趙萬里，郭迎清，*，楊菁，薛薇，武小平

（1.西北工業(yè)大學 動力與能源學院，西安710129； 2.北京航天動力研究所，北京100076）

液體火箭發(fā)動機是在極端物理條件下運行的復雜熱力學系統(tǒng)，其故障的發(fā)生和發(fā)展具有極端的快速性和極大的破壞性。液體火箭對發(fā)動機的安全性和可靠性提出了更高的要求，發(fā)展可靠有效的發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)，可以對發(fā)動機工作過程中出現的故障予以預警和判斷，并能及時采取有效措施，保護液體火箭和載荷安全，有效避免由于發(fā)動機故障而引起的災難性事故［1-2］。

目前，國內外針對液體火箭發(fā)動機故障診斷算法的研究還停留于試驗驗證階段，主要是基于硬件在環(huán)（HIL）仿真平臺和實際試車臺進行驗證［3-4］。以上研究都是基于地面試驗開展的，這些設備體積較大，很難應用于機載設備上，僅能用于地面仿真驗證，而直接應用于機載系統(tǒng)故障診斷器的研究較少。將故障診斷器應用于液體火箭發(fā)動機機載系統(tǒng)，對飛行過程中的故障進行監(jiān)測和處理顯得尤為重要，因此有必要開發(fā)一種可以用于機載故障診斷的硬件裝置。

近年來，隨著硬件技術的發(fā)展，對單處理器結構（如單片機、ARM、DSP和FPGA等）用于數據采集和算法處理的研究越來越多［5］。但液體火箭發(fā)動機故障診斷器是一項極其復雜的工程，并且其綜合性極強，有必要采用一種能應用于復雜、性能高的場合的多處理器架構，將以上單一架構相互結合起來，進行優(yōu)勢互補。液體火箭發(fā)動機故障診斷器主要完成高精度數據采集和故障診斷算法的驗證。采用FPGA靈活的配置能力和DSP運算能力構建雙處理器進行故障診斷器設計是一種非常合理高效的選擇，其體積小，價格低廉，并且通用性高，易于擴展。

因此，本文設計了以FPGA和DSP為硬件的故障診斷器用于液體火箭發(fā)動機機載在線故障診斷。首先，對故障診斷器的整體架構進行了介紹；其次，分別設計了故障診斷器的硬件和軟件；然后，基于前饋神經網絡設計了一種用于故障診斷的遞歸結構識別（RESID）算法，數字仿真驗證成功后，對該算法進行自動代碼生成并與手寫的驅動代碼相結合；最后，搭建了硬件在環(huán)仿真平臺，對RESID算法進行了驗證。

1 故障診斷器設計

1.1 故障診斷器架構設計

液體火箭發(fā)動機故障診斷器主要完成傳感器信號采集和外部輸入指令的錄取功能，運行故障診斷算法，顯示故障診斷結果并實現報警功能。本文采用FPGA+DSP雙系統(tǒng)來對故障診斷器進行設計。

FPGA+DSP雙系統(tǒng)的最大優(yōu)點是結構靈活，有較強的通用性，適合模塊化設計；同時開發(fā)周期較短，易于維護和擴展［6］。系統(tǒng)的核心由芯片和可以重構的器件組成，另外還包括一些外圍的輔助電路。系統(tǒng)中各有優(yōu)勢，利用FPGA強大的并行處理能力進行數據釆集并對系統(tǒng)外圍電路進行控制，利用DSP的運算能力對信號進行實時處理并運行故障診斷算法，同時與FPGA之間也有數據信息的交換。根據需求和標準化、模塊化、通用化的設計思想，根據故障診斷器的功能劃分確定系統(tǒng)總體設計框圖，如圖1所示，其主要包括電源模塊、A/D采集模塊、開關量信號輸入、數字處理模塊和輸出接口組成。

