多機種一體化故障預測與健康管理技術應用研究

毛海濤　潘華

摘 要： 基于故障預測與健康管理的自主式保障是新一代飛機和直升機設計的基本能力，是航空裝備綜合保障領域的重要變革。研究介紹了飛機PHM系統體系結構，劃分出機載PHM系統和地面PHM系統，提出機載PHM系統采用分層智能推理機構，地面PHM系統宿駐在地面自主保障信息系統，并優化了PHM系統工作過程；根據現實與可能，提出了實用性的綜合智能故障診斷方法和維修任務預測算法；從多機種一體化保障需要，提出了飛機多機種自主式保障設計關鍵技術和研究方向。

關鍵字： 一體化故障預測； 健康管理； 自主式保障； PHM系統

中圖分類號： TN06?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）05?0046?05

Research on technology application of integrated fault prognostic and health management

MAO Hai?tao， PAN Hua

（Unit 92728 of PLA， Shanghai 200436， China）

Abstract： AL （autonomic logistics） based on PHM （prognostics and health management） is a basic capacity of the new generation airplane and helicopter， as well as an important revolution in the field of aviation equipment integrated logistic support. The structure of PHM system including on?board and off?line systems is introduced in this paper. The organization of intelligent hierarchy inference is adopted in on?board system. The off?line system is stationed in the ground AL information system. An utility method of intelligent fault diagnosis and an algorithm of maintenance task prediction are proposed. On the other hand， the key technology and research direction on the AL design of multi kind airplanes are put forward.

Keywords： integrated fault prognostic； health management； autonomic logistics； PHM system

0 引 言

隨著各種大型復雜系統性能的不斷提高以及復雜性的不斷增加，系統的可靠性、故障診斷和預測以及維修保障等問題越來越受到重視。目前，對于大型系統的維修仍以定期維護為主，采用多、勤、細來預防系統故障。這種方式不僅耗費資源，而且效率低下。為此，從20世紀90年代中期開始，美、英等國在國防采辦改革及后續的相關大型裝備項目研究中均將“經濟可承受性”列為重點考慮因素。

由于視情維修要求系統自身具有對其故障進行預測并對其健康狀態進行管理的能力，具有后勤規模小、經濟可承受性好、自動化、高效率以及可避免重大災難性事故等顯著優勢，可以實現“經濟可承受性”的目標，也由此產生了自主式保障和故障預測與健康管理技術的概念。

目前在國外尤其是美國，在自主式保障領域已經開展了廣泛的研究，不同軍種和不同行業中也廣泛地開展了自主式保障相關的故障預測與健康管理研究和應用。比如在航空領域，由美國、英國以及其他國家軍方合作開發的聯合攻擊戰斗機JSF項目中的故障預測與健康管理系統（PHM），系統綜合健康管理系統（ISHM）或飛機健康管理系統（AHM），美國空軍試驗室項目中的系統綜合健康管理系統（ISHM）等。表1中總結了國外常見的一些預測與健康管理概念的應用情況。

聯合攻擊戰斗機F?35（JSF），其故障預測與健康管理（PHM）技術作為自主保障的核心技術，起到了重要作用。目前，PHM中的數據采集、故障診斷、預測等關鍵技術都已取得了重要進展。F?35采用的PHM系統是一種軟件密集型系統，分為機上PHM（機載PHM）和機下PHM（離線PHM）兩部分。機上PHM由飛機總師單位進行設計，預先安裝在飛機機載環境中。機上PHM可以實現對單機關鍵部件的狀態監控、故障診斷和預測。機下PHM基于專家系統進行全機及機群等更大范圍的狀態數據集成、性能指標集成、性能趨勢分析、故障診斷、故障預測及剩余壽命預測，以保證實現全作戰單位的維修預測，為自主保障提供支持。其結構特點是采用分層智能推理結構，綜合多個設計層次上的多種類型的推理機軟件，便于從部件級到整個系統級綜合應用故障診斷和預測技術。F?35飛機的PHM系統結構如圖1所示。

1 新型飛機PHM系統體系設計方法

飛機PHM利用盡可能少的傳感器采集系統的各種數據信息，借助各種智能推理算法來評估飛機結構、推進、機電、管理、任務等系統自身的健康狀態，在系統故障發生前對其故障進行預測，并結合各種可利用的資源信息提供一系列的維修保障措施以實現飛機系統的視情維修。

