無人艇感知系統(tǒng)PHM技術(shù)

顧 兵，何 青，史厚寶

(中國船舶重工集團(tuán)公司第七二三研究所，江蘇 揚(yáng)州 225101)

0 引 言

近年來隨著無人技術(shù)的發(fā)展，世界各國掀起了其在軍事領(lǐng)域應(yīng)用研究的熱潮。無人艇作為新一代海上作戰(zhàn)平臺，其感知系統(tǒng)已從簡單導(dǎo)航、避碰擴(kuò)展到了集情報收集、反潛作戰(zhàn)、精確打擊等多維一體的復(fù)雜系統(tǒng)。隨著無人艇感知系統(tǒng)作戰(zhàn)使命任務(wù)的不斷擴(kuò)展，系統(tǒng)集成化、復(fù)雜化程度的不斷提高，其故障發(fā)生概率同步提高，保障要求也越來越高，傳統(tǒng)的事后維修或定期維修已不能滿足系統(tǒng)任務(wù)成功率要求。故障預(yù)測與健康管理(PHM)技術(shù)利用傳感器采集系統(tǒng)的各種數(shù)據(jù)信息，借助各種智能推理算法來評估系統(tǒng)自身的狀態(tài)，在系統(tǒng)故障發(fā)生前對其故障進(jìn)行預(yù)測，并結(jié)合各種可利用的資源信息提供一系列的維修保障措施，根據(jù)設(shè)備狀態(tài)實(shí)施視情維修[1]。

本文根據(jù)無人艇感知系統(tǒng)的特點(diǎn)，從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，結(jié)合已有技術(shù)理論和研究基礎(chǔ)，分析給出了無人艇感知系統(tǒng)PHM的結(jié)構(gòu)及設(shè)計方案，可為后續(xù)無人艇感知系統(tǒng)的實(shí)際開發(fā)提供技術(shù)支撐。

1 PHM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

PHM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要有集中式結(jié)構(gòu)、分布式結(jié)構(gòu)和混合式結(jié)構(gòu)3種類型[2-3]，分布式結(jié)構(gòu)各子系統(tǒng)獨(dú)立完整的狀態(tài)監(jiān)測與健康管理系統(tǒng)，針對性強(qiáng)。無人艇感知系統(tǒng)是一個復(fù)雜的多設(shè)備組成系統(tǒng)，一般由光電、導(dǎo)航雷達(dá)等“通用載荷”以及反潛聲納、監(jiān)測雷達(dá)、偵察機(jī)、干擾機(jī)等“專用載荷”組成，考慮到各組成設(shè)備均是一個完整、相對獨(dú)立的系統(tǒng)，因此無人艇感知系統(tǒng)采用分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，每個分設(shè)備進(jìn)行設(shè)備級的PHM管理，感知系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)級的PHM管理，基地進(jìn)行基地級的PHM管理，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 無人艇PHM系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

每個分設(shè)備均設(shè)有相對獨(dú)立、完整的PHM系統(tǒng)，負(fù)責(zé)本設(shè)備的故障診斷預(yù)測與健康管理。每個設(shè)備的PHM系統(tǒng)都設(shè)有數(shù)據(jù)采集模塊、信息處理模塊、狀態(tài)監(jiān)測與健康評估模塊、故障診斷預(yù)測模塊、數(shù)據(jù)庫模塊以及PHM管理模塊[4]。每個分設(shè)備均設(shè)有設(shè)備級PHM管理模塊負(fù)責(zé)各自設(shè)備PHM系統(tǒng)中模塊的管理控制以及各自設(shè)備健康狀態(tài)數(shù)據(jù)的上報；同時，在感知系統(tǒng)及基地分別設(shè)有系統(tǒng)級、基地級PHM管理模塊。系統(tǒng)級PHM管理模塊負(fù)責(zé)收集分設(shè)備健康狀態(tài)數(shù)據(jù)、分析處理并將結(jié)果上報基地級PHM管理模塊。基地級PHM管理模塊根據(jù)系統(tǒng)發(fā)過來的健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合維修決策數(shù)據(jù)、保障資源信息以及人機(jī)接口命令進(jìn)行系統(tǒng)維修評估與決策，決定是否進(jìn)行維修。

