何 麗,彭黎麗

(西南電子設(shè)備研究所，成都 610036)

0 引言

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的特點(diǎn)要求武器電子設(shè)備能快速反應(yīng)，快速投入使用，一旦出現(xiàn)故障，設(shè)備能及時(shí)準(zhǔn)確地報(bào)告故障部位和故障危害性，以便維修人員迅速排除故障，提高設(shè)備的戰(zhàn)備完好性。由此可見，武器電子設(shè)備是否能及時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行自身故障的檢測(cè)和隔離對(duì)于設(shè)備的可用性有著至關(guān)重要的作用。因此，在電子設(shè)備的研制階段，對(duì)其內(nèi)部的故障診斷進(jìn)行規(guī)劃和設(shè)計(jì)成為了一項(xiàng)重要工作。

目前，在電子設(shè)備的設(shè)計(jì)階段通常按照GJB2547A《裝備測(cè)試性工作通用要求》規(guī)定的項(xiàng)目和方法開展相關(guān)的診斷設(shè)計(jì)，主要通過(guò)測(cè)試性建模來(lái)優(yōu)化電子設(shè)備的測(cè)試性設(shè)計(jì)，確定電子設(shè)備的診斷流程。測(cè)試性模型為相關(guān)性模型，是將電子設(shè)備的組成單元和測(cè)試點(diǎn)之間、以及兩個(gè)組成單元之間或兩個(gè)測(cè)試點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系用模型表現(xiàn)出來(lái)[1]。利用測(cè)試性模型來(lái)進(jìn)行測(cè)試性設(shè)計(jì)特別適用于大型復(fù)雜的電子設(shè)備，可通過(guò)模型理清設(shè)備內(nèi)部的復(fù)雜交聯(lián)關(guān)系，降低設(shè)計(jì)分析的難度[2]。

在利用相關(guān)性模型開展故障診斷設(shè)計(jì)分析時(shí)，對(duì)測(cè)試做了如下假設(shè)：

1)狀態(tài)唯二假設(shè)。即被測(cè)電子設(shè)備僅有正常及故障兩種狀態(tài)：正常狀態(tài)下設(shè)備無(wú)故障可以正常工作；故障狀態(tài)下設(shè)備不能正常工作；

2)單故障假設(shè)。即在任何時(shí)刻當(dāng)電子設(shè)備處于故障狀態(tài)時(shí)，認(rèn)為電子設(shè)備只發(fā)生一項(xiàng)故障；

3)測(cè)試對(duì)測(cè)試點(diǎn)的復(fù)用假設(shè)。即一項(xiàng)測(cè)試可以利用一個(gè)和多個(gè)測(cè)試點(diǎn)，一個(gè)測(cè)試點(diǎn)也可被一個(gè)或多個(gè)測(cè)試?yán)茫?/p>

4)測(cè)試有效性等同假設(shè)。即某一組成單元發(fā)生了故障，在信號(hào)流可達(dá)的各個(gè)測(cè)試點(diǎn)上，測(cè)量有效性都是一樣的。

由此可見，在設(shè)計(jì)階段，設(shè)備的故障診斷設(shè)計(jì)是在單故障假設(shè)前提下進(jìn)行的，然而在實(shí)際工程中，并非所有的故障都是單個(gè)發(fā)生的，很多情況下是多故障隨機(jī)組合或者耦合出現(xiàn)[3]。以單故障的假設(shè)前提完成的設(shè)計(jì)使得設(shè)備在后續(xù)使用過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)隔離不準(zhǔn)確形成偽故障，導(dǎo)致故障定位錯(cuò)誤等，引發(fā)設(shè)備的無(wú)效維修活動(dòng)，降低設(shè)備的使用效率。

因此，如何適應(yīng)多故障模式下的準(zhǔn)確檢測(cè)和隔離成為了復(fù)雜電子設(shè)備測(cè)試性設(shè)計(jì)的新需求。本文針以相關(guān)性模型為基礎(chǔ)，提出了多故障發(fā)生情況下的診斷流程設(shè)計(jì)思路，并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了新方法的可行性和有效性。

