無人水下航行器故障預測與健康管理框架研究

曹 飛，葉楓樺，于憲龍

（中國船舶重工集團有限公司第七一〇研究所，湖北 宜昌 443003）

0 引言

和陸上裝備不同，無人水下航行器所處的環境因素較多且復雜，對裝備內部機、電、液等零部件的服役性能和可靠性是一個重要挑戰。無人水下航行器組部件所遇環境主要分為殼體、螺旋槳、艙體等直接與海水相結合的部分，以及內部組部件所遇的振動、溫度、電氣等艙室環境。在任務剖面期間，海洋環境復雜、溫度變化大、鹽度高、海流浪涌頻繁、微生物種類多等特點，造成裝備服役過程中受環境干擾程度大。我國現役和在研的無人水下航行器在復雜海洋環境下普遍存在可靠性、維修性、保障性差，維修、保障成本高等問題。從我國現役的水下無人裝備維修情況來看，以定期維護和預防性維修為主，在維修保障方面投入了大量的人力、物力和財力。故障預測與健康管理（PHM）技術可對無人水下航行器裝備關鍵部件的狀態進行監測，通過智能算法對故障進行診斷和預測，將原來以事件為主導的維修（即事后維修）或事件相關的維修（即定時維修）轉化為基于狀態的維修（即視情維修）[1]。通過水下無人裝備的故障預測與健康管理技術的研究，可有效地提高水下無人裝備的任務可靠性、維修性和保障性。

1 無人水下航行器結構

無人水下航行器由艙體分系統、浮力自適應分系統、艙體分系統、電源分系統等7個分系統組成，是一個機、電、液耦合的復雜系統[2]。主要分系統及其功能是：

1）推進分系統。該系統主要包括推進電機、泵噴推進器、電機控制器、隔振系統、舵機、舵等關鍵組部件。其主要功能是實現無人水下航行器的航行動力和航行姿態控制。

2）浮力自適應分系統。該系統主要包括外部進出水口、泵、電機控制器、電磁閥、水艙進出水口、液位傳感器等關鍵組部件。其主要功能是通過電機驅動泵對水艙進行抽水、注水操作，實現水艙浮力的調節，進而調節整個平臺的航行深度。

3）艙體分系統。該系統主要包括耐壓艙殼、艙門、舯段艙體等。舯段艙體、艙門、液壓機構、液壓驅動電機組合完成不同動作，在投擲荷載時艙門在動態流體力下實現開啟、投擲荷載、關閉。

4）電源分系統。該系統主要包括電池組、電源管理器、電源分配器等，主要實現為無人水下航行器提供電力能源。

2 機載PHM框架結構

無人水下航行器故障預測與健康管理系統，在物理結構上采用層次化結構和分布式機制，分為機載和岸基2大部分，如圖1所示。邏輯上采用分層智能推理結構，主要分為設備級 PHM、分系統級PHM、系統級PHM三級管理[3]，各層次之間采用獨立的、標準的軟/硬件接口形式。針對不同功能的分系統，設計專門的分系統管理器，各層數據融合統一在無人水下航行器管理器中進行分析，實現系統級PHM、分系統級PHM、設備級PHM 3個層次的集成。設備級PHM通過對傳感器、BIT采集到的關鍵組部件異常狀態信息的分析，進行無人水下航行器的運行狀態初步評估；分系統級PHM將設備級上報信息匯總，確定故障位置，進行故障診斷，實現分系統級狀態評估，降低故障虛警率；系統級 PHM 為中央控制單元的主要模塊，實現對無人水下航行器的整體性狀態評估，預測故障發生時間、趨勢和嚴重程度，同時向岸基發送航行體狀態評估信息，實現PHM模型庫、知識庫的修正更新。

圖1 無人水下航行器機載PHM系統體系結構Fig. 1 Architecture of unmanned underwater vehicle onboard PHM system

無人水下航行器各級PHM主要由可擴展的三推理機單元和綜合推理管理器組成[4]，如圖2所示。3種分離的推理機分別是異常檢測推理機（AR）、故障診斷推理機（DR）、故障預測推理機（PR）。

圖2 PHM管理器結構Fig. 2 PHM manager structure

異常檢測推理機主要對無人水下航行器運行過程中的異常行為進行分類。無人水下航行器結構復雜，各組部件之間的耦合程度高，同時在服役期的干擾因素較多，采集的異常狀態數據可能會存在有虛警的情況。通過異常檢測推理機對異常狀態進行分析，降低虛警率，提高后續故障診斷的準確率。

故障診斷推理機主要用于故障定位和失效的診斷，通過記錄來自無人水下航行器系統各層級的各種不同的診斷輸入，依據內置的訓練好的故障診斷模型，確定故障類別和故障位置。

故障預測推理機主要依靠來自無人水下航行器各層級的所有預測輸入來預測分析各組部件的剩余壽命。其原理是依據各組部件的額定壽命曲線，根據分析得到的組部件在壽命曲線上的位置，推理分析繼續執行任務時的剩余使用壽命。

綜合推理管理器位于系統級PHM管理器中，能有效管理異常、診斷和預測信息，利用來自所有推理機的輸入來最佳地表征系統的狀態，確定故障發生的先后順序，推薦必要的維修措施，并將結果通過通信系統上傳給岸基數據管理系統。

