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        T/R組件故障預(yù)測技術(shù)研究

        2022-03-31 03:50:00范夢恒
        雷達(dá)與對抗 2022年1期
        關(guān)鍵詞:陣面組件雷達(dá)

        范夢恒,趙 寧,張 宇

        (1.中國船舶集團有限公司第八研究院,南京 211153;2.南京理工大學(xué) 計算機學(xué)院,南京 210094)

        0 引 言

        作為有源相控陣?yán)走_(dá)的核心部件,T/R組件集成度高,組裝工藝復(fù)雜,既包括無源器件表面貼裝、低溫共燒陶瓷基板與殼體的大面積焊接、射頻連接器與殼體的焊接等溫度梯度焊接工藝,還涉及微波MMIC裸芯片環(huán)氧粘接、共晶焊接以及金絲鍵合等先進(jìn)微組裝工藝[1]。T/R組件對于整部雷達(dá)至關(guān)重要,可影響整部雷達(dá)的關(guān)鍵性能。 隨著雷達(dá)整機對于自身性能監(jiān)測與維修的要求越來越高,T/R組件的健康監(jiān)測與管理也變得尤為重要。

        1 故障預(yù)測技術(shù)研究現(xiàn)狀

        測試性技術(shù)的快速發(fā)展經(jīng)歷了由外部測試到機內(nèi)測試(Built-In Test,BIT)、智能BIT、綜合診斷、故障預(yù)測與健康管理(Prognostics Health Management,PHM)的過程,其中PHM技術(shù)由美國國家科學(xué)基金會智能維修系統(tǒng)研究中心提出,已在世界范圍內(nèi)航空、船舶、電子、機械制造等諸多行業(yè)實施應(yīng)用。PHM是對原有測試性設(shè)計的進(jìn)一步拓展,主要引入了狀態(tài)評估、故障預(yù)測、維護策略的自動分析生成,實現(xiàn)了對設(shè)備的視情維修,避免了傳統(tǒng)的修復(fù)性維修和計劃性維修帶來的設(shè)備故障或維修資源的不必要浪費。測試性技術(shù)發(fā)展演變?yōu)镻HM技術(shù)是一個必然的過程,后者基于實際需求,從被動等待處理轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃訙y試維修,再到事前預(yù)測和規(guī)劃維護修理[2]。

        1.1 國外

        在民用領(lǐng)域,法國阿爾斯通公司的“鐵路狀態(tài)管理系統(tǒng)”、美國GE公司的“系統(tǒng)健康管理一體化解決方案”、日本日立公司的“燃?xì)鈾C組智能維護系統(tǒng)”、美國波音公司的“地空一體化遠(yuǎn)程飛機航運與健康管理中心”均是PHM技術(shù)的典型應(yīng)用,目的是提高裝備的使用效率,降低全系統(tǒng)全壽命周期費用。

        在軍用領(lǐng)域,以美軍為例,海軍的“綜合狀態(tài)評估系統(tǒng)”、陸軍的“陸軍診斷改進(jìn)計劃”、空軍的“空軍故障預(yù)測與健康管理系統(tǒng)”都是運用了PHM技術(shù),其中空軍系統(tǒng)已裝備F-35戰(zhàn)斗機,促進(jìn)了自主式保障建設(shè),顯著提高了智能化保障水平,降低了使用與維修費用和壽命周期費用,有利于消除裝備的故障虛警率。另外,海軍的“岸海一體裝備遠(yuǎn)程綜合狀態(tài)評估與狀態(tài)管理中心” 提供遠(yuǎn)程監(jiān)控和故障定位功能,使海軍企業(yè)能高效創(chuàng)新地保障作戰(zhàn)艦艇,在安全環(huán)境中實現(xiàn)實時遠(yuǎn)程診斷和故障定位,并能提供狀態(tài)監(jiān)控、數(shù)據(jù)融合、合作共享等功能,為裝備的高效使用和有力保障發(fā)揮了積極作用。

        1.2 國內(nèi)

