史成巍 魏 丹 張朋強(qiáng) 袁 野

西安衛(wèi)星測控中心天津測控站，天津 301900

基于思維成長的航天測控裝備故障診斷處理研究

史成巍 魏 丹 張朋強(qiáng) 袁 野

西安衛(wèi)星測控中心天津測控站，天津 301900

現(xiàn)代航天測控系統(tǒng)多采用自動化運(yùn)行方式，但系統(tǒng)過于龐大和復(fù)雜，難免發(fā)生影響任務(wù)運(yùn)行的故障。為保障測控系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠的運(yùn)行，提出了一種基于思維成長的故障診斷方法，并在軟件處理層面對故障進(jìn)行處理，這種方法主要仿照人腦思維運(yùn)行進(jìn)行軟件系統(tǒng)構(gòu)建以達(dá)到智能故障診斷處理效果。首先，闡述了思維成長模型認(rèn)識事物、構(gòu)建關(guān)聯(lián)、積累經(jīng)驗(yàn)和處理未知的過程。然后，對具體軟件系統(tǒng)的語言體系、思維庫和思維算法進(jìn)行構(gòu)建。最后，以某站模擬運(yùn)行效果為例，驗(yàn)證了系統(tǒng)具備較強(qiáng)的深層故障診斷能力和經(jīng)驗(yàn)積累能力。 關(guān)鍵詞 思維成長；故障診斷；故障處理；智能；經(jīng)驗(yàn)積累

當(dāng)前航天測控系統(tǒng)已步入自動化時(shí)代，但由于自動化運(yùn)行穩(wěn)定程度不能滿足航天測控精確控制要求，故仍需要輔助人員對自動化運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)視，保證設(shè)備故障時(shí)能及時(shí)發(fā)現(xiàn)處理。但人員監(jiān)視發(fā)現(xiàn)故障速度慢，并且監(jiān)視人員的技術(shù)培養(yǎng)成本較高。因此，如果能采用軟件對該部分功能進(jìn)行替代，就可以解決故障發(fā)現(xiàn)速度和人員培養(yǎng)成本的問題，這就是故障診斷處理系統(tǒng)。當(dāng)前航天測控應(yīng)用較多的是故障診斷系統(tǒng)，故障診斷系統(tǒng)在提高故障發(fā)現(xiàn)速度上發(fā)揮了重要作用。但傳統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)運(yùn)行過程中存在判斷故障死板及系統(tǒng)自成長能力弱等問題，因此在智能性方面缺陷較大。當(dāng)前主流方向是將專家系統(tǒng)[1]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2-3]和遺傳算法[4]等結(jié)合起來開展的混合智能故障診斷技術(shù)[5-6]。同時(shí)由于航天測控裝備發(fā)生的故障90%能依靠軟件處理方式解決[7]，因此研發(fā)故障處理技術(shù)已成為可能。

本文提出了一種基于思維成長的故障診斷與處理模型，該模型主要通過模仿人類[8]學(xué)習(xí)過程中的思維成長構(gòu)建故障診斷與處理思維邏輯(這屬于人工智能中基于功能模擬的范疇[9])，以使計(jì)算機(jī)本身達(dá)到甚至高于監(jiān)視人員相近的水平，保障系統(tǒng)在工作過程中提高故障診斷與處理準(zhǔn)確性、降低誤報(bào)次數(shù)、并通過不斷運(yùn)行自動積累故障診斷處理經(jīng)驗(yàn)。

1 思維成長模型

思維成長是指人在出生后認(rèn)知事物思維建立的過程[10]。對于航天測控，則指新員工學(xué)習(xí)崗位知識的過程。從感覺到記憶再到思維這一過程，稱為“智慧”，智慧的結(jié)果就產(chǎn)生了行為和語言，將行為和語言的表達(dá)過程稱為“能力”，兩者合稱“智能”[11]。為了實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)診斷的智能化，采取模擬思維成長的方式構(gòu)建故障診斷處理系統(tǒng)。

