小型戰(zhàn)術導彈智能測試診斷技術研究*

周玉清,薛小樂,母勇民,黎玉剛

(中國兵器工業(yè)第203研究所,西安 710065)

小型戰(zhàn)術導彈智能測試診斷技術研究*

周玉清,薛小樂,母勇民,黎玉剛

(中國兵器工業(yè)第203研究所,西安 710065)

針對小型戰(zhàn)術導彈武器系統(tǒng),研究測試路徑優(yōu)化、信號采集與處理、數(shù)據(jù)管理、特征提取、信息融合、模式分類、狀態(tài)評估、智能判別與決策預示等導彈智能測試診斷技術,正確有效的揭示導彈故障的發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)移規(guī)律,從而為實現(xiàn)小型戰(zhàn)術導彈的高效測試、故障精確快速定位,提供理論與技術支撐。

小型戰(zhàn)術導彈;診斷;測試

0 引言

近年來,國內(nèi)外高度重視小型戰(zhàn)術導彈的智能測試診斷技術研究,并取得很大進展[1-10]。但是,為實現(xiàn)小型戰(zhàn)術導彈的快速診斷與測試,在信號選擇和采集、信號處理、特征提取、識別分類、智能決策等研究領域進行多學科交叉滲透中,尚存在許多有待解決的問題:由于測試性設計、測試設備與接口內(nèi)容、測試點的選擇與配置等沒有做到與導彈設計同步,這對測試速度和深度有十分重要的影響,因此,單單研究復雜故障的診斷理論方法將很難解決智能化測試與故障診斷問題;目前,雖然BIT(built-in test)或BIST(built-in self test)技術在小型戰(zhàn)術導彈系統(tǒng)得到了廣泛的應用,但大多仍停留在“系統(tǒng)自檢”方面;基于智能和知識的診斷方法,包括模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、模式識別等,這些方法各具特色,只在一定的條件和場合下有效,還面臨著諸如診斷信息不完整、模糊隸屬函數(shù)的人為確定、專家系統(tǒng)的知識獲取困難、征兆和故障對應的歧義性、推理速度慢等問題,限制了這些方法的應用;所需測試的對象多,用單一的人工智能和系統(tǒng)分析方法的各自優(yōu)點,模擬領域?qū)＜宜季S過程進行決策,已經(jīng)成為智能化測試診斷的研究方向。當前,小型戰(zhàn)術導彈系統(tǒng)組成復雜,故障種類繁多,以至于技術人員感覺越來越難以掌握成千上萬條關于故障的知識,只能根據(jù)獲得的故障現(xiàn)象,利用自己的經(jīng)驗或查閱故障手冊進行故障診斷,顯然,這種緩慢的、原始的人工測試方式無法滿足現(xiàn)在戰(zhàn)爭瞬息萬變的需求。因此,要研究小型戰(zhàn)術導彈快速測試診斷關鍵理論與技術,突破各LRU、SRU故障模式分析、診斷知識庫、專家知識庫管理和快速故障推理等關鍵技術,準確和快速測試覆蓋未來多種制導模式小型戰(zhàn)術導彈的光機電的故障,實現(xiàn)小型戰(zhàn)術導彈的高效測試診斷。

1 研究思路與內(nèi)容1.1 研究思路

從信號采集到故障智能診斷與預示,就信號合理選擇、優(yōu)化測試路徑規(guī)劃、信號采集與處理、數(shù)據(jù)管理、特征提取、信息融合、模式分類、狀態(tài)評估、智能判別與決策預示過程,充分利用現(xiàn)有基礎,研究開發(fā)先進的理論與技術,進行層層把關。研究內(nèi)容歸納為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、狀態(tài)評估、混合智能決策以及智能化診斷系統(tǒng)技術研究等五項主要任務所需要的理論與技術,如圖1所示。其中前四項是第五項實施的理論與技術基礎,而且前四項可根據(jù)不同任務作交叉、綜合運用,從而以多種途徑達到小型戰(zhàn)術導彈智能測試診斷的目的。

圖1 小型戰(zhàn)術導彈智能測試診斷技術研究思路

1.2 研究內(nèi)容

1)狀態(tài)信息的采集、預處理方法研究

通過信號合理選擇、優(yōu)化測試路徑規(guī)劃、擴充故障信息來源、信息智能篩選等方面的研究,為導彈智能測試診斷提供豐富、精確、可靠的原始數(shù)據(jù)。

