基于大數(shù)據(jù)健康管理功能的深空測控裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)研究

文/ 西安衛(wèi)星測控中心 陳 興 劉怡然 趙 錚 黃國帥

中國人民解放軍63863部隊(duì) 高 也

目前，我國已部署多套深空測控裝備，這些裝備在裝備運(yùn)維保障上具有很強(qiáng)的通用性，可以建立統(tǒng)一的裝備運(yùn)維保障平臺進(jìn)行裝備的集中管理。本文提出基于大數(shù)據(jù)健康管理功能的裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)加強(qiáng)信息的管理和共享，運(yùn)用通信網(wǎng)絡(luò)將每個(gè)深空測控設(shè)備聯(lián)結(jié)起來，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，并融合基于故障預(yù)測與健康管理 (Prognostics and Health Management，PHM)技術(shù)[1]的裝備健康管理功能，建立具備裝備信息共享、智能故障預(yù)測診斷、遠(yuǎn)程技術(shù)支持、裝備全壽命管理等能力的統(tǒng)一平臺。

1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

結(jié)合“大中心，小測站”的建設(shè)思路，應(yīng)以“測站、中心”兩級裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)為基礎(chǔ)，構(gòu)建面向多套、遠(yuǎn)程、智能的裝備運(yùn)維保障管理體系，該系統(tǒng)在傳統(tǒng)測控設(shè)備健康系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)設(shè)備故障診斷能力的基礎(chǔ)上，還應(yīng)著重實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能。

一是信息集中管理與共享能力。站級裝備運(yùn)維系統(tǒng)將各基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、工作產(chǎn)品整理分類后，通過通信網(wǎng)絡(luò)以相同格式上傳至中心的裝備運(yùn)維系統(tǒng)。中心長期積累各設(shè)備健康數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對各設(shè)備健康狀態(tài)的集中管控。

二是遠(yuǎn)程故障診斷及技術(shù)支持能力。中心級裝備運(yùn)維系統(tǒng)可依托現(xiàn)有的測控指揮網(wǎng)絡(luò)，搭建遠(yuǎn)程故障診斷及維修平臺，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程測試、遠(yuǎn)程診斷、遠(yuǎn)程輔助維修等功能。中心專家可使用視頻通信技術(shù)來獲取裝備實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，通過遠(yuǎn)程測試結(jié)果等信息分析設(shè)備故障原因，指導(dǎo)前方設(shè)備人員排查設(shè)備故障[1]。

三是智能的故障預(yù)測能力。采用“測站+中心”的聯(lián)合故障預(yù)測模式。測站應(yīng)著重對設(shè)備各分系統(tǒng)的狀態(tài)信息進(jìn)行量化、統(tǒng)計(jì)，重點(diǎn)做好對設(shè)備健康狀態(tài)的分析評估。中心以數(shù)據(jù)庫中歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用大數(shù)據(jù)分析各類故障數(shù)據(jù)，分析設(shè)備的剩余壽命[2]。

四是裝備全壽命周期的管理能力。系統(tǒng)應(yīng)將現(xiàn)有的各類裝備管理信息系統(tǒng)整合，形成基于網(wǎng)絡(luò)化、信息化的綜合保障體系，實(shí)現(xiàn)多種裝備管理功能。主要包括維護(hù)計(jì)劃制定、備品及備件管理、建立裝備信息數(shù)據(jù)庫以及履歷管理等功能。

2 系統(tǒng)架構(gòu)

根據(jù)中心、測站兩級在裝備管理職能、設(shè)備健康管理側(cè)重點(diǎn)等方面的不同，以數(shù)據(jù)管理的角度出發(fā)，從數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、功能應(yīng)用等方面分別設(shè)計(jì)測站、中心兩級裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)的架構(gòu)，如圖1、圖2所示。

3 PHM功能在深空探測測控設(shè)備上的實(shí)現(xiàn)

故障預(yù)測與健康管理（PHM）功能是裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)核心，其基本架構(gòu)如圖3所示。PHM功能的實(shí)現(xiàn)主要包括傳感器設(shè)計(jì)、FMECA分析、狀態(tài)評估、故障預(yù)測、故障診斷、分析決策等過程。