1.1 思維成長過程

思維成長過程為：

圖1 思維成長過程圖

1)認(rèn)識單一事物，是指以單個(gè)事物為單位進(jìn)行其主要屬性(形狀、大小、性能和指標(biāo))的學(xué)習(xí)。例如，員工進(jìn)入新的崗位后首先學(xué)習(xí)認(rèn)識每一件設(shè)備；

2)構(gòu)建從屬關(guān)系，是指將認(rèn)識的單一事物進(jìn)行歸類關(guān)聯(lián)。例如，員工在認(rèn)識單一設(shè)備后，開始學(xué)習(xí)設(shè)備間的關(guān)聯(lián)、從屬關(guān)系，如電壓調(diào)節(jié)插箱隸屬于供電系統(tǒng)、供電系統(tǒng)為環(huán)境控制系統(tǒng)供電等；

3)積累發(fā)生事件，是指積累事物可以進(jìn)行的事情。例如，員工在學(xué)習(xí)了基本設(shè)備知識后，開始積累如何操作設(shè)備及檢修設(shè)備等；

4)處理新的事件并繼續(xù)積累，是指處理新發(fā)生的事件，無論是與以前相同、相近或不同的，然后積累到思維中。例如，員工過了入門期開始工作后，遇到的很多事情都是以前沒有遇到的新工作；

5)循環(huán)執(zhí)行整個(gè)過程。第2次重復(fù)執(zhí)行過程中，由于有了第1次循環(huán)的經(jīng)驗(yàn)，使得第2次認(rèn)識深度、廣度都有所提高。不斷的循環(huán)也是思維進(jìn)階和更新的基礎(chǔ)。

過程4)是不斷擴(kuò)充的，這是思維能夠擴(kuò)展和進(jìn)步的關(guān)鍵，也是計(jì)算機(jī)最短板的能力。

1.2 智能診斷處理系統(tǒng)搭建

本文主要以航天測控系統(tǒng)智能診斷模型為例，映射1.1節(jié)思維成長過程(其他系統(tǒng)可類似進(jìn)行)，構(gòu)建計(jì)算機(jī)智能診斷處理系統(tǒng)，系統(tǒng)主要結(jié)構(gòu)見圖2。

圖2 思維系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

下面介紹系統(tǒng)搭建過程。

(1)構(gòu)建語言體系

人的思維學(xué)習(xí)與成長基礎(chǔ)在于周圍完善的語言體系，正因?yàn)楦改傅绕渌苏莆樟寺曇艋蛘咝误w的語言，才使孩子能夠更快的成長。同時(shí)，語言也是人的思維文明進(jìn)入全面發(fā)展的關(guān)鍵性媒介，同樣為計(jì)算機(jī)構(gòu)建合理高效的語言體系[12]也是智能化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。語言體系可以仿照中文語法進(jìn)行動名詞等的定義再進(jìn)行具體實(shí)現(xiàn)，這里根據(jù)航天測控工作的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種簡要的針對性強(qiáng)的語言體系，在其他領(lǐng)域也可借鑒。在故障診斷處理系統(tǒng)中所有事物歸納為物質(zhì)、動作和狀態(tài)，例如，在“遙測載波失鎖，遙測插箱重啟”中，遙測載波和遙測插箱是物質(zhì),失鎖是狀態(tài)，重啟是動作。那么所組成的語法主要為“物質(zhì)+動作”、“物質(zhì)+狀態(tài)”。注意事物不包含時(shí)間，時(shí)間的表述方法主要有具體時(shí)間點(diǎn)和任務(wù)分區(qū)時(shí)間點(diǎn)這2種。其中，具體時(shí)間點(diǎn)指“2016年10月11日 12:00:00”這種準(zhǔn)確時(shí)間，而任務(wù)分區(qū)時(shí)間點(diǎn)則是根據(jù)當(dāng)前時(shí)間的任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分，這里主要分為“任務(wù)期間”、“空閑期間”和“維修期間”，3個(gè)時(shí)期測控系統(tǒng)處于不同的任務(wù)狀態(tài)，診斷系統(tǒng)得出的模式也不同。

