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1.2 系统故障诊断技术的发展趋势

1.2.1 故障预测与健康监测的技术内涵

具有现代性能的监测与诊断系统,必须是具有现代状态监测技术与现代分析诊断技术(二者紧密结合),能够达到满意的故障诊断效果及良好的确诊率的系统。

健康监测系统一般应具备如下功能:故障检测、故障隔离、故障诊断、故障预测、健康监测和寿命追踪。对于复杂装备和系统,健康监测应能实现不同层次、不同级别的综合诊断、故障预测和健康监测。目前应用较为成熟的健康监测技术体系是美军F-35飞机上机载智能实时监控系统和地面飞机综合管理的双层体系结构。多级系统实现信息综合并传给地面的联合分布式信息系统(Joint Distribution Information System,JDIS),从而对飞机安全性进行有效判断,实现技术状态管理和维护保障。

健康监测技术的迅速发展导致维修和保障模式从状态监控向状态管理转变,这一技术的实现将使原来由事件主宰的维修(事后维修)或时间相关的维修(定期维修)被基于状态的维修(视情维修,CBM)取代。健康监测是测试和维修诊断的一种革新方案,是一种全面故障检测、隔离、预测及健康监测技术。它的引入不是为了直接消除系统故障,而是为了了解和预报故障何时可能发生,或在出现始料未及的故障时触发一种简单的维修活动,从而实现自主式保障,降低使用和保障费用。健康监测代表了一种方法的转变,即从传统的基于传感器的诊断转向基于智能系统的预测,从反应式的通信转向先导式的3R(在准确的时间对准确的部位采取准确的维修活动)。健康监测能以较高的故障诊断能力和非常低的虚警率来确定部件完成其特定功能的能力(超出传统测试性和BIT的能力)。

健康退化曲线如图1-3所示。曲线1、曲线2、曲线3表示部件或系统的健康退化过程,由于损伤发展的随机性、载荷的不确定性及失效模式的多样性等原因,部件或系统使用寿命的分散度很大,采用定时维修,即基于使用寿命的统计学估计确定维修间隔τ,既不能有效避免部件突然失效(如图1-3中的曲线1)而造成的事故,还会因为替换了有很长剩余使用寿命的部件(如图1-3中的曲线3)而造成浪费,并增加了因例行检查和更换而造成的人为故障。但是部件或系统的状态(健康水平),将经历一个状态良好、(早期的)潜在故障(初步损伤)、故障发展和即将失效这样一个健康退化过程。这一过程从时变的角度可简化为图1-4,故障预测与健康监测(Prognostic and Health Management,PHM)的目标不仅仅在故障发生时( D 点)进行诊断、隔离,更关注于在早期的潜在故障发生时( A 点)预测损失演变过程,根据诊断/预测信息、可用资源和使用需求做出维修决策,实现健康监测。

图1-3 健康退化曲线

图1-4 故障预测与健康监测过程

根据以上分析,PHM系统应既涵盖传统的故障诊断与隔离等内容,又包括预测能力的描述,还包括支持状态管理能力的内容。因此,提出的PHM系统指标应分3类:故障诊断/隔离类指标、预测性指标和其他指标。

健康监测所具有的这种持续的状态监控与健康监测、故障诊断和预测、维修决策支持能力,能够实现在准确的时间对准确的部位采取准确的维修活动,可以提高设备使用效率,缩短维修和停工时间,节约维修费用,减少设备的事故率,是实现设备视情维修的重要手段。利用健康监测技术可以实现以下目标。

(1)提高系统的任务可靠性和安全性。

(2)减少维修人力、备件和修理费用。

(3)取消计划性检查。

(4)实现维修和零备件采购时机最佳化。

(5)自动替换故障元件为外场正常元件。

(6)消除不可重复性(Cannot Duplicates,CNDs)和重复测试(Retest OKs,RTOKs)。

(7)实时通报系统各级保障链即将发生的维修事件。

(8)在潜在的灾难性失效发生前及时捕获。

(9)检测初始故障并监测,直到失效前。

(10)适时维修缩短设备停机时间。

健康监测必须在系统制造之前进行设计,目的是使这种全新的概念获得最大的效益。在系统设计中,对保障性因素的权衡是一个复杂的问题。例如,提高系统的可靠性可以减少人力和零备件需求,从而降低保障费用;而更高的可靠性意味着更高的采购费用。引入健康监测不是为了直接消除故障,而是为了了解和预计故障何时发生,或在出现未料到的故障时触发一种简单的维修活动。