2 PHM系統(tǒng)流程

首先，數(shù)據(jù)采集模塊通過各類傳感器和機(jī)內(nèi)測試(BIT)采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)。其次，信息處理模塊對采集的對象狀態(tài)參數(shù)信息進(jìn)行預(yù)處理、分析并提取其特征。再其次，狀態(tài)監(jiān)測與健康狀態(tài)評估模塊將這些特征信息進(jìn)行辨識,并與數(shù)據(jù)庫中存儲的對象相關(guān)健康信息進(jìn)行模糊匹配,形成對象健康狀況評估。然后，故障診斷預(yù)測模塊對監(jiān)測到的異常征兆,結(jié)合專家知識庫和模型庫中的專家知識及各類診斷、預(yù)測推理模型,對故障進(jìn)行識別、推理,判斷其故障模式、原因和位置,并進(jìn)行趨勢分析,計算故障征兆的發(fā)展趨勢、影響和估計剩余壽命等。接下來,由狀態(tài)決策對本設(shè)備進(jìn)行綜合分析、評判決策，并將結(jié)果發(fā)送至本設(shè)備PHM管理模塊，設(shè)備級PHM模塊再將結(jié)果匯總至系統(tǒng)級PHM管理模塊。最后，系統(tǒng)級PHM管理模塊對各設(shè)備上報的設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行管理匯總上報至基地級PHM管理模塊，基地級PHM管理模塊綜合上報的系統(tǒng)狀態(tài)結(jié)合維修保障資源進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃、維修決策，最終完成維修。具體PHM系統(tǒng)流程圖如圖2所示。

圖2 PHM系統(tǒng)流程圖

3 PHM系統(tǒng)各模塊功能及實(shí)現(xiàn)分析

3.1 數(shù)據(jù)采集模塊

對于數(shù)據(jù)采集，主要考慮監(jiān)測對象的選擇、參數(shù)選取以及監(jiān)測參數(shù)的獲取方式。在本系統(tǒng)中，監(jiān)測對象的選擇主要通過對系統(tǒng)中各設(shè)備進(jìn)行故障模式、影響及危害(FMECA)分析確定故障類別和嚴(yán)酷度，嚴(yán)酷度為3級的必須進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測[5]。對于參數(shù)選取，主要是在被監(jiān)測對象的技術(shù)指標(biāo)基礎(chǔ)上，結(jié)合其故障歷史數(shù)據(jù)，選擇那些確實(shí)能反映監(jiān)測對象狀態(tài)的技術(shù)指標(biāo)參數(shù)[5]。對于數(shù)據(jù)獲取方式主要采用設(shè)置傳感器的方式，另外由于雷達(dá)設(shè)備對其關(guān)重部件設(shè)置了機(jī)內(nèi)測試儀器(BITE)，因此還可以通過BITE來獲取相關(guān)參數(shù)。

3.2 信息處理模塊

由于傳感器工作性能、所處工作環(huán)境和工作狀態(tài)等影響，監(jiān)測數(shù)據(jù)具有隨機(jī)、模糊、不確定等特性，因此需要對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和補(bǔ)充；同時，由于傳感器獲得的數(shù)據(jù)不能直接反映設(shè)備器件的狀態(tài)特性，因此還需要對傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出數(shù)據(jù)變化的規(guī)律和趨勢，將測量值轉(zhuǎn)換成特征值，以便于后續(xù)進(jìn)行健康狀態(tài)評估。

本系統(tǒng)信息處理模塊主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和特征提取3個部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理通過對傳感器原始數(shù)據(jù)的插補(bǔ)、異常剔除、格式轉(zhuǎn)換等以保證數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性及可用性。數(shù)據(jù)分析主要對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出數(shù)據(jù)的變換規(guī)律和發(fā)展趨勢，為健康評估和故障診斷預(yù)測模型的建立奠定基礎(chǔ)。特征提取主要將數(shù)據(jù)從測量空間轉(zhuǎn)換到特征空間，獲得與設(shè)備相關(guān)性強(qiáng)的特征向量，以便于后續(xù)狀態(tài)監(jiān)測處理。

3.3 狀態(tài)監(jiān)測與健康評估模塊

系統(tǒng)的狀態(tài)是很難被直接觀測到的，能夠檢測到的常常是電子系統(tǒng)表現(xiàn)出來的若干與其狀態(tài)相應(yīng)的特征，因此需要依靠系統(tǒng)表現(xiàn)出來的特征去推理系統(tǒng)的狀態(tài)，狀態(tài)監(jiān)測的目的就是完成由特征到狀態(tài)的識別。健康評估就是通過對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用一些判斷、推理算法評估當(dāng)前狀態(tài)偏離正常狀態(tài)的程度。