1 多故障的診斷設(shè)計(jì)方法

本文提出的多故障的診斷設(shè)計(jì)方法是基于相關(guān)性模型，擴(kuò)展獲得測(cè)試次數(shù)矩陣，并根據(jù)每次實(shí)際測(cè)試的情況確定測(cè)試結(jié)果矩陣，得到測(cè)試故障單元及其發(fā)生概率，最終形成故障隔離清單[4-10]。

具體的設(shè)計(jì)方法及步驟如下：

第一步，確定系統(tǒng)的相關(guān)性模型；

1)按照劃分的系統(tǒng)功能和組成單元，畫出系統(tǒng)的功能框圖；

2)在功能框圖上表明功能信號(hào)流向和各組成單元的連接關(guān)系；

3)按照系統(tǒng)的測(cè)試性設(shè)計(jì)標(biāo)注系統(tǒng)的測(cè)試點(diǎn)位置和編號(hào)，表明各組成單元與各測(cè)試點(diǎn)的相關(guān)性關(guān)系，形成系統(tǒng)的相關(guān)性模型。

圖1所示為一個(gè)系統(tǒng)相關(guān)性模型，其中方框代表了系統(tǒng)的各個(gè)功能單元，圓圈代表了系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)計(jì)的測(cè)試點(diǎn)，箭頭表明了功能信息傳遞的方向[11]。

圖1 系統(tǒng)相關(guān)性模型示例

第二步，確定組成單元與測(cè)試之間的相關(guān)性D矩陣；

根據(jù)多信號(hào)流圖，梳理出測(cè)試集、組成單元集，并將組成單元和測(cè)試的依賴關(guān)系用矩陣表示出來(lái)，即為相關(guān)性D矩陣[12-15]。

相關(guān)性D矩陣包括有：

1)測(cè)試集T={T1，T2，T3，…，Ti，…，Tm}；

2)組成單元集A={A1，A2，A3，…，Aj，…，An}；

3)依賴矩陣D=[Dij]m×n，其中Dij表示Ti與Aj的依賴關(guān)系，當(dāng)Ti能檢測(cè)出Aj的時(shí)候，Dij的值取為1，當(dāng)Ti無(wú)法檢測(cè)出Aj的時(shí)候，Dij的值取為0。

(1)

第三步，根據(jù)多信號(hào)流模型和相關(guān)性D矩陣確定組成單元與系統(tǒng)內(nèi)部故障診斷測(cè)試次數(shù)的關(guān)系矩陣：

測(cè)試次數(shù)矩陣為Tnum=[Tnumj]n，其中Tnumj表示在系統(tǒng)相關(guān)性模型中組成單元Aj可被測(cè)試合格的測(cè)試次數(shù)。Tnumj的計(jì)算公式如下，其中Dij來(lái)自組成單元和測(cè)試的相關(guān)性D矩陣。

(2)

第四步，按照某次測(cè)試的實(shí)際測(cè)試結(jié)果，構(gòu)建某次測(cè)試的結(jié)果相關(guān)矩陣RD；

測(cè)試結(jié)果相關(guān)矩陣RD包括有：

1)測(cè)試結(jié)果集TR={TR1，TR2，TR3，…，TRi，…，TRm}；其中，TRi為測(cè)試Ti在本次測(cè)試中的實(shí)際結(jié)果，當(dāng)測(cè)試Ti正常時(shí)，TRi取值為1，當(dāng)測(cè)試Ti異常時(shí)，TRi取值為0；

2)組成單元集A={A1，A2，A3，…，Aj，…，An}；

3)測(cè)試結(jié)果矩陣RD=[RDij]m×n，如下。

(3)

其中:RDij表示測(cè)試結(jié)果TRi與組成單元Aj的映射關(guān)系，映射關(guān)系為：

RDij=TRi×Dij

(4)