3.1 FMECA分析

圖1 站級裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)架構(gòu)

圖2 中心級裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)架構(gòu)

圖3 PHM架構(gòu)

為了讓系統(tǒng)狀態(tài)采集、狀態(tài)評估等過程更加細(xì)致、全面，應(yīng)對設(shè)備進(jìn)行故障模式、影響及危害性分析（FMECA），以天伺饋分系統(tǒng)部分單元為例進(jìn)行FMECA分析，如表1所示。

3.2 傳感器設(shè)計(jì)

裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)的各分組系統(tǒng)通過層次關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行信息傳輸，再進(jìn)行FMECA結(jié)果的分析，最終采用最小可更換單元進(jìn)行故障診斷與評估，因此需要設(shè)計(jì)最小單元的信息采集獲取策略。基帶、監(jiān)控、數(shù)傳、ACU等分系統(tǒng)或單元均為工控機(jī)，狀態(tài)采集比較方便。下面著重介紹天伺饋、信道等機(jī)電設(shè)備的狀態(tài)采集設(shè)計(jì)。

針對天伺饋分系統(tǒng)，采集齒輪箱振動(dòng)、饋源氣壓、水浸狀態(tài)、電機(jī)振動(dòng)、電機(jī)溫度、ADU狀態(tài)等數(shù)據(jù)。齒輪箱的振動(dòng)傳感器安裝在齒輪箱輸入軸上；饋源氣壓通過自動(dòng)充氣機(jī)進(jìn)行采集并完成信息上報(bào)；水浸傳感器安裝在齒輪箱的底部；電機(jī)的振動(dòng)傳感器安裝在電機(jī)外殼上；電樞電壓傳感器和電樞電流傳感器套在電機(jī)電纜上；測速反饋傳感器套在測速反饋線上；溫度傳感器探頭自帶強(qiáng)磁片，吸附在電機(jī)的外殼上[3]；當(dāng)前設(shè)備中ADU的工況是通過PLC邏輯控制器完成狀態(tài)采集及上報(bào)，這里不再介紹。

針對信道分系統(tǒng)，對各插箱內(nèi)的有源模塊應(yīng)設(shè)置直流電源、本振信號幅度、變頻器供電、工作溫度等檢測點(diǎn)。速調(diào)管功放應(yīng)采集電流、電壓、水冷設(shè)備流量等數(shù)據(jù)。電流包括燈絲電流、鈦泵電流、反磁場電流、磁場電流、管體電流等；電壓包括工作高壓、鈦泵電壓、反磁場電壓、磁場電壓等；水冷設(shè)備流量包括收集級流量、管體流量、窗體流量、磁場線包流量、發(fā)熱負(fù)載流量、大功率負(fù)載流量、饋源流量等。

3.3 健康狀態(tài)評估

系統(tǒng)健康狀態(tài)評估過程主要包括狀態(tài)參數(shù)量化及建立狀態(tài)評估模型。

表1 天伺饋分系統(tǒng)FMECA 分析

3.3.1 狀態(tài)參數(shù)量化

各分系統(tǒng)應(yīng)根據(jù)參數(shù)類型不同，采用不同的參數(shù)量化方法。對于閾值型參數(shù)，若超出規(guī)定范圍則直接認(rèn)為故障。對于趨勢性參數(shù)，由于通過其表征狀態(tài)變化可以分析出設(shè)備健康狀態(tài)的改變，應(yīng)重點(diǎn)進(jìn)行量化分析，可采用層次分析法和灰色綜合評估法。