        在雷達(dá)裝備故障診斷與預(yù)測技術(shù)方面,國內(nèi)相關(guān)機構(gòu)和學(xué)者也做了一些研究,取得了一定的成果。

        哈爾濱工業(yè)大學(xué)以雷達(dá)發(fā)射機作為研究對象,開展了雷達(dá)發(fā)射機健康狀態(tài)評價及預(yù)測技術(shù)研究,探討了基于特征提取的雷達(dá)發(fā)射機異構(gòu)參數(shù)——波形參數(shù)預(yù)處理,利用修正模糊層次分析法對雷達(dá)發(fā)射機的健康狀態(tài)進(jìn)行評價、對故障征兆參數(shù)進(jìn)行預(yù)測,并以絕緣柵雙極型晶體管為例開發(fā)了PHM系統(tǒng)演示軟件。

        西北工業(yè)大學(xué)針對在役雷達(dá)系統(tǒng)外場故障診斷技術(shù)需求,采用系統(tǒng)工程方法開展了雷達(dá)系統(tǒng)級、電路板級和元器件級3個層次的在線智能故障診斷技術(shù)研究,以提高雷達(dá)系統(tǒng)的保障性水平及作戰(zhàn)效能。

        西安電子科技大學(xué)開展了天線輻射特性測量及診斷技術(shù)研究,提出了一種天線快速測量及診斷新方法——換相測量法,其基本思想是在天線和測量探頭均保持固定的情況下,測量天線不同配相狀態(tài)下探頭的接收信號幅相,然后用數(shù)學(xué)算法對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,即可確定任意配相狀態(tài)下各通道激勵的幅相,進(jìn)而根據(jù)一次試驗結(jié)果復(fù)原所有的方向圖。

        但總體來講,我國雷達(dá)裝備可靠性和測試性協(xié)同設(shè)計、故障預(yù)測和健康管理技術(shù)研究目前處于起步階段,仍然存在很多問題,許多關(guān)鍵技術(shù)尚未取得突破。

        2 T/R組件故障預(yù)測技術(shù)

        2.1 故障預(yù)測基本方法

        故障預(yù)測基本方法如下:

        (1) 開展故障模式癥狀與測試擴展分析,合理布局測試點/傳感器

        所有的預(yù)測都需要采集基本特征信息,所以故障預(yù)測的第一步就是以測試性為基礎(chǔ),開展故障模式癥狀與測試擴展分析,確定故障模式及基本信息、故障演變特點、故障征兆,合理進(jìn)行測試點/傳感器的布局。

        (2) 建立關(guān)鍵參數(shù)模型和故障預(yù)測模型

        采用灰色模型、時間序列模型等方法對射頻輸出功率、接收通道噪聲等關(guān)鍵性能等單參數(shù)進(jìn)行建模;利用競爭失效原理,采用蒙特卡羅方法建立T/R組件多參數(shù)故障預(yù)測模型。

        (3) 建立健康評估模型

        以發(fā)射通道的射頻輸出功率、接收通道噪聲系數(shù)、溫度等參數(shù)為基礎(chǔ),采用馬氏距離或KL距離建立T/R組件健康評估模型。

        (4) 陣面間接評估方法

        T/R組件是陣面最基本的構(gòu)成,每個收發(fā)通道性能的變化最終都可以反應(yīng)在陣面收發(fā)通道幅度和相位一致性性能上,所以通過監(jiān)測陣面所有通道幅度和相位的相對變化可以評估T/R組件故障狀態(tài),分析其性能變化趨勢。

        2.2 T/R組件故障模式癥狀與測試擴展分析

        故障預(yù)測以故障征兆和傳感器布局分析為基礎(chǔ),而傳統(tǒng)的故障模式、影響、危害性分析(Failure Mode,Effects,and Criticality Analysis,F(xiàn)MECA)方法不支持開展此類分析工作。為支持故障預(yù)測,須進(jìn)一步開展故障模式癥狀與測試擴展分析,分析步驟如下:

        (1) TR組件FMECA

        傳統(tǒng)的FMECA方法是最基本的故障分析方法,其分析流程如圖1所示。

        圖1 FMECA分析流程圖

        收發(fā)功能是T/R組件的基本功能:發(fā)射功能最基本的表征參數(shù)是發(fā)射功率,任何導(dǎo)致發(fā)射功率下降(一般80%)的故障因素,如發(fā)射管失效、輸入信號故障、過熱、過脈寬、過工作比、工作電源電壓下降等都是發(fā)射故障因素,會造成陣面發(fā)射功率下降及發(fā)射波束指向偏離,其中過熱、過脈寬、過工作比比較常見;接收功能最基本的表征參數(shù)是噪聲系數(shù)和接收機增益,會導(dǎo)致陣面接收靈敏度下降及接收波束指向偏離,接收電路一般比較穩(wěn)定,很少發(fā)生故障。

