機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)智能化監(jiān)測和診斷技術(shù)

趙新舟

(南京電子技術(shù)研究所， 江蘇 南京 210039)

機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)智能化監(jiān)測和診斷技術(shù)

趙新舟

(南京電子技術(shù)研究所， 江蘇 南京 210039)

實時感知外部環(huán)境及自身狀態(tài)變化，實現(xiàn)預(yù)知維修，是機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)智能化監(jiān)測技術(shù)研究的主要目標(biāo)。文中從機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)總體設(shè)計出發(fā)，以天線座、液壓和冷卻3個典型結(jié)構(gòu)分系統(tǒng)為研究對象，分別對智能化監(jiān)測技術(shù)的結(jié)構(gòu)特征參數(shù)選擇與獲取、信號處理及診斷決策方法選擇進行了分析，給出了機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)監(jiān)測技術(shù)選擇、故障診斷方法及智能化監(jiān)測系統(tǒng)的總體設(shè)計思路。

機動雷達(dá)；機械結(jié)構(gòu)；監(jiān)測；故障診斷

引 言

機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的維修保障通常是在發(fā)現(xiàn)故障后再進行修理或是定期進行預(yù)防性維修，但這種方法不能直觀地反映雷達(dá)即時的使用狀況，也不能有效避免故障的發(fā)生或在發(fā)生故障后進行準(zhǔn)確判斷。為了解決這些問題，提高雷達(dá)的智能性，迫切需要研究一種預(yù)知維修和智能維修系統(tǒng)，以監(jiān)測雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)，實時感知外部環(huán)境和自身的狀態(tài)變化，推測狀態(tài)的變化趨勢，估計故障的傳播、發(fā)展和系統(tǒng)的劣化趨勢，實現(xiàn)在線故障診斷和維修，提高系統(tǒng)的可用度[1]。

機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的智能化監(jiān)測首先需要通過傳感器采集結(jié)構(gòu)系統(tǒng)運行中的信息，再將其輸入到信號處理系統(tǒng)中進行處理，得到相關(guān)的特征參數(shù)或變化曲線，然后通過診斷系統(tǒng)判別雷達(dá)是否存在故障，最后對有故障或異常狀態(tài)的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)進行評價，提供預(yù)防和修正的方法。

1 機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)智能化監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計

1.1 機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)智能化監(jiān)測系統(tǒng)組成

一般地，機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)主要包括天線結(jié)構(gòu)、天線座、液壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、車輛和方艙等。智能化監(jiān)測系統(tǒng)不僅對雷達(dá)結(jié)構(gòu)各分系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)進行監(jiān)測，還要提供雷達(dá)工作的外部環(huán)境參數(shù)，如溫度、濕度、風(fēng)速等，以便操作人員獲取完整的信息，對雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)進行準(zhǔn)確的評估。應(yīng)綜合雷達(dá)的成本、結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的重要性選取合適的監(jiān)測特征參數(shù)。機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)智能化監(jiān)測系統(tǒng)主要包括傳感器、數(shù)據(jù)采集及信號處理機、智能診斷及顯示系統(tǒng)，其基本工作原理為：傳感器將特征數(shù)據(jù)送至信號處理機進行濾波等預(yù)處理，再通過FFT(快速傅里葉變換)等方法進行信號處理，分析結(jié)果送智能診斷中心進行故障診斷，最后將決策和建議送至顯示系統(tǒng)，如圖1所示。

圖1 機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)智能化監(jiān)測系統(tǒng)

1.2 雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)監(jiān)測方法選擇

常用的監(jiān)測技術(shù)有振動監(jiān)測、聲監(jiān)測、油樣分析、光學(xué)監(jiān)測、流量與壓力監(jiān)測、風(fēng)速監(jiān)測、溫度與濕度監(jiān)測等[2]。

振動監(jiān)測是通過監(jiān)測雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)工作中代表其動態(tài)特性的振動信號的異常來判斷該結(jié)構(gòu)是否處于正常狀態(tài)。常用的振動信號有位移、速度、加速度、轉(zhuǎn)速、應(yīng)變、應(yīng)力、力、轉(zhuǎn)矩等。常用的傳感器有壓電式、電阻應(yīng)變式、壓阻式、渦流式、光電式和磁電式等，主要用于雷達(dá)天線座、天線結(jié)構(gòu)、冷卻系統(tǒng)中的風(fēng)機、二次冷卻裝置等設(shè)備的在線監(jiān)測。

