復(fù)雜武器系統(tǒng)PHM模型研究

王愛亮，鄭玉航，王愛麗

(1.第二炮兵工程大學(xué)，西安 710025;2.西安工程大學(xué)，西安 710048)

本文所研究的復(fù)雜武器系統(tǒng)是指具有“長期貯存、一次使用”特點(diǎn)的武器系統(tǒng)，由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、造價(jià)昂貴，不能像普通武器系統(tǒng)那樣進(jìn)行反復(fù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所獲取的信息量極為有限，所以，對其進(jìn)行健康管理研究能夠有效節(jié)約國防經(jīng)費(fèi)，提高管理效率和武器系統(tǒng)完好率。目前，綜合的故障診斷、預(yù)測與健康管理(prognostics and health management，PHM)技術(shù)獲得美、英等軍事強(qiáng)國越來越多的重視和應(yīng)用［1］，并取得了比較好的效果。

1 PHM 概述

故障預(yù)測與健康管理(prognostic and health management，PHM)，是指利用盡可能少的傳感器采集系統(tǒng)的各種數(shù)據(jù)信息，借助各種智能推理算法(如物理模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)融合、模糊邏輯、專家系統(tǒng)等)來評(píng)估系統(tǒng)自身的健康狀態(tài)，在系統(tǒng)故障發(fā)生前對其故障進(jìn)行預(yù)測，并結(jié)合各種可利用的資源信息，提供一系列的維修保障措施，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的視情維修［2］。它主要包含2 層含義:一是故障預(yù)測(Prognostics)，一是健康管理(Health Management)［3］。故障預(yù)測是指根據(jù)系統(tǒng)或部組件當(dāng)前或歷史性能狀態(tài)，預(yù)測性地診斷部件或系統(tǒng)完成其功能的狀態(tài)(未來的狀態(tài))，提供早期的檢測和隔離能力，并且進(jìn)行管理和預(yù)報(bào)的技術(shù)和手段，包括確定部件或系統(tǒng)的剩余壽命或正常工作的時(shí)間長度。健康管理是指根據(jù)診斷或預(yù)測信息、可用資源和使用需求對維修活動(dòng)做出適當(dāng)決策的能力［4］。其目標(biāo)是利用各種先進(jìn)的傳感器采集系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用基于智能模型的合理算法進(jìn)行系統(tǒng)特征提取，獲取系統(tǒng)當(dāng)前健康狀態(tài)特征，從而實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)健康狀態(tài)的監(jiān)控、預(yù)測和管理。其主要功能包括故障檢測、故障隔離、故障預(yù)測、剩余壽命預(yù)測以、實(shí)時(shí)裝備調(diào)節(jié)、多傳感器融合及故障決策等，它是對復(fù)雜系統(tǒng)傳統(tǒng)使用的機(jī)內(nèi)測試(Build-In Test，BIT)和狀態(tài)(健康程度)監(jiān)控能力的進(jìn)一步擴(kuò)展。

PHM 代表了一種方法的轉(zhuǎn)變，即從傳統(tǒng)的基于傳感器的診斷轉(zhuǎn)向基于智能系統(tǒng)的預(yù)測，反應(yīng)性的通信轉(zhuǎn)向主動(dòng)性的3Rs(即在準(zhǔn)確的時(shí)間對準(zhǔn)確的部位采取正確的維修活動(dòng))。PHM 重點(diǎn)是利用先進(jìn)的傳感器的集成，并借助各種算法和智能模型來診斷、預(yù)測、監(jiān)控和管理設(shè)備的狀態(tài)。這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)將使傳統(tǒng)的事后維修或定期維修被基于狀態(tài)的維修(Condition-Based Maintenance，CBM，亦稱視情維修)所取代［1］。

