航空電子系統PHM技術的探究

李曉洋

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航空電子系統PHM技術的探究

李曉洋

交通運輸部北海第一救助飛行隊，遼寧 大連 116031

隨著經濟及科技的快速發展，航空領域獲得了迅速發展，尤其是故障預測與健康管理技術（也稱PHM技術）的應用，推動了航空電子系統的不斷飛躍。基于此，主要分析了航空電子系統的PHM技術的研究現狀，以及研究了航空電子設備健康信息的獲取與處理，最后總結了航空電子系統PHM的支撐技術，提高航空電子系統PHM技術的水平。

航空電子；故障預測；健康管理

在“互聯網+”時代背景下，航空電子系統的PHM技術得到的快速發展。目前，傳統的故障診斷技術已經不能滿足時代的要求，PHM技術已經成為未來航空電子系統的發展趨勢，它不僅能夠降低維護費用，而且也能夠確保戰備的完好性，提高任務的成功率。PHM技術在航空領域內發揮著越來越重要的作用。

1 航空電子系統PHM技術的研究現狀

近年來，PHM技術已經成為航空領域研究的一個焦點。為了獲得更好的進展和明顯的效果，著重對以下幾方面進行了分析研究。

（1）失效機理。失效機理主要是電子器件在使用過程中其性能逐漸退化的一種表現。[1]由于航空電子系統的超大規模集成電路的失效機理已經成為制造方主要的研究對象，研究人員的分析研究能夠很好地預測電路的壽命及其退化電路的性能。目前，主要的研究內容如下：熱載流子效應、互連線電遷移失效、雙極晶體管退化以及時間型絕緣介質擊穿等模型。（2）應力損傷評估。電子設備發生故障的主要原因之一就是外部環境應力對電子器件造成的損傷（如溫度、濕度、沖擊力、振動等），減少了設備的可靠性[2]。應力損傷評估主要是在電子產品壽命周期內承受的全部外部應力載荷的累積。通過計算累積的損傷和壽命損耗估算出設備的剩余壽命。為了能夠更好地評估應力損傷，可以在產品內安裝多個傳感器來感知外部的載荷，以方便計算。（3）故障先兆。隨著產品使用時間的增長會發生一些老化現象，電路的性能也會逐漸退化。對此，在分析電子產品、電路以及系統的失效模式和危害度的同時，選取頻率響應、放大倍數、匹配阻抗等與失效有關的物理量作為故障先兆或指征，構建故障預測的模型。通過對監測這些參數指征來評估電子器件及設備的性能，提前預測出其可能發生的故障，確保行駛過程中的安全。（4）故障預警。目前，國外研發公司和一些研發機構正在研究的一種故障預警方法就是在電路板模塊上設置故障預警電路，安裝預警元器件。這些預警元器件與板上的IC電路類似，其失效機理相同。只不過在相同的飛行條件下，為了加快它的失效過程，加大了其工作的負荷，增大其承受的工作應力。因此，對于其他IC電路來說，預警元器件將先行故障，進而可以預測電路板發生故障的時間。現在比較火熱的預警元件就是CMOS工藝，它能夠有效檢測半導體的一些失效現象。

2 航空電子設備健康信息的獲取與處理

2.1 航空電子設備健康信息的獲取

為了更加準確地預測設備的故障，需要給航空電子設備建立健康檔案，并對其進行健康管理。現階段，需要獲取的健康信息主要包括以下幾方面：（1）基本信息。主要包括表征設備在正常或故障狀態時由設計和生產過程中產生的技術數據。（2）工作信息。在飛行過程中，表征設備在運行狀態下被檢測出的技術數據。（3）環境信息。在飛行過程中，檢測到的有關設備運行環境的技術數據。（4）歷史信息。在使用維護過程中，記錄的設備曾發生過的故障修理的技術數據。

2.2 航空電子設備的健康監測

健康監測主要是對電子設備的參數與狀態（工作信息）以及環境應力（環境信息）進行的檢測。工作信息的監測和通過航空電子設備的內部測試實現其工作信息的監測，主要是對功能電路區的特性進行監測。通過被監測對象的健康模型和失效模式選定需要監測的物理量。環境應力監測，是航空電子設備內聯的微傳感器實現其環境信息的監測。電子設備發生故障的主要原因由溫度、振動以及濕度構成。其中，溫度引起的故障占主要因素，它是濕度和振動引起的故障之和。此外，對塑封器件形成較大影響的是低氣壓和輻射，同時通過時間可以累積應力引起的壽命損耗。

3 航空電子系統PHM的主要支撐技術

3.1 數據采集與傳感器技術

PHM系統的數據基礎就是表征健康狀態的參數指標以及推斷健康狀態的參數信息。要想采集這些數據信息需要選擇監測的參數、傳感器的型號、安放的位置帶寬和精度等。同時，由于故障形成原因的種類較多，需要監測的參數也就較多，這樣就需要體積小型化和功能多樣化的傳感器來實現。

3.2 故障診斷技術

故障診斷技術的方法主要包括三種，即基于解析模型的方法、基于信號處理的方法以及基于知識的方法。解析模型法是在了解診斷對象數學模型的情況下對被測信息以一定的數學方法進行處理診斷；信號處理法是運用信號模型對可測信號進行直接分析進而進行故障檢測；基于知識法是在知識處理技術的基礎上，實現辯證與數理邏輯的集成以及數值處理與符號處理的結合、算法過程與推理過程的結合，通過知識化的概念和處理方法達到故障診斷的目的。

3.3 故障預測技術

故障預測技術是在了解設備的經驗數據及變化趨勢的情況下，通過當時的狀態參數、工作條件、使用情況以及環境等，借助某種預測模型的計算，預測出不同時間后的設備狀態參數，最后診斷出預測的參數狀態，進而對當前的健康狀態作出準確的推測。現有的預測算法主要包括參數模型法和非參數模型法兩種。

3.4 數據融合技術

數據融合技術是綜合處理多源信息來獲得更準確可靠的結論。從健康管理層面看，為了增強檢測精度和魯棒性，PHM系統將數據、特征以及信息進行融合，使異常檢測、故障診斷以及預測技術的效能有所提高。常用的融合算法主要有D-S證據理論融合、貝葉斯推理等，進一步提高檢測的置信水平。

3.5 健康管理技術

所謂健康管理就是對健康狀態進行管理的一些活動，主要包括診斷、緩解、修復以及檢驗四種。其綜合運用了測試技術、人工智能技術以及信息技術，具有自主和智能的特點。

4 總結

航空電子系統PHM技術的應用，降低了電子設備發生的故障概率，提高了設備的健康狀況。不過PHM技術還處于起步階段，還需對其進行不斷的研究和測試，提高航空飛行的安全性。

[1]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，2003，22（1）：4-6.

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

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1009-6434（2016）05-0022-01