魏清新,王坤明,孫 萍

(北京機(jī)電工程研究所，北京 100074)

基于多信號(hào)流圖模型的導(dǎo)彈系統(tǒng)級(jí)故障診斷技術(shù)研究

魏清新,王坤明,孫 萍

(北京機(jī)電工程研究所，北京 100074)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)導(dǎo)彈裝備系統(tǒng)級(jí)故障的診斷，提出了基于多信號(hào)流圖模型的導(dǎo)彈故障診斷方法;該方法利用多信號(hào)流圖模型建立系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)模型，在對(duì)導(dǎo)彈系統(tǒng)級(jí)測(cè)試性指標(biāo)進(jìn)行分析的同時(shí)，生成故障模式-測(cè)試相關(guān)性矩陣;在導(dǎo)彈測(cè)試出現(xiàn)故障時(shí)，利用故障模式與測(cè)試的相關(guān)性對(duì)相關(guān)性矩陣進(jìn)行化簡(jiǎn)后，可將故障定位到具體LRU;最后，利用某型導(dǎo)彈電氣系統(tǒng)對(duì)該方法進(jìn)行了驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果證明，該方法對(duì)于導(dǎo)彈系統(tǒng)級(jí)的測(cè)試性建模與分析是有效的，利用該模型能夠?qū)?dǎo)彈系統(tǒng)級(jí)故障進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

多信號(hào)流圖；測(cè)試性建模；故障診斷

0 引言

作為一種復(fù)雜的武器裝備，現(xiàn)代導(dǎo)彈中大量采用各種先進(jìn)的電子設(shè)備，在其技術(shù)水平提高的同時(shí)，導(dǎo)彈本身也變得日益復(fù)雜，給使用、維修和保障帶來(lái)了嚴(yán)重的問(wèn)題。與其他裝備不同，導(dǎo)彈具有長(zhǎng)期貯存，一次使用的特點(diǎn)，因此在導(dǎo)彈的設(shè)計(jì)過(guò)程中往往更加重視其本身的主要戰(zhàn)技指標(biāo)，而對(duì)其測(cè)試性和維修性等特性考慮較少。這無(wú)疑使導(dǎo)彈的故障檢測(cè)以及排查難度大大增加。現(xiàn)階段，對(duì)導(dǎo)彈系統(tǒng)級(jí)故障診斷的方法主要有三類(lèi)[1]：基于故障樹(shù)的故障診斷技術(shù)、基于知識(shí)的故障診斷技術(shù)和基于模型的故障診斷技術(shù)。故障樹(shù)方法的診斷結(jié)果嚴(yán)重依賴于故障樹(shù)信息的正確性和完整性，知識(shí)方法存在知識(shí)采集瓶頸，基于模型方法既可解決知識(shí)獲取的瓶頸問(wèn)題和知識(shí)庫(kù)維護(hù)困難的問(wèn)題，又能提高診斷的精確性。在復(fù)雜系統(tǒng)的診斷方面，基于模型的診斷方法具有優(yōu)勢(shì)。

1 多信號(hào)流圖模型

從國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的檢索來(lái)看，多信號(hào)流圖模型是最受關(guān)注的測(cè)試性模型，這主要是由于在模型中引入“功能信號(hào)”這一概念，以功能信號(hào)為紐帶，故障與測(cè)試的關(guān)系清晰，所建立的模型結(jié)構(gòu)同系統(tǒng)的功能框圖類(lèi)似，便于測(cè)試性知識(shí)的表達(dá)，同時(shí)模型的檢驗(yàn)、核查也比較容易。正因如此，多信號(hào)流圖模型在裝備測(cè)試性分析與故障診斷中得到了廣泛應(yīng)用[2-4]。

2 基于多信號(hào)流圖的測(cè)試性建模流程

2.1 多信號(hào)流圖模型要素

多信號(hào)模型有向圖構(gòu)成要素有[5]：設(shè)備故障模式集C={c1，c2，…，cm},與故障源相關(guān)的獨(dú)立信號(hào)特征集合S={s1，s2，…，sk}，測(cè)試集合T={t1,t2,…,tn}，測(cè)試點(diǎn)集TP={TP1，TP2，…，TPp}，每個(gè)模塊對(duì)應(yīng)的信號(hào)集Sc和每個(gè)測(cè)試檢測(cè)的信號(hào)St。