2 PHM 模型結(jié)構(gòu)及存在不足

2.1 PHM 模型結(jié)構(gòu)

目前，健康管理研究領(lǐng)域的開放式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)還沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，最值得參考的是由美國賓夕法尼亞州的機(jī)械信息管理開放系統(tǒng)聯(lián)盟MIMOSA 制定和發(fā)布的CBM(Open System Architecture for Condition-Based Maintenance，OSACBM)開放式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)［5］。該結(jié)構(gòu)將CBM 系統(tǒng)分成7 個(gè)功能模塊:數(shù)據(jù)獲取層(Data Acquisition)，數(shù)據(jù)處理層(Data Manipulation)，狀態(tài)監(jiān)測層(Condition Monitor)，健康評(píng)估層(Health Assessment)，預(yù)測層(Prognostics)，決策支持層(Decision Support)和表達(dá)層Presentation Layer)。

其中，健康評(píng)估層與故障預(yù)測層是最主要的兩層，是PHM系統(tǒng)的主要構(gòu)成部分;數(shù)據(jù)采集和傳輸層、數(shù)據(jù)處理層是PHM系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)獲取得越全面、越準(zhǔn)確則對系統(tǒng)的健康評(píng)估和故障預(yù)測就越精確;狀態(tài)監(jiān)測層是進(jìn)行健康管理的初步環(huán)節(jié);決策支持層為維修資源管理和其他監(jiān)視綜合健康管理系統(tǒng)的性能和有效性的處理過程提供支撐;表達(dá)層用于實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，同時(shí)也完成與其他所有層的信息傳輸。

2.2 PHM 存在的不足

PHM 技術(shù)經(jīng)過將近30 年的發(fā)展，取得了一定的成就，但仍然存在許多不足:

1)應(yīng)用領(lǐng)域不夠廣泛?，F(xiàn)有的PHM 技術(shù)主要應(yīng)用于機(jī)械系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)軟件監(jiān)控、電力系統(tǒng)、衛(wèi)星系統(tǒng)、航空系統(tǒng)等領(lǐng)域［6］，在導(dǎo)彈武器系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用尚未見報(bào)道，而且國內(nèi)航空領(lǐng)域PHM 技術(shù)僅限于航空電子部分，60%以上的故障不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測和隔離［7］。

2)結(jié)構(gòu)體系尚不完善。目前PHM 還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系，雖然提出了許多PHM 模型，但只是針對某個(gè)特定的系統(tǒng)而言，并不具有普適性［8］。

3)對系統(tǒng)的健康管理研究極少?？v觀國內(nèi)外設(shè)計(jì)的各類PHM 系統(tǒng)，其核心技術(shù)主要指故障檢測、故障診斷與故障預(yù)測。PHM 著重在于視情維修，在于故障的預(yù)防，也就是說，在該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中應(yīng)當(dāng)突出的功能是系統(tǒng)故障的盡早發(fā)現(xiàn)，即狀態(tài)監(jiān)測和健康管理。而視情維修的前提就是依據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)的健康狀況來決定是否維修，目前多數(shù)文獻(xiàn)著重狀態(tài)監(jiān)測，但如何準(zhǔn)確估計(jì)系統(tǒng)的健康狀況卻極少提及［6］。

4)故障診斷效率不高。隨著各類系統(tǒng)復(fù)雜性的提高，系統(tǒng)內(nèi)部的故障機(jī)理往往難以了解，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確建立故障模型，而且由于早期故障特征表現(xiàn)不明顯，健康管理沒有建立指標(biāo)體系，測試點(diǎn)有限，各類特征參數(shù)提取不夠完備，使得早期的故障診斷更加困難，效率不高。

5)對特征量的提取沒有建立一套完整的指標(biāo)體系。健康管理主要依托系統(tǒng)特征參數(shù)進(jìn)行，所以，建立一套科學(xué)有效、可信度高的指標(biāo)體系，對于實(shí)現(xiàn)健康管理至關(guān)重要，而目前國內(nèi)外研究重點(diǎn)都在故障診斷、故障預(yù)測方法方面，而對特征量的指標(biāo)體系研究較少，尤其在導(dǎo)彈健康管理指標(biāo)體系方面，目前尚處于探索階段。

