基于信息融合技術的航空電子設備故障診斷研究

閆 濤，趙文俊，胡秀潔，宋家友

(1. 空軍第一航空學院航空電子工程系 河南 信陽 464000；2. 鄭州大學信息工程學院 鄭州 450001)

基于信息融合技術的航空電子設備故障診斷研究

閆 濤1，趙文俊1，胡秀潔2，宋家友2

(1. 空軍第一航空學院航空電子工程系 河南 信陽 464000；2. 鄭州大學信息工程學院 鄭州 450001)

提出一種基于模糊神經網絡局部診斷和D-S融合決策的航空電子設備故障診斷方案。首先將設備故障特征信息進行有效組合，構建多個子模糊神經網絡完成故障的局部診斷，以獲得彼此獨立的證據；然后應用Dempster-Shafe證據理論對各個證據進行決策融合，最后根據構建的診斷框架特點用局部診斷輸出值及其正確率來獲取基本概率賦值。該方案應用于某型號機載電臺的仿真結果表明，經過信息融合多級處理后，診斷結論的可信度明顯增加，故障識別的正確率得到有效提高。

航空電子; 證據理論; 故障診斷; 模糊神經網絡; 信息融合

航空電子設備是現代化戰機的“中樞神經”，承擔著“通信導航識別、目標探測及電子戰”等任務功能，目前進行電子設備維修保障的主要方法是基于信號處理，即利用專用檢測儀測試其輸出信號的性能指標參數，通過判斷其測量值是否在正常范圍進行故障診斷。這種方法的缺點是信息利用率不高，未考慮將參數信息加以綜合利用，對于復雜設備來說，難以準確定位故障。

隨著人工智能技術的發展，使用智能控制進行診斷已經成為研究熱點[1-4]。文獻[1]利用模糊理論對雷達接收機進行故障源定位；文獻[2]采用D-S證據理論進行無線發射機故障診斷；文獻[3]提出一種基于故障樹的自動駕駛儀故障診斷方法。由于設備之間的相互影響、測試誤差等原因，測試信號所提供的信息往往不精確、不完整，因此利用單一信息或者多信息的簡單處理，并未考慮這些不確定因素的存在，必將導致故障診斷正確率降低，甚至出現故障誤報和漏檢等現象。信息融合技術綜合利用多個傳感器從檢測系統多方面獲得同一對象的信息和數據，因而可提高診斷的正確率，改善系統故障診斷的不確定性[5-7]。文獻[5]介紹了信息融合方法在電廠設備中的應用；文獻[6]采用了基于D-S證據理論在航空發動機的故障診斷方法。本文提出一種基于模糊神經網絡局部診斷和D-S融合決策的故障診斷方法，并將局部診斷結果的距離值和正確率引入D-S基本概率賦值獲取中，通過在某型號電臺的應用，驗證了經過融合后的故障診斷可信度增加，準確性提高。

1 信息融合故障診斷方法

圖1所示是信息融合故障診斷框架。由3個環節構成：1) 數據級。生成被測對象的故障征兆空間。即由檢測裝置采集特征信號，根據專家經驗選擇最佳特征量，即故障征兆空間，并劃分為若干子空間作為下一環節的輸入。2) 局部融合。采用若干個并行子模糊神經網絡(fuzzy-neural network，FNN)對電臺不同故障模式進行初步診斷，并將結果進行歸一化作為決策級的各個證據體。3) 決策融合。利用D-S證據理論對局部輸出進行融合處理，并根據判定規則得到最終診斷結果。

1.1 FNN故障診斷

單個FNN[8]可以實現多種故障的診斷判別，但是有一定缺點：當設備的故障特征參數比較多時，必然造成FNN結構龐大，使網絡訓練時間長，有時甚至超出內存容量，無法訓練；特征參數增多，樣本之間的矛盾也隨之增加，使網絡的泛化能力變差，診斷正確率降低[9]。

FNN融合故障診斷將整個故障征兆空間和故障空間劃分為若干個故障征兆子空間和故障子空間，針對每一對故障征兆子空間和故障子空間建立子FNN，每個子網絡解決各自征兆子空間和故障子空間的映射關系，這樣就把一個大FNN轉化為若干個小FNN，從不同側面進行故障診斷。