(2)建立思維數(shù)據(jù)庫

思維庫仿照人的記憶方法分為事物表、從屬關(guān)系表、事件表和故障知識表，實(shí)際搭建時(shí)采用Sqlite數(shù)據(jù)庫[13]。

1)事物表，主要包括系統(tǒng)需要處理的所有物質(zhì)、動作和狀態(tài)等事物的匯總，基本結(jié)構(gòu)見表1。事物表是計(jì)算機(jī)思維的基礎(chǔ)，如同人在認(rèn)知的初期是認(rèn)識各種事物(包括物質(zhì)、動作和狀態(tài)等)，例如，新員工在初期學(xué)習(xí)崗位知識時(shí)，能夠?qū)W習(xí)遙控插箱、加調(diào)和遙控載波，那么對于他而言，遙控插箱、加調(diào)和遙控載波都是事物；

表1 事物表

2)從屬關(guān)系表，主要存儲系統(tǒng)內(nèi)物質(zhì)間的從屬關(guān)系，見表2。任何事物都是有聯(lián)系的，這也是認(rèn)知形成過程中重要的一環(huán)。例如，新員工在培訓(xùn)過程中漸漸懂得遙控插箱屬于基帶分系統(tǒng)(從屬)、供電系統(tǒng)為其他系統(tǒng)供電(關(guān)聯(lián))；

表2 從屬關(guān)系表

3)事件表，記錄發(fā)生的主要事件，見表3。例如，測控系統(tǒng)在某天對某顆衛(wèi)星進(jìn)行了測控任務(wù)，遙控插箱在某個(gè)時(shí)刻故障等都是事件，而正因?yàn)橛辛耸录姆e累，人的經(jīng)驗(yàn)才不斷豐富，視野才更加開闊，能力也隨之不斷增強(qiáng)。事件在實(shí)際存儲中為了便于識別和記錄采用規(guī)范的存儲形式，表3中只是一種簡單的表述形式，這部分對提高診斷處理智能性至關(guān)重要，仍具有較大的研發(fā)空間；

表3 事件表

4)故障知識表，主要存儲設(shè)備的故障工作狀態(tài)及相應(yīng)處理方法，這是系統(tǒng)判斷設(shè)備故障和進(jìn)行處理的關(guān)鍵。在判斷一件事情對與錯時(shí)需要經(jīng)驗(yàn)或者具備一定程度的知識基礎(chǔ)，而在處理一件事時(shí)也要參考以往類似事件的經(jīng)驗(yàn)，故障知識表就是以往曾發(fā)生過的故障及處理方法匯總，見表4。方法評分需獨(dú)立設(shè)計(jì)故障處理評估機(jī)制，評分是處理方法是否合理的判斷依據(jù)，也是處理方法選擇優(yōu)先級的判斷依據(jù)，這里不具體闡述。本文并不對具體故障的處理方法進(jìn)行研究。

表4 故障知識表

(3)設(shè)計(jì)思維算法

思維數(shù)據(jù)庫是存儲所有信息的媒介，而思維算法則是對信息的合理處理及充分應(yīng)用。在故障診斷方面指如何判斷當(dāng)前設(shè)備是否發(fā)生故障，在故障處理方面則指故障發(fā)生后如何對故障進(jìn)行分析與處理，這里主要采用的是搜索比對算法。

搜索比對算法[14]是最常用的方法，搜索比對包括狀態(tài)搜索和經(jīng)驗(yàn)搜索：1)狀態(tài)搜索，是指在判斷設(shè)備狀態(tài)是否故障時(shí)，觀察設(shè)備的狀態(tài)與預(yù)計(jì)的是否相同，不同即故障，并按照預(yù)計(jì)處理方法解決；2)經(jīng)驗(yàn)搜索，是指在診斷故障時(shí)會思考以前是否發(fā)生過類似現(xiàn)象，若發(fā)生過類似現(xiàn)象則直接作為此次參考診斷處理。例如，2天前發(fā)生通信備用鏈路中斷10s，但不影響設(shè)備工作，再次發(fā)生后則首先等待10s以消除再次發(fā)生閃斷的可能。

