基于故障診斷與健康管理專家系統的裝備體系架構

劉雅娟

(中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

0 引言

隨著航天事業的發展，在軌衛星數量不斷增多，衛星在軌測控任務日益繁重，一個地面測控站需要擔負多顆衛星運行狀態的控制和監視任務，且受地球曲率的影響，對每顆衛星的正常運行都需要多個地面測控站同時或接力進行保障。同時，隨著無人飛行器的發展，集群應用日益廣泛，飛行測控任務日趨繁重，具體表現在：視距作業時，一個無人飛行器視距地面測控站需要同時擔負多架乃至上百、上千架無人飛行器的起飛升降控制和監視任務；超視距作業時，要么通過多個視距地面測控站接力進行保障，要么通過衛星中繼進行測控接力。因此，這些無人飛行器的測控任務具有工作時間長、故障檢測與排除實時性要求高等特點，完全采用人工管理方式需要消耗大量人力和財力，且難以滿足實時測控的需要。研究結果表明：構建并應用無人飛行器測控設備故障診斷專家系統或/和健康管理專家系統，會使這些系統的自動化運行程度和工作效率得到極大提高，絕大部分設備故障能得到及時發現與排除，甚至通過平時的設備健康管理就可將大部分設備故障扼殺在萌芽中，使系統的可用性得以明顯提升。

本文通過對航空航天地面測控站故障診斷和健康管理專家系統設備體系架構研究，實現不同用戶對不同設備保障層次需求的航空航天地面測控系統設備的搭建，為今后這些系統設備的訂購、研制、應用、改造或性能升級起到了指導和基礎支撐作用；也可推廣應用于其他希望具有故障診斷和健康管理能力的電子通信設備的構建。

1 概念內涵

1.1 ES

專家系統(Expert System，ES)[1-9]是一個包含知識推理的智能計算機系統。其利用具有相當數量的權威性知識來解決特定領域中的實際問題；能根據用戶提供的數據、信息或事實，運用系統中存貯的專家經驗或知識進行推理判斷，最后給出結論及其置信度以供用戶決策。ES與一般計算機應用程序有著本質區別，在專家分系統中，求解問題的知識已不再隱含在程序和數據結構之中，而是單獨構成一個知識庫。

若要完成對航空航天測控系統任務設備的在線故障診斷與維護，專家系統還需借助于其他媒介設備進行信息交互，因此可將其作為具有在線智能知識推理功能的測控系統的一個有機組成部分，下文統稱為“專家分系統”。

1.2 M&C_FDES

測控設備故障診斷專家系統(Measurement and Control Equipment Fault Diagnosis Expert System，M&C_FDES)[10-16]作為ES的一個分支，首先具備航空航天測控任務設備知識庫，并在計算機采集到被故障診斷對象(即某測控任務設備)的工作狀態信息后，綜合運用各種規則(專家經驗)進行一系列的推理，必要時還可以隨時調用各種應用程序(監控與自動測試程序)。運行過程中向用戶(設備使用人員或研發人員)索取必要的信息后，可快速地定位已有故障與潛在故障；還可以融合遺傳算法、小波技術與神經網絡技術，達到更好的診斷效果。因此M&C_FDES也包括基于多種技術融合的綜合診斷專家系統。

對于應用而言，M&C_FDES主要是在系統故障發生之后的診斷和維修，屬于反應性的維修活動，是在設備有故障征兆的引擎下，利用各種傳感器、借助于專家知識和推理規則來完成對電子設備的自動故障診斷和定位。

M&C_FDES是一種智能化測控任務設備專家系統，可極大提高設備維修性、降低壽命周期費用。

1.3 M&C_HMES

電子裝備的健康狀態[17]是指各分系統、各子系統、各部件的整體狀態，用來描述子系統、部件在工作時表現出的能力，通常劃分為正常、錯誤、異常、故障、性能下降以及功能失效等幾種狀態。

