如何通过编程实现信号发生器的自动化测试？

通过编程实现信号发生器的自动化测试，需要结合硬件控制、测试流程管理和数据分析，以提升测试效率和一致性。以下是详细的实现方案，包含代码示例（Python）和关键步骤：

一、自动化测试系统架构

1. 硬件层
   • 信号发生器（如Keysight E4438C、R&S SMB100A）
   • 被测设备（DUT，如滤波器、放大器）
   • 可选：示波器/频谱仪（用于验证输出信号）
2. 软件层
   • 控制层：Python脚本（PyVISA/SCPI命令）
   • 测试管理层：测试用例设计、参数配置、日志记录
   • 数据分析层：结果可视化、Pass/Fail判断

二、实现步骤

1. 环境准备

• 安装依赖库：

  bashpip install pyvisa numpy matplotlib pandas
  

• 硬件连接：
  通过LAN/USB/GPIB连接信号发生器，确认VISA资源地址（如TCPIP0::192.168.1.100::inst0::INSTR）。

2. 基础控制脚本

python
import pyvisa
import time

class SignalGenerator:
def __init__(self, resource):
self.rm = pyvisa.ResourceManager()
self.device = self.rm.open_resource(resource)
self.device.timeout = 5000
self.device.read_termination = 'n'
self.device.write_termination = 'n'

def set_frequency(self, freq_hz):
self.device.write(f"FREQ {freq_hz}Hz")

def set_power(self, power_dbm):
self.device.write(f"POW {power_dbm}dBm")

def enable_output(self, state=True):
self.device.write(f"OUTP {'ON' if state else 'OFF'}")

def query(self, cmd):
return self.device.query(cmd).strip()

def close(self):
self.device.close()

3. 自动化测试流程

(1) 测试参数配置

使用JSON或YAML文件管理测试参数，便于动态加载：

json// test_config.json{"frequency_list": [1e6, 10e6, 100e6],"power_levels": [-20, 0, 10],"modulation": {"type": "AM","depth": 30},"dwell_time_sec": 2}

(2) 主测试脚本

python
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime

class AutomatedTest:
def __init__(self, config_file):
with open(config_file) as f:
self.config = json.load(f)
self.sg = SignalGenerator("TCPIP0::192.168.1.100::inst0::INSTR")
self.results = []

def run_test(self):
for freq in self.config["frequency_list"]:
for power in self.config["power_levels"]:
# 设置信号发生器参数
self.sg.set_frequency(freq)
self.sg.set_power(power)
if "modulation" in self.config:
self._setup_modulation()
self.sg.enable_output(True)

# 等待信号稳定
time.sleep(self.config["dwell_time_sec"])

# 采集结果（示例：读取信号发生器实际输出值）
actual_freq = float(self.sg.query("FREQ?"))
actual_power = float(self.sg.query("POW?"))
self.results.append({
"Timestamp": datetime.now(),
"Set_Frequency_Hz": freq,
"Actual_Frequency_Hz": actual_freq,
"Set_Power_dBm": power,
"Actual_Power_dBm": actual_power,
"Status": "PASS" if abs(actual_freq - freq) < 1e3 else "FAIL"
})

# 关闭输出（可选）
self.sg.enable_output(False)

def _setup_modulation(self):
mod = self.config["modulation"]
self.sg.device.write("MOD OFF")
if mod["type"] == "AM":
self.sg.device.write("MOD:AM:STAT ON")
self.sg.device.write(f"MOD:AM:DEP {mod['depth']}%")

def save_results(self, filename):
df = pd.DataFrame(self.results)
df.to_csv(filename, index=False)
print(f"Results saved to {filename}")

def close(self):
self.sg.close()

# 执行测试
if __name__ == "__main__":
test = AutomatedTest("test_config.json")
try:
test.run_test()
test.save_results("test_results.csv")
finally:
test.close()

4. 高级功能扩展

(1) 多设备协同测试

python
# 同时控制信号发生器和示波器
class MultiDeviceTest:
def __init__(self):
self.sg = SignalGenerator("TCPIP0::192.168.1.100::inst0::INSTR")
self.scope = ScopeController("TCPIP0::192.168.1.101::inst0::INSTR")  # 伪代码

def measure_output(self):
# 信号发生器输出信号，示波器测量并返回结果
self.sg.enable_output(True)
time.sleep(1)
measured_power = self.scope.measure_power()  # 伪代码
return measured_power

(2) 动态调整测试参数

python# 根据DUT反馈动态调整测试点def adaptive_test():initial_power = -20while initial_power <= 10:sg.set_power(initial_power)measured = measure_dut_output()  # 伪代码if measured < THRESHOLD:initial_power += 2  # 增加功率继续测试else:break

(3) 生成测试报告

python
import matplotlib.pyplot as plt

def generate_report(csv_file):
df = pd.read_csv(csv_file)

# 绘制频率误差图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df["Set_Frequency_Hz"], df["Actual_Frequency_Hz"] - df["Set_Frequency_Hz"], 'o-')
plt.xlabel("Set Frequency (Hz)")
plt.ylabel("Frequency Error (Hz)")
plt.title("Frequency Accuracy Test")
plt.grid()
plt.savefig("frequency_accuracy.png")
plt.close()

# 生成PDF报告（需安装reportlab）
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas
c = canvas.Canvas("test_report.pdf", pagesize=letter)
c.drawString(100, 750, "Automated Test Report")
c.drawImage("frequency_accuracy.png", 100, 500, width=400, height=200)
c.save()

三、关键优化点

1. 错误处理与重试机制

   pythondef safe_query(device, cmd, retries=3):for _ in range(retries):try:return device.query(cmd)except pyvisa.Error as e:time.sleep(1)raise Exception(f"Command {cmd} failed after {retries} retries")
   

2. 日志与调试

   • 使用logging模块记录详细操作日志：

     pythonimport logginglogging.basicConfig(filename='test.log', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(message)s')
     

3. 性能优化

   • 批量设置参数（如SOUR:LIST:FREQ命令）减少通信次数。
   • 使用异步编程（如asyncio）控制多台设备。

四、完整自动化测试框架示例

python
# main.py
from automated_test import AutomatedTest
import argparse

if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--config", default="test_config.json")
parser.add_argument("--output", default="test_results.csv")
args = parser.parse_args()

test = AutomatedTest(args.config)
try:
test.run_test()
test.save_results(args.output)
generate_report(args.output)  # 生成报告
finally:
test.close()

五、总结

• 核心价值：通过编程实现测试参数化、流程自动化和结果分析一体化。
• 扩展方向：
  • 集成CI/CD流程（如Jenkins触发测试）。
  • 开发Web界面（Flask/Django）远程监控测试进度。
  • 支持更多仪器（如通过SCPI统一控制不同厂商设备）。

通过上述方法，可显著提升信号发生器测试的重复性、效率和可维护性。