值得注意的是，上述要素中的一些概念與平時(shí)測(cè)試中遇到的概念雖然名稱相同，但在意義上卻有一定的差異，在模型中的概念往往更加寬泛。例如，平時(shí)測(cè)試中所說(shuō)的信號(hào)往往指具有具體量值的模擬量、數(shù)字量、開(kāi)關(guān)量等參數(shù)，而模型中的信號(hào)(功能) 是指表征系統(tǒng)或其組成單元特性的特征、狀態(tài)、屬性及參量, 既可以為定量的參數(shù)值, 又可以為定性的特征描述, 并能夠區(qū)分為正常和異常兩種狀態(tài), 相應(yīng)測(cè)試結(jié)論為通過(guò)或不通過(guò)。

2.2 多信號(hào)流圖建模流程

基于多信號(hào)流圖的測(cè)試性建模工作可分為三步：獲取故障模式信息、圖形化建模、測(cè)試性結(jié)果分析。具體工作流程如圖1所示。

圖1 多信號(hào)流圖模型建模流程

2.2.1 故障模式信息獲取

故障模式信息是測(cè)試性建模的最基本信息。為有效開(kāi)展產(chǎn)品的測(cè)試性建模分析工作，并保證模型信息與產(chǎn)品設(shè)計(jì)技術(shù)狀態(tài)保持一致，故障模式信息獲取的最直接最有效的方法是對(duì)可靠性分析得到的FMECA報(bào)告的相關(guān)信息進(jìn)行分析和確認(rèn)，主要包括對(duì)故障模式集的分析確認(rèn)和故障模式屬性內(nèi)容的分析確認(rèn)。由于可靠性分析中的FMECA分析是按照GJB1391-2006以及相關(guān)型號(hào)規(guī)范開(kāi)展的，其中各個(gè)故障模式的屬性內(nèi)容和類(lèi)型并不能完全滿足測(cè)試性建模分析工作的開(kāi)展需求。因此，需圍繞能否滿足測(cè)試性建模分析要求，對(duì)故障模式屬性進(jìn)行補(bǔ)充完善。其中：對(duì)FMECA中滿足建模分析要求的部分屬性類(lèi)型和內(nèi)容直接引用；對(duì)類(lèi)型可用，內(nèi)容不可用的屬性信息進(jìn)行完善修改，對(duì)缺少的屬性類(lèi)型及其內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充。

對(duì)FMECA故障模式集的分析確認(rèn)應(yīng)基于產(chǎn)品實(shí)際設(shè)計(jì)，結(jié)合可靠性仿真試驗(yàn)結(jié)果、試驗(yàn)及外場(chǎng)統(tǒng)計(jì)結(jié)果等，對(duì)FMECA報(bào)告中故障模式集的完備性、各故障模式的原因與影響的完備性、故障模式的嚴(yán)酷度等級(jí)及故障率等基礎(chǔ)屬性的正確性進(jìn)行分析確認(rèn)；并對(duì)故障模式、故障原因與影響的遺漏進(jìn)行補(bǔ)充，對(duì)基礎(chǔ)屬性進(jìn)行修訂。

分析確認(rèn)形成的故障模式信息數(shù)據(jù)再經(jīng)過(guò)迭代修改并通過(guò)審查后，應(yīng)作為建模的統(tǒng)一數(shù)據(jù)源，支持建模分析工作的開(kāi)展和完成。

2.2.2 圖形化建模

為方便基于多信號(hào)流圖的測(cè)試性建模工作的開(kāi)展，美國(guó)DSI公司開(kāi)發(fā)出了計(jì)算機(jī)輔助建模工具軟件TEAMS。該工具將建模方法和故障隔離算法集成在一個(gè)使用方便的圖形用戶界面里,大大簡(jiǎn)化了大型復(fù)雜的、可重構(gòu)的、帶有故障容錯(cuò)的多重系統(tǒng)的創(chuàng)建、集成、驗(yàn)證和修改。通過(guò)一系列靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析，最終TEAMS可給出故障檢測(cè)和故障隔離指標(biāo)、故障模糊組情況、未被檢測(cè)故障、未被使用或冗余測(cè)試等指標(biāo)信息。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)有關(guān)單位密切跟蹤國(guó)外測(cè)試性建模技術(shù)的發(fā)展，也開(kāi)發(fā)出了類(lèi)似的軟件建模工具，如TESTLab、TMAS、TADES、TestabilityDA等等。這些工具更加注重國(guó)人的工作方式和使用習(xí)慣，在功能上與TEAMS相當(dāng)，但在界面設(shè)計(jì)、術(shù)語(yǔ)定義等還有自己的特點(diǎn)。本文以TESTLab為例簡(jiǎn)述某型導(dǎo)彈系統(tǒng)級(jí)測(cè)試性模型的建立過(guò)程。