基于FNN局部融合故障診斷是一種典型的特征層融合方法，其實質是模式識別問題。局部融合采用多個自適應模糊神經網絡并聯的形式[10-11]，隨著輸入量增大，會使模糊規則成指數增長，產生規則爆炸。采取減法聚類[12]進行規則優化，根據樣本數據即可確定聚類中心，初始化隸屬度函數的參數，繼而可以確定網絡的初始結構。經過規則優化后的FNN結構分為4層，即輸入層、模糊化層、模糊規則層及輸出層。

1.2 D-S證據融合故障診斷

為了綜合不同子網絡的冗余和互補信息，采用D-S證據理論[13]對各子網絡的診斷結果進行關聯處理，融合判決，得到最終診斷結果。

1.2.1 基本概念

設Θ為識別框架，在故障診斷中，Θ即為設備故障模式集合。Θ中所有故障模式稱為冪級2Θ。如果函數m：2Θ→[0,1]，滿足：m(A)稱為A的基本概率賦值，A為可能的故障，(A,m(A))稱為證據體。采用組合規則對證據體進行融合。

設m1、m2分別為同一識別框架Θ上的兩個基本概率賦值分配，焦元分別為A1,A2,,Ak和B1,B2,, Bk，則組合后的基本概率賦值為：

1.2.2 基本概率賦值的獲取

基本概率賦值的獲取是證據理論關鍵點，且直接影響融合決策的準確性和有效性。由模式識別知識可知，若兩個模式x和y相似，則它們的特征相近。設x、y包含的特征有m個，定義兩個模式的歐氏距離[14]為：

設outij為第i個分類器第j個故障模式的識別輸出，Aj為識別框架中元素所對應證據體的標準特征向量，則第i個網絡的第j個模式與識別框架中標準模式的歐式距離為：

由于各FNN樣本輸入不同以及不同故障在系統的不同部位體現程度強弱的差異，因此每個FNN分類器對不同故障模式的識別能力也不同。為了提高融合效率，將該信息加入融合中非常重要，采用各網絡識別階段樣本正確率衡量可靠性系數。設第i個網絡對第k個已知故障模式為βik，從距離函數到基本概率賦值函數的映射R→[0,1]是一個非線性映射過程。則證據i對故障j的基本概率賦值及不確定性分別為：

式中，N為故障模式數目。對基本概率賦值進行歸一化處理來滿足定義的要求，并根據最大信息規則，判定最大概率賦值的狀態即為輸出結果。

2 智能診斷實例與結果分析

航空電臺用于飛機與飛機、飛機與地面的通信聯絡，是機載通信的重要設備。某型號機載超短波電臺電路模塊包括主接收機、救生接收機、頻率合成器、發射機和電源。進行模塊級故障診斷的步驟是進行電源模塊診斷，在電源無故障情況下，再對其他模塊進行診斷。工作模式有4種，即主收、雙收、定向和救生，以“主收”工作方式為例，此時救生接收機不工作。

2.1 局部故障診斷

系統模式分為正常模式F1和故障模式。故障模式包括接收機故障F2、發射機故障F3、頻率合成器故障F4。根據技術要求和專家經驗，采用9個指標作為故障特征參數，建立3個子模糊神經網絡分類器。射頻接收幅度、主收靈敏度和發射功率為分類器1的輸入；靜噪靈敏度、發射調制度、射頻發射幅度為分類器2的輸入；主收額定輸出、發射自聽信號、失鎖信號為分類器3的輸入。各分類器輸入的選擇和分配大致遵循以下原則：1) 每個分類器的輸入應同時包含各電路模塊指標；2) 對于單個分類器，輸入信息的類型應盡可能一致。上述輸入分配結果是根據仿真情況確定的性能最優方案。

通過查閱從各航空兵部隊收集的有關該型電臺使用過程中的性能測試數據、故障數據以及進行故障排查時的測試記錄，分別整理出對應F1～F4模式共計200個樣本，其中120個作為分類器的訓練樣本，80個作為測試樣本。使用訓練樣本對3個子網絡進行訓練，形成的結構分別為3-18-6-1、3-18-6-1、3-12-4-1。訓練完成后，輸入測試樣本和網絡輸出量即為信息融合中的局部融合結果。對應各個模式的系統狀態輸出分別設為1、2、3和4。

