翁興國 王曉蕾 葉 松 于利軍 陳振濤

(陸軍航空兵學(xué)院飛行理論系1，北京 通州 101123;解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院2，江蘇 南京 211101)

0 引言

新型遠海機動水文環(huán)境現(xiàn)場監(jiān)測系統(tǒng)［1－2］(new mobile offshore hydrologic environment monitoring system，NMOHEMS)是一種基于無人機技術(shù)、流星余跡通信技術(shù)［3］和海洋現(xiàn)場探測技術(shù)［4］的深遠海機動海洋水文環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由無人機及其控制發(fā)射機動單元、艦船和岸基用戶單元、流余主站和現(xiàn)場探測單元四大部分組成。NMOHEMS采用無人機機載方式，實現(xiàn)現(xiàn)場探測單元的超遠距離目標(biāo)區(qū)域的現(xiàn)場投放任務(wù)。

NMOHEMS自動化程度比較高，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，因此對其可靠性要求也較苛刻?？煽啃怨ぷ鲬?yīng)貫穿于NMOHEMS的概念設(shè)計、方案設(shè)計、技術(shù)設(shè)計、生產(chǎn)、試驗、操作使用直至退役的全壽命過程，其主要的內(nèi)容包括可靠性預(yù)測、可靠性設(shè)計、可靠性試驗、可靠性分析和評估等［5］。由于篇幅有限，本文只對NMOHEMS布放系統(tǒng)進行可靠性分析。

結(jié)合故障樹直觀性的優(yōu)點，綜合利用數(shù)學(xué)化和圖形化的分析工具Petri網(wǎng)模型對NMOHEMS布放系統(tǒng)進行可靠性分析［5］。由于故障樹模型難以描述系統(tǒng)的動態(tài)特性，不易表現(xiàn)故障發(fā)生的時序關(guān)系，因此在建立故障樹的基礎(chǔ)上，使用Petri網(wǎng)模型對故障樹進行描述和簡化，解決故障樹難以描述系統(tǒng)動態(tài)特性的瓶頸，從而提高系統(tǒng)可靠性設(shè)計和分析的效率。

1 NMOHEMS布放系統(tǒng)

NMOHEMS布放系統(tǒng)主要由機載單元、降落傘單元和現(xiàn)場探測單元三個模塊組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。當(dāng)無人機到達指定的海域后，通過驅(qū)動電路激活投擲執(zhí)行機構(gòu)按順序依次布放現(xiàn)場探測單元。每一枚現(xiàn)場探測單元釋放出倉后，安裝在尾部的降落傘自動打開。由于受無人機空間荷載的限制，將現(xiàn)場探測單元設(shè)計成伸縮式結(jié)構(gòu)。該單元主要由主浮體和剖面探頭承載單元兩部分組成［6］。投擲之前，剖面探頭承載單元收縮在主浮體里面;投擲之后，其在下降過程中要求實現(xiàn)自動有效膨脹，膨脹的動力來源于化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生的氣體?，F(xiàn)場探測單元以氣壓彈射的方式進行布放，以免降落傘在現(xiàn)場探測單元釋放后對無人機的飛行造成安全隱患。投擲倉投放的切換、自動加壓系統(tǒng)的加壓、投放前后投擲倉倉門的打開和關(guān)閉由機載單元完成。降落傘單元主要完成降落傘的自動打開以及現(xiàn)場探測單元入水后的自動脫離。現(xiàn)場探測單元是布放系統(tǒng)的核心，主要完成現(xiàn)場探測單元的自動膨脹、溫度、深度以及鹽度等剖面信息的獲取。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic diagram of system

2 NMOHEMS布放系統(tǒng)故障樹分析

故障樹分析模型是一種經(jīng)典的可靠性分析方法，它使用規(guī)定的事件符號和邏輯門符號表示系統(tǒng)故障傳播的邏輯關(guān)系，從而演繹NMOHEMS布放系統(tǒng)各事件之間的因果關(guān)系。布放系統(tǒng)以無人機布放失效為頂事件，先逐層對布放系統(tǒng)各模塊進行圖形演繹，找出導(dǎo)致布放任務(wù)失敗的全部直接原因和間接原因;接著尋找布放失敗發(fā)生的原因和原因組合，識別布放失敗的所有故障模式;最后分析判斷潛在的故障，便于方案的修改和設(shè)計。

在不考慮NMOHEMS布放系統(tǒng)與其他系統(tǒng)關(guān)聯(lián)的情況下，將布放系統(tǒng)的事件進行編碼，理清事件發(fā)生的時序關(guān)系，得到系統(tǒng)的故障樹如圖2所示。從圖2可以看出，根據(jù)NMOHEMS布放系統(tǒng)各事件之間的邏輯關(guān)系，能夠初步觀察到故障的傳遞路徑。