軟件建模工具的主要作用是對(duì)測(cè)試性信息的集成和對(duì)測(cè)試性結(jié)果的分析以及診斷策略的生成，對(duì)測(cè)試性建模而言，更多的工作是建模之前數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)備。這些信息中除故障模式信息外還包括測(cè)試產(chǎn)品組成信息、模塊端口信息、測(cè)試點(diǎn)信息、測(cè)試信息、連接信息、信號(hào)信息等。

產(chǎn)品組成信息：產(chǎn)品單元組成用于說(shuō)明待建模產(chǎn)品的組成結(jié)構(gòu)信息，產(chǎn)品由哪些單元(如分系統(tǒng)，LRU，LRM，SRU、功能模塊等)構(gòu)成。這些單元將對(duì)應(yīng)生成產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型圖中的模塊。產(chǎn)品單元組成表應(yīng)包含多層次的單元信息，應(yīng)列出產(chǎn)品包含的各層次所有單元。最低層次至少到故障隔離所需層次。

模塊端口信息：模塊端口信息用于說(shuō)明模塊自身及內(nèi)部各層次單元的輸入輸出端口構(gòu)成和輸入輸出端口上傳輸?shù)男盘?hào)。其中，輸入輸出端口對(duì)應(yīng)生成產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型圖中的各單元端口信息。端口不是實(shí)際系統(tǒng)中的物理端口，而是表達(dá)功能信號(hào)(或故障影響)傳播路徑的邏輯端口。通過(guò)在模型圖上描述端口和明確端口上傳輸?shù)男盘?hào)，可以建立系統(tǒng)各個(gè)組成單元之間的故障依存關(guān)系。

連接信息：產(chǎn)品連接信息表明模型中各組成單元端口互連關(guān)系。產(chǎn)品各單元(系統(tǒng)，LRU,LRM等)之間的信號(hào)傳遞關(guān)系可以從產(chǎn)品功能框圖及原理圖中分析得到。功能框圖可以說(shuō)明系統(tǒng)內(nèi)各組成單元之間的交聯(lián)，通過(guò)框圖可進(jìn)一步生成產(chǎn)品連接信息表，并對(duì)應(yīng)到系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型圖中各個(gè)組成單元的連接。

測(cè)試信息：產(chǎn)品及各單元的測(cè)試信息用于對(duì)應(yīng)生成測(cè)試性模型圖中的測(cè)試和測(cè)試點(diǎn)信息。通過(guò)給出測(cè)試可以檢測(cè)的功能信號(hào)(或故障影響)，可以建立測(cè)試和故障模式之間的依存關(guān)系。測(cè)試信息表包括測(cè)試基礎(chǔ)信息表、測(cè)試參數(shù)配置表和測(cè)試輸出配置表。

2.2.3 測(cè)試性分析

模型圖輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后，即可借助于建模軟件進(jìn)行圖形化建模，根據(jù)前面所述的模型圖輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)建立模型圖上的各個(gè)模型元素以及模型元素之間的連接關(guān)系(依存關(guān)系)。具體工作包括：建立結(jié)構(gòu)模型圖、建立底層故障模式圖、建立測(cè)試點(diǎn)及測(cè)試、集成與狀態(tài)控制、測(cè)試性分析、優(yōu)化分析等。此外，對(duì)故障診斷而言，測(cè)試性分析的重要結(jié)果是相關(guān)性矩陣，該矩陣是后續(xù)測(cè)試過(guò)程中故障診斷的基礎(chǔ)和前提。

3 基于測(cè)試性模型的故障診斷技術(shù)