本系統(tǒng)采用基于FMECA的裝備健康狀態(tài)評估方法[6]，評估方法如圖3所示。

圖3 基于FMECA的裝備健康狀態(tài)評估

首先從FMECA報告的分析結(jié)果中提取健康狀態(tài)影響因素，并進(jìn)行歸一化處理，將其壓縮在(0,1)之間轉(zhuǎn)化為無量綱的數(shù)據(jù)；根據(jù)影響因素的類型，由健康狀態(tài)隸屬函數(shù)得到健康狀態(tài)隸屬度向量，對單因素影響下的健康狀態(tài)等級做出判斷；以健康狀態(tài)隸屬度向量作為輸入，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法求得各因素權(quán)重；通過模糊綜合評估模型得到在各因素綜合影響下的設(shè)備健康等級。

3.4 故障診斷預(yù)測模塊

故障診斷預(yù)測PHM系統(tǒng)工程的核心，就是綜合利用各種數(shù)據(jù)信息，包括監(jiān)測參數(shù)、使用狀況、先驗(yàn)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等，并借助各種各樣推理技術(shù)，如數(shù)學(xué)物理模型、人工智能等對設(shè)備未來的故障進(jìn)行預(yù)測、分析和判斷，確定故障性質(zhì)、類別、程度、原因和部位，給出故障的發(fā)展趨勢及故障可能造成的后果，指導(dǎo)設(shè)備保障規(guī)劃。

圖4 基于ARMA的故障預(yù)測

本系統(tǒng)采用基于自回歸移動平均(ARMA)模型的設(shè)備故障預(yù)測方法[6]。

時間序列的測量值對應(yīng)的模型具有未知特性，因此首先進(jìn)行時間序列模型識別，用樣本自相關(guān)函數(shù)和樣本偏自相關(guān)函數(shù)與ARMA模型理論上自相關(guān)函數(shù)及偏自相關(guān)函數(shù)相匹配；然后，進(jìn)行時間序列模型的參數(shù)估計，得出均值、方差和自協(xié)方差系數(shù)；最后對模型進(jìn)行統(tǒng)計量檢驗(yàn)，進(jìn)而得到預(yù)測模型。

3.5 狀態(tài)決策模塊

狀態(tài)決策模塊主要對故障診斷和預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行綜合分析和判斷，并對本設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行決策，同時將結(jié)果上報設(shè)備PHM管理模塊。

3.6 PHM管理模塊

本系統(tǒng)中PHM管理模塊為標(biāo)準(zhǔn)模塊，主要實(shí)現(xiàn)PHM系統(tǒng)中各模塊控制、數(shù)據(jù)傳送、本級狀態(tài)參數(shù)融合處理決策和接口等功能。系統(tǒng)設(shè)備、系統(tǒng)及基地均設(shè)有PHM管理模塊，其中基地級PHM管理權(quán)限最高，其次是系統(tǒng)級，最后是設(shè)備級。

3.7 數(shù)據(jù)庫模塊

數(shù)據(jù)庫模塊主要對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行管理存儲，包括各種監(jiān)測數(shù)據(jù)，各模塊運(yùn)行結(jié)果以及各模塊在運(yùn)行過程中需要的知識、模型、算法等。

3.8 維修決策模塊

維修決策是以設(shè)備健康狀態(tài)評估和故障預(yù)測為基礎(chǔ)，綜合利用相關(guān)預(yù)知信息進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)維修決策的技術(shù)。狀態(tài)維修決策是將技術(shù)層次的狀態(tài)信息與決策者關(guān)注的后果信息進(jìn)行融合，并制定預(yù)防性維修策略的過程，其主要解決當(dāng)前是否需要實(shí)施預(yù)防性維修、最佳預(yù)防維修時間以及下次狀態(tài)檢測時間的確定等問題。

3.9 決策支持模塊

決策支持模塊主要功能是在健康評估與預(yù)測的基礎(chǔ)上，結(jié)合各種可利用的資源，提供一系列的維修保障決策、維修資源的統(tǒng)一調(diào)配以及各相關(guān)單位的協(xié)同保障等，可極大地提高保障的效率和精確度。

3.10 人機(jī)接口模塊

用于人機(jī)互動，如數(shù)據(jù)管理、項目管理、流程管理、狀態(tài)監(jiān)測告警等。

4 結(jié)束語

PHM技術(shù)通過對系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測和健康管理，可實(shí)時對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評估并對健康狀況進(jìn)行評價，可降低維修成本，提高系統(tǒng)的安全性及任務(wù)成功率。本文從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，結(jié)合已有技術(shù)理論和研究基礎(chǔ)，將PHM技術(shù)應(yīng)用于無人艇感知系統(tǒng)并初步給出了其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和設(shè)計方案以及各模塊的具體實(shí)現(xiàn)方式，可為后續(xù)無人艇感知系統(tǒng)的實(shí)際開發(fā)提供技術(shù)支撐。