圖1 故障診斷器總體架構Fig.1 Overall architecture of fault diagnosis device

1.2 故障診斷器硬件設計

在故障診斷器設計中，FPGA的功能主要包括24通道數據采集、內存擴展、DSP數據通信及在內部開辟數據緩沖區(qū)等。綜上考慮，選用Xilinx 公 司 的 Spartan-6 系 列 芯 片，型 號 為XC6SLX16-2FT256I，采用256腳的BGA封裝，其內部包含14 579個邏輯單元，32個硬件乘法器，136 Kbit可配置邏輯塊，576 Kbit的Block RAM，可用IO數量為232個［7］。

在故障診斷器系統(tǒng)中，DSP主要的功能是運算故障診斷算法，并且與FPGA通信。由于系統(tǒng)本身需要進行故障診斷算法，其包含大量浮點運算，所以選擇C2000系列的浮點DSP。綜上，最終選擇的型號為TI公司生產的TMS320F28335，其是一款哈佛結構的高性能32位浮點DSP，主頻為150 MHz，廣泛用于工業(yè)控制領域。

本文對外部傳感器信號進行采集，核心芯片采用16位分辨率的AD7606。AD7606是一款集成式8通道同步采樣數據采集系統(tǒng)，選用3片AD7606，通過并行通信接口與FPGA進行數據交互，核心芯片采用16位分辨率的AD7606。3片AD7606共用16位數據線，分別在一個指令周期內進行輪訓采樣。圖2為A/D采集實現框圖。利用FPGA的可編程邏輯控制特點，采用狀態(tài)機的思想，通過編程設計AD7606的讀寫控制時序，將采樣的結果實時保存在雙口RAM 里面，進而實現高精度的A/D采樣。

故障診斷器的顯示模塊主要包括狀態(tài)指示燈和故障指示燈2部分。圖3為顯示模塊及報警模塊實現框圖。DSP的GPIO口與LED相連，顯示故障診斷結果功能，綠色為無故障狀態(tài)，紅色為故障狀態(tài)；狀態(tài)指示燈主要顯示工作狀態(tài)和各模塊自檢的狀態(tài)等；DSP的GPIO口與蜂鳴器相連，實現報警功能，當故障發(fā)生時，蜂鳴器響30 s加以提示。

1.3 故障診斷器軟件設計

1.3.1 FPGA控制數據采集

通過高精度、高速率的A/D轉換芯片將發(fā)動機傳感器傳來的模擬量轉化為數字量，實時傳給診斷處理芯片，中央控制器通過實時的傳感器信息，采用故障診斷算法在線判斷發(fā)動機狀態(tài)，給出估計，判斷故障信息。FPGA通過并口對多個傳感器數據進行讀取，相比于串行數據傳輸，并行傳輸速率更快，在實時性要求較高的故障診斷系統(tǒng)中，需要傳輸多組傳感器數據進行處理，采用并行傳輸成為了最好的選擇［8］。

AD7606可以對所有8路的模擬輸入通道進行同步采樣。當2個CONVST引腳（CONVSTA和CONVSTB）連在一起時，所有通道同步采樣。在此共用CONVST信號的上升沿啟動對所有模擬輸入通道的同步采樣（V1～V8）。在FPGA里通過有限狀態(tài)機來實現對AD7606的控制，CS和RD均處于邏輯低電平時，則會使能輸出總線DB［15∶0］，使轉換結果輸出在并行總線上，AD_BUSY輸出保持高電平，直到所有通道的轉換過程完成為止，通過RANGE引腳來選擇模擬輸入的范圍。AD7606有限狀態(tài)機的結構框圖如圖4所示。根據AD7606的工作原理和時序圖，先復位信號，再轉換，完成后等待一段時間進行A/D數據的讀?。?］。具體的狀態(tài)機輪轉圖如圖5所示。