搜索比對方法的優(yōu)點(diǎn)是故障診斷定位準(zhǔn)確及處理速度快，此外只要錄入所有末端正常狀態(tài)，即使發(fā)生復(fù)合故障也不會發(fā)生診斷錯誤的現(xiàn)象。在航天測控中，末端狀態(tài)指的是參數(shù)狀態(tài)，也就是只要錄入所有參數(shù)級狀態(tài)正常情況，那么即使發(fā)生復(fù)雜故障也不會漏診。例如，故障知識庫中記錄“跟蹤期間，遙測載波鎖定”，當(dāng)發(fā)生目標(biāo)衛(wèi)星丟失以致遙測、測量和跟蹤載波全部失鎖時(shí)，不會因?yàn)橹R庫中沒有記錄此現(xiàn)象而遺漏告警，仍然會發(fā)現(xiàn)末端“遙測載波未能鎖定”故障。同時(shí)經(jīng)驗(yàn)搜索也能避免多次無效故障診斷現(xiàn)象發(fā)生，減少誤診次數(shù)。

搜索比對算法只適用于故障知識庫中存在的故障，當(dāng)發(fā)生故障庫中未記錄的故障時(shí)，采用邏輯[15]算法或非邏輯算法?；谒季S成長系統(tǒng)的故障處理理念在于先查找到具體的故障位置，而后根據(jù)故障特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)備重啟、參數(shù)更改及語音告警等軟件處理方式。因此，后述的思維算法主要在于定位故障位置，更為復(fù)雜的處理方法需要硬件支持，在此不做研究。

1)邏輯算法，是指思考過程中按照事物發(fā)展的規(guī)律，有條理地進(jìn)行思維分析。程序中主要由以下2個(gè)函數(shù)組成。

順序分析函數(shù)：該函數(shù)主要按照事物運(yùn)行的順序機(jī)理進(jìn)行故障分析。在航天測控設(shè)備中，這種順序可以按照信號傳輸?shù)牧鞒讨饌€(gè)分析中間設(shè)備與故障是否相關(guān)。例如，出現(xiàn)上行功率信號無法發(fā)出故障時(shí)，系統(tǒng)按順序逐漸排查中頻調(diào)制單元設(shè)置是否正常及上變頻器工作是否正常、功率放大器等各單元是否正常。

遍歷分析函數(shù)：該函數(shù)主要對與故障所有可能相關(guān)設(shè)備逐個(gè)分析。遍歷方法是在遇到問題時(shí)最常用的有效分析方法之一。例如，同樣發(fā)生上行功率信號無法發(fā)出的故障，對可能導(dǎo)致此現(xiàn)象發(fā)生的因素：功率激勵是否正常、上變頻器輸出是否正常、中頻調(diào)制單元輸出是否正常及各設(shè)備供電是否正常、頻標(biāo)是否正常等，逐個(gè)進(jìn)行排查。

2)非邏輯算法，是指思考過程中并不按照任何固定的規(guī)律和套路，完全無規(guī)章無條理地進(jìn)行分析。在現(xiàn)實(shí)生活中人們遇到一些問題后經(jīng)常采用這種無條理方式(頭腦風(fēng)暴[16]、第六感[17]等)，這種方式有時(shí)能有意外的良好效果。程序中主要由以下2個(gè)函數(shù)組成。

聯(lián)想分析[18]函數(shù)：該函數(shù)主要按照事物間的微妙關(guān)聯(lián)進(jìn)行聯(lián)想分析。例如，上行功率信號無法發(fā)出，那么根據(jù)上行聯(lián)想到上行變頻器、上行調(diào)制單元等，由功率聯(lián)想到功率衰減、功率發(fā)出、反射功率，由信號則聯(lián)想到信號傳輸線纜、信號切換開關(guān)和信號功分器等。