3.1 某型導(dǎo)彈測(cè)試基本方法

現(xiàn)階段，該型導(dǎo)彈測(cè)試仍以地面自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)(ATS)為主。測(cè)試系統(tǒng)的主流設(shè)計(jì)方案是采用ATS技術(shù)，基于VXI總線、VPP技術(shù)規(guī)范和虛擬儀器開(kāi)發(fā)環(huán)境，由模塊化的儀器組成的第3代自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)。

在測(cè)試方法上，盡管部分型號(hào)測(cè)試中在一定程度上采用了并行測(cè)試技術(shù)，但總體而言，仍以序貫式測(cè)試方法為主。所謂序貫式測(cè)試方法，一方面是指先按一定的順序?qū)椛细髟O(shè)備逐一進(jìn)行單元測(cè)試，再進(jìn)行協(xié)同檢查，最終進(jìn)行綜合測(cè)試；另一方面在具體的測(cè)試過(guò)程中也是按一定的順序?qū)υO(shè)備的各項(xiàng)功能指標(biāo)進(jìn)行逐一測(cè)試。

在具體參數(shù)的測(cè)試上，主要是采用“激勵(lì)-響應(yīng)”式基于模型的方法，即首先由測(cè)試系統(tǒng)直接或通過(guò)控制其他設(shè)備向被測(cè)對(duì)象施加一定的激勵(lì)信號(hào)，在被測(cè)對(duì)象的輸出端獲取相應(yīng)的響應(yīng)信號(hào)并與規(guī)定的值進(jìn)行比較，最終判斷該參數(shù)是否符合指標(biāo)要求。

隨著數(shù)字信息技術(shù)的深入發(fā)展，導(dǎo)彈數(shù)字化程度逐步提高，使得選取的測(cè)試點(diǎn)能夠逐步深入“黑箱”內(nèi)部，采集更多的從激勵(lì)到輸出中間的“過(guò)程信息”，為故障檢測(cè)和定位提供更精準(zhǔn)的依據(jù)，同時(shí)地面設(shè)備能夠?qū)Σ杉降男盘?hào)進(jìn)行更全面的分析和綜合評(píng)判，在對(duì)故障進(jìn)行檢測(cè)的同時(shí)給出某一級(jí)別的故障定位信息，測(cè)試深度和測(cè)試覆蓋率有所提高。

3.2 相關(guān)性矩陣

相關(guān)性矩陣又稱依存矩陣，簡(jiǎn)稱D矩陣，是指反映某一給定系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中故障源(單元或單元故障)和測(cè)試相關(guān)(依存)關(guān)系的布爾矩陣。其中：行向量Fi描述了故障發(fā)生時(shí)全部測(cè)試的輸出結(jié)果，可視為故障Fi的征兆；列向量Ti表示測(cè)試可以檢測(cè)到的所有故障源，可反映為T(mén)j的故障檢測(cè)能力。如果測(cè)試Tj可以檢測(cè)到故障源Fi，則dij=1，否則dij=0。

相關(guān)性矩陣可用于在采集各測(cè)試點(diǎn)信息后，綜合判斷被測(cè)對(duì)象是否有故障或哪個(gè)組成單元發(fā)生故障；基于相關(guān)性矩陣可生成待建模產(chǎn)品的診斷推理邏輯/算法，支持產(chǎn)品設(shè)計(jì)。利用相關(guān)性矩陣可以生成電子產(chǎn)品的診斷策略，這項(xiàng)工作既可以人工完成，也可以利用測(cè)試性分析軟件工具自動(dòng)完成。對(duì)于本文涉及到的導(dǎo)彈測(cè)試，如本文3.1所述，測(cè)試方法與測(cè)試流程都是事先制定，而該流程與利用D矩陣分析得到的故障診斷流程會(huì)存在較大的差異。故障診斷的要求是在按照制定流程對(duì)故障進(jìn)行檢測(cè)的同時(shí)給出某一級(jí)別的故障定位信息。顯然，利用測(cè)試性建模工具產(chǎn)生的診斷策略并不能滿足此項(xiàng)要求。

3.3 基于相關(guān)性矩陣的故障診斷技術(shù)

故障診斷就是在故障-測(cè)試相關(guān)性矩陣基礎(chǔ)上，根據(jù)測(cè)試結(jié)果利用推理算法進(jìn)行故障定位，從所有可能的故障源中排除沒(méi)有發(fā)生的故障源，從而定位故障。診斷流程如圖2所示。