其中:Dij為組成單元和測(cè)試的依賴矩陣的取值，數(shù)據(jù)來(lái)自相關(guān)性D矩陣。由此可見，當(dāng)測(cè)試Ti與單元Aj無(wú)依賴關(guān)系時(shí)，RDij固定為0；當(dāng)測(cè)試Ti與單元Aj有依賴關(guān)系，且測(cè)試Ti正常，即TRi為1時(shí)，RDij才會(huì)為1，否則為0。

第五步，根據(jù)測(cè)試結(jié)果相關(guān)矩陣RD，確定本次測(cè)試的故障單元矩陣；

故障單元矩陣為A_RD=[A_RDj]n，其中，A_RDj是組成單元Aj的測(cè)試結(jié)果，其計(jì)算公式如下RDij為測(cè)試結(jié)果相關(guān)矩陣中的值，當(dāng)m個(gè)測(cè)試的結(jié)果中，只要有1個(gè)RDij為1，A_RDj即為1，即表示對(duì)應(yīng)的Aj測(cè)試正常，A_RDj為0 的對(duì)應(yīng)的Aj即為非正常狀態(tài)。

(5)

第六步，根據(jù)測(cè)試故障單元矩陣和故障診斷測(cè)試次數(shù)矩陣來(lái)確定故障單元發(fā)生概率矩陣：

故障單元發(fā)生概率矩陣為P=[Pj]n，其中Pj為組成單元Aj本次測(cè)試的故障概率數(shù)值，計(jì)算公式如下，Pj數(shù)值越大的表示本次測(cè)試對(duì)應(yīng)的組成單元Aj故障的可能性越大，Pj為0的表示本次測(cè)試對(duì)應(yīng)的組成單元Aj無(wú)故障。

(6)

通過(guò)步驟1～6的分析和計(jì)算，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)多故障情況下的故障定位，其中，步驟1～3涉及的各矩陣的元素值是與系統(tǒng)測(cè)試性設(shè)計(jì)相關(guān)的，當(dāng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)完畢后，相關(guān)的矩陣元素值便可固化；步驟4～6涉及的各矩陣的元素值依據(jù)單次實(shí)際測(cè)試結(jié)果計(jì)算可得。

2 算法驗(yàn)證

為驗(yàn)證多故障診斷設(shè)計(jì)方法的可行性，在某信號(hào)采集電子設(shè)備中，采用傳統(tǒng)的診斷設(shè)計(jì)方法和多故障的診斷設(shè)計(jì)方法開展了對(duì)比驗(yàn)證。

2.1 驗(yàn)證系統(tǒng)

某信號(hào)采集電子設(shè)備組成原理如圖2所示，設(shè)備由放大前端、開關(guān)、變頻單元、頻率綜合器、接收處理、信號(hào)處理、主控計(jì)算機(jī)和自檢源組成。

圖2 某信號(hào)采集電子設(shè)備原理框圖

信號(hào)采集電子設(shè)備接收來(lái)自天線的射頻信號(hào)，經(jīng)放大前端進(jìn)行放大后，通過(guò)開關(guān)切換至不同的變頻單元下變?yōu)橹蓄l信號(hào)，接收處理對(duì)中頻信號(hào)進(jìn)行分選采集獲得信號(hào)參數(shù)，并送至信號(hào)處理進(jìn)行融合，融合后的信號(hào)參數(shù)上報(bào)主控計(jì)算機(jī)再進(jìn)行融合后顯示輸出。

在開展測(cè)試性設(shè)計(jì)時(shí)，信號(hào)采集電子設(shè)備內(nèi)部設(shè)計(jì)了自檢源，可為設(shè)備的自檢提供標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試信號(hào)，同時(shí)在信號(hào)采集電子設(shè)備內(nèi)部設(shè)計(jì)了多個(gè)測(cè)試點(diǎn)，以便進(jìn)行故障的檢測(cè)和隔離，詳細(xì)情況如表1所示。