1.3.2 FPGA與DSP通信

通過FPGA進行數據采集之后，需要把采樣數據發(fā)送給DSP處理器進行故障診斷。在FPGA里通過IP核構建一塊雙口 RAM，用于存儲AD7606的數據輸出結果。DSP作為故障診斷的主控處理器，可以任意時刻讀取雙口RAM 里的采樣數據，與通過中斷方式或者查詢方式讀取采樣數據相比，減小了對DSP資源的占用，提高了DSP效率。在FPGA里采用IP核構造雙口RAM和PLL模塊，通過PLL分頻和倍頻，分別構造10、50、75、100 MHz的時鐘作為雙口RAM的時鐘。

通過選擇XINTF接口，DSP可以很方便地讀取或者寫入FPGA的寄存器，保證了系統(tǒng)的實時性［10］。通過對這些數據進行處理并將其作為故障診斷算法所需的輸入，進行故障診斷，再分別通過故障指示燈和故障報警器來顯示故障診斷結果并報警，報警和指示燈的軟件采用基于模型的設計，將其加入算法模型，利用RTW 工具箱生成可執(zhí)行的嵌入式代碼并下載至DSP中。

2 故障診斷算法設計

本文根據已有的液體火箭發(fā)動機模型來進行故障診斷的研究［11］，在建模時不考慮冗余，傳感器測點參數如表1所示，主要包含甲烷渦輪泵轉速、液氧渦輪泵轉速、甲烷泵后壓力、液氧泵后壓力、副系統(tǒng)甲烷噴嘴前壓力、副系統(tǒng)液氧噴嘴前壓力、主系統(tǒng)甲烷噴嘴前壓力、主系統(tǒng)液氧噴嘴前壓力、燃氣發(fā)生器壓力、燃氣發(fā)生器溫度和燃燒室壓力。根據目前國內外的研究，液體火箭發(fā)動機系統(tǒng)的故障主要發(fā)生在推力室和渦輪泵系統(tǒng)。發(fā)動機主級階段主要發(fā)生堵塞、泄漏和渦輪泵系統(tǒng)故障等，本文模擬液體火箭發(fā)動機主要的故障類型，包括閥門開度故障、泵氣蝕、渦輪效率損失和管路泄漏。

RESID算法基于自適應學習網絡概念，將復雜的特征陣列的非線性關系用一個模型進行表達，該特征陣列即為傳感器參數，其通過遞歸的方法建立了不同傳感器之間的相互關系。RESID算法的特征是在遞歸過程中一步步確立出最優(yōu)的模型。RESID算法結構如圖6所示。圖中：E為RESID算法中每一步采用的訓練算法，xi為輸入傳感器參數。對輸入傳感器參數的所有成對組合都確定函數E。選擇過程中，在最小平方誤差條件下表現差的元素被淘汰，其余元素成為下一階段訓練和選擇步驟的輸入。這些訓練和選擇步驟重復，直到性能度量沒有顯示任何進一步的改進。在RESID算法中，需要對模型中每一組參數進行訓練。相較于傳統(tǒng)的非線性回歸方法，本文采用了性能更優(yōu)的前饋神經網絡算法［12］。

參數 變量符號 單位甲烷渦輪泵轉速 n f r/min液氧渦輪泵轉速 n o r/min甲烷泵后壓力 P ef MPa液氧泵后壓力 P eo MPa副系統(tǒng)甲烷噴嘴前壓力 P gf MPa副系統(tǒng)液氧噴嘴前壓力 P go MPa主系統(tǒng)甲烷噴嘴前壓力 P cf MPa主系統(tǒng)液氧噴嘴前壓力 P co MPa燃氣發(fā)生器壓力 P g MPa燃氣發(fā)生器溫度 T g K燃燒室壓力 P c MPa

圖6 兩級RESID網絡示意圖Fig.6 Schematic of two-level RESID network

RESID算法通過選擇n個傳感器數據作為建模的預測變量X，1個傳感器數據作為建模的響應變量y，建立方程y=func（X（1），X（2），…，X（n）），X（1）～X（n）為預測變量中的參數組，func為建模方程。通過標稱數據的響應變量和預測變量，求得建模方程。當系統(tǒng)工作正常時，新的輸入變量代入方程中計算得到的預測值，應與實際傳感器測試值具有較高的一致性；否則，認為發(fā)生故障。