3 復(fù)雜武器系統(tǒng)健康管理模型

3.1 復(fù)雜武器系統(tǒng)PHM 模型

在構(gòu)建復(fù)雜武器系統(tǒng)健康管理模型時(shí)，有必要對復(fù)雜武器系統(tǒng)特點(diǎn)及整個(gè)壽命周期進(jìn)行詳細(xì)分析，以便設(shè)計(jì)較為合理的PHM 模型。本文以某型復(fù)雜武器系統(tǒng)為例，其壽面剖面如圖1 所示。

圖1 某型復(fù)雜武器壽命剖面

在其整個(gè)壽命周期內(nèi)，通常受到外界環(huán)境應(yīng)力(主要包括溫度、濕度、鹽度、振動(dòng)、頻率、磁場、電場、沖擊等)的作用，其健康狀態(tài)實(shí)際上就是武器系統(tǒng)與環(huán)境應(yīng)力相互博弈而表現(xiàn)出來的特征。

復(fù)雜武器系統(tǒng)通常需要相應(yīng)的保障設(shè)備來支持，所以，復(fù)雜武器系統(tǒng)概念的內(nèi)涵就非常廣泛，就有狹義與廣義之分，狹義的復(fù)雜武器系統(tǒng)僅指武器本身，廣義的復(fù)雜武器系統(tǒng)包括武器系統(tǒng)及其保障設(shè)備?；诖?，復(fù)雜武器系統(tǒng)的健康可以劃分為狹義健康和廣義健康。狹義健康是指復(fù)雜武器系統(tǒng)自身的健康，廣義的復(fù)雜武器系統(tǒng)健康主要包括三方面:武器系統(tǒng)自身的健康;保障設(shè)備的健康;適應(yīng)環(huán)境的能力。

復(fù)雜武器系統(tǒng)不同于普通武器系統(tǒng)，由于其系統(tǒng)復(fù)雜、造價(jià)昂貴，不能像普通武器系統(tǒng)一樣進(jìn)行無限次的實(shí)驗(yàn)，有些實(shí)驗(yàn)代價(jià)高、周期長，有些實(shí)驗(yàn)甚至是毀滅性的，所以，其實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)非常有限，對其進(jìn)行健康管理，需要特別注意對數(shù)據(jù)的利用和處理。

對復(fù)雜武器系統(tǒng)構(gòu)建PHM 模型，需要充分分析三類健康因素的特點(diǎn)。在三類健康因素中，復(fù)雜武器系統(tǒng)自身性能狀態(tài)可以通過準(zhǔn)確測試而獲知;環(huán)境適應(yīng)能力是定性參量，不能通過傳統(tǒng)的測試得到，比較普遍地做法是通過專家系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)判，然后確定各專家的權(quán)重，最終得到結(jié)果;保障性能指標(biāo)參數(shù)既有定性的量(例如武器系統(tǒng)的可達(dá)性、維修的安全性、可用度等指標(biāo))，又有可定量的量(例如武器系統(tǒng)維修器材的標(biāo)稱電壓)。

由上述分析，建立廣義復(fù)雜武器系統(tǒng)PHM 結(jié)構(gòu)模型、環(huán)境適應(yīng)性能PHM 結(jié)構(gòu)模型，如圖2 所示。

圖2 復(fù)雜武器系統(tǒng)廣義PHM 模型

復(fù)雜武器系統(tǒng)通常采用內(nèi)廠試驗(yàn)類方法、現(xiàn)場信息類方法、工程分析類方法、加速壽命試驗(yàn)方法等進(jìn)行剩余壽命預(yù)估和故障預(yù)測［9-10］，在日常管理過程中，一般需要進(jìn)行定期檢測，這些過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)(測試數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)等)非常重要，可以作為PHM 中故障預(yù)測與健康管理的推理診斷數(shù)據(jù)。實(shí)際應(yīng)用中，復(fù)雜武器系統(tǒng)由于其造價(jià)昂貴，通常不允許反復(fù)試驗(yàn)或利用故障注入的方式得到典型的征兆數(shù)據(jù)，所以，所有歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)場測試數(shù)據(jù)都應(yīng)作為健康管理的數(shù)據(jù)源。