層次分析法是指先將一個(gè)復(fù)雜問題分解為幾個(gè)子問題，然后再對子問題向下進(jìn)行層層分解，一直分解到不可再分解的評估指標(biāo)為止。計(jì)算出各個(gè)評價(jià)指標(biāo)后，將指標(biāo)的評估結(jié)果進(jìn)行歸一化，然后通過加權(quán)融合的方式計(jì)算其父級指標(biāo)評分，再向上層層融合得到子問題評估得分，得出評估結(jié)果[3]。站級裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)可采用系統(tǒng)分層設(shè)計(jì)，運(yùn)維管理時(shí)對深空測控裝備進(jìn)行系統(tǒng)分層，再進(jìn)行參數(shù)分解和權(quán)重量化計(jì)算，將所有參數(shù)轉(zhuǎn)化為［0，1］區(qū)間內(nèi)的層級樣本矩陣集。灰色綜合評估法是通過計(jì)算趨勢性參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度，定量的描述出各參數(shù)的相對變化情況。其參數(shù)樣本序列具有時(shí)序性，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法計(jì)算出每個(gè)趨勢性參數(shù)及不同裝備健康等級的灰色關(guān)聯(lián)度值，該方法有利于保障趨勢性參數(shù)量化評估結(jié)果的精準(zhǔn)與客觀[2]。

以速調(diào)管單元為例，各模塊電壓為閾值型參數(shù)，對于這類參數(shù)若超出規(guī)定范圍可直接認(rèn)為故障。各模塊電流及水冷設(shè)備流量參數(shù)為趨勢型參數(shù)且各參數(shù)有緊密相關(guān)性，不能簡單地按照“工作范圍”進(jìn)行故障判別，還應(yīng)關(guān)注參數(shù)的變化趨勢及各參數(shù)間關(guān)聯(lián)性。可先運(yùn)用層次分析法，對各分系統(tǒng)趨勢性參數(shù)權(quán)重進(jìn)行量化、計(jì)算。再運(yùn)用灰色綜合評估法計(jì)算各參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度，最后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對各裝備健康等級所對應(yīng)的灰色關(guān)聯(lián)度值進(jìn)行計(jì)算，完成數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理[2]。

3.3.2 建立狀態(tài)評估模型

可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)評估。根據(jù)多套設(shè)備同一類型故障的故障信息和維修記錄，提取該設(shè)備發(fā)生故障前后一定時(shí)間的歷史數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法，生成故障預(yù)測模型。將和目標(biāo)的關(guān)系輸入故障預(yù)測模型來獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，再以試湊的方法確定相關(guān)參數(shù)，完成訓(xùn)練、確認(rèn)和測試(機(jī)器學(xué)習(xí))。測試結(jié)果精度高、過程效果好時(shí)即可采用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)預(yù)測；否則需重新確定網(wǎng)絡(luò)類型、參數(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)的過程，直至測試結(jié)果表現(xiàn)良好[2]。

隨著故障數(shù)據(jù)的不斷積累，還可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式不斷修正模型，提高預(yù)測的精度。

圖4 故障分析診斷識別過程

圖5 設(shè)備上變頻器故障實(shí)例

3.4 設(shè)備故障分析

在診斷出故障后，系統(tǒng)根據(jù)故障樹模型進(jìn)行故障分析，故障診斷識別調(diào)度通過故障推理引擎驅(qū)動(dòng)完成，并依據(jù)檢測識別規(guī)則知識庫及各種閉環(huán)檢測的結(jié)果，進(jìn)行推理判斷、故障分析，定位故障設(shè)備。故障診斷識別調(diào)度過程如圖4所示[4]。

設(shè)備故障樹具有明確的故障分析目標(biāo)，目標(biāo)設(shè)定為單個(gè)設(shè)備或插箱，又以設(shè)備故障為頂事件，逐層分析故障原因。圖5為上變頻器輸出信號過小的故障樹實(shí)例[4]。

4 結(jié)束語

本文提出基于大數(shù)據(jù)健康管理功能的深空測控裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)，著力解決現(xiàn)有系統(tǒng)狀態(tài)采集不全面、信息共享能力不足、設(shè)備遠(yuǎn)程維修支援能力不足等問題，通過“中心、測站”兩級管理，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)裝備信息集中管理與共享、遠(yuǎn)程故障診斷及技術(shù)支持及全壽命周期的裝備管理等功能。結(jié)合深空探測設(shè)備實(shí)際，圍繞PHM功能，重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)FMECA分析、傳感器設(shè)計(jì)、健康狀態(tài)評估、設(shè)備故障分析等過程，對于后續(xù)深空探測設(shè)備開展統(tǒng)一的裝備運(yùn)維保障系統(tǒng)建設(shè)具有一定的指導(dǎo)意義。