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艦船通信系統預測與健康管理技術研究

2011-07-03 06:37:56賈心愷
船電技術 2011年9期
關鍵詞:故障功能設備

賈心愷

(海軍駐滬東中華造船(集團)有限公司軍事代表室,上海 200129)

1 引言

艦船通信系統的設備數量多、種類繁雜,導致其診斷和修復時間過長,備件和測試設備以及計劃維修次數過多,大大增加了通信裝備使用和保障費用。在這樣的背景下,美國軍方提出了針對新一代武器系統的先進測試、維修和管理技術——預測與健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)。PHM是一種全面故障檢測、隔離和預測及健康管理技術。它的引入不是為了直接消除故障,而是為了預測故障發生的可能性以及在故障發生后進行簡單的維修活動,從而實現自助式保障,以降低使用和保障費用。

PHM技術采用先進的傳感器,借助各種算法和智能模型來預測、監控和管理通信系統的工作狀態。該技術最大程度地利用傳統的故障特征檢測技術,并綜合先進的軟件建模,來獲得虛警幾率幾乎為零的精確故障檢測和隔離結果。PHM技術的應用能夠顯著提高對復雜通信系統工作狀態的了解,進而提高系統任務的可靠性和安全性。預測與健康管理技術正在成為新型復雜通信系統設計和使用中的一個重要組成部分。

2 PHM技術特點

PHM代表了一種方法的轉變,即從傳統的基于傳感器的診斷轉向基于智能系統的預測。反應式的保障轉向在準確時間對準確的部位進行準確維修的先導式活動。其目的是減少維修人力、實現自主式保障。這種轉變引入了故障預測能力,借助這種能力可以預測、識別和管理故障的發生。

故障預測,即預計診斷部件或系統完成其功能的結果,預計部件的性能下降或臨近故障情況,包括確定部件的殘余壽命或保持正常工作的時間長度,便于維修人員根據其實際狀況來更換部件;狀態管理則是根據診斷/預測信息、可用資源和使用需求,對維修活動做出適當的規劃和決策。

艦船通信系統 PHM技術的核心是利用先進傳感器的集成,借助各種算法和智能模型來預測、監控和管理通信系統裝備的健康狀態,是BIT測試和狀態監控技術的進一步拓展。PHM技術的迅速發展導致了維修和保障模式從狀態監控向狀態管理的轉變,該技術的實現將使由事件主宰的維修(即事后維修)或時間相關的維修(即定期維修)被基于狀態的維修(即視情維修)所取代。

3 PHM的工作原理

艦船通信系統的 PHM 用于艦載通信設備信息的監控、存儲、傳送以及故障預測與診斷,它是一種綜合運用由多種診斷和預測技術構成的部件、分系統和系統級狀態監控策略的一體化建模結構。原理組成如圖l所示。

圖1 PHM原理組成圖

PHM主要采用基于人工智能的方法,將來自傳感器或機內自測的數據傳給事先已構造和訓練好的智能推理機軟件,智能推理機利用基于模型的推理、神經網絡和模糊邏輯之類的智能數學模型來模仿物理系。智能推理主要有如下三種形式。

a) 診斷推理:對監控的結果和其他輸入進行評估,確定所報告故障的原因和影響。診斷推理機由一套算法組成,采用模型對故障的輸入信息進行評估。這些模型可確定失效模式、監控信息和故障影響之間的關系。

b) 預測推理:確定通信設備正向某種已知的故障狀態發展及相關的潛在影響。在許多情況下,艦上的預測處理主要是收集數據,當艦船靠岸后的數據處理則是根據編隊的信息和趨勢情況完成預測推理。

c) 異常推理:通過識別原來未預料到的情況,幫助改進通信系統的設計。艦上處理主要是檢測異常情況和收集相關數據;艦船靠岸后處理則是判斷所發現的異常是已知的故障狀態,還是需要研究的新情況。

推理機信息管理器綜合上述三種推理機的結果形成報告,確定已檢測出和預測出的故障及其對任務的影響。同時艦船通信系統 PHM 保留與岸基通信 PHM 系統間的數據接口,將監測到艦船的健康狀況上報給上級系統。

4 艦載通信系統PHM功能需求

根據艦載通信設備作戰使用、維護維修、綜合保障、訓練等方面的實際使用要求,結合長期以來積累的通信設備故障信息分析,適用我海軍艦載通信系統 PHM 至少應具備實時狀態監測、故障診斷與定位、健康狀態管理和輔助決策等功能。狀態監測功能通過監測設備采集設備狀態:故障診斷功能完成故障的診斷和定位:健康管理功能完成健康狀態評估和健康趨勢預測:輔助決策功能通過輔助決策機制支持故障診斷與定位和健康狀態管理功能。艦載通信裝備 PHM綜合分析組成功能間的交互關系如圖2所示。