1.1 飛機PHM系統體系結構

飛機PHM系統結構可以區分為廣義和狹義兩種：從廣義上講，飛機PHM系統是指為實現PHM目標的全部技術手段和系統的集成，不僅包括機載嵌入式診斷系統，還包括地面自主保障系統（實現維修管理決策支持功能）；從狹義上來講，實現自主保障的關鍵技術之一是要求飛機具備PHM系統，因此也可以將PHM系統理解為機載嵌入式診斷與預測系統。這里采用的是廣義的概念。

飛機PHM系統頂層設計的原理是：當檢測出故障時能夠自動進行故障隔離，機載PHM系統無需人的干預，自動和無縫地完成更高級別的分析。通過系統設計，飛行員干預的需求將保持最少。故障檢測和故障隔離數據盡可能快地下傳給地面，以便啟動自主維修保障過程，使飛機恢復使用。

飛機PHM系統的體系結構主要包括兩部分：機載PHM系統和多機種一體化地面PHM系統。如圖2所示。

（1） 機載PHM系統

機載PHM系統采用分層智能推理機構，分為三個層次：最底層是分布在飛機各分系統最底層零部件（或器件）中的傳感器或機內測試/機內測試設備（BIT/BITE），中間層是區域管理器，頂層是飛機管理器。最底層作為識別故障的信息源，借助傳感器、模型等檢測故障，但不做預測和故障隔離，將有關信息直接提交給中間層的區域管理器。各區域管理器（推進系統、結構、任務系統等）將區域故障信息經過信息處理和特征提取等整理后，傳送給更高層的飛機管理器。飛機管理器通過對所有系統故障信息的相互關聯，確認并隔離故障，包括狀態監控、健康評估、故障預測、建議生成等處理過程，最終形成維修信息和供飛行員使用的知識信息，傳給地面PHM系統。

（2） 地面PHM系統

地面PHM系統相當于離線的PHM，宿駐在地面自主保障信息系統（ALIS）中。它采用與機載PHM系統類似的分層智能推理機構，接收通過維修下傳鏈路、維修接口和便攜式存儲裝置的機載PHM數據和其他相關數據，進行分析、判斷飛機的安全性，調整使用計劃，實施技術狀態管理，更新飛機的狀態記錄，形成維修工作項目，以及分析整個機群的健康狀況，并啟動自主維修保障過程。

機載PHM和地面PHM系統共同構成飛機的PHM體系，共同確保對飛機故障的高效率和費用有效的維修，保障快速、直接地對飛機部件與結構壽命行使管理，以基于狀態的維修取代傳統的定期更換和檢查。

1.2 飛機PHM系統工作過程

PHM系統的一個顯著特點是充分利用現有狀態監控數據，盡量少地設置專用傳感器，并通過分層推理機實現準確的故障診斷和壽命預測，這一過程是基于各種先進人工智能算法和信息融合技術。

PHM數據從最初發現飛機分系統中的一個故障，經過飛機結構，到自主保障（AL）系統，產生維修活動的整個過程。它將包括其確定根本原因的過程：從分系統識別故障；在機載知識庫內做出系統級推理；利用交叉相關功能驗證該故障；到地面PHM系統中的信息流顯示維修人員如何處理該故障。

1.2.1 機載PHM系統工作過程

（1） 每個區域管理器都針對特定的飛機設備子系統或整機系統和任務系統進行持續不斷地信號檢測和分析。

（2） 區域管理器中的數據處理模塊通過一些特征提取算法，把所獲取的數據轉換成狀態監控、健康評估和預測層所需要的形式，這些信號特征能夠以某一種形式表征系統/組件的健康。

（3） 飛機管理器中的狀態監控模塊接收來自傳感器、信息處理以及其他狀態監控模塊的數據，完成與系統狀態相關特征的計算和估計，即將獲取的數據同預定的失效判據等進行比較來監測系統當前的狀態，根據預定的各種參數指標極限值/閾值來提供故障報警能力。