1.2.2 故障预测与健康监测技术体系

IEEE 1471—2000(软件密集型系统体系结构描述的推荐规程)中关于体系结构术语的定义如下:体系结构是指一个系统的基本组织,表现为系统的组件、组件之间的相互关系、组件与环境之间的相互关系,以及设计和进化的原理。体系结构描述系统结构的实体及其特性,决定系统结构组成部分之间的关系,良好的体系结构可以降低大型复杂装备设计开发的复杂度,它对系统的诸多方面存在重要影响。体系结构研究的基本内容包括形式化描述、构造与表示、分析/设计与验证、发展演化与重用、基于体系结构的开发方法、特定领域的体现结构框架、支持工具、产品线体系结构和评价方法等多个方面。

健康监测技术体系相关内容如图1-5~图1-10所示。

图1-5 健康监测技术体系

图1-6 健康监测技术体系(精简化)

图1-7 健康监测技术体系(智能化)

图1-8 健康监测技术体系(同步化)

图1-9 健康监测技术体系(标准化)

图1-10 健康监测技术体系(持续化)

1.2.3 故障预测与健康监测的系统功能层次

健康监测系统是一个集异常检测与信号处理、故障诊断与寿命预测、智能推理与决策、数据传输、系统评估、策略优化配置等多种技术于一体的复杂系统。

健康监测的核心是利用先进传感器(如涡流传感器、小功率无线综合微型传感器、无线微机电系统等)的集成,并借助各种算法(如Gabor变换、快速傅里叶变换、离散傅里叶变换)和智能模型(如专家系统、神经网络、模糊逻辑等)来预测、监控和管理装备的健康状态。

健康监测技术的主要功能如图1-11所示。

图1-11 健康监测技术的主要功能

利用现有软/硬件技术的最新进展,以相关标准为依据,提出一种基于客户/服务器(Client/Server,C/S)分布计算模式的面向对象(Object/Oriented,O/O)的体系结构,最终目标是针对C/S资源、通信分布的特点,实现基于组件的故障预测和状态管理体系结构。OSA-CBM健康监测结构是国际上一致认可的可以完整描述健康监测的通用结构,它已在包括美国海军舰船系统、装备等领域在内的诸多系统中得到初步应用验证。

健康监测概念的引入,首先是对装备的设计、测试与验证技术提出了空前的挑战。装备及其各系统、部件、组件、设备、模块和零件的健康信息和健康模型的设计是建立健康监测体系的基础,也是健康监测能否实现的根本所在(本书不对该设计领域进行分析)。其次,健康监测系统是以计算机技术为核心的网络技术、信息技术、测试技术和人工智能技术等领域技术的高度综合。飞机自主后勤保障系统的运行及其各后勤保障要素之间的信息共享是依赖功能强大的JDIS信息网络系统支持的。装备各元器件、零部件、系统的原始信息的感知是依赖以传感器和以人工智能为基础的测试技术来实现的。从功能划分和模块化设计的角度分析,健康监测系统可分成图1-12所示的6个逻辑分层。

图1-12 OSA-CBM体系结构

健康监测系统各层结构的具体功能如下。

(1)数据获取(Data Acquisition,DA)层。DA层代表传感器数据存取软件模块,装备健康监测系统通过DA层与传统传感器、灵巧传感器及数据总线进行通信,从而实现数据的采集。

(2)数据处理(Data Manipulation,DM)层。DM层负责实现单通道/多通道信号处理技术,通常提供诸如滤波、平均、统计分析、谱分析等功能。

(3)状态监测(Condition Monitoring,CM)层。CM层的基本功能是将特征数据与给定的期望值或运行门限进行比较,输出枚举型的状态指示(如低、中、高等)。CM层级也可以根据设定的运行阈值输出报警信号,在获取适当数据的条件下,还能够评估运行环境状态(当前运行状态或使用环境状态)。主要输入为经过信号处理后的来自各传感器及控制系统的数据,输出为关于部件或子系统的状态/条件。

(4)健康评估(Health Assessment,HA)层。HA层的基本功能是监测系统、子系统、部件的健康退化情况。如果发现健康退化,则创建一条诊断记录并以一定的置信度提出一个或多个可能的故障。HA层级在进行健康评估时,需要综合考虑健康历史趋势、运行状态、使用负载、维修历史等多种信息。