遐想分析函數(shù)：是指隨機(jī)選擇一樣事物分析是否與故障有關(guān)。這種分析沒有任何的規(guī)章和條件，隨機(jī)地從所有事物中嘗試性分析故障的發(fā)生。例如，同樣發(fā)生上行功率信號無法發(fā)出的故障，那么可能隨機(jī)地選擇上變頻器，但它的任何結(jié)構(gòu)與本故障都無關(guān)，所以排除。再隨機(jī)選擇到交換機(jī)，交換機(jī)提供網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，若其故障可能導(dǎo)致功率發(fā)出命令中斷，能夠成為故障可能。

(4)經(jīng)驗(yàn)注入

這是提高故障診斷與處理水平的關(guān)鍵，只有充實(shí)了思維庫中的經(jīng)驗(yàn)庫和故障知識庫才能在系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障和對故障進(jìn)行有效處理。同時(shí)在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，系統(tǒng)將自動記錄新的信息到經(jīng)驗(yàn)庫和故障知識庫中，已錄入信息需要人為審核后才能應(yīng)用。經(jīng)驗(yàn)的不斷注入保障了系統(tǒng)診斷思維的不斷更新，也提高了故障診斷的智能化。

2 系統(tǒng)運(yùn)行效果仿真

該系統(tǒng)尚處于研制階段，初級系統(tǒng)只具備基于搜索比對算法的故障診斷功能。為了驗(yàn)證系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行效果，模擬完整系統(tǒng)運(yùn)行在我國某航天測控站，統(tǒng)計(jì)一年內(nèi)故障診斷處理效果，其中故障診斷數(shù)據(jù)采用初級系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)。在測控站工作中，硬件故障無法采取軟件處理方式解決，因此對系統(tǒng)而言，處理方式為故障告警，通知管理人員進(jìn)行設(shè)備維修。同時(shí)該站布置有傳統(tǒng)故障樹[19-20]診斷系統(tǒng)，將兩者診斷情況做對比。

仿真條件： 1)系統(tǒng)首次運(yùn)行時(shí)并未積累任何經(jīng)驗(yàn)； 2)系統(tǒng)首次運(yùn)行時(shí)已存儲所有基本故障狀態(tài)。

表5 模擬運(yùn)行數(shù)據(jù)表

(注：(15/0)表示成功15次，誤診0次)

由表5可以得出，系統(tǒng)可以診斷并處理該站內(nèi)發(fā)生的故障的96%，并可以處理診斷故障的100%。其中有1條插箱硬件故障和1條插箱軟件故障是深層次設(shè)備故障，且在故障經(jīng)驗(yàn)中沒有記錄，因此首次出現(xiàn)時(shí)無法診斷出，但是后續(xù)再次發(fā)生后即可診斷并處理。1次誤診仍然發(fā)生在深層次故障，由于部分深層次故障所表現(xiàn)出的表面現(xiàn)象相同，因此當(dāng)經(jīng)驗(yàn)庫中只積累一種故障情況時(shí)，發(fā)生另外一種情況時(shí)則可能發(fā)生誤診，但這種誤診也是積累更多故障經(jīng)驗(yàn)的關(guān)鍵。

對比故障樹，由于發(fā)生的幾次深層次故障無法加入故障知識庫中，因此不論類似故障發(fā)生多少次，故障樹始終無法診斷。同時(shí)，在故障樹診斷系統(tǒng)中并未進(jìn)行任務(wù)時(shí)段判斷，因此自動化運(yùn)行故障都不能診斷出。由于故障樹未能診斷深層次故障，因此也就沒有發(fā)生誤診現(xiàn)象。

3 與其他故障診斷、處理方法對比

3.1 與故障樹診斷對比

在第2章的仿真數(shù)據(jù)中，思維成長診斷較故障樹診斷的優(yōu)勢主要有：

1)深層次故障診斷和積累更為有效。例如，某段時(shí)間內(nèi)下變頻器故障導(dǎo)致下行信號丟失，但下變頻器本身顯示狀態(tài)正常。故障樹只能記錄故障為下行信號丟失，但思維成長則記錄近期下變頻器故障導(dǎo)致下行信號丟失；

