基于虛擬儀器綜導(dǎo)顯控臺(tái)故障檢測(cè)方法的研究*

黃顯亮　趙嵩泰　李成晶　韓海玉

(92956部隊(duì)　大連　116041)

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基于虛擬儀器綜導(dǎo)顯控臺(tái)故障檢測(cè)方法的研究*

黃顯亮趙嵩泰李成晶韓海玉

(92956部隊(duì)大連116041)

摘要綜導(dǎo)顯控臺(tái)是一種十分重要的航海裝備,論文針對(duì)基于虛擬儀器綜導(dǎo)顯控臺(tái)的故障檢測(cè)方法展開(kāi)研究,結(jié)果表明該研究成果具有較強(qiáng)的實(shí)用性,實(shí)現(xiàn)了故障檢測(cè)智能化,故障排除程序化。

關(guān)鍵詞虛擬儀器; 模塊設(shè)計(jì); 數(shù)據(jù)庫(kù); 模糊故障樹(shù)

Faut Examination