圖2 艦載通信系統PHM功能關系圖

a) 實時狀態監測功能

采集艦載通信系統/設備提供的艦載通信主要設備的運行狀態參數,通過專用測試模塊獲取艦載通信主要設備的特征信號,實現對艦內各通信分系統及艦載通信設備的實時狀態監測。

b) 故障診斷與定位功能

當監測的艦載通信主要設備發生異常時,通過設備故障模型及獲取的特征信息和運行狀態參數,確定設備發生故障的部位及可能的故障類型,形成設備維修建議并指導維修;必要時可使用便攜式維修輔助設備在現場進行測試診斷和輔助決策,同時對于無法診斷的設備故障,可提供離線遠程專家故障診斷。

c) 健康狀態管理功能

建立艦載通信主要設備的健康狀態評估模型,結合艦載通信主要設備的實時監測數據,通過評估算法模型對設備健康狀態進行綜合性指標判斷,完成設備健康狀態評估和健康趨勢預測,生成設備維護保養建議,指導維護管理。

d) 輔助決策功能

輔助艦載通信主要設備的維修保障人員進行維護維修管理決策,能夠提供維修資源、維修維護計劃生成和維修保障訓練、設備改進建議等輔助決策功能。

5 艦船通信系統PHM的關鍵技術

艦船通信系統 PHM 連續監控通信設備的使用、健康和安全,系統主要采用的關鍵技術主要可分為以下幾類。

a) 先進的傳感器和非傳統檢測技術

艦船通信系統 PHM 對傳感器技術的要求是具備良好的兼容性和可靠性,以適應艦船通信設備的多樣性和使用環境,并且應不易受電磁干擾的影響等。其常用的先進測試傳感器有光纖傳感器、無線傳感器、虛擬傳感器、智能傳感器和壓電傳感器等。這些傳感器比傳統的傳感器能力更強,更容易實現故障的探測,從而使得檢測技術敏感性更強。

目前,研究主要從兩方面展開,一是對傳感器性能進行優化,包括提高傳感器器件的精度、穩定性、復用性、方向性等;另一方面是研究如何減小傳感器的尺寸,以便于同工程結構集成。

b) 預測技術

預測是檢測和監控故障部件的先兆指示,并沿著故障到失效的時間線不斷進行精確的剩余使用壽命預計。當系統、分系統或部件可能出現小缺陷和(或)早期故障或逐漸降級到不能以最佳性能完成其功能的某一點時,選取相關檢測方式,設計預測系統來檢測這些,并隨著其嚴重性的增長對其實施監控。主要包括基于經驗的預測、漸近式預測、基于特征擴展的智能預測、狀態評估預測、基于卡爾曼濾波或其它各種不同跟蹤過濾器的狀態評估技術和基于物理的預測等技術。

c) 信息融合技術

傳統的信息/數據融合是指多傳感器的信息據在一定準則下加以自動分析、綜合以完成所需的決策和評估而進行的信息處理過程。

信息融合最早用于軍事領域,定義為一個處理檢測、互聯、估計以及組合多源信息和數據的多層次多方面過程,以便獲得準確的狀態和身份估計、完整而及時的戰場態勢和威脅估計。信息融合蘊含了三個方面的含義:信息融合是在幾個層次上完成對多源信息的處理過程,其中每一層次都表示不同級別的信息抽象:信息融合包括檢測、互聯、相關、估計以及信息組合:信息融合的結果包括較低層次上的狀態和身份估計以及較高層次上的整個戰術態勢估計。

d)人工智能技術

PHM中廣泛采用了人工智能技術,包括專家系統(基于模型的推理、基于案例的推理,基于規則的推理)、神經網絡、模糊邏輯和遺傳算法等。專家系統是人工智能技術在實際應用中最成功的分支之一,它由知識庫、數據庫和推理機三部分組成。

由大量簡單人工神經元廣泛互連而成的人工神經網絡也是 PHM 設計的一個重要組成,其最主要的特征是:大規模并行處理,信息的分布式存儲;高度的容錯性和健壯性、自組織、自適應和自學習及實時處理等。由于神經網絡具有處理復雜多模式及進行聯想、推測和記憶的功能,特別適用于需要同時考慮多種因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。

e)數據倉庫和數據挖掘技術

數據倉庫完成海量信息的存儲,有用信息的分類和提取,為應用提供決策支持。數據挖掘則是從數據中自動地抽取模式、關聯、變化、異常和有意義的結構。數據挖掘在 PHM中的價值在于可利用其改善模型。

6 結束語

PHM 已成為國外新一代武器裝備研制和實現白主式保障的核心技術之一。它是提高復雜系統可靠性、維修性、測試性、保障性和安全性以及降低壽命周期費用的一項非常有前途的技術。

我國國防科技工業對于 PHM 技術有著強烈的需求。借鑒吸收國外的先進經驗,研究 PHM中的關鍵技術可為我國艦船通信系統的研制提供基礎技術儲備,對奠定工程應用基礎,更好地促進我國國防工業的快速發展有著重要意義。

[1]Hess A, Calvello G.PHM the Key Enabler for the Joint Strike Fighter( JSF)Autonomic Logistics Support Concept[C]// Proceedings of the 58th Meetinc of the Society for MFPT, 2004.

[2]Hess A, The Joint Strike Fighter(JSF)Brognostics and Health Management [C]//JSF Program Office.NDIA 4th Annual Systems EngineerinG Conference, 2001.

[3]曾聲奎, 吳際. 故障預測與健康管理(PHM)技術的現狀與發展[J]. 航空學報, 2005, 26(5): 626- 632.

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