(5)预测层(Prognostics Layer,PL)。PL层的基本功能是根据系统未来运行剖面和目前健康状况,估计系统的未来健康状态。预测内容可以分为系统未来的健康状态及剩余可用寿命两类。

(6)决策支持(Decision Support,DS)层。DS层包含一些运行和保障系统,如任务/运行能力评估和计划、维修推理机和维修资源管理等。

在健康监测系统的6层结构中,数据获取和数据处理主要由机载系统实现,其余4层的工作分别由机载系统和地面系统完成。对于初步的故障或状态评估,由机载系统承担;对于系统级的详细测试分析,以及部件与部件之间的复杂故障分析,由机载系统配合地面系统来完成。健康监测系统的6层结构都可以在地面健康监测系统中实现,通过有线和无线网络系统,地面健康监测系统可以实时得到每次任务的完整数据及信息,从而进行全面的部件和系统级的故障诊断、预测,以及使用寿命的仿真评估和设计完善。

为了实现装备健康监测系统各模块的连接,必须有访问接口。健康监测系统中主要有两类接口:一类是人-机接口,主要面向机组人员、地面维修人员及机群管理者;另一类是机-机接口,负责保证健康监测系统各模块之间,以及健康监测系统与其他外部系统之间的数据信息交换。

这种分层结构有以下几个特点。

(1)系统分层次的体系结构,可以显著降低系统开发设计的复杂度。

(2)实时性,监测系统状态,根据健康退化信息执行控制策略。

(3)分布式、跨平台系统特点,支持多源信息融合及跨部件/子系统层次的信息融合。

(4)具备数据收集与相关分析功能,能够确定间歇故障与未知故障类型。

(5)开放性、模块化的设计实现方法,就装备对象而言,数据处理、状态监测和健康评估三层将在机上实现。

1.2.4 故障预测与健康监测的典型体系框架分析

健康监测系统中诊断、评估、预测和决策等算法的有效执行,如各类信息如何产生、如何用于控制健康监测环境,都形成了框架设计的基础。另外,系统的知识库如何与分布在不同等级的控制中心相匹配也是健康监测框架设计需要解决的一个重要问题。因此,基于控制和知识分布的不同,本书将所有健康监测系统体系结构分为两大类进行分析:中央控制的体系结构和分布式控制的体系结构。

1.中央控制的体系结构

一般来说,健康监测的应用对象较简单且安装了足够多的传感器的健康监测系统体系结构,都属于中央控制类型。

中央控制的健康监测系统体系结构如图1-13所示。中央控制的健康监测系统获取传感器数据和外部事件信号,执行一系列算法,完成故障诊断、健康评估、寿命预测等。由于整个健康监测系统的控制是集中的,因此,所有模型的激活都是由中央控制的。知识库中包含传感器、设备的失效状态和健康参数等信息,为中央控制提供支持。

图1-13 中央控制的健康监测系统体系结构

Vachtsevanos开发了一个增强预测的诊断系统(PEDS)框架,如图1-14所示,属于中央控制类型的体系结构。这是一个以数据库为导向的设计,试图成为一个通用的诊断与预测系统。尽管数据库没有明确定义为知识库,但它保存了大多数的配置并提供一个通用的图表。基于案例的推理是在以前案例的基础上,结合逻辑推理,得到一些行为建议。这个系统体系结构中有许多独一无二的特点,如构成因果关系的调整模型等。

2.分布式控制的体系结构

分布式控制的体系结构更加组件化,而且特地为系统的物理分布(也可能是流动的)形成设计结构。控制和知识库是分等级的,因此,控制和知识库也被分为几层,分布的各层通过一个网络通信。分布式控制的健康监测系统体系结构如图1-15所示。

图1-14 增强预测的诊断系统(PEDS)框架

图1-15 分布式控制的健康监测系统体系结构

美国空军JSF飞机的健康监测系统是典型的分布式控制体系结构,如图1-16所示。

PVI——人机接口;AMD——飞机存储装置;PMD——便携式存储装置;PMA——便携式维修辅助装置;ALIS——自动化后勤信息系统;DMC——显示管理计算机。
图1-16 JSF飞机健康监测系统框架