聲監(jiān)測是根據(jù)雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)在運行中發(fā)出的聲音或噪聲來判別設(shè)備是否發(fā)生故障。其傳感器主要是送話器和傳聲器。在現(xiàn)場監(jiān)測中還用到超聲波檢測，即用一個探頭發(fā)射超聲波，另一個探頭接收超聲波，通過其信號形式來判斷管路腐蝕或設(shè)備內(nèi)部裂紋等，可用于雷達(dá)冷卻或天線座系統(tǒng)的監(jiān)測。

溫濕度監(jiān)測是根據(jù)雷達(dá)結(jié)構(gòu)及其周圍環(huán)境溫度、濕度的變化，來識別系統(tǒng)運行狀態(tài)的變化。傳感器主要有熱電偶式、紅外探測器等，主要應(yīng)用于雷達(dá)外部工作環(huán)境測量、設(shè)備艙內(nèi)環(huán)境測量、局部小環(huán)境測量及天線座稀油潤滑系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)等。

油樣分析技術(shù)是對雷達(dá)液壓系統(tǒng)液壓油或天線座潤滑油中的顆粒物進行檢驗分析，以判斷油是否被污染或劣化的監(jiān)測方法，常見的有鐵譜分析、光譜分析等。

2 機動雷達(dá)典型結(jié)構(gòu)系統(tǒng)監(jiān)測技術(shù)

2.1 天線座監(jiān)測技術(shù)

機動雷達(dá)天線座主要由方位傳動、同步輪系、轉(zhuǎn)臺和底座和潤滑系統(tǒng)組成，包括電機、方位減速箱、帶齒方位大軸承、數(shù)據(jù)小齒輪及圓柱齒輪等。方位減速箱一般采用稀油潤滑，方位大軸承和同步輪系可根據(jù)需要采用油脂或稀油潤滑。

雷達(dá)天線座是一種旋轉(zhuǎn)機械，包括電機、齒輪、軸承等典型機械部件，可采用以振動監(jiān)測為主并輔助監(jiān)測油溫、液位、力矩、轉(zhuǎn)速的方法，即在傳動系統(tǒng)軸向、徑向及關(guān)鍵部位安裝傳感器，測得相關(guān)數(shù)據(jù)后送后端進行處理。典型雷達(dá)天線座測點布置如圖2所示。

天線座振動監(jiān)測采集的信號需通過信號處理機提取出特征參數(shù)(位移、速度或加速度)，信號處理機先進行預(yù)處理，再進行精確處理。常用的預(yù)處理方法主要有濾波、包絡(luò)和相加平均法。精確處理方法主要有時域分析、幅值域分析、頻域分析、小波分析等。

時域分析主要通過直觀測量加上波形分析進行，可用于對設(shè)備故障的初步判斷。幅值域分析主要是利用振幅概率密度圖來分析故障信號源的性質(zhì)。頻域分析是對振動信號進行分析的傳統(tǒng)而有效的方法，主要是基于快速傅里葉變換的譜密度函數(shù)分析，時域函數(shù)x(t)的傅里葉變換為

(1)

式中：t為時間；f為頻率。

圖2 典型雷達(dá)天線座傳動鏈及測點布置圖

x(t)也可用X(f)的逆變換表示為

(2)

|X(f)|為幅值譜密度，又稱幅值譜。另外，還可通過自相關(guān)函數(shù)或幅值譜求得自功率譜[3]。這樣，就可以通過頻譜圖來判斷故障的部位及嚴(yán)重程度。某減速箱投入使用后先后測得的頻譜圖(圖3和圖4)表明，齒輪磨損顯著加大。

圖3 某減速箱振動信號頻譜圖1

圖4 某減速箱振動信號頻譜圖2

有時，為得到信號的局部特征，還需采用加窗及頻率細(xì)化技術(shù)。如圖5所示，對以圖3中減速箱一級嚙合頻率為中心頻率進行細(xì)化，可大大提高頻率分辨率。

圖5 某加速箱振動頻譜細(xì)化圖

近年來發(fā)展的小波分析、時間序列法、分形處理等方法進一步提高了故障信號分辨的精確性。因此，對天線座系統(tǒng)的振動進行狀態(tài)監(jiān)測，再結(jié)合監(jiān)測出的油溫、力矩和轉(zhuǎn)速，可對天線座各部分的運行狀態(tài)進行準(zhǔn)確預(yù)測和故障判斷。