①可測試性技術研究:合理劃分LRU,建立各LRU與狀態(tài)信息的關聯(lián)關系以及LRU內(nèi)部的關聯(lián)模型,優(yōu)化選擇測試接口,獲得最能反映各LRU狀態(tài)或故障的信息。關注數(shù)字電路、模擬電路以及模數(shù)混合電路的可測試性技術,配置模糊組,確定可測試元件,優(yōu)化選擇各測試點。

②總線狀態(tài)信息獲取技術研究:分析導彈武器系統(tǒng)的總線網(wǎng)絡組成方式以及信息流向,研究最佳的總線狀態(tài)信息測試技術。

③故障注入技術研究:考察導彈不同關鍵部件故障注入模型,建立故障驗證平臺。

④狀態(tài)信息的智能篩選技術:狀態(tài)的智能測試診斷與信號的質(zhì)量密切相關,為剔出采集獲取的偽數(shù)據(jù)并提高數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量,構建了數(shù)據(jù)采集主動過濾、數(shù)據(jù)入庫自動識別、人工確認為一體的三層質(zhì)保體系。

2)故障信號特征提取方法及理論研究:導彈故障主要來自于機械(舵機、導引頭等)、電路(數(shù)字電路、模擬電路、混合電路)、部件性能的退化等。在影響故障確認的諸多因素中,通過現(xiàn)代信號處理方法來提高診斷信息的質(zhì)量,從而提高故障診斷的準確性與可靠性。選擇適當?shù)南冗M信號分析方法,可為導彈的各種故障發(fā)生、發(fā)展、預示、診斷提供依據(jù)。

3)小型戰(zhàn)術導彈狀態(tài)評估與預測的理論和方法研究

①基于集合經(jīng)驗模式分解(EEMD)和馬氏距離的武器性能評估理論研究:集合經(jīng)驗模式分解技術可有效消除模式混疊的影響,提取武器的故障特征,然后結(jié)合馬氏距離(Mahalanobis distance)判斷準則,以實現(xiàn)武器性能的快速評估。

②基于威布爾比例故障率模型的武器性能評估理論研究:在武器狀態(tài)信號特征提取的基礎上,提出基于威布爾比例故障率模型的武器性能評估的新方法。

③基于偽隨機噪聲信號激勵的導彈狀態(tài)評估技術研究:研究基于偽隨機噪聲信號激勵的導彈狀態(tài)評估技術原理,考察偽隨機噪聲信號發(fā)生方法,建立導彈狀態(tài)評估或故障定位模型。

4)混合智能決策技術

①基于集成支持向量回歸機(SVM)的智能預測技術:以統(tǒng)計學習理論(SLT)為基礎的支持向量機是針對少樣本和小樣本機器學習的一種方法,研究證明可解決困擾故障診斷領域多年的缺乏足夠的故障樣本而難以進行模式分類的問題,為智能測試診斷提供了一個新途徑。重點研究了集成支持向量機(SVR),建立適合于故障智能預示的快速響應模型,預測故障的發(fā)展趨勢。

②基于貝葉斯網(wǎng)絡的智能預測技術:貝葉斯網(wǎng)絡可將故障診斷中存在的大量不確定性信息綜合起來處理。貝葉斯網(wǎng)絡診斷分析的整個推理過程更符合人的實際診斷思路,不同于以往"由征兆到故障"的層式神經(jīng)網(wǎng)絡診斷。本研究把貝葉斯網(wǎng)絡的不確定性推理方法引入到導彈故障診斷中,有效提高診斷信息的利用率,同時為故障的智能快速推理判別開辟了一條新的途徑。

③混合智能預測技術研究:為了克服單一的人工智能方法在導彈系統(tǒng)故障快速診斷中的困難,綜合研究Bayesian網(wǎng)絡、故障樹、模糊推理、Petri網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡、Graphic mode、專家系統(tǒng)、快速推理等基于符號智能和數(shù)字小型戰(zhàn)術導彈的人工方法,從而對小型戰(zhàn)術導彈狀態(tài)進行合理快速的判斷。