JSF飞机健康监测系统可分为机载健康监测和地面健康监测两部分。位于JSF飞机ICP的机载健康监测系统是一个层次化的系统,根据飞机的功能结构将其划分为若干区域进行管理,其信息来源包括从设备传感器获取的信息和ISAWS管理器输出的飞行关键信息。飞行中,机载健康监测对任务关键信息进行处理并输出给显示与控制台,报告给驾驶员,并将与维修相关的信息通过无线通信链路传输到地面健康监测,报告给维修人员;降落后,维修人员通过PMD从机载健康监测获取页面对所需的健康监测数据进行进一步的分析。机载健康监测实现了包括故障检测和故障隔离在内的增强性诊断、低层次分系统或系统的性能监测,以及关键系统和部件的故障预报与寿命跟踪,其关键技术包括传感器的布置、数据及信息的特征提取、增强的诊断/BIT、故障告警验证、信息融合、健康模型、故障选择性报告等。地面健康监测从故障诊断数据库中读取飞行器下载的健康信息并进行诊断推理,其诊断结果可用作机载健康监测诊断结果的补充和验证。采用网络化技术,移动终端可以访问和维护故障诊断数据库,并且该数据库可以在飞机飞行前后及飞行时不断学习和改进。所有与地面控制站相关的系统都通过分布式光纤网(Fiber Distributed Data Interface,FDDI)连接。

3.框架特性分析

尽管上述两类健康监测体系结构的多个案例中没有描述框架的特性,但从其设计描述中也可以分析出一些结论。

1)具有中央控制的体系结构的系统

具有中央控制的体系结构的系统具有以下优点。

(1)系统具有一定的学习能力,用于改进系统的输出结果的准确度。

(2)对不同问题领域具有一定的可重用性。

但其缺点也很明显,具体如下。

(1)单调地组织诊断、评估、预测等活动,按顺序开展,使得系统的容错能力较差。

(2)尽管应用了学习策略,学习策略的意义在于改进结果,而系统并没有从学习中组织自己。

(3)不具有良好的可扩展性,如果问题的范围发生了变化,不能简便地实现系统升级。

2)具有分布式控制体系结构的系统

具有分布式控制体系结构的系统具有以下优点。

(1)分级组织成员,不仅能提高系统的输出结果的准确性,而且使得系统的容错能力较强。

(2)具有较强的学习能力,利用基于模型的推理,基于案例的推理等策略改进系统的精确度。

(3)具有较好的扩展性。

(4)对不同问题领域具有一定的可重用性。

但是该类系统也具有一定的不足,具体如下。

(1)系统结构较为复杂,其维修性可能成为一个大问题。

(2)系统学习策略的应用仅仅是为了修正结果,并不会从学习中组织自己。

综上,对于较复杂的情况选用分布式控制体系结构比中央控制体系结构更加合适,但在设计系统时需要多关注其维修性,并且可以通过引入自学习能力来提升该类系统的能力。

1.2.5 故障预测与健康监测的发展展望

1.健康监测系统与“四性”的关系和作用

良好的可靠性、测试性、维修性是飞机实现高的任务成功率、完好率等的基础,而良好的保障性——自主保障系统是实现飞机综合效能的保证。健康监测系统这一综合诊断能力是启动自主保障系统的触发器,同时健康监测系统也是飞机系统可靠性、维修性、测试性和保障性综合最优需求的关键。

健康监测系统设计和“四性”的关系图如图1-17所示。

图1-17 健康监测系统设计和“四性”的关系图

可靠性设计分析是系统性能、BIT、余度管理、重构等设计的基础。根据对系统、产品进行FMEA、FMECA、FTA、可靠性分配、预计等可靠性分析设计结果,分析确定系统内各部件故障模式、识别影响飞行安全和任务成功的关键信号和故障,建立产品的故障模式、故障原因、故障现象之间的关系模型,按照危害度、严酷度分析,为飞机系统的故障诊断方案设计的确定提供输入,从而确定需进行健康监测设计的系统部件或功能项目,便于开展后续各层次的健康监测设计。

从可靠性角度出发,采用健康监测设计,可以尽早地、准确地检测、确定、隔离系统故障和预测评价系统健康状态,从而在系统详细设计中采取相应的重构、余度、自修复等措施,降低故障对任务的影响程度,提高任务可靠性。