測控設備健康管理專家系統(Measurement and Control Equipment Health Management Expert System，M&C_HMES)[18-23]除了具有M&C_FDES的功能外，還能通過獲得的被健康管理對象(即測控任務設備)的體檢(指標監測)數據對其當前運行性能狀態進行健康評估，對其未來一段時間內運行性能狀態進行健康預測，結合可用資源和使用需求對其維修活動和運行策略做出決策支持。

對于應用而言，M&C_HMES主要強調的是系統故障發生之前的故障預測與維護，屬于主動性的3Rs維護活動(即在準確時間對準確的部位采取正確的維修活動)，是利用各種傳感器的集成和自動化運行，借助各種知識、算法和智能模型來評估、預測、監控和管理測控任務設備的運行狀態，將故障扼殺在萌芽中；同時可具有M&C_FDES的功能，以完成設備故障發生后的自動故障診斷與定位。

M&C_HMES(本文包含M&C_FDES功能)是一種更智能化、更高級的測控任務設備專家系統，可極大提高復雜測控系統的可靠性、維修性、測試性、保障性和安全性，以及降低壽命周期費用。

1.4 M&C_LFDES與M&C_LHMES

為便于本地值守人員和測控專家操作使用而構建的M&C_FDES、M&C_HMES，分別簡稱為M&C_LFDES(Measurement and Control Equipment Local Fault Diagnosis Expert System)和M&C_LHMES(Measurement and Control Equipment Lcoal Health Management Expert System)。一般情況下，M&C_LFDES或M&C_LHMES與本地電子裝備鄰近放置，可看作是本地測控系統裝備的有機組成部分，且只能利用本地設備的監測狀態信息分別完成對本地設備的故障診斷、維護和健康管理。

1.5 M&C_RFDES與M&C_RHMES

為便于遠程值守人員和測控專家操作使用，對分布在不同地理位置、功能相同并可執行同一測控任務的多個測控裝備進行集中管控。可對任一本地測控裝備進行更為準確的故障診斷或健康管理而構建的專家系統，則分別簡稱為M&C_RFDES(Measurement and Control Equipment Remote Fault Diagnosis Expert System)和M&C_RHMES(Measurement and Control Equipment Remote Health Management Expert System)。一般情況下，M&C_RFDES或M&C_RHMES在異地通過網絡技術與各個本地測控任務設備進行通信，獲得更為豐富的信息，對測控任務設備進行更為高時效性的故障診斷或健康管理，同時有利于實現對分散在各地的測控任務設備的集中管理和維護。

2 故障診斷與健康管理裝備的體系結構

2.1 M&C_FDESE和M&C_HMESE的總體構成及相互關系

為實現測控任務設備故障自動故障診斷目的而構建的專家系統相關軟硬件設備的有機集合，稱為測控故障診斷專家系統裝備(Measurement and Control Fault Diagnosis Expert System Equip，M&C_FDESE)。

為實現測控任務設備的自動故障診斷、故障預測、健康評估和日常維護目的而構建的軟硬件設備的有機集合，稱為測控健康管理系統裝備(Measurement and Control Health Management System Equip，M&C_HMESE)。

M&C_FDESE或M&C_HMESE一般由測控任務設備的狀態監控系統設備(Monitor and Control System Equipment，MCS)、自動測試系統設備(Automatic Test System Equipment，ATS)、網絡交換機和M&C_FDES設備或M&C_HMES設備等組成，如圖1與圖2所示。

圖1 FDESE組成及工作流程框圖Fig.1 FDESE constitutes and workflow frame chart

圖2 HAMSE組成及工作流程框圖Fig.2 HMESE constitutes and workflow frame chart

對測控任務設備實施自動工作狀態檢測和信息采集等工作，是保證M&C_FDES或M&C_HMES正常工作的前提。該工作包括兩個層面：一是設備狀態的自主檢測和信息上報，由MCS實現；二是設備指標自動測試和信息上報，由ATS實現。