表1 某信號(hào)采集電子設(shè)備測(cè)試設(shè)計(jì)匯總表

2.2 驗(yàn)證系統(tǒng)相關(guān)性模型

根據(jù)信號(hào)采集電子設(shè)備的組成、信號(hào)流關(guān)系以及設(shè)計(jì)的測(cè)試，梳理形成信號(hào)采集電子設(shè)備的相關(guān)性模型，如圖3所示。

圖3 驗(yàn)證系統(tǒng)相關(guān)性模型

在相關(guān)性模型中，A={A1，A2，…，A16}為信號(hào)采集電子設(shè)備的組成單元，T={T1，T2，…，T11}為信號(hào)采集電子設(shè)備內(nèi)部設(shè)計(jì)的測(cè)試。

根據(jù)驗(yàn)證系統(tǒng)的相關(guān)性模型確定組成單元與測(cè)試之間的相關(guān)性D矩陣如圖4所示，其中Dij=1的表示Ti項(xiàng)測(cè)試可以檢測(cè)確定Aj組成單元是否故障，Dij=0的表示Ti項(xiàng)測(cè)試無(wú)法檢測(cè)確定Aj組成單元是否故障[16-18]。

圖4 驗(yàn)證系統(tǒng)組成單元與測(cè)試相關(guān)性D矩陣

2.3 驗(yàn)證系統(tǒng)故障假設(shè)

由于本設(shè)計(jì)方法主要是針對(duì)設(shè)備發(fā)生多故障情況時(shí)的應(yīng)用，因此，在驗(yàn)證中，設(shè)定某時(shí)刻信號(hào)采集電子設(shè)備的A6和A10同時(shí)發(fā)生了故障，導(dǎo)致電子設(shè)備內(nèi)部出現(xiàn)多故障情況。

根據(jù)圖2可知，A6和A10發(fā)生故障后，將影響到T5、T6、T7、T9、T10、T11項(xiàng)的測(cè)試，各測(cè)試點(diǎn)的測(cè)試情況如表2所示。

表2 A6和A10故障時(shí)刻設(shè)備測(cè)試情況

2.4 按照傳統(tǒng)單故障診斷設(shè)計(jì)方法的設(shè)計(jì)

按照傳統(tǒng)的單故障診斷設(shè)計(jì)方法，在基于單故障發(fā)生的假設(shè)前提下，依據(jù)驗(yàn)證系統(tǒng)組成單元與測(cè)試相關(guān)性D矩陣可梳理形成電子設(shè)備的圖形化故障診斷樹，如圖5所示。

圖5 傳統(tǒng)診斷方法的故障診斷樹

圖形化故障診斷樹由方框、測(cè)試標(biāo)志、連線、數(shù)字0/1組成。方框表示基于單元(或單元故障)的故障診斷中間結(jié)果和故障診斷最終結(jié)果；測(cè)試標(biāo)志為“Tn”，表示所用的測(cè)試(或測(cè)試點(diǎn))；連線用于表達(dá)測(cè)試執(zhí)行次序或者測(cè)試跳轉(zhuǎn)關(guān)系；數(shù)字0/1為測(cè)試結(jié)果標(biāo)志，0表示測(cè)試未通過(guò)，1表示測(cè)試通過(guò)。

按照故障單元假設(shè)情況，此時(shí)刻A6和A10同時(shí)發(fā)生故障，因此，測(cè)試點(diǎn)T1～T11的測(cè)試結(jié)果為T={1，1，1，1，0，0，0，1，0，0，0}，測(cè)試結(jié)果帶入診斷樹，最終將故障隔離定位到A5或A16故障，與實(shí)際發(fā)生故障的情況不一致。如果根據(jù)測(cè)試結(jié)果對(duì)A5或者A16進(jìn)行維修，故障無(wú)法消除，將持續(xù)報(bào)A5或A16故障，導(dǎo)致諸多無(wú)效維修活動(dòng)。