圖7為液體火箭發(fā)動機RESID算法框圖。第1步，對數據進行預處理。第2步，根據訓練數據集，對所有可以配對的RESID模型進行建模，輸入為n個傳感器數據，輸出為推力室室壓。第3步，選擇所有模型中預測均方估計誤差最小的模型，確定下來該模型。第4步，根據確定下來的模型計算出的推力室室壓，作為下一級迭代建模用的推力室室壓數據（第3步、第4步迭代進行，直到m個模型建立成功）。第5步，將被測數據代入建好的RESID模型中，該模型利用選定的n個傳感器數據，預測推力室室壓，將預測值與輸入的推力室室壓數據相比較，得到殘差數據。第6步，對所有模型的殘差計算平均絕對誤差，若該值超過診斷閾值，則認為有故障發(fā)生。

圖7 RESID算法框圖Fig.7 Block diagram of RESID algorithm

故障判定時，計算訓練數據建立的模型得到的預測值與實際值之間的平均絕對誤差，平均絕對誤差為全部模型誤差的均值。該誤差作為故障診斷判定的基準。在測試時，將新輸入的數據代入模型，得到推力室室壓的預測值，并將預測值與實測值比較得到該測試數據的平均絕對誤差。將測試平均絕對誤差與訓練平均絕對誤差相比較。若超過訓練時平均絕對誤差值的n倍，則認為有故障發(fā)生。通過查閱文獻，通常n取3或5，可根據實際發(fā)動機狀態(tài)進行調整。

圖8 RESID算法訓練殘差Fig.8 Training residuals of RESID algorithm

圖9 RESID算法故障診斷結果Fig.9 Fault diagnosis results of RESID algorithm

針對某型液體火箭發(fā)動機模型，在第4 s注入故障，使流量系數由1衰減為0.9。在數字仿真下觀察結果。使用GUI界面可以進行通道選擇和參數設置，圖8為GUI界面顯示的訓練殘差。取訓練殘差最大值0.020 6為閾值。圖9為GUI界面顯示的故障診斷參數設置和診斷結果界面，上面為參數設置，下面診斷結果界面中紅線和藍線代表殘差和閾值?？梢钥闯?，在第4 s時閾值很明顯高于殘差，因此可以判定在第4 s發(fā)生了故障。發(fā)生故障前后分別進行計時，診斷出故障的時間為4.006 s。在發(fā)生故障之后，可以在6 ms診斷出來，驗證了在數字仿真下RESID算法可以進行液體火箭發(fā)動機故障診斷。

3 HIL試驗驗證

3.1 仿真平臺總體架構設計

發(fā)動機故障診斷器需要對液體火箭發(fā)動機各部件的工作狀態(tài)進行故障診斷。針對發(fā)動機機載故障診斷需求，研究機載故障診斷器研制過程中的關鍵技術，并采用通用硬件、軟件技術構建故障診斷器，驗證其平臺功能（硬件構架、軟件功能）及診斷算法性能（實時性等），為故障診斷工程樣機研制奠定技術基礎［13］。本文構建了對應的HIL仿真平臺，主要由實際控制器和虛擬對象組成，其可以模擬發(fā)動機實際運行過程和故障特征，實現故障診斷器狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷和健康管理功能及性能的在線、實時試驗驗證。

搭建的HIL仿真平臺主要包括故障診斷端、被監(jiān)控端和上位機端，其分別采用設計的故障診斷器、工控機及PC機模擬實現［14］。其中，故障診斷端與被監(jiān)控端之間采用D/A和A/D通信方式實現數據實時交互，故障診斷與主工作站之間采用RS232串口通信實現數據實時交互，被監(jiān)控端與主工作站之間采用TCP/IP通信實現數據實時交互；通過TCP/IP通信，將診斷結果傳輸給TCP/IP的上位機端。具體的HIL仿真平臺的總體硬件結構框圖如圖10所示。