為了便于系統維護能力的拓展和升級改造，建議將MCS計算機作為信息上傳下達的樞紐，匯集自動測試信息和自動檢測信息，集中上報M&C_FDES計算機；M&C_FDES計算機只定時通過網絡接口與MCS計算機進行信息交互，而不直接與測控任務設備和ATS進行信息交互。M&C_FDES或M&C_HMES與MCS之間、MCS和ATS之間的信息交換均通過網絡交換機進行。

2.2 MCS的設備組成及工作流程

MCS主要由多個狀態監控單元(包括嵌入式軟件)、接口適配器以及系統監控計算機(包括監控軟件)等設備組成，如圖3所示。

圖3 MCS的設備組成及工作流程框圖Fig.3 MCS equipment constitutes and workflow frame chart

由圖3可知，監控單元一般分布在各個測控任務設備的每個分機、部件或模塊中，通過檢測電路，實時不間斷地檢測各個組成任務設備的運行狀態，并實時上報系統監控設備；檢測內容一般為分機、部件或模塊的主要工作狀態參數和設備的工作溫度、環境溫濕度等。其中，如電源狀態、信號輸入輸出狀態以及鎖定狀態等主要工作狀態參數，這些狀態一般用二進制“0”或“1”表示，表征設備工作正常與否。

系統監控具有遠控(RMCS)和本控(LMCS)兩種工作狀態。遠控狀態下通過網絡，遠程用戶使用遠程計算機對測控任務設備實施控制；本控狀態下，本地用戶使用本地計算機對測控任務設備實施控制。

2.3 ATS的設備組成及工作流程

ATS主要由自動測試計算機(含自動測試軟件)、測試開關、頻譜儀、信號源和示波器等設備組成，如圖4所示。

圖4 ATS的設備組成及工作流程框圖Fig.4 ATS equipment constitutes and workflow frame chart

ATS的主要功能為：① 測控任務設備主要技術指標的自動測試控制和綜合管理；② 測量各個分機設備輸入或輸出信號的電平、頻率以及性能指標。

ATS測試功能的實施方式有兩種：一種為任務不中斷在線測試，另一種為任務中斷離線測試。相比離線測試，在線測試功能的實現需要對各個測控任務設備測試點增加更多的信號分路設備、耦合設備和引接線纜，以實現設備性能參數信息的實時獲取，優點在于不用中斷測控任務的執行。

2.4 M&C_FDES的設備組成及工作流程

FDES的設備主要包括位于本地的或遠端的故障診斷專家計算機和故障診斷專家系統軟件。本地和遠端的故障診斷專家系統軟件均由綜合管理模塊、測試數據庫、系統知識庫、推理機構、解釋機構、診斷知識獲取機構和自學習機構等主要功能模塊組成，如圖5所示[17]。二者不同的是，遠端計算機因有可能匯集接收并融合處理多個“本地ATS、MCS信息”，而可以構建更加龐大的故障診斷知識庫，使得故障診斷功能更強大。

圖5 故障診斷專家系統軟件組成框圖Fig.5 FDES software constitutes frame diagram

由圖5可知，各軟件功能模塊的作用及工作流程為：

① 綜合管理模塊：故障診斷專家系統的組織控制機構，負責指揮MCS、ATS與FDES之間的數據傳遞，在整個故障診斷過程中有條不紊地協調各軟件模塊的工作，并給用戶提供診斷結果(文字或圖形等)。

② 數據采集機構：負責獲取各種反映任務設備狀態的數據和環境信息等，給推理機提供診斷信息。推理機可以依據此診斷信息來訪問和激活知識庫中的對應規則，直至推理完成。診斷信息的獲取有3種途徑：MCS(含遠程監控)、ATS以及人機交互。