（4） 飛機管理器中的健康評估模塊接收來自不同狀態監控模塊以及其他健康評估模塊的數據，根據狀態監控層的輸出和歷史的狀態評估值，主要評估被監測的飛機系統、分系統或部件當前的健康狀態，確定這些系統是否降級。如果系統的健康狀態降級，該層會產生診斷信息，提示可能發生的故障。一個故障可能產生多個健康報告代碼，只有那些被設定為根本原因的健康報告代碼才傳給飛行員用于顯示，或傳給機載系統用于維修下傳。數據傳給飛機存儲裝置/便攜式存儲裝置存儲起來。

（5） 飛機管理器中的故障預測模塊綜合前面各層的數據信息，評估和預測被監測飛機系統、子系統和部件未來的健康狀態。主要功能是對系統、子系統或部件在工作應力下的剩余使用壽命進行估計。故障預測層可以報告系統的未來健康狀態或者評估組件的剩余使用壽命。

1.2.2 地面PHM系統工作過程

（1） 從飛機便攜式內存裝置下載了PHM數據后，地面PHM系統將提取、存儲和分發這些PHM數據。這些下載的數據將包括：飛機健康報告代碼數據、飛機壽命部件性能數據、飛機性能數據、推進等系統PHM數據和結構疲勞數據等。這些數據用于向機下輔助跟蹤和測量飛機部件健康的工具和過程提供輸入。

（2） 提取的數據被分配給指定的數據庫，以便能系統地應用本地的算法庫進行分析和決策支持。這些數據庫保存來自飛機的PHM、壽命消耗、結構、疲勞、推進系統和性能等文件。

（3） 地面PHM系統將來自不同平臺以及相同平臺上不同來源的PHM數據進行轉換，通過數據訪問接口加載到多機種一體化PHM數據倉庫中，實現對飛機多機型PHM數據的同時處理。

（4） 地面PHM系統對飛機產生的數據進行處理，包括與飛機明顯不一致性的比較。處理結果將是一組最低限度的工作單建議，再由維修管理部門將其轉化為工作單。向用戶提供一種決策支持機制，當出現影響安全的關鍵故障模式時，協助做出停飛決策；同樣，當故障影響飛機當前分派的任務時，提供一種輔助用戶的決策支持機制。

（5） 完成特定的損傷評估，確定修理飛機使其恢復能力所需的工作單；如果沒有完成修理，機下任務保障環境決定哪些類型的任務不給以保障。

（6） 評估對后續任務的影響，并更新所有受影響的資產狀態，完成維修進度安排。

2 飛機故障預測與健康管理主要關鍵技術

為了達到飛機PHM系統設計目標，需要實現PHM與自主保障信息系統的有效集成，需要重點研究：機上、機下PHM的故障診斷及預測技術，利用海量的歷史數據（飛行數據、維修數據、故障數據等），采用多種工具、模型和算法，多角度全方位實現；維修預測技術，PHM健康管理的一個主要目標是根據采集的飛機狀態數據進行故障診斷和可用時間預測，并根據診斷及預測結果安排維修工作；任務決策（保障計劃生成）技術，從整個機群出發，將PHM系統和維修系統、訓練系統、供應系統等業務系統充分整合，實現以任務為中心的自主保障；動態資源調度技術，在執行任務的過程中會遇到許多突發情況，需要第一時間監控到問題，并高效進行各類資源的協調使用，以及時完成任務。本文重點研究故障診斷及預測算法以及維修任務預測算法兩項關鍵技術。

2.1 故障診斷及預測算法

2.1.1 綜合智能故障診斷方法

新一代飛機故障診斷方法應是一個綜合專家經驗、數據融合、學習優化、IETM故障隔離、故障樹、FMECA轉換FTA等技術的綜合智能故障診斷方法。其實現思想如圖3所示。

飛機綜合智能故障診斷方法不但對空地勤人員發現的故障和地面監測到的故障進行診斷，還可通過空地數據鏈實時接收機上PHM記錄的各項傳感器參數、狀態信息和警告提示信息進行故障的診斷。為了在最短的時間內得到故障診斷結果指導維修排故，飛機綜合智能故障診斷方法首先采用案例匹配法進行故障診斷，若成功匹配則給出故障模式和推薦維修措施以完成診斷，輸出診斷結果；若通過提供的特征參數和現象無法推導出故障模式或維修措施，則采用基于IETM的故障診斷方法進行故障診斷隔離，若通過IETM引導隔離出故障并給出了維修措施，則完成診斷；否則，就采用基于計算機系統的智能故障診斷方法。飛機的綜合智能診斷流程如圖4所示。