2.2 液壓系統(tǒng)監(jiān)測技術(shù)

液壓系統(tǒng)因其具有體積小、重量輕、功率大、承載能力強、工作平穩(wěn)等獨特的優(yōu)點而在機動雷達(dá)中得到了廣泛應(yīng)用。液壓系統(tǒng)主要包括液壓泵、電機、油箱組件、閥組、執(zhí)行油缸、液壓馬達(dá)和油管等，需要監(jiān)測的特征參數(shù)包括油源壓力和流量、閥組壓力和流量、各執(zhí)行油缸及液壓馬達(dá)的壓力和流量、油溫、執(zhí)行油缸位移、油液質(zhì)量等，可用溫度傳感器、壓力傳感器、位移傳感器和流量傳感器實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，采用鐵譜分析、光譜分析等多種方法，全面、綜合地監(jiān)測與診斷液壓系統(tǒng)的磨損、腐蝕、污染或油質(zhì)變化情況。

與天線座監(jiān)測系統(tǒng)類似，可通過繪制各特征參數(shù)的時域波形來直觀顯示液壓系統(tǒng)的運行狀態(tài)。還可通過監(jiān)測液壓系統(tǒng)動力源三相電信號來獲取液壓系統(tǒng)加減載、沖擊、過載和溢流等不同工況及功率匹配情況。

2.3 冷卻系統(tǒng)監(jiān)測技術(shù)

機動雷達(dá)中常用的冷卻方法有強迫風(fēng)冷和液冷。強迫風(fēng)冷又分為開式風(fēng)冷和閉式循環(huán)風(fēng)冷，開式風(fēng)冷的主要設(shè)備有通風(fēng)機、通風(fēng)管道、濾塵器及電源等，閉式風(fēng)冷除了具有上述設(shè)備外，還需增加具有制冷散熱功能的冷卻風(fēng)柜或空調(diào)；液冷的主要設(shè)備包括二次冷卻裝置(含水泵、水箱、熱交換器等)、閥及管路等。

風(fēng)冷系統(tǒng)監(jiān)測的特征參數(shù)主要有溫度、壓差、風(fēng)量、轉(zhuǎn)速等，液冷系統(tǒng)監(jiān)測的特征參數(shù)主要有液溫、壓力、流量、液位等，風(fēng)機、水泵運行狀態(tài)仍然可以采用類似于天線座的振動監(jiān)測方法。另外，漏液監(jiān)測既是液冷系統(tǒng)監(jiān)測的重點，也是難點。漏液監(jiān)測方法包括負(fù)壓波法、聲波法、流量監(jiān)測法、感應(yīng)線監(jiān)測法等，在實際應(yīng)用時，為便于工程實施，可采用接水盤漏液監(jiān)測和流量監(jiān)測法[4]。

3 機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)智能化診斷技術(shù)

機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可用的故障診斷技術(shù)主要有：

1)統(tǒng)計法，從時域和頻域中提取映射設(shè)備運行狀態(tài)的特征元素或特征向量，與標(biāo)準(zhǔn)譜數(shù)據(jù)庫中的進行比較來確診設(shè)備是否出現(xiàn)故障。該方法需要大量測試和統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

2)邏輯診斷法，其中最重要的是故障樹分析法，它是將系統(tǒng)故障形成的原因由總體至部件按樹枝狀逐級細(xì)化，一直追溯到那些不能展開或無需再深究的最基本因素為止。故障樹是由頂事件、中間事件和底事件用適當(dāng)?shù)倪壿嬮T自上而下逐級連接起來構(gòu)成的結(jié)構(gòu)圖。故障樹既可用作定性分析，也可用作定量分析。故障樹分析法廣泛應(yīng)用在雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)故障診斷中，圖6是某雷達(dá)液壓系統(tǒng)天線無法倒豎故障樹。X1～X22為底事件，從該故障樹可以求出最小割集，但上行法或下行法搜索盲目性大且較費時，因此需結(jié)合專家系統(tǒng)確定最佳搜索方案。

圖6 某雷達(dá)液壓系統(tǒng)天線無法倒豎故障樹

3)模糊診斷法和灰色識別法，考慮到系統(tǒng)故障不確定性的各種因素，模糊數(shù)學(xué)建立了一種基于模糊邏輯算法的隸屬度分析識別方法，可精確反映系統(tǒng)故障的不確定性，但該方法的前提是數(shù)據(jù)完整，在工程實際很難取得完整信息時，需采用灰色識別法，即采用灰色模型GM(1，1)來對故障進行預(yù)測。這2種方法廣泛應(yīng)用于液壓系統(tǒng)的故障診斷。

