4、测试用例设计方法：等价类划分法、边界值分析法、因果图法在MIL中的应用

各位工程师朋友，大家好。今天我们聊聊测试用例设计。

做MIL测试，说白了就是跟模型打交道。模型跑得对不对，全靠用例来验证。我见过不少团队，模型搭得漂漂亮亮，一跑测试就露馅——要么用例太少，要么用例太偏。嗯，这里的关键，就是测试用例设计方法。

我个人习惯，在MIL阶段至少用三种方法：等价类划分、边界值分析、因果图法。今天就把它们掰开揉碎了讲清楚。

4.1 等价类划分法：把无穷变成有限

先问个问题：一个输入信号范围是0到100，你要测多少个点？

理论上无穷多个。但实际测试中，我们只能选有限个。怎么选？等价类划分就是干这个的。

核心思想：把输入域分成若干等价类，每个类里选一个代表值。如果这个代表值能通过，那整个类里的值大概率都能通过。

我在项目中遇到过一件事：有个同事把车速范围设成0~200，但只测了50、100、150三个点。结果模型里有个逻辑是“车速>200时报警”，他根本没测到。后来实车测试时，车速表一超200就报错，吓得驾驶员一跳。你看，无效等价类没覆盖，坑就来了。

MIL中的操作建议：

• 每个输入信号至少取3个值：一个有效类、两个无效类（上下边界外）
• 如果信号有多个分段（比如0~50、50~100、100~200），每个分段都要取代表值
• 别忘了枚举型信号——每个枚举值都是一个等价类

assert(speed >= 0 && speed <= 200, '车速超出范围');

4.2 边界值分析法：Bug最爱藏在边界上

等价类划分解决了“选哪些值”的问题，但还不够。为什么？因为软件里的Bug，十有八九都藏在边界上。

你想想看：一个条件判断是“if (x >= 10)”，那x=9.999和x=10.001，结果天差地别。边界值分析法，就是专门抓这种“差一点”的Bug。

基本原则：取边界值、边界值-1、边界值+1。

我记得有一次做ACC（自适应巡航）的MIL测试。模型里有个逻辑：当车速低于30 km/h时，自动退出巡航。我按边界值法测了29.9、30.0、30.1。结果发现，车速正好30.0时，模型有时退出、有时不退出——原来是浮点数精度问题。如果我只测30和31，这个Bug根本抓不到。

MIL中的操作建议：

• 每个边界至少测3个点：边界值、边界值-ε、边界值+ε
• 如果边界是整数，ε取1；如果是浮点数，ε取最小精度（比如0.1或0.01）
• 别忘了“开区间”和“闭区间”的区别——这直接影响边界值的选取

4.3 因果图法：理清逻辑关系

等价类和边界值，主要针对单个输入。但实际模型里，多个输入之间往往有复杂的逻辑关系。比如：

• “刹车踏板踩下 && 车速 > 0” → 制动灯亮
• “车门未关 || 安全带未系” → 报警

这种多输入、多输出的场景，因果图法就派上用场了。

核心步骤：

1. 列出原因（输入）和结果（输出）
2. 画出因果关系图（用与、或、非等逻辑门）
3. 根据因果图生成决策表
4. 从决策表导出测试用例

根据这个因果图，我们可以生成决策表：

你看，3个输入，理论上2³=8种组合。因果图法帮我们理清了逻辑，直接生成8个测试用例，一个不漏。

4.4 三种方法的组合应用

实际项目中，这三种方法不是孤立的。我一般这样用：

1. 先用因果图法：理清输入输出的逻辑关系，生成决策表
2. 再用等价类划分：对每个输入信号，确定有效类和无效类
3. 最后用边界值分析：对每个等价类的边界，补充测试点

举个例子：一个“制动灯控制”模型。

• 因果图法：确定“制动踏板 && 车速 > 0” → 制动灯亮
• 等价类划分：车速分为“≤0”和“>0”两个等价类
• 边界值分析：车速边界取-0.1、0、0.1

这样组合下来，测试用例既全面又高效。

4.5 总结

好了，今天的内容就到这里。总结一下：

• 等价类划分：解决“测哪些值”的问题，把无穷输入变成有限测试点
• 边界值分析：解决“边界容易出错”的问题，专门抓边界Bug
• 因果图法：解决“多输入逻辑关系”的问题，生成完整的组合测试

这三种方法，是MIL测试的三大法宝。你想想看，如果每个模型都能用这三种方法设计用例，那测试覆盖率至少能到90%以上。剩下的10%，靠随机测试和场景测试来补。

下一章，我们会讲“测试用例的自动化生成与执行”。到时候，我会分享一些用MATLAB脚本自动生成测试用例的技巧。敬请期待。