5)智能測試診斷系統(tǒng)研究

以上述智能測試診斷關鍵理論與技術研究為基礎,構建小型戰(zhàn)術導彈智能化測試診斷平臺。

2 研究方法2.1 總體技術方案

研究將采用理論研究、數(shù)字分析、試驗分析和工程驗證相結(jié)合的研究方法。具體的研究方案為:

①研究對象:主要包括彈上計算機、舵機、導引頭、慣性器件等。它涉及到電路(模擬、數(shù)字、混合電路)、機械以及總線的智能和故障診斷的理論與技術。

②“軟件-硬件”結(jié)合研究方法:分別深入研究導彈信息采集與智能篩選、特征提取、狀態(tài)評估和智能決策的理論與方法,以及它們的軟件實現(xiàn)形式,并同時開展測試系統(tǒng)硬件開發(fā)技術研究。兩者相輔相成,實現(xiàn)智能測試診斷系統(tǒng)的開發(fā)。

③“測試-預示-診斷”的研究思路:即導彈可測試性研究是智能測試診斷的基礎;根據(jù)歷史數(shù)據(jù),采用支撐向量機、集合經(jīng)驗模式分解趨勢分析法,對狀態(tài)性能或部件故障預測作為補充;以狀態(tài)評估理論和方法以及混合決策技術進行故障診斷;三位一體,實現(xiàn)導彈快速診斷與測試。

④“兩步走”研究策略:基于先進的故障特征提取技術,基于集合經(jīng)驗模式分解和馬氏距離、威布爾比例故障模型的導彈狀態(tài)評估技術,基于集成支撐向量機的導彈故障預測技術等方面,從導彈的可測試性技術研究著手,為導彈的快速診斷與測試開辟一種新的途徑,這為第一步研究策略;通過上述研究方法,獲取的故障特征顯然豐富了故障知識庫或?qū)＜蚁到y(tǒng),然后研究快速推理方法,可實現(xiàn)故障快速定位,這為第二步研究策略。

⑤建立故障注入試驗平臺,并利用現(xiàn)有的試驗裝置和條件進行多種故障的試驗研究,分析總結(jié)開發(fā)方法的特點和適用對象,并對方法和軟件進行反復檢驗和改進,達到目標要求。2.2 具體研究方法

1)狀態(tài)信息的獲取和處理方法

①緊跟小型戰(zhàn)術導彈設計過程,合理劃分彈上各重要RLU(導引頭、彈上計算機、慣性器件),做出其關聯(lián)圖,并進行測試點和測試接口優(yōu)化選擇與布置,以便系統(tǒng)級和芯片級測試。

②舵機無傳感器信息獲取技術:通過規(guī)劃測試曲線,產(chǎn)生不同的自激勵信號,根據(jù)獲取的指令信息和電位計反饋信息,實現(xiàn)舵機控制系統(tǒng)動態(tài)特性評估。

③總線狀態(tài)信息獲取技術研究:總線系統(tǒng)交聯(lián)關系比較復雜,系統(tǒng)一旦出現(xiàn)故障,將很難對其定位與排除。擬采用總線數(shù)據(jù)監(jiān)視技術、總線時延測試技術、總線故障注入技術,實現(xiàn)總線關鍵狀態(tài)信息的獲取。

④故障注入技術:根據(jù)導彈的結(jié)構屬性,建立統(tǒng)一的故障特征向量矩陣,使其能夠表征導彈關鍵部件的故障信息,并以此建立導彈故障注入試驗平臺。

2)基于S變換的故障特征提取技術

由于S變換所獲得的時頻分布圖并不能定量的給出導彈故障特征,不便于故障特征的提取;通過在S變換的時頻域內(nèi)對信號進行分析,利用奇異值分解技術進行數(shù)據(jù)壓縮并提取特征,可有效地實現(xiàn)導彈機械裝置(如舵機、各種類型的電路等)的故障識別。

3)狀態(tài)評估與預測的理論與方法研究

①基于集合經(jīng)驗模式分解(EEMD)和馬氏距離的武器性能評估理論研究

在對狀態(tài)信號進行經(jīng)驗模式分解(EMD)之前,在信號中添加一定能量比例的噪聲信號,可大大降低模式混疊的影響,更能準確的提取導彈的主要特征,然后結(jié)合小型戰(zhàn)術導彈故障庫信息,通過馬氏距離準則,判斷系統(tǒng)是否出現(xiàn)故障。其優(yōu)點在于可以對導彈關鍵部件電路和機械故障進行評估,并且EEMD的殘余項可用于信號的趨勢分析。