③ 人機接口：領域專家或用戶與FDES之間交流的橋梁和窗口、人機信息的交接點，使用戶能夠輸入必要的數據、提出問題和了解推理過程和推理結果等。系統通過接口，要求用戶回答提問并回答用戶提出的問題，進行必要的解釋。

④ 推理機構：推理是根據一定的原則從己知事實出發推出新事實的過程，其中推理所依據的事實叫做前提，推出的新的事實稱為結論。在FDES中，推理機是故障診斷推理的核心模塊，可根據數據庫中的已知事實(即數據采集所得到的故障信息)，選擇和運用知識庫中的有用知識，綜合運用各種推理規則和策略，進行故障分析診斷，同時不斷修改動態數據庫，直至最終得出故障原因、故障部位和故障處理方法等。這種由計算機實現的程序，被成為推理機。

⑤ 系統知識庫：是存放領域專家經驗知識(外部形式表現為規則)和診斷原理性知識(外部形式表現為故障因果關系，比如故障樹)的存儲機構，用于存儲某測控任務裝備系統的原理性知識、專家的經驗性知識以及有關的事實等，比如系統工作環境、系統知識(反映系統的工作機理及結構)以及設備故障特征值等。它反映系統的因果關系，是用來進行故障推理的基礎。知識庫中的知識來源于知識獲取機構，同時，其也為推理機提供求解問題所需的知識(比如故障診斷算法、推理規則)，與二者有密切關系。

⑥ 知識庫管理器：為用戶提供基本的規則編輯、編譯及檢查等功能，目的是使用戶容易讀懂并修改知識庫。

⑦ 知識獲取機構：是建立知識庫，實現用戶或專家對知識庫的擴充和修改，維護知識的一致性及完整性的一種知識編輯器。主要任務是為ES獲取故障知識，建立起健全和有效的知識庫，滿足求解某測控任務裝備系統故障領域問題的需要。

⑧ 自學習機構：當測控任務裝備系統龐大而復雜時，故障模式就會增加，用戶很難在短期內獲取到可能出現的全部故障信息，使得知識獲取成為構建ES的一個瓶頸問題，并影響到故障診斷的準確性。機器自學習是ES的一個重要研究領域，是解決上述問題的有效途徑，可提升診斷系統的智能水平和診斷效率。自學習機構由綜合管理模塊控制調度，隨時對以往發生的正確案例或錯誤案例進行學習，動態擴充、完善知識庫，并修改故障事件的發生率。

⑨ 動態數據庫及其管理器：主要存放數據采集得到的有關故障現場數據，或用戶提供的初始事實與問題描述，以及ES診斷推理過程中得出的中間結果與最終結果等。也可存放ES推理過程中的人機對話信息，彌補現場采集到的數據量不足的問題。

⑩ 解釋機構：用于跟蹤并記錄診斷推理的全過程，驗證推理的合理性和正確性，負責回答用戶提出的各種問題。包括與診斷推理有關的問題、與診斷推理無關的關于測控裝備自身的問題；對推理路徑、診斷結論和提問的含義做出必要且清晰的解釋，為用戶了解推理過程以及維護知識庫提供方便，是實現ES透明性的主要模塊。

2.5 M&C_HMES的設備組成及工作流程

HMES的設備主要包括位于本地的或遠端的健康管理專家計算機和測控(任務)設備健康管理軟件組成。健康管理專家系統軟件由綜合管理模塊、測試數據庫、系統知識庫、推理機構、解釋機構、診斷知識獲取機構、自學習機構和健康管理結果等部分構成，如圖6所示。二者不同的是，遠端計算機因有可能匯集接收并融合處理多個“本地ATS、MCS信息”而可以構建更加龐大的故障診斷和健康管理知識庫，使得故障診斷和健康管理功能更強大。