通过维修性建模、分配和预计等维修性设计分析结果,为系统、部件/LRM的健康监测系统功能划分、健康监测系统机载与地面功能划分提供设计输入。从维修性的角度出发,采用健康监测系统设计可以实现快速故障检测,缩短故障检测时间,在系统运行过程中完成故障检测与隔离,缩短停机诊断时间。采用健康监测系统还能够较为准确地进行故障识别和定位,从而减少对备件和维修人员的需求,缩短后勤延误时间和等待维修时间。同时还可针对即将出现的故障做好修复准备,缩短备件的预订时间,将传统的被动式维修保障逐步转换为主动式维修保障。

健康监测技术是基于测试性/BIT的进一步发展而形成的先进综合诊断技术。基本的BIT设计,为健康监测系统实现更高一级的融合诊断推理提供了健康监测资源和数据源。测试性设计分析(诊断要求、测试划分、测试性预计和嵌入和外部测试性分析等)结果,为测试性/BIT要求的确定与分配提供设计输入,为系统、部件/LRM的健康监测系统硬件与软件设计提供设计输入。

从测试性的角度出发,采用健康监测,综合应用了人工智能和信息技术,注入了先进的推理技术,将管理功能从故障检测、状态监控扩充到自主重构、资源重组、健康状态管理,从而补充和扩展现有飞机常规BIT的能力,可以通过对机内采集信息的分析进行设备的运行状态的监测,预测发展趋势,尽可能将故障消灭在萌芽阶段,由对故障的被动感知变为提前预测,减少虚警,提高故障检测定位精度,消除故障不能复现、重测合格等问题,弥补常规BIT的超限报警、故障记录和部分告警,以及不具备在线故障预测和全状态监控等功能局限,提高BIT综合性能、故障综合诊断能力,实现机载实时状态监测、故障诊断、故障预测预报等。

依据使用需求分析、使用与维修任务工时分析、制订保障要求、保障系统方案的评价及权衡分析、以可靠性为中心的维修分析、修理级别分析等保障性设计分析的结果,为确定健康监测系统诊断资源的配置、健康监测系统与保障系统接口关系提供设计输入。

从保障性的角度出发,采用健康监测系统,改进系统测试性/BIT,根据实时故障诊断和预测结果进行预测维修,预先安排维修计划,使原来由事件主宰的维修或时间相关的维修被基于状态的视情维修所取代,缩短维修和供应保障过程,大大减少对各种地面测试设备和维修人员的要求,减小后勤保障规模,实现诊断、维修、后勤保障的综合化,改进系统的保障性。

2.对任务与安全的影响

健康监测系统具有预测保障的能力,能够在组件或子系统发生最终的系统故障之前预知其早期故障,通过跟踪组件的生命周期使用情况数据,发现飞机系统存在的问题,并在这些问题发展为系统的灾难性故障之前,为操作人员赢得提前期和反应时间,从而提升系统安全性。对故障可能造成灾难性事故的关键系统而言,尤为如此,例如,对飞机中即将发生的故障而言,其预测告警的提前期必须将允许飞机安全着陆作为最低标准。健康监测系统可提高恢复系统全功能的能力,以便该系统为执行另一个运行任务做好准备,为任务完成提供有效保障。

3.对维修与使用保障的影响

健康监测系统促进了基于状态维修的发展,实现通过评估系统中每个组件的健康状态信息实施维修。利用健康监测系统的预测能力,消除不必要的检查和定期维护,可基于产品或系统的健康状态来采取维护维修措施,减少维护措施的频率,延长维护周期,根据健康监测系统的预测结果,及时修复或更换将要发生故障的组件,并能准确识别故障位置和发生故障的组件,以便快速更换,节省维修时间,提高系统可维修性。健康监测系统能够提供零部件的实际健康状况,指导规划维修,改进备件保障,降低系统运行和维护的支持成本。例如,使用健康监测系统支持的JSF当前的可靠性和维修性目标在维护人力方面降低了20%~40%,在支持飞机所需的机动后勤规模方面降低了50%;健康监测系统可协助构建保障系统,在有健康监测系统支持的JSF计划中,提出了自主式保障系统的概念,基于健康监测系统的保障方案,其成本与其他飞机相比较低。 MhWiSbTTrRdST3LIWxx9PDwID6SYVlGY9lQ499WcoA3gkI+TCpVGB0qbGZo9ygDI

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