        另外,現(xiàn)在的T/R組件多為數(shù)字組件,容易發(fā)生收發(fā)相位問題,這也是常見故障,對雷達(dá)陣面指向影響巨大,直接影響雷達(dá)接收功能;T/R組件往往含有多個收發(fā)通道,除了前端收發(fā)通道是獨立的,其電源供電、信號產(chǎn)生、冷卻等都是局部公用或完全公用,公共部件發(fā)生故障會影響較多的收發(fā)通道,危害性較大,應(yīng)該從設(shè)計源頭上控制提高其可靠性。

        (2) 分析故障演變過程

        根據(jù)電路結(jié)構(gòu)構(gòu)成、設(shè)計原理、維修經(jīng)驗,以組件的工作狀態(tài)相關(guān)測試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析故障演變。例如,冷卻液溫度升高將造成組件溫度過高,從而導(dǎo)致發(fā)射功率逐步下降直至啟動關(guān)機保護或者被燒毀;信號工作比增大可導(dǎo)致供電電流增大,最終致使電源啟動保護或者燒壞發(fā)射管。通過故障演變梳理“癥狀”彼此的關(guān)聯(lián)性,根據(jù)關(guān)聯(lián)性、同等性原則分析/預(yù)測關(guān)聯(lián)故障的發(fā)生。

        (3) 確定故障征兆

        根據(jù)FMECA報告的三級影響,結(jié)合經(jīng)驗數(shù)據(jù)、原理分析和(或)可用的仿真分析手段確定故障模式會導(dǎo)致的各種影響或故障先兆表現(xiàn)。

        (4) 確定測試點/傳感器及布局

        根據(jù)FMECA分析,對于故障率高、危害性大的故障,須設(shè)置必要的傳感器監(jiān)測點;依據(jù)故障癥狀/先兆在關(guān)聯(lián)敏感位置設(shè)置傳感器,開展監(jiān)測測試;在關(guān)聯(lián)接口處設(shè)置必要的監(jiān)測點來監(jiān)測組件外圍接口信號的狀態(tài),以排除關(guān)聯(lián)故障產(chǎn)生的故障。根據(jù)T/R組件的功能組成特點,發(fā)射管電壓、電流、發(fā)射脈寬、發(fā)射工作比、發(fā)射功率、發(fā)射管工作溫度、接收機工作電壓、接收機幅度、輸入信號幅度、數(shù)字板單元工作狀態(tài)等都應(yīng)設(shè)置監(jiān)測點。

        2.3 T/R組件故障預(yù)測技術(shù)

        2.3.1 T/R組件單參數(shù)退化規(guī)律建模

        采用灰色模型、時間序列模型等方法對射頻輸出功率、接收通道噪聲等T/R組件關(guān)鍵性能參數(shù)進(jìn)行建模。

        (1) 基于灰色模型的單參數(shù)退化規(guī)律建模

        先用T/R組件的射頻輸出功率、接收通道噪聲系統(tǒng)、溫度的量測數(shù)據(jù)對灰色模型的未知參數(shù)進(jìn)行估計,再根據(jù)估計結(jié)果預(yù)測各個參數(shù)狀態(tài)。

        (1)

        式中,模型參數(shù)a、b未知。

        (2) 基于時間序列模型的單參數(shù)退化規(guī)律建模

        根據(jù)T/R組件的性能退化數(shù)據(jù)X1,X2,…,Xn,采用求和自回歸滑動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)對T/R組件參數(shù)變化趨勢建模,并根據(jù)失效閾值進(jìn)行預(yù)測,具體技術(shù)流程如圖2所示:首先,采用自相關(guān)函數(shù)法確立模型階次d,采用BIC準(zhǔn)則確定模型階次p、q;其次,采用Levenberg-Marquardt算法估計AR模型和MA模型參數(shù)φi、θi;最后通過預(yù)測與逆變換求得T/R組件關(guān)鍵性能參數(shù)退化規(guī)律模型。