2.5 按照多故障診斷設(shè)計(jì)方法的設(shè)計(jì)

采用多故障診斷設(shè)計(jì)方法進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，在驗(yàn)證系統(tǒng)組成單元與測(cè)試相關(guān)性D矩陣的基礎(chǔ)上，根據(jù)信號(hào)流圖確定組成單元與測(cè)試次數(shù)之間的相關(guān)矩陣，如圖6所示。

圖6 組成單元與測(cè)試次數(shù)相關(guān)性Tnum矩陣

按照假設(shè)情況，此時(shí)刻A6和A10同時(shí)發(fā)生故障，因此，各測(cè)試點(diǎn)的測(cè)試結(jié)果為TR={1，1，1，1，0，0，0，1，0，0，0}，獲得測(cè)試結(jié)果相關(guān)矩陣RD如圖7所示。

圖7 組成單元與測(cè)試結(jié)果相關(guān)性RD矩陣

根據(jù)測(cè)試結(jié)果相關(guān)性矩陣計(jì)算得到故障單元矩陣如圖8所示，并依據(jù)此矩陣進(jìn)一步計(jì)算獲得故障單元發(fā)生概率矩陣，如圖9所示。

圖8 故障單元矩陣

圖9 故障概率矩陣

根據(jù)測(cè)試結(jié)果的故障概率矩陣可知，A6發(fā)生故障的概率最大，為22.2%，因此應(yīng)優(yōu)先啟動(dòng)對(duì)A6的維修更換。

當(dāng)A6維修更換完畢后，對(duì)設(shè)備重新啟動(dòng)測(cè)試，此時(shí)A6的故障已消除，但A10故障仍存在，則測(cè)試結(jié)果將為T={1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,0}，根據(jù)測(cè)試結(jié)果，按照上述方法進(jìn)行分析，依次獲得測(cè)試結(jié)果相關(guān)性矩陣、故障單元矩陣和故障概率矩陣，分別如圖10～12所示。

圖10 組成單元與測(cè)試結(jié)果相關(guān)性RD矩陣

圖11 故障單元矩陣

圖12 故障概率矩陣

由故障概率矩陣可知組成單元A10發(fā)生故障的概率最大，為50%，因此應(yīng)優(yōu)先啟動(dòng)對(duì)A10的維修。

至此，通過(guò)兩次檢測(cè)和維修活動(dòng)，將所有故障準(zhǔn)確檢測(cè)隔離并維修完成。

2.6 驗(yàn)證結(jié)果對(duì)比分析

在本實(shí)例中，當(dāng)電子設(shè)備同時(shí)發(fā)生A6和A10故障時(shí)，采用傳統(tǒng)的診斷設(shè)計(jì)方法和采用多故障診斷設(shè)計(jì)方法進(jìn)行的設(shè)計(jì)，其診斷和維修的對(duì)比如表3所示。

表3 A6和A10故障時(shí)刻設(shè)備測(cè)試情況

由對(duì)比結(jié)果可知，采用傳統(tǒng)的診斷設(shè)計(jì)方法獲得的診斷樹對(duì)故障進(jìn)行了錯(cuò)誤的定位，導(dǎo)致開展了多次無(wú)效的維修活動(dòng)。而采用多故障診斷設(shè)計(jì)方法進(jìn)行的診斷設(shè)計(jì)，通過(guò)故障發(fā)生概率大小的方式將故障單元準(zhǔn)確區(qū)分出來(lái)，通過(guò)較少的維修活動(dòng)即完成了設(shè)備的修復(fù)。

2.7 算法性能綜合分析

為進(jìn)一步分析多故障診斷設(shè)計(jì)方法在不同多故障情況下的診斷準(zhǔn)確性，針對(duì)驗(yàn)證系統(tǒng)開展了組成單元所有組合故障情況下的算法性能對(duì)比分析，具體情況如表4所示。

