一種面向現役裝備的PHM 設計方法

倪向東 孔凡泉

（1、中國電子科技集團公司第三十八研究所，安徽 合肥230088 2、孔徑陣列與空間探測安徽省重點實驗室，安徽 合肥230088）

故障預測與健康管理技術（PHM）由美軍最早提出并深度研究與推廣應用的，已成為新一代飛機、艦船和車輛等裝備研制保障的重要組成部分[1]。PHM 能夠提升裝備健康狀態監控能力，實現提前規劃維修和決策保障，降低維護保障費用。國內裝備研制與維護對PHM 越來越重視，尤其是大量的現役裝備。常規PHM 設計是與裝備研制同步進行的，包括BIT 設計、傳感器布局、數據采集處理、故障診斷與壽命預測和維修建議等[2-4]。對于現役裝備PHM 而言，由于傳感器已經定型，很難新增，只能基于已有系統設計。幸運的是，現役裝備具備BIT，同時歷史故障信息積累充分，設備故障規律基本清晰，具備基于歷史數據PHM設計條件。

1 PHM 技術簡述

PHM 是指采用各類傳感器信息、專家知識及維修保障信息，借助各種智能算法與推理模型，實現對裝備狀態監測、故障預測、判別以及管理。相較于傳統基于事件的事后維修或基于時間的定期檢修技術，PHM 能夠實現低虛警率的故障隔離檢測，智能任務規劃及基于設備狀態的智能維護。

故障預測是PHM 的核心，其基本原理就是分析和構建故障規律模型，通過狀態檢測提前發現可能的故障。按照技術路線，故障預測技術可分為3 大類：基于模型、基于知識、和基于數據。本文提出的面向現役裝備的PHM 設計方法實質上是基于數據的故障檢測方法。

2 基于歷史數據的PHM 設計

基于歷史數據的PHM 設計是對BIT 檢測數據、維修保障數據的深層處理，主要內容包括：面向單傳感器的心跳檢測、基于結構樹的狀態評價和基于失效系數的故障預測。

2.1 面向單傳感器的心跳檢測

對單次任務單一傳感器的BIT 檢測數據，按照物理規律或者統計規律定義異常門限，采用“心跳”模式檢測當前數據是否異常，記錄異常次數和有效檢測總數。定義第k 個傳感器檢測狀態為qk，將qk不為1 設備狀態標記為“異常”。

式中，ki為異常次數，ks為有效檢測總數。

如果不同傳感器之間的存在邏輯關系，還要對初始檢測狀態值進行修正。統計存在邏輯關系傳感器同時異常的次數，記為k’,那么修正后的檢測狀態值為qk’。

2.2 基于結構樹的狀態評價

按照裝備結構樹定義系統評價結構層級表，如圖1 所示。

圖1 結構樹示意圖

（1）定義第m 個設備的第n 個子設備狀態值為Qmn，若該器件有傳感器，則取傳感器檢測狀態值；若無傳感器可計為1；

（2）利用子節點設備狀態值計算父節點設備狀態值，評級模型如下。

（3）按照上述模型由底層向上逐級計算即可得到全系統狀態評價結果。

2.3 基于失效系數的故障預測

定義設備失效系數為故障前一次設備狀態評價值。統計計算同類設備一定數量的失效系數隊列，剔除明顯奇異值后，計算隊列的標準差作為故障預測門限。對正常設備監測時，如果實時狀態值達到故障預測門限，即可實施提前維修。

式中，m 為統計總數，xi為第i 次失效系數。

3 實例驗證

使用文中方法在某型號雷達接收機進行實例驗證。該接收機BIT 信息包括光鏈路、2 個電源、4 個通道和溫度等組成。其中光鏈路為關重狀態，電源與通道存在邏輯關系。一次任務BIT 采樣信息如圖2 所示，狀態評價結果如表1 所示。

表1 設備狀態評價信息

圖2 單任務BIT 信息

統計30 件同批次該型號接收機故障信息，分析失效系數如圖3 所示，剔除2 個明顯奇異值后，計算故障預測門限值為80.61%。當實時監測狀態值達到門限時，即實施提前維修，有效提升了任務完成率。

圖3 失效系數估計

結束語

本文簡述了PHM 技術內容和特點，提出了一種面向現役裝備的PHM 實用設計方法，并在某型號雷達接收機上進行實例驗證，實現了狀態評估和故障預測。基于歷史數據的PHM 設計方法有效可行，具備工程應用價值。