圖2 NMOHEMS布放系統(tǒng)的故障樹模型Fig.2 The fault tree model of deployment system of NMOHEMS

系統(tǒng)故障樹的各事件的編碼表如表1所示。

表1 事件名稱及代碼符號Tab.1 Event names and code symbols

3 布放系統(tǒng)的Petri網(wǎng)模型

故障樹模型雖然能夠圖文兼?zhèn)?，清楚表達各個事件之間的邏輯關(guān)系，但在演繹故障動態(tài)傳播方面稍顯不足。此外，對于復(fù)雜系統(tǒng)，故障樹定量分析繁雜而冗長，實際計算比較困難。Petri網(wǎng)模型可以彌補故障樹的不足，Petri網(wǎng)能夠直觀地描述系統(tǒng)的動態(tài)過程，使用Petri網(wǎng)的關(guān)聯(lián)矩陣也可以方便求出系統(tǒng)的最小割集，為定量分析奠定基礎(chǔ)。Petri網(wǎng)還可以很好地應(yīng)用數(shù)學(xué)化的方法診斷系統(tǒng)故障的動態(tài)傳遞過程。Petri網(wǎng)模型將故障樹的各種邏輯連接關(guān)系簡化為只由庫所和變遷組成、以有向弧為連接邊的網(wǎng)絡(luò)，使系統(tǒng)的故障模型簡潔、易懂，故障的傳播關(guān)系一目了然。NMOHEMS布放系統(tǒng)故障樹的Petri網(wǎng)模型如圖3所示。圖3中，Pi為故障樹中頂事件、中間事件和基本事件的庫，ti為故障樹中事件之間邏輯關(guān)系的變遷。

圖3 NMOHEMS布放系統(tǒng)Petri網(wǎng)模型Fig.3 Petri network model of deployment system of NMOHEMS

3.1 關(guān)聯(lián)矩陣法求最小割集

Petri網(wǎng)求最小割集的方法主要有路徑搜索法、庫所矩陣法和關(guān)聯(lián)矩陣法。但是，路徑搜索法會對大型的Petri網(wǎng)模型造成組合爆炸困難問題［7］，而庫所矩陣法難以進行故障的診斷分析，因此本文采用關(guān)聯(lián)矩陣法求解系統(tǒng)的最小割集。Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)可以用一個矩陣來表示。若從庫所P到變遷t的輸入函數(shù)取值為非負整數(shù)ω，即為I=(P，T)=ω，則用從P到t的一段有向弧并旁注ω表示;若從變遷t到庫所P的輸出函數(shù)取值為非負整數(shù)ω，即為O=(P，T)=ω，則用從t到P的一有向弧并旁注ω表示。特別地，若ω=1，則不必標(biāo)注;若I=(P，T)=0或O=(P，T)=0，則不必畫弧。I和O均可表示為n×m非負整數(shù)矩陣，O與I之差A(yù)=O－I稱為關(guān)聯(lián)矩陣［8］。本文研究規(guī)范網(wǎng)，所以ω=1。NMOHEMS布放系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)矩陣為:

根據(jù)式(1)，求解NMOHEMS布放系統(tǒng)Petri網(wǎng)最小割集的步驟如下［9］。

①觀察關(guān)聯(lián)矩陣，找到?jīng)]有－1所在的行，即第30行(布放失敗所在行)，記錄下每個1所在的列分別為第24、25、26 列。

②從第24列出發(fā)，搜索此列并記錄下這一列中－1所在的行為27。

③繼續(xù)搜索第27行，記錄下這一行中1所在的列為16、17、18，則說明同為 P27的輸入庫所，它們之間為“相或”關(guān)系。按步驟②循環(huán)查找，第16列中－1所在行為19，這一行中1所在的列為6、7，繼續(xù)尋找第6列－1所在行，－1所在行為7，即有:P19=P7+P8。同樣的方法查找第17、18列，可得:

④再從第25列出發(fā)，重復(fù)步驟②、③，即搜索第28行，可得:

⑤從第26列出發(fā)，重復(fù)步驟②、③，即搜索第29行，可得:

⑦使用布爾吸收率或素數(shù)法，求得最小割集。

3.2 系統(tǒng)故障的診斷

故障的產(chǎn)生和傳播是一個典型的動態(tài)過程，利用Petri網(wǎng)可以很好地描述故障現(xiàn)象的動態(tài)傳播過程以及事件發(fā)生的時序關(guān)系［10］。關(guān)聯(lián)矩陣是求解系統(tǒng)狀態(tài)變遷的主要工具，系統(tǒng)狀態(tài)變遷的關(guān)系式為:

式中:Mk為點火前的系統(tǒng)故障的初始標(biāo)志集;Mk+1為點火后的系統(tǒng)故障的結(jié)果標(biāo)志集;A為關(guān)聯(lián)矩陣;Xk為第k次點火轉(zhuǎn)移序列。

由式(5)的遞推關(guān)系，可得:

式中:M0為點火前的系統(tǒng)故障的初始標(biāo)志集;Md為點火后的系統(tǒng)故障的結(jié)果標(biāo)志集;A為關(guān)聯(lián)矩陣;Xk為被激發(fā)變遷點火一次的發(fā)生數(shù)向量值。

假設(shè)系統(tǒng)的初始狀態(tài)是執(zhí)行機構(gòu)和電機同時出現(xiàn)故障，則故障的初始狀態(tài)為 M0=［1，1，0，…，0］。按照式(5)、式(6)的算法計算得到后續(xù)狀態(tài)(M1～M4)的表達式為:

4 定量分析

NMOHEMS布放系統(tǒng)的動態(tài)性質(zhì)和結(jié)構(gòu)性質(zhì)是NMOHEMS可靠性分析和可靠性設(shè)計的重要內(nèi)容。系統(tǒng)頂事件發(fā)生的概率以及底事件的重要度是定量分析的核心，也是可靠性分析考慮的主要性能參數(shù)，便于用戶根據(jù)具體的可靠性結(jié)果調(diào)整優(yōu)化概念設(shè)計方案。在底事件發(fā)生概率已知的條件下，通過最小割集求出頂事件發(fā)生的概率，并進一步明確各個模塊的重要度。NMOHEMS布放系統(tǒng)中各個模塊的重要性各不相同，例如有的模塊一旦出現(xiàn)故障就會引起系統(tǒng)故障，有的則不然。因此，對底事件引發(fā)頂事件發(fā)生的重要度進行分析，使用冗余設(shè)計的思想備份系統(tǒng)的重要核心部件，可以使系統(tǒng)的可靠性得到大大提高。

設(shè)頂事件發(fā)生的概率為P(T)，由關(guān)聯(lián)矩陣法得到的布放系統(tǒng)的最小割集為C1={P1}、C2={P2}、C3={P3}、C4={P4}、C5={P7}、C6={P8}、C7={P10}、C8={P11}、C9={P13}、C10={P22}、C11={P23}、C12={P24}、C13={P14×P15×P16}、C14={P5×P6}、C15={P18}，則:

底事件的概率重要度Ip(i)和底事件的相對概率重要度IC(i)是重要度分析的主要內(nèi)容。第i個底事件的概率重要度表示當(dāng)?shù)趇個底事件的發(fā)生概率的微小變化而導(dǎo)致頂事件發(fā)生概率的變化率。設(shè)Q(q1，q2，…，q18)為頂事件發(fā)生的概率，q1，q2，…，q18分別為圖 3 中的底事件 P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7，P8，P10，P11，P13，P14，P15，P16，P18，P22，P23，P24的發(fā)生概率，則:

第i個底事件的相對概率重要度表示當(dāng)?shù)趇個底事件的發(fā)生概率微小的相對變化而導(dǎo)致頂事件發(fā)生概率的相對變化率，則定義為:

反復(fù)利用上述方法對NMOHEMS布放系統(tǒng)進行可靠性分析，并依據(jù)定量分析數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行冗余設(shè)計或是結(jié)構(gòu)調(diào)整，可以大大提高系統(tǒng)的設(shè)計效率和可靠性。目前，NMOHEMS布放系統(tǒng)處于概念設(shè)計階段，部分可靠性數(shù)據(jù)比較匱乏，本文只提出了NMOHEMS布放系統(tǒng)可靠性分析的方法。隨著系統(tǒng)設(shè)計的進展，后續(xù)會結(jié)合具體的試驗數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行反復(fù)的優(yōu)化設(shè)計。

5 結(jié)束語

故障樹分析法可以較好地解決MOHEMS布放系統(tǒng)的可靠性分析問題，但是實際應(yīng)用中分析復(fù)雜、計算量大，不利于使用軟件編程的方法快速有效地對系統(tǒng)進行評估。故障樹與Petri網(wǎng)模型相結(jié)合的方法，一方面可以發(fā)揮故障樹表達故障模式直觀性的優(yōu)點;另一方面可將故障樹轉(zhuǎn)化為Petri網(wǎng)模型進行分析，改進和簡化故障樹，彌補故障樹計算量大的缺點，易于計算機程序的實現(xiàn)。特別是Petri網(wǎng)模型能方便地通過數(shù)學(xué)化的方法反映系統(tǒng)的狀態(tài)變化和事件發(fā)展。

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