        圖2 ARIMA模型建模流程

        2.3.2 T/R組件多參數(shù)故障預(yù)測模型

        利用競爭失效原理,采用蒙特卡羅方法建立T/R組件故障預(yù)測模型。假定共有K個退化型失效參數(shù)表征T/R組件性能狀態(tài),采用健康狀態(tài)預(yù)測方法得到的退化演化規(guī)律分別為Di(t),i=1,2,…,K,每個參數(shù)的失效閾值分別為Ti,i=1,2,…,K,每個參數(shù)的失效(或低效)時間為ti,i=1,2,…,K,則T/R組件每個參數(shù)的失效(或低效)時間分別為t1,t2,…,tK,根據(jù)競爭失效原理得到T/R組件的失效時間為

        t=min{t1,t2,…,tK}

        (2)

        在多種機理多參數(shù)情形下,采用蒙特卡羅算法進(jìn)行求解,從而預(yù)測T/R組件的失效(或低效)時間。

        2.3.3 建立關(guān)鍵器件失效模型

        T/R組件中的發(fā)射管是最關(guān)鍵也是失效率最高的器件,必須針對性地關(guān)注其失效的可能性。為此,根據(jù)

        廠家提供的基本失效模型輪循監(jiān)測發(fā)射管電流、輸出功率、工作溫度(環(huán)境應(yīng)力)等典型參數(shù)數(shù)據(jù),通過對過去和現(xiàn)有典型參數(shù)數(shù)據(jù)的迭代分析評估其未來工作狀態(tài),并不斷記錄新的工作狀態(tài),修正工作或失效模型,更新綜合模型庫,開展新一輪的評估預(yù)測。

        2.4 T/R組件健康評估技術(shù)

        2.4.1 基于馬氏距離或KL距離的健康評估技術(shù)

        以T/R組件發(fā)射通道為例,基于射頻輸出功率、接收通道噪聲系數(shù)、溫度等參數(shù),采用馬氏距離或KL距離建立T/R組件健康評估模型。模型建立流程如圖3所示。

        圖3 T/R組件健康狀態(tài)評估模型建立流程

        2.4.2 陣面間接評估技術(shù)

        T/R組件工作于陣面,每一個收發(fā)通道的發(fā)射/接收特性都會直接通過陣面性能加以體現(xiàn),如通道發(fā)射功率下降、接收增益下降等都將體現(xiàn)在陣面陣元激勵電流幅相誤差上,所以通過監(jiān)測陣面單元幅相一致性的變化,結(jié)合單個陣元的幅相誤差分析及其在陣面所處位置等因素就可以分析T/R組件性能變化趨勢。

        陣面幅相一致性是天線最重要的指標(biāo),直接影響天線收發(fā)波束形狀/副瓣/波束指向,因此相控陣天線必定設(shè)計有幅相監(jiān)測單元。幅相一致監(jiān)測技術(shù)包含陣面通道發(fā)射/接收信號取樣技術(shù)及其數(shù)據(jù)處理技術(shù)。 陣面監(jiān)測一般采用通道耦合方法完成信號取樣;數(shù)據(jù)處理技術(shù)是以暗室測試數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),考慮耦合器的溫度變化特性和耦合器的幅頻特性進(jìn)行處理。 陣面幅相一致監(jiān)測技術(shù)既可以有效評估T/R通道收發(fā)狀態(tài),也可以采集記錄其基本工作數(shù)據(jù),為建立T/R組件工作模型積累數(shù)據(jù)。

        3 結(jié)束語

        本文基于T/R組件FMECA方法,針對雷達(dá)整機健康管理需求,分析了T/R組件故障演變/故障征兆以及監(jiān)測點的布局要求,研究了T/R組件故障預(yù)測及健康評估方法,在此基礎(chǔ)上可構(gòu)建相關(guān)軟硬件平臺,最終實現(xiàn)T/R組件或有源相控陣?yán)走_(dá)天線的故障預(yù)測與健康管理系統(tǒng),對于工程實踐有較強的指導(dǎo)意義。

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