圖2 診斷流程圖

在診斷流程中，測(cè)試數(shù)據(jù)直接來(lái)自于導(dǎo)彈的測(cè)試結(jié)果，數(shù)據(jù)處理規(guī)則需要根據(jù)測(cè)試項(xiàng)目和待測(cè)參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)先設(shè)定，主要是判斷測(cè)試指標(biāo)是否符合規(guī)范要求。主要思想是：根據(jù)所有的測(cè)試結(jié)果，利用故障-測(cè)試相關(guān)性矩陣進(jìn)行故障推理，不斷排除故障源，最終定位確定出導(dǎo)致測(cè)試結(jié)果異常的故障源。

3.4 導(dǎo)彈電氣系統(tǒng)故障診斷驗(yàn)證

某型導(dǎo)彈電氣系統(tǒng)由電氣控制裝置(LRU)、電源變換裝置(LRU)、電池1(LRU)、電池2(LRU)、安全開(kāi)關(guān)(LRU)組成。在某次單元測(cè)試中出現(xiàn)“電氣指令信號(hào)1”測(cè)試項(xiàng)目報(bào)錯(cuò)。

利用TesLab生成的D矩陣行、列分別為40和33，即電氣系統(tǒng)有40種故障模式和33個(gè)測(cè)試。在40種故障模式中，與測(cè)試“電氣指令信號(hào)1”相關(guān)聯(lián)的故障模式有8種。以此為基礎(chǔ)對(duì)D矩陣進(jìn)行簡(jiǎn)化，簡(jiǎn)化后的D矩陣如表2所示。簡(jiǎn)化后的D矩陣，有7種故障模式存在于電氣控制裝置，1種故障模式存在于安全開(kāi)關(guān)。在故障定位到LRU的前提下，只要找出安全開(kāi)關(guān)的“不能發(fā)出松開(kāi)信號(hào)”故障模式的特征點(diǎn)既可。這樣，檢索 “安全開(kāi)關(guān)松開(kāi)信號(hào)測(cè)試”的測(cè)試結(jié)果，發(fā)現(xiàn)該結(jié)果正常。于是故障定位于電氣控制裝置。

表2 簡(jiǎn)化后的電氣系統(tǒng)D矩陣

4 結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)基于多信號(hào)流圖模型研究，詳細(xì)分析了多信號(hào)流圖模型建立過(guò)程中的各項(xiàng)步驟，如故障模式信息獲取、圖形化建模和測(cè)試性分析；并以該導(dǎo)彈電氣系統(tǒng)為例，完成了某導(dǎo)彈綜合診斷方案設(shè)計(jì)，并且驗(yàn)證了診斷方法的可行性，為該裝備的生產(chǎn)和維護(hù)提供了重要的保障。

在實(shí)際診斷推理過(guò)程中，無(wú)論是系統(tǒng)級(jí)還是分系統(tǒng)級(jí)產(chǎn)品，都可根據(jù)通過(guò)測(cè)試性建模得到的相關(guān)矩陣，利用測(cè)試信號(hào)，不斷排除正常元件，最后得到發(fā)生故障的元件集合，達(dá)到故障診斷的目的。

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Research on Missile System Levels’ fault Diagnosis Technique Based on Multi-signal Flow Graphs Model

Wei Qingxin, Wang Kunming, Sun Ping

(Beijing Electro-mechanical Engineering Institute, Beijing 100074, China)

In order to achieve diagnosis on missile system levels’ fault, this paper proposes a method of diagnosis on missile based on multi-signal flow graphs model. This method makes use of multi-signal flow graphs models to build system’s layer structure models. Then analyze the missile system levels’ testability index, the correlated matrix (fault mode to test) will be produced simultaneously. When faults are found on missile during test, simplify the correlated matrix with the correlation between fault mode and test, and then the fault can be located to LRU. Finally, prove the method with applying the method on electric system. The result proves that, this method is effective to missile system levels’ testability model building and analyze. Utilize the model to locate the fault on missile system levels precisely.

multi-signal flow graphs model; test model building; fault diagnosis

2016-09-24；

2016-11-11。

魏清新(1966-)，男，內(nèi)蒙古赤峰人，研究員，主要從事裝備綜合保障技術(shù)方向的研究。

1671-4598(2017)03-0109-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.03.030

TP3

A