圖6 健康管理專家系統軟件組成框圖Fig.6 HMES software constitutes frame diagram

圖6中各軟件功能模塊的作用及工作流程與圖5的主要不同點說明如下：

① 數據采集機構：圖6的自動測試可實時進行，不必等設備發生故障后再進行，無需中斷測控裝備的任務執行過程，且一般測試的數據點更多。

② 知識庫：圖6的知識內容更為豐富，包含故障排除、設備維護以及健康狀態參數、健康評估模型、評估權系數及隸屬函數等知識，需要更多的知識存儲空間。

③ 動態數據庫：圖6的交互數據類型和數量更繁多，需要更多的存儲空間。

④ 健康管理機構：根據設備的故障類型和故障頻率對設備進行健康狀況管理，包含設備維護計劃決策、故障因果圖、故障統計分析、設備質量評估以及設備剩余壽命評估等[5]。

⑤ 綜合管理模塊：圖6除了具有管理實現故障診斷的功能外，還具有調度管理其他模塊進行故障預測、健康評估、軟件在線升級維護等功能，以實現對任務設備的健康管理。

⑥ 健康管理結果：除了可實時呈現任務設備發生故障后診斷的結果外，還可以在綜合管理模塊的控制下實時呈現對任務設備的故障預測結果和健康評估的結果。

3 測控系統裝備體系結構

3.1 測控系統裝備分類

考慮到構建測控系統裝備的性價比問題，為了滿足不同用戶、不同時期的使用需求，按照上述故障診斷與健康管理設備組成，可以對測控系統裝備進行基于FDES和HMES能力的分類：

① 不具有M&C_FDES和M&C_HMES等組成部分的測控系統裝備，統稱為1類測控系統裝備。

② 只具有M&C_LFDES功能，但不包括ATS組成部分的測控系統裝備，稱為2類測控系統裝備。

③ 只具有多地M&C_LFDES知識融合處理能力的M&C_RFDES，但不包括ATS組成部分的測控系統裝備，稱為3類測控系統裝備。

④ 只具有M&C_LFDES功能，且包括ATS組成部分的測控系統裝備，稱為4類測控系統裝備。

⑤ 只具有多地M&C_LFDES知識融合處理能力的M&C_RFDES功能，且包括ATS組成部分的測控系統裝備，稱為5類測控系統裝備。

⑥ 只具有M&C_LHMS功能且必須包括ATS組成部分的測控系統裝備，稱為6類測控系統裝備(因M&C_HMES必須依托ATS設備才能完成對任務設備的故障預測和健康評估)。

⑦ 具有多地M&C_LHMES知識融合處理能力的M&C_RHMS功能，且包括ATS組成部分的測控系統裝備，稱為7類測控系統裝備。

3.2 2類以上設備組成及工作流程

3.2.1 2類測控系統裝備的設備組成及工作流程

2類測控系統裝備的設備組成及工作流程如圖7所示。ATS、LMCS和M&C_LFDES三者之間的互操作關系如下：① LMCS通過布設在測控任務設備中的各個監控單元，實時檢測設備的工作狀態，并實時將檢測結果上報LMCS計算機；② LMCS計算機在監測到某特征點不正常時，可將該特征點的發生部位和狀態在LMCS計算機顯示器上顯示出來，并上報LESS計算機，以啟動M&C_LFDES故障診斷軟件進行故障定位。

圖7 2類測控系統裝備的設備組成Fig.7 The second category M&C system equip constitutes diagram

3.2.2 3類測控系統裝備的設備組成及工作流程

3類測控系統裝備的M&C_RFDES的設備組成及工作流程如圖8所示，其中，RMCS和M&C_LFDES可有可無。多個測控任務設備分布在不同的地理位置，可共同完成對同一測控目標(即飛行器)的全程飛行測控。因此，M&C_RFDES比單一M&C_LFDES的故障診斷和維護知識更為豐富、能力更強。

