4. 测试数据采集与生成方法

航空软件测试数据的来源通常分为两条主线：一条是从真实系统、总线记录设备或半物理试验环境中采集数据；另一条是在无法获取真实数据或需要覆盖极端工况时，通过模型、脚本或工具生成数据。两条主线最终都要落到同一件事上——为测试用例提供输入激励、预期输出和判定依据。本节围绕测试用例设计、采集工具、仿真生成以及边界与鲁棒性数据构造展开，重点说明“数据从哪来、怎么造、怎么判断可用”。

一、从测试用例反推数据需求

测试数据不是先采再想用途，而应由测试用例驱动。面向航空软件，一条完整的测试用例至少应明确：被测功能、前置状态、输入参数及其取值、激励时序、预期输出、判定容差和数据来源。以某型大气数据计算机的高度通道测试为例，若用例目标是验证“高度从0 ft爬升至35000 ft过程中，高度变化率输出误差不超过±2%”，则数据需求包括：高度随时间的变化序列、对应的高度变化率参考值、采样周期、总线报文格式以及允许误差带。此时采集或生成的数据必须能覆盖该用例的完整动态过程，而不是只给几个离散点。

建议在用例设计阶段同步填写“数据需求映射”，把每个输入参数与数据来源绑定。例如：静压、总压来自大气数据试验台采集；高度变化率参考值由标准轨迹模型生成；离散量状态由仿真激励板卡注入。这样可避免后期出现“用例写了但数据没有”的断档。

二、数据采集工具与采集要点

航空软件测试常用的采集对象包括ARINC 429、AFDX、CAN、RS-422/485、模拟量、离散量和时间戳。采集工具通常由总线接口卡、协议解析软件、记录存储模块和时统模块组成。以ARINC 429采集为例，典型配置为：通道速率100 kbps或12.5 kbps、字长32 bit、标签（Label）八进制编码、SDI源/目的标识、SSM符号状态矩阵。采集时需重点关注三点：

• 时间同步：所有通道应使用统一时统，避免不同总线数据在时间轴上错位。若采集工具支持IRIG-B或PTP，应优先启用。
• 原始记录与解析记录分离：原始报文应完整落盘，解析后的工程量另存，便于回溯和重新解析。
• 采集完整性校验：记录丢帧计数、校验错误计数和缓冲区溢出标志，作为数据可用性的第一道判据。

采集完成后，不能直接拿原始数据当测试输入。需要做数据清洗：剔除无效帧、按时间戳重采样、统一量纲和坐标系。例如，若采集到的高度单位为米，而被测软件接口要求英尺，则必须按1 m = 3.28084 ft换算，并在数据说明中记录换算关系，保证全文和图示参照一致。

三、仿真数据生成方法

当真实数据不可得或需要构造特定工况时，仿真生成是主要手段。常见方式有三类：

第一类是基于标准轨迹模型生成。例如按起飞、爬升、巡航、下降、进近阶段定义高度、速度、航向随时间的变化，再通过大气模型换算为静压、总压、温度等参数。以ISA标准大气为例，海平面温度15 ℃、气压1013.25 hPa，对流层内温度递减率约6.5 ℃/km，可据此计算不同高度的静压和静温，作为大气数据软件的输入激励。

第二类是基于脚本或工具批量生成。用Python、MATLAB或专用测试脚本按参数表批量产生激励序列，适合参数扫描和回归测试。例如对高度变化率限值做扫描，生成一组从-8000 ft/min到+8000 ft/min、步长500 ft/min的斜坡信号，观察软件是否在超限时正确置位告警。

第三类是基于半物理仿真环境生成。将真实机载设备接入仿真计算机，由模型实时解算并输出总线数据，适合验证软硬件接口和时序逻辑。此时需注意仿真步长与软件采样周期的匹配，避免因步长过大导致信号台阶化。

四、边界与鲁棒性数据构造

边界值分析关注参数取值的临界点。以高度参数为例，若软件定义有效范围为-1000 ft至50000 ft，则边界数据至少包括：-1000 ft、-1001 ft、50000 ft、50001 ft，以及边界内侧的-999 ft和49999 ft。对每个边界点，还要考虑变化方向：从有效区内逼近边界和从有效区外进入边界，软件的处理逻辑可能不同。

鲁棒性数据则进一步考察异常输入下的行为，常见构造包括：

• 超范围值：超出定义范围但仍在物理量程内的值，如高度60000 ft。
• 非法编码：ARINC 429中SSM置为故障状态、Label不匹配、奇偶校验错误。
• 跳变与毛刺：在正常信号上叠加单周期尖峰，验证软件滤波和告警抑制逻辑。
• 时序异常：数据更新周期抖动、报文丢失、重复帧、乱序到达。
• 极限组合：多个参数同时处于边界，如高度50000 ft、速度接近Vmo、温度处于极限值。

构造鲁棒性数据时，必须同步定义“预期行为”。例如，当高度报文SSM为故障状态时，软件应输出无效标志而非继续使用旧值；当高度变化率超过±8000 ft/min时，应触发超限告警并记录故障码。没有预期行为的异常数据，只能算“乱测”，无法形成有效判定。

五、数据可用性判断与示例

无论采集还是生成，数据进入测试前都应通过可用性检查。检查项包括：时间戳连续、无丢帧、量纲正确、取值范围合理、与用例需求匹配、预期输出已定义。以下给出一个简化的数据需求映射示例，用于说明如何把用例、数据和判定绑定在一起。

上述参数均为教学示例，实际项目中应以被测软件的需求规格和接口控制文件为准。数据采集与生成的核心不是“有数据”，而是“数据能支撑用例、能判定结果、能复现问题”。只有把用例设计、采集工具、仿真生成和边界鲁棒性构造串成一条链，测试数据才真正具备证据价值。