②基于威布爾比例故障率模型的武器性能評估理論研究

在集成失效數(shù)據(jù)性能建模技術和狀態(tài)信號特征提取的基礎上,提出基于威布爾比例故障率模型進行性能評估的新方法。該方法可以把底層信息與高層信息之間建立聯(lián)系,適合小型戰(zhàn)術導彈性能參數(shù)的估計,以實現(xiàn)小型戰(zhàn)術導彈狀態(tài)信息的評估。

③基于偽隨機噪聲信號激勵的導彈狀態(tài)評估技術研究

研究表明偽隨機噪聲信號(pseudorandom noise,PRN)作為模擬電路診斷激勵信號,正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下輸出響應之間的殘差信號反映了電路處于不同的故障狀態(tài),因此,通過電路的狀態(tài)觀測,并利用信號分析方法可實現(xiàn)電路的故障定位。該方法進行故障診斷時僅需要輸入端口和輸出端口兩個測試節(jié)點,并且不需要進行多次測試,適合工程化應用。

4)基于集成支持向量回歸機的智能預測技術

采用集成支持向量機的方法來對慣性器件性能進行預測,其原理如下:首先構造多個利用較少數(shù)據(jù)樣本學習而保證故障智能分類器錯誤率最小的核心算法和支持向量回歸機的核心算法;其次,對不同的核進行篩選,選擇較適合慣性器件性能預測的核;最后,對這些核進行優(yōu)化集成,構造最能適合慣性器件性能預測的核,以實現(xiàn)慣性器件性能預報的正確率。

5)智能測試診斷系統(tǒng)研究

①為了克服單一的人工智能方法在導彈系統(tǒng)故障預測中的困難,綜合研究了Bayesian網(wǎng)絡、模糊推理、Petri網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡、Graphic mode、專家系統(tǒng)、快速推理等基于符號智能和數(shù)字智能的人工方法,為導彈故障快速診斷奠定了堅實的基礎。

②研究高速多路并行采集和處理技術、多用途適配器,為導彈智能測試診斷提供硬件技術支持。

③進行通用智能化的自動測試軟件開發(fā)環(huán)境技術研究,該軟件包括儀器驅(qū)動模塊、TPS(測試程序集)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、故障快速診斷模塊、數(shù)據(jù)顯示及管理模塊,自動測試軟件環(huán)境將這些通用模塊進行封裝,從而提高其可靠性、可維護性、編程效率。

④深入研究導彈BIT集成技術和無障礙測試技術,其涉及兩個對象的內(nèi)容:其一,對于正在研發(fā)的或改進的導彈,在設計階段就要考慮BIT系統(tǒng)與武器系統(tǒng)一起進行設計,提高導彈固有的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷能力;其二,對于智能測試診斷系統(tǒng)仍需嵌入BIT技術,提高測試系統(tǒng)本身的可靠性。

3 結(jié)論

隨著小型戰(zhàn)術導彈結(jié)構與性能的提高,迫切需要面向現(xiàn)在和未來的智能測試診斷技術的支撐,通過深入研究,將形成小型戰(zhàn)術導彈智能測試診斷關鍵理論與技術體系,從而為小型戰(zhàn)術導彈智能測試診斷奠定了基礎。

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Investigation on Intelligent Testing and Diagnostic Technology for Small Tactical Missile

ZHOU Yuqing,XUE Xiaole,MU Yongmin,LI Yugang

(No.203 Research Institute of China Ordnance Industries, Xi’an 710065, China)

For small tactical missile weapon system, test path optimization, signal acquisition and processing, data management, feature extraction, information fusion, pattern classification, condition assessment, intelligent discriminant and decision prediction in intelligent test and diagnostic technology were profoundly investigated. And missile fault occurrence, development and transfer rule were revealed correctly and effectively. Therefore, it provides theoretical and technical support for efficient testing, quick and accurate fault diagnosis of small tactical missile.

small tactical missile; diagnosis; test

2015-06-17

周玉清(1978-),男,安徽臨泉人,高級工程師,博士,研究方向:武器系統(tǒng)綜合測試技術。

TP302

B