圖2～圖4分別給出在3個子網絡分類器測試下實際故障類別和預測故障類別對比圖。通過與實際的故障數據比較發現FNN1中有8個錯分，FNN2中有11個錯分，FNN3中有4個錯分。

2.2 決策故障診斷

由圖2～圖5可以得出每個分類器對各個故障的正確識別率，將局部分類器輸出結果和分類器識別率代入式(3)～式(5)中進行基本概率賦值計算，經過融合后，得到的分類結果和實際分類結果比較如圖5所示。可見，經過融合后，錯分數目比單個分類器減少，分類能力提高。

下面從具體的數據比較融合后的精確度。

1) 討論子網絡中完全分類正確的數據集。為了方便起見，選取F1模式下第2個樣本為例分析。觀察單個證據體輸出的基本概率賦值及融合后的概率賦值，見表1中樣本1數據，證據集E1、E2、E3分別表示各子網絡分類器。從表中可以看出E1和E2融合后，F1狀態的概率賦值變大，同時其他狀態的概率賦值變小，不確定度降低。E1、E2、E33個證據集融合后，F1的概率賦值繼續增高，由原來最低0.575 9增加為0.900 4，其他狀態的概率賦值繼續降低，不確定度由原來最高0.105 6降為0.001 2。證明經過融合后故障診斷的可信度增加，系統狀態之間的不確定性降低，并且證據集越多，故障診斷的確定性越大。

2) 討論子網絡分類器判斷錯誤的數據項。以F3模式下第47數據為例，其各證據體和融合后的概率賦值見表1中樣本2數據。證據集E1、E3判斷為F3模式，E2判定為F2模式。單獨根據證據集，無法判定輸出模式。經過E1和E2融合，根據最大概率賦值原則，狀態為F3，糾正了證據集2帶來的錯誤診斷，但是狀態之間的不確定性較大。經過3個證據集融合，F2的概率賦值由兩個證據集融合后的0.498 5增加到0.703 2，不確定性降低至0.001，判斷狀態為F3，與實際相符。證明經過信息融合后，可以使一些證據體的錯誤輸出得到修正，有效地解決了局部診斷出現的誤判現象。

3 結 論

本文采用的基于FNN分類初步診斷和D-S證據理論融合診斷相結合的方法，實現了對電臺故障的診斷，實驗驗證經融合后的故障識別能力優于單一FNN分類器，克服了單一分類器診斷的片面性和孤立性，表明信息融合故障診斷方法可以提高診斷的可靠性和準確性。只要故障特征空間確定，該診斷方法均可使用，具有通用性的特點，可以應用于其它航空電子設備中，為機載航電故障診斷提供了一種有效的方法。

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編 輯 漆 蓉

Fault Diagnosis of Avionic Devices Based on Information Fusion Technology

YAN Tao1, ZHAO Wen-jun1, HU Xiu-jie2, and SONG Jia-you2
(1. Aeronautic Electronic Engineering Department, The First Aeronautical College of Air Force Xinyang Henan 464000;
2. School of Information Engineering, Zhengzhou University Zhengzhou 450001)

A fault diagnosis scheme for airborne avionics is proposed based on local fault detecting with fuzzy neutral network and decision fusion with Dempster-Shafer evidence theory. Firstly, the characteristic malfunction information of equipment is effectively recombined, and fuzzy neural sub-networks are constructed to achieve independent evidences, with which the diagnosis conclusions as decision fusion results are then drawn by using D-S evidence theory. Lastly, the basic probability values are computed according to the local diagnosis outputs and their credibility. Simulation results indicate that the diagnosis credibility can be obviously increased and the accuracy can also be effectively improved when the scheme is applied to the fault diagnosis of an airborne radio.

avionic device; evidence theory; fault diagnosis; fuzzy neural network; information fusion

TN85

A

10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.013

2014 ? 03 ? 04；

2014 ? 12 ? 10

軍內計劃項目(KJ2012255)

閆濤(1979 ? )，男，博士，主要從事編碼調制、信號檢測和故障診斷等方面的研究.