表4 所有故障情況下的檢測(cè)分析

由對(duì)比分析表可知，多故障診斷設(shè)計(jì)方法的算法更適應(yīng)系統(tǒng)的各種故障情況，特別是在多故障情況下，對(duì)故障單元的定位可達(dá)96%以上，準(zhǔn)確度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)診斷設(shè)計(jì)方法的算法。

3 應(yīng)用驗(yàn)證

針對(duì)提出的多故障診斷設(shè)計(jì)方法，在某收發(fā)陣列處理設(shè)備中開展了應(yīng)用驗(yàn)證。

驗(yàn)證架構(gòu)如圖13所示，某收發(fā)陣列處理設(shè)備采集內(nèi)部各測(cè)試點(diǎn)的狀態(tài)，通過(guò)設(shè)備內(nèi)部的控制模塊上報(bào)上位機(jī)，上位機(jī)根據(jù)實(shí)時(shí)的測(cè)試結(jié)果，利用多故障診斷算法進(jìn)行故障檢測(cè)和隔離。

圖13 應(yīng)用驗(yàn)證架構(gòu)

上位機(jī)上的多故障診斷算法采用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，如下所示，診斷算法中需要的測(cè)試性相關(guān)性矩陣通過(guò)測(cè)試性建模獲得。

Void FaultAnalyse(

int CellNum,

int TestNum,

int TestResult[],

int TestDMatrix[],

int TNumMatrix[],

double *AnalyseResult[]

)

{

int i=0;

int CellResult=0;

int TempData=0;

int TestNumResult[DefineNum]={0};

int SumData=0;

CellResult=0;

for(i=0;i

{

if(TestResult[i]==1)

CellResult=CellResult|TestDMatrix[i];

}

for(i=0;i

{

TempData=CellResult&0×0001;

if(TempData==0×00)

TestNumResult[CellNum-i-1]=TNumMatrix[CellNum-i-1];

else

TestNumResult[CellNum-i-1]=0;

CellResult=CellResult>>1;

}

SumData=0;

for(i=0;i

SumData=SumData+TestNumResult[i];

for(i=0;i

*AnalyseResult[i]=(double)TestNumResult[i]/SumData;

}

收發(fā)陣列處理設(shè)備內(nèi)部由14個(gè)模塊組成，內(nèi)部共計(jì)11個(gè)測(cè)試項(xiàng)目，分析形成11×14的D矩陣。在多故障注入驗(yàn)證中，設(shè)置了多個(gè)模塊同時(shí)故障情況[19-20]，圖14為人為設(shè)置收發(fā)模塊2、收發(fā)模塊6、收發(fā)模塊8和放大模塊故障時(shí)的軟件故障分析定位情況。通過(guò)多故障算法軟件分析定位出收發(fā)模塊2、收發(fā)模塊6、收發(fā)模塊8發(fā)生故障概率最高(19%)，與實(shí)際故障設(shè)置情況符合。

圖14 多故障診斷算法分析報(bào)故情況

經(jīng)分析，收發(fā)陣列處理設(shè)備14個(gè)模塊，在不同組合故障情況下，11個(gè)測(cè)試項(xiàng)目組成的測(cè)試結(jié)果共計(jì)258種，樣本16 383個(gè)，可正確檢測(cè)隔離的為16 348個(gè)，覆蓋達(dá)到99%。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)電子設(shè)備在設(shè)計(jì)過(guò)程中采用單故障假設(shè)進(jìn)行的診斷設(shè)計(jì)無(wú)法適應(yīng)使用過(guò)程中發(fā)生多故障時(shí)的故障隔離定位需求，提出了基于相關(guān)性D矩陣的多故障診斷設(shè)計(jì)方法。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證，本文提出的設(shè)計(jì)方法在測(cè)試結(jié)論中引入了故障概率信息，這極大地提高了對(duì)故障單元定位的準(zhǔn)確度，方法簡(jiǎn)單易懂，具有易操作性，特別適用于復(fù)雜的電子設(shè)備。