3.2 復(fù)雜武器系統(tǒng)PHM 關(guān)鍵環(huán)節(jié)

基于對復(fù)雜武器系統(tǒng)PHM 模型分析，要實(shí)現(xiàn)復(fù)雜武器系統(tǒng)的健康管理，需要注重以下環(huán)節(jié):

1)特征參數(shù)的提取及健康指標(biāo)的確定。要對武器系統(tǒng)進(jìn)行故障預(yù)測與健康管理，首先要確定可以直接表征其健康狀態(tài)的參數(shù)指標(biāo)，或可間接推理判斷系統(tǒng)健康狀態(tài)所需要的參數(shù)信息，這些指標(biāo)或信息就是系統(tǒng)健康管理所需要的特征參數(shù)。其次，還需要確定能夠表征武器系統(tǒng)健康狀況的健康指標(biāo)，這些指標(biāo)必須是能真正反映武器系統(tǒng)健康狀態(tài)的關(guān)鍵量。健康指標(biāo)的選擇就是要能夠反映武器系統(tǒng)在外界環(huán)境應(yīng)力作用下，最明顯、最具特征的參量。根據(jù)上述分析，確定需要分析或提取的數(shù)據(jù)信息包括設(shè)計(jì)信息、測試信息、故障信息、維護(hù)信息、外觀信息。在進(jìn)行數(shù)據(jù)信息提取過程中，還需要對中間數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)等進(jìn)行處理，主要包括數(shù)據(jù)歸一化處理、權(quán)重賦值等。

2)數(shù)據(jù)/信息融合。PHM 系統(tǒng)進(jìn)行信息融合的目的是為了提高檢測精度和魯棒性，提高異常檢測、故障診斷和預(yù)測技術(shù)的整體效能，其最終目標(biāo)是將測量系統(tǒng)和融合算法與相應(yīng)的健康管理體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行組合優(yōu)化，提高檢測/預(yù)測的置信水平，為故障診斷和預(yù)測決策提供依據(jù)。常用的數(shù)據(jù)融合算法有貝葉斯理論，IBS 證據(jù)理論，模糊邏輯推論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法等。通常可在3 個(gè)層次中進(jìn)行:傳感器層融合:沒有信息丟失，但信息傳輸量及計(jì)算量大;特征層融合:在設(shè)備特征提取過程中會(huì)造成一定信息丟失;推理層融合:基于傳感器和特征層融合結(jié)果，為系統(tǒng)級(jí)健康管理提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。

3)系統(tǒng)健康狀態(tài)的檢測與鑒定。在對武器系統(tǒng)進(jìn)行測試及健康管理過程中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)兩類不確定性問題:傳感器或者測試設(shè)備發(fā)生故障(最常見的就是“零漂”)，從而提供錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù);在武器系統(tǒng)進(jìn)行使用過程中，一些真實(shí)故障是間歇性的，即這類故障只出現(xiàn)在特定的環(huán)境條件下，而在其他條件下自動(dòng)恢復(fù)正常。這2 類問題會(huì)導(dǎo)致故障不能復(fù)現(xiàn)(CND)和重測合格(RTOK)等情況的出現(xiàn)。所以，對系統(tǒng)健康狀態(tài)的檢測與鑒定就顯得尤為重要，只有提出很好的方法解決上述2 類問題，才能夠降低系統(tǒng)誤報(bào)和漏報(bào)，真正做到健康管理，提高武器系統(tǒng)的可用性、可信賴性，提高作戰(zhàn)效率。目前解決這類問題的思路是對系統(tǒng)采用人工智能技術(shù)，主要包括專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法等。

4 結(jié)束語

PHM 技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜武器系統(tǒng)，能夠提高復(fù)雜武器系統(tǒng)的管理效率，顯著減少武器系統(tǒng)重大事故的發(fā)生，降低武器系統(tǒng)故障率，提高可用率與完好率，準(zhǔn)確預(yù)報(bào)武器系統(tǒng)的維修時(shí)間、故障部位以及失效期，對提高復(fù)雜武器系統(tǒng)的安全性、可用性和作戰(zhàn)效率，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。

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