3.2 RESID算法HIL驗證

圖11為本文設計的液體火箭發(fā)動機故障診斷器與搭建的HIL平臺實物圖，主要包含液體火箭發(fā)動機實時狀態(tài)參數顯示、PCL-727模塊產生的模擬量輸出、上位機的顯示和故障診斷器。

為了實現在線故障診斷多種功能需求，構建的故障診斷需要盡可能滿足復雜算法實時性要求。本文設計了一種雙線程機制來完成程序結構設計，縮短程序運行時間［15］。這2種機制分別為HWI硬件中斷線程和TSK任務線程。HWI硬件中斷線程具有最高的優(yōu)先級和嚴格的實時性，中斷服務程序采用HWI硬件中斷線程，通過定時器中斷完成，主要實現實時數據采集、在線故障診斷算法及控制算法。TSK任務線程優(yōu)先級較低，在運行過程中可以等待，直到所需要的資源可用。由于主程序的特點就是運行的非連續(xù)性及中斷位置的隨機性，因此采用了TSK任務線程這部分程序實現信息的傳輸功能，即將故障診斷結果及故障診斷端接收到的傳感器數據傳輸到主工作站。

圖11 故障診斷器和HIL平臺實物圖Fig.11 Photo of fault diagnosis device and HIL platform

由上所述，將搭建的故障診斷軟件系統(tǒng)分為2個部分：主程序和中斷服務程序。在主程序中，主要進行各個模塊和算法的初始化，采用CPU定時器中斷，20 ms自動觸發(fā)一次，在中斷服務函數中運行故障診斷算法并將其結果發(fā)送至上位機界面，在算法開始前和開始后分別在某一定時器寄存器中寫值，這樣就可以觀察算法的運行時間。故障診斷算法基于模型設計的自動代碼生成方式進行生成，先對其進行DO-178C標準檢查，再替換不符合標準的模塊，使其生成嵌入式C代碼，最后將生成的代碼嵌入至DSP代碼中。

通過RS422串口將A/D采集到的值和故障診斷結果發(fā)送至液體火箭發(fā)動機故障診斷平臺的上位機上進行觀察，如圖12所示。將A/D采集到的數據與xPC端的數據進行對比，精度可以達到1 mV，在某一時間植入故障，上位機中各參數發(fā)生變化，并顯示發(fā)生故障，算法在20 ms的中斷中只運行了3.9 ms。因此，采用本文設計的DSP+FPGA雙系統(tǒng)架構可以使數據采集精度更高并且減少CPU占用率，采用手寫代碼與嵌入式代碼相結合的方式方便HIL平臺的開發(fā)。

圖12 液體火箭發(fā)動機故障診斷平臺上位機界面Fig.12 Upper computer interface of fault diagnosis platform for liquid rocket engine

4 結 論

本文基于FPGA和DSP雙處理器架構設計了具有通用性的故障診斷器，可用于液體火箭發(fā)動機機載在線故障診斷，對故障診斷器軟硬件和故障診斷算法進行了研究和試驗驗證。主要結論如下：

1）對故障診斷器各模塊軟硬件進行了設計，利用FPGA靈活的配置能力，基于有限狀態(tài)機實現了對AD7606進行傳感器數據采集的控制。在FPGA端構造雙口RAM，DSP通過XINTF總線成功地從雙口RAM中讀取A/D轉換器的數據。

2）提出了一種RESID算法用于液體火箭發(fā)動機故障診斷，將算法自動生成代碼并與手寫嵌入式代碼相結合，然后下載至故障診斷器中進行驗證。

3）利用故障診斷器、工控機和上位機搭建了用于算法驗證的HIL仿真平臺，證實了設計算法在故障診斷器中實現的可靠性，與數字仿真結果一致。

本文為液體火箭發(fā)動機故障診斷工程樣機的設計提供了有效途徑，促進了液體火箭發(fā)動機故障診斷領域的研究工作。本文是在液體火箭發(fā)動機的數學模型下進行的，后續(xù)可在地面試車臺對故障診斷器進行測試并改進，將其應用于機載裝置中。