2)避免無效重復(fù)性故障接連報(bào)警。在測控站工作中，由于發(fā)生光纖熔接、設(shè)備維修等工作可能導(dǎo)致一段時(shí)間內(nèi)某一故障不斷發(fā)生，但是并不影響實(shí)際工作，此時(shí)基于思維成長的經(jīng)驗(yàn)庫就會避免類似現(xiàn)象發(fā)生；

3)能針對測控設(shè)備工作狀態(tài)進(jìn)行診斷。思維成長模型中將設(shè)備工作狀態(tài)分為空閑、維修和任務(wù)3種狀態(tài)，根據(jù)不同的模式進(jìn)行不同狀態(tài)的監(jiān)測，診斷功能更為強(qiáng)大。

3.2 與其他故障處理方法對比

故障處理在自動化領(lǐng)域并不成熟，基本沒有參考和對比經(jīng)驗(yàn)。本文系統(tǒng)的故障處理理念在于先查找到具體的故障位置，再根據(jù)故障特點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)處理。該方法的實(shí)際應(yīng)用效果需待實(shí)際檢驗(yàn)。

4 總結(jié)

本文設(shè)計(jì)的基于思維成長的故障診斷處理系統(tǒng)主要通過模仿人的故障診斷處理思維成長過程建立智能診斷和處理軟件系統(tǒng)，以達(dá)到保障航天測控設(shè)備正常自動化運(yùn)行。設(shè)計(jì)過程中以整體設(shè)計(jì)為主，對于各部分細(xì)節(jié)需做具體研究。該系統(tǒng)不僅能夠根據(jù)積累經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行故障診斷處理，也能對未知故障進(jìn)行智能推理，在航天測控領(lǐng)域應(yīng)用前景較好。同時(shí)該思想也可以引入到其他自動化運(yùn)行系統(tǒng)中。最后，系統(tǒng)的模擬運(yùn)行效果表明該算法較故障樹方法有較大優(yōu)勢，并能對當(dāng)前自動化運(yùn)行設(shè)備起到良好輔助作用。

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Research on Fault Diagnosis and Processing of Aerospace Measurement and Control Equipment Based on Thinking Growth

Shi Chengwei, Wei Dan, Zhang Pengqiang, Yuan Ye

Tianjin TT&C Station, Xi’an Satellite Control Center, Tianjin 301900, China

Modernaerospacemeasurementandcontrolsystemmostlyrunsautomatically,faultsareunavoidablebecauseofitscomplexity.Toensurethestabilizationandreliabilityofsystem，amethodoffaultdiagnosisandprocessingbasedonthinkinggrowthisproposedinthispaper,thismethodismainlyinaccordancewiththehumanbrainthinkingtoestablishsoftwaresysteminordertodiagnosefaultsintelligently.Firstly,objectcognizance,connectionestablishment,experienceaccumulationandunknowndisposalareintroduced.Then,languagesystem,thinkingdatabase,thinkingalgorithmforspecificsoftwaresystemarebuilt.Finally,somestationissimulatedtoverifythatthesystemhasstrongabilityoffaultdiagnosisandexperienceaccumulation.

Thinkinggrowth；Faultdiagnosis；Faultprocessing；Intelligent；Experienceaccumulation

2017-02-20

史成巍(1990-)，男，河北保定人，本科，助理工程師，主要研究方向?yàn)楹教鞙y控；魏 丹(1981-)，女，遼寧鐵嶺人，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)楹教鞙y控；張朋強(qiáng)(1992-)，男，河南項(xiàng)城人，本科，助理工程師，主要研究方向?yàn)楹教鞙y控；袁 野(1992-)，男，陜西禮泉人，本科，助理工程師，主要研究方向?yàn)楹教鞙y控。

TP391.5

A

1006-3242(2017)03-0073-06