2.1.2 故障預測算法

PHM中進行故障預測（重點是預測剩余可用時間）主要使用的方法包括貝葉斯評估方法、預測和統計方法以及基于計算機智能技術研發的人工智能工具及方法等。

2.2 維修任務預測算法

飛機未來將支持兩類維修：預防性維修及修復性維修。其中預防性維修又分為傳統的定時維修和基于狀態的維修。PHM系統應提供方法實現對以上三種維修的維修決策，但維修決策是一項復雜的學科，必須要與資源狀態、任務要求、故障危害度以及機群梯次使用綜合考慮，才能給出準確的維修決策。維修決策分為兩部分：一部分給出定時維修、PHM診斷故障的修復性維修、PHM預測出的基于狀態維修的基本預測方法，另一部分把維修決策的結果放到整個任務決策中進一步分析和權衡，給出整個機群的維修計劃。在IETM中實現定義的各類DM可以解決如何維修的問題。

3 飛機多機種一體化自主式保障設計方向

基于故障預測與健康管理的飛機多機種一體化的自主式保障設計，是未來多機種保障的需要，建立高效獲取、存儲和處理大量來自多機型多種類型數據的先進方法，可以通過為多種飛機機上和機下生成的多種類型數據提供通用的數據存儲、檢索和處理方法來實現。針對多機種一體化自主式保障設計的需求和特點，需要開展以下技術的相關研究：

（1） 多機種自主式保障一體化結構設計

提出分層的飛機多機種自主式保障一體化的體系結構框架，包括數據轉換層、接口層和業務層；研究并建立一套為應用于開發、管理、交換及使用等工程環節的飛機技術數據與事務數據的標準，建立共享的、通用的集成數據環境。

（2） 多機種自主式保障一體化數據存儲設計

研究基于公用數據模型的飛機多機種自主式保障一體化數據表示技術，建立相應的一體化數據倉庫，并對CRIS數據模型進行定制和增強；研究跨平臺數據存儲技術、跨平臺數據轉換技術，將來自不同數據源的PHM數據轉換為艦基PHM系統可以識別的形式。

（3） 多機種自主式保障一體化數據訪問和轉換設計

研究飛機多機種自主式保障一體化數據訪問技術，提供外部應用和人員到一體化數據倉庫的訪問接口；研究飛機多機種自主式保障一體化數據轉換技術，對各種類型的數據進行統一保存和管理。

（4） 基于多機種PHM一體化的診斷和預測設計

借鑒單機型PHM系統的方法研究成果，研究飛機多機種PHM系統一體化的可擴展、可復用的故障診斷、故障預測與剩余壽命預測以及系統級健康評估算法，實現擴展功能的算法管理平臺。

4 結 語

本文從多機種一體化自主式保障需求出發，分析提出了新一代飛機PHM系統體系結構和分層智能推理架構，梳理優化了PHM系統工作過程，提出了飛機多機種自主式保障設計關鍵技術和研究方向。但目前在多型機開展一體化自主式保障研制過程中，還面臨大量的理論與實際相結合的問題，需要開展進一步的研究和實踐工作。

參考文獻

[1] 木志高，胡海峰，胡蔦慶.武器裝備故障預測及健康管理系統設計[J].兵工自動化，2006（3）：20?21.

[2] 張寶珍，曾天翔.先進的故障預測與狀態管理技術[J].測控技術，2003（11）：4?6.

[3] 龍兵，孫振明，姜興渭.航天器集成健康管理系統研究[J].航天控制，2003（2）：56?61.

[4] 韓國泰.航空電子的故障預測與健康管理技術[J].航空電子技術，2009（1）：30?38.

[5] 時旺，孫宇鋒，王自力.PHM系統及其故障預測模型研究[J].火力與指揮控制，2009（10）：29?32.

[6] 馬寧，呂琛.飛機故障預測與健康管理框架研究[J].華中科技大學學報：自然科學版，2009（z1）：207?209.