圖8 3類測控系統裝備的設備組成Fig.8 The third category M&C system equip constitutes diagram

RMCS由遠程監控計算機和遠程監控軟件組成，可以替代LMCS行使監控權力。M&C_RFDES與M&C_LFDES的軟件架構相同，均由故障診斷計算機和故障診斷及維修軟件組成。但是，M&C_RFDES中的故障診斷和維護知識會比M&C_LFDES更豐富，因為它可以通過獲取多地測控任務設備的工作信息進行綜合故障診斷。M&C_RFDES和M&C_LFDES計算機均定時通過網絡接口與LMCS計算機進行信息交互。

3.2.3 4類測控系統裝備的設備組成及工作流程

若用戶對故障定位時效性要求的程度較高，設備場地充足、研制經費充裕，則可以選擇加裝ATS設備的4類測控系統裝備，設備組成及工作流程如圖9所示。相比于3類測控系統裝備，M&C_LFDES的故障診斷和維護知識更為豐富。

圖9 4類測控系統裝備的設備組成Fig.9 The fourth category M&C system equip constitutes diagram

ATS、LMCS和M&C_LFDES三者之間的互操作關系如下：① LMCS通過布設在測控任務設備中的各個監控單元，可不間斷地檢測設備的工作狀態，并實時將檢測結果上報LMCS計算機；② LMCS計算機在監測到某特征點不正常時，可將該特征點的發生部位和狀態在LMCS計算機顯示器上顯示出來，并上報LESS計算機，以啟動M&C_LFDES故障診斷軟件進行故障定位；③ ATS接收通過M&C_LMCS轉發的M&C_LFDES計算機發出的測試指令，負責實施對請求指定的項目測試；測試完成后，ATS計算機將測試結果在本地顯示出來，并通過LMCS計算機上報M&C_LFDES計算機，協助M&C_LFDES進行更為快速準確的故障定位與排除。

3.2.4 5類測控系統裝備的設備組成及工作流程

5類測控系統裝備的設備組成及工作流程如圖10所示，其中的RMCS和M&C_LFDES可有可無。由于多個測控任務設備分布在不同的地理位置，可共同完成對同一測控目標(即飛行器)的全程飛行測控，因此圖10中的M&C_RFDES比單一M&C_LFDES的故障診斷和維護知識更為豐富、能力更強。

圖10 5類測控系統裝備的體系結構Fig.10 The fifth category M&C system equip constitutes diagram

3.2.5 6類測控系統裝備的設備組成及工作流程

6類測控系統裝備的M&C_LHMS的設備組成及工作流程如圖11所示，由測控系統的LMCS、ATS和M&C_LHMSS組成。

M&C_LHMES與M&C_LFDES在硬件組成上基本一樣，不同的是M&C_LHMES軟件除了包括M&C_LFDES軟件功能外，還包括與ATS相關的控制、信息收集和處理程序模塊，以及將2個模塊的信息進行綜合處理的健康管理程序模塊。因此， M&C_LHMES比M&C_LFDES功能更強、用途更廣。M&C_LHMES計算機與M&C_LFDES計算機一樣，均只定時通過網絡接口與LMCS計算機進行信息交互，不直接與測控任務設備(被健康管理對象，包括ATS)進行信息交互。

圖11 6類測控系統裝備的體系結構Fig.11 The sixth category M&C system equip constitutes diagram

3.2.6 7類測控系統裝備的設備組成及工作流程

7類測控系統裝備的M&C_RHMS的設備組成及工作流程如圖12所示，主要由測控系統的LMCS和M&C_RHMS組成。與5類測控系統裝備一樣，7類測控系統裝備的多個測控任務設備分布在不同的地理位置，可共同完成對同一測控目標(即飛行器)的全程飛行測控。因此，M&C_RHMES比單一M&C_LHMES的故障診斷和維護知識更為豐富、能力更強。