4)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法，從模式識別角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進行故障診斷，從預(yù)測角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動態(tài)預(yù)測模型進行故障預(yù)測?；旧窠?jīng)元的數(shù)學(xué)模型為

(3)

式中：x1,x2,…,xp為輸入信號；p為輸入數(shù)目；wk1,wk2,…,wkp為神經(jīng)元的權(quán)值，可為正和負(fù)，分別表示興奮和抑制；uk為線性組合結(jié)果；vk為激活函數(shù)輸入因子；θk為外部闕值；f(vk)為激活函數(shù)；yk為第k個神經(jīng)元的輸出。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有M-P模型、感知器網(wǎng)絡(luò)、B-P網(wǎng)絡(luò)、RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力[5]。圖7為機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型。

圖7 雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷系統(tǒng)模型

5)專家系統(tǒng)，它是根據(jù)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)故障診斷專家提供的知識和經(jīng)驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，幫助普通人員解決復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)一般由知識庫、推理機、數(shù)據(jù)庫及解釋程序、知識獲取程序及人機接口組成。專家系統(tǒng)知識具有永久性、共享性和易于編寫性等優(yōu)點，適用于比較規(guī)范的大型復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)。近年來，結(jié)合其他診斷技術(shù)發(fā)展的模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等，為研究結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的智能診斷方法提供了更具價值的方向指引。

4 結(jié)束語

雷達(dá)電訊系統(tǒng)自測試(Built-in Test，BIT)技術(shù)已取得成功，而其機械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的故障監(jiān)測和診斷尚處于起步階段。美國在《系統(tǒng)和設(shè)備測試性大綱》中，將BIT擴展到機械結(jié)構(gòu)中，但目前對機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)如何進行智能化監(jiān)測，還沒有一套完整規(guī)范的方法可供參考。本文以機動雷達(dá)機械結(jié)構(gòu)各分系統(tǒng)為研究對象，分別從關(guān)鍵特征參數(shù)的獲取、信號處理及診斷決策3個方面進行了研究，給出了機動雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)智能化監(jiān)測的總體框架和方法選擇，這也是雷達(dá)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)BIT技術(shù)發(fā)展的一個重要研究方向。

[1] 尚朝軒， 韓壯志， 胡文華. 基于狀態(tài)監(jiān)測與信息融合的雷達(dá)裝備故障趨勢預(yù)測[J]. 火力與指揮控制， 2011， 36(2)：152-155.

[2] 機械設(shè)計手冊： 第5卷[M]. 北京： 機械工業(yè)出版社， 2004.

[3] 黃志堅， 高立新， 廖一凡. 機械設(shè)備振動故障監(jiān)測與診斷[M]. 北京： 化學(xué)工業(yè)出版社， 2010.

[4] 梅啟元. 冷卻管路泄露監(jiān)測技術(shù)研究[J].電子機械工程， 2011，27(5)： 25-28.

[5] 張梅軍. 機械狀態(tài)檢測與故障診斷[M]. 北京： 國防工業(yè)出版社， 2018.

趙新舟(1974-), 男，碩士，高級工程師，主要從事地面雷達(dá)結(jié)構(gòu)總體設(shè)計工作。

Intelligent Monitoring & Diagnosis Technology for Mechanical Structure of Mobile Radar

ZHAO Xin-zhou

(NanjingResearchInstituteofElectronicsTechnology，Nanjing210039,China)

It is the main target of research on intelligent monitoring & diagnosis technology for the mechanical structure of the mobile radar to sense real-time the outside environment and the operation state of it′s own and thus to achieve condition-based maintenance. According to the system structure design of mobile radar, this paper analyzes the characteristic parameter selection & acquisition, signal processing and fault diagnosis methods for intelligent monitoring & diagnosis technology of three typical radar structural subsystems (the antenna pedestal, hydraulic subsystem and cooling subsystem). The monitoring technology selection method, the fault diagnosis method and the common system design frame of mechanical structure intelligent monitoring system of the mobile radar are given in this paper.

mobile radar； mechanical structure； monitoring； fault diagnosis

2013-11-25

TN954

A

1008-5300(2014)02-0061-04