3 岸基數據管理系統結構

岸基數據管理系統是水下無人航行器故障預測與健康管理系統的數據綜合分析層，主要有數據和知識管理單元、PHM單元、接口單元這3個單元[5-6]。其中數據和知識管理單元主要包含知識庫、數據庫、模型庫3個方面的內容，主要有各類故障、故障字典、診斷案例、設計數據、故障庫等內容，完成對水下無人航行器的數據、模型、資源和維修保障等信息的有效管理；PHM 單元主要包含故障分析推理算法、數據挖掘、維修決策等算法內容，實現關鍵組部件的故障預測、全壽命周期管理；接口單元分為人機接口和通信接口2部分，人機接口為提供人機交互的可視化終端和指導維修保障的便攜式維修輔助終端，通信接口提供機載、岸基系統數據通信的接口，下載、接收所有在役航行器的狀態數據、診斷數據，如圖3所示。

圖3 岸基數據管理系統結構Fig. 3 Architecture of shore-based PHM system

4 無人水下航行器PHM關鍵技術研究

無人水下航行器工作條件惡劣，各分系統之間的耦合程度高，航行器的故障會呈現出多層次性，而無人水下航行器PHM技術的核心在于算法的高效性與準確性。進行無人水下航行器PHM關鍵技術研究，可降低故障檢測的虛警率，提高故障診斷與故障預測的準確率[7]。無人水下航行器關鍵技術主要有以下5點：

1）失效模式與故障機理分析。根據水下無人航行器運行狀態與工作環境的特點，從組部件級進行故障模式和故障機理分析，并根據分析結果進行傳感器布局的分析與改進，提高狀態監測數據利用率。

2）特征提取技術。選用適合于無人水下航行器狀態信號處理與特征提取的方法，是進行故障診斷與故障預測的基礎，直接關系到故障診斷的準確性和故障預測的可靠性。通過時域、頻域、小波變換等分析方法，提取航行器實時運行狀態的特征向量。

3）異常檢測技術。無人水下航行器服役期的任務剖面內受到干擾因素較多，導致狀態監測的虛警率偏高。通過異常檢測技術，對狀態數據進行分析，剔除虛警情況，是提高故障診斷準確率的有效手段。

4）故障診斷技術。航行器的各分系統之間出現故障耦合頻發狀況，故障定位難度大。選用合適的故障診斷算法技術是提高故障診斷與故障定位準確率的有效手段。

5）故障預測技術。無人水下航行器關鍵組部件的使用壽命直接關系到設備本身的使用壽命和任務完成情況。通過對組部件進行故障預測，分析零部件未來出現故障的時間和先后順序，可減少裝備的突發性故障，延長裝備的使用壽命，提高任務完成的可靠性。

5 無人水下航行器PHM數據流結構設計

無人水下航行器PHM系統，是一種軟件密集型系統。機載PHM單元結構依次分為3層，即設備級PHM管理器、分系統級PHM管理器、系統級PHM管理器，如圖4所示。每層PHM管理器由異常檢測推理機、故障診斷推理機、故障預測推理機、推理管理系統組成，各推理機主要由支持向量機（SVM）、支持向量數據描述（SVDD）、神經網絡等算法模型組成。由于系統級PHM管理器需要對無人水下航行器運行狀態評估分析，內部裝載有數據庫，存儲故障模型、歷史數據等[8-10]。設備級PHM管理器安裝從監測組部件狀態的傳感器獲取設備狀態信息并進行處理，第一時間檢測和診斷關鍵組部件的狀態，確認、定位故障，實現故障預警。分系統PHM管理器對設備級PHM管理器上報的數據進行故障診斷推理分析，并在信息綜合處理后，將結論向系統級PHM管理器上報。系統級PHM 管理器對所有分系統級 PHM 管理器上報的數據進行推理分析，形成決策和維護信息，通過數據接口傳輸給岸基PHM單元，經過岸基數據管理系統分析處理后，制定并向維護人員提供相應的運行計劃、維修策略，實現無人水下航行器的預防性維修。

圖4 無人水下航行器PHM系統數據流向Fig. 4 Data flow of unmanned underwater vehicle PHM system

6 無人水下航行器PHM總體集成技術

無人水下航行器PHM總體集成技術主要論述了PHM在無人水下航行器中的實施方案。通過模塊化設計，將3級PHM智能算法分別固化到嵌入式電路板上，減少對空間的占用和能源的損耗[11]。在設備級PHM、分系統級PHM模塊主要采用支持向量機（SVM）、灰色關聯分析算法，對異常數據檢測分析，實現典型組部件的異常檢測、故障診斷、故障預測，降低故障檢測虛警率。故障綜合推理管理模塊中包含系統級PHM算法單元、數據庫以及與岸基通信的接口單元。系統級PHM算法單元采用神經網絡算法，對各分系統上報的數據進行處理分析，同時通過和數據庫中的故障診斷模型進行對比分析，進行故障診斷、故障預測，定位將會發生故障的位置，并在故障前及時向岸基工作人員預警，實現無人水下航行器的預防性維修保障。

岸基數據管理系統主要實現對執行不同任務的多類無人水下航行器進行整體性狀態評估和全壽命周期的管理功能，包含數據接口單元、數據和知識管理單元、人機接口單元。岸基數據管理系統通過數據接口單元接收無人水下航行器上報的信息，傳遞給數據和知識管理單元進行分析處理，最后在人機接口單元完成人機交互，工程人員依據岸基數據管理系統提供的維修保障策略對設備進行精準維修。

7 結束語

本文以無人水下航行器為研究對象，提出了一套適用于無人水下航行器的故障預測與健康管理技術結構框架及實施方案，促進了無人水下航行器系統診斷體系理念、數據利用率的提升，為提高水下裝備綜合保障能力、動態調研維修資源、運行安全性提供了技術基礎。