN1为除模拟信号外其他硬线输入信号数目；IN2为CAN输入信号数目；OUT为输出信号数目；λPORT为历史统计接口测试对BUG数量的贡献率；NUM1为相关测试项数目；NUM2为该测试项相关零部件的数目；λNUM为历史统计功能相关分析测试对BUG数量的贡献率；Ff为该测试项的子功能项数目；λf历史统计子功能项数目对BUG数量的贡献率；步骤C2：进行硬件在环测试缺陷预估计算，生成硬件在环测试缺陷预估结果；步骤D：基于硬件在环测试缺陷预估，设定整车控制器的测试架构、各子功能的测试用例设计方法、各子功能的测试用例数量、测试执行的优先级、测试截止准则；步骤E：硬件在环测试，根据所设定的测试用例设计方法进行测试用例设计；根据测试执行的优先级进行测试用例执行，并记录测试用例执行结果；根据预估的测试截止准则截止测试执行；步骤F：硬件在环测试评价，根据测试用例执行结果和硬件在环测试结果评估，评价整车控制器的硬件在环测试，得到硬件在环测试评价结果；所述步骤F中，计算硬件在环测试结果评估BugEval，当硬件在环测试结果评估绝对值不小于27，则分析硬件在环测试环境的设定；当硬件在环测试结果评估绝对值小于27，但是缺陷预估不小于1.5倍的实际测试结果，分析测试缺陷预估算法；当硬件在环测试结果评估绝对值小于27，且缺陷预估小于1.5倍的测试结果，则认为本次HIL测试充分、终止本次测试；公式二： 公式二中：N为测试架构中划分的测试模块数量；λi为第i个测试模块的权重；K1为BUG预估系数，该系数与功能模块复杂程度，测试设计成熟度，功能设计成熟度密切相关；BugRel为每个功能模块实际测试对应的测试缺陷数目；BugNUM为每个功能模块预估的测试缺陷数目；通过公式二，得出硬件在环测试缺陷预估；公式二中的K1根据公式三得出；公式三：K1＝C1×M1+C2×M2+C3×M3公式三中，约束条件为C1+C2+C3＝1，C1为功能复杂程度权重；M1为功能复杂程度，根据功能模块实现的功能类型进行评级；C2为测试设计成熟度权重；M2为测试设计成熟度，根据模块的历史测试经验及测试设计人员经验评级；C3为功能设计成熟度权重；M3为功能设计成熟度，设计模块的历史应用经验及设计人员经验评级；步骤G：硬件在环测试优化，基于硬件在环测试评价结果，对硬件在环测试缺陷预估进行改进或者对所设定的硬件在环测试环境进行改进；步骤H：基于改进的硬件在环测试缺陷预估算法，重复步骤D-步骤F，直到所述的硬件在环测试评价结果达到所述硬件在环测试目标。

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