M&C_RHMES與M&C_LHMES的軟件架構一樣，均由健康管理計算機和故障診斷及健康管理軟件組成。但是，M&C_RHMES的知識存儲量應不小于M&C_LHMES的知識存儲量，且可以對LHMES、LMCS、ATS和其他測控任務設備(被診斷與維護對象)的軟件進行遠程升級維護。

M&C_RHMES和M&C_LHMES計算機均只定時通過網絡接口與LMCS計算機進行信息交互，不直接與測控任務設備(被健康管理對象，包括ATS)進行信息交互。

4 不同類別裝備的設備配置匯總及可用性

維持圖7～圖12所示的設備硬件配置和體系結構不變，當圖7～圖12中的測控任務設備被更換為其他任務設備后，只需更換或增加M&C_FDES或M&C_HMES中的知識庫內容就可以形成新的用戶電子裝備。因此，可歸納基于故障診斷與健康管理專家系統的不同類別電子裝備的設備配置如表1所示。從表1以及圖1～圖12可知，裝備的復雜性隨著電子裝備類別級的增大有所增加，但是任務設備的可用性也隨之大大增強。

圖12 7類測控系統裝備的體系結構Fig.12 The seventh category M&C system equip constitutes diagram

表1 電子裝備設備配置關系匯總

5 工程應用及優勢體現

基于故障診斷與健康管理專家系統的電子裝備在故障快速定位、健康管理方面有著無可比擬的優勢。本文研發了一種基于故障樹的自動故障診斷和健康管理專家系統軟件平臺(具備了5類裝備應用能力和故障預測功能)，進行了7類裝備應用能力擴展研發。

為驗證所設計的專家系統軟件平臺效果，在測控地面站，針對實際測控任務設備，設置多種試驗用例進行了試驗驗證，試驗驗證過程如下：① 由工程師、領域專家現場通過專家系統計算機錄入故障診斷和健康管理專家知識；② 操作員編譯知識，并啟動專家系統軟件；③ 制造故障，專家系統軟件發現故障，并給出故障診斷報告，包括故障原因的推理路徑及故障解決方法，驗證專家系統軟件的有效性；④ 通過MCS計算機調度ATS，發起對分機信號參數的測試，預測并評估該分機設備的健康狀態；⑤ 若發現故障診斷或健康管理知識的不完備，則通過專家系統軟件更改知識，進而驗證故障診斷系統的可擴展性和可調整性。

試驗結果不但證明了故障診斷與健康管理專家系統軟件平臺診斷結果的正確性，還體現了其相對于MCS的優勢，如表2所示。

表2 試驗驗證用例及結果

本文設計的自動故障診斷和健康管理專家系統軟件平臺貫徹了通用化、模塊化、標準化的設計思想，具有良好的可移植性和可擴展性，標準化程度高，近幾年被快速推廣并應用到電子裝備中，有效提高了測控任務設備的可用度和可維護性，產生了顯著的經濟效益和社會效益，對發展我國其他電子裝備、提高其安全性和可靠性具有重要的工程應用和參考價值。

6 結束語

隨著航空航天科學技術的快速發展，空間飛行器及其地面測控設備的安全性和可靠性越來越引起人們的重視，進而推動了故障診斷與健康管理專家系統技術的不斷發展和應用。本文首先以航空航天測控任務設備為故障診斷和健康管理的具體對象，對故障診斷專家系統、健康管理專家系統的概念內涵進行闡述，給出了本地與遠程設備體系結構；在此基礎上對測控系統裝備進行了分類，給出了不同故障診斷和健康管理能力等級的相應電子裝備組成；進而將上述概念、裝備體系架構推廣至任意電子裝備，給出了不同類別裝備的設備配置關系及其在可用性、可維護性方面的優良級順序。本文希望能夠為用戶根據自身當前需求快速選定一種具有最佳費效比的電子裝備設備配置方案，并使用戶清楚所選方案的設備復雜程度，以及將來設備性能提升所需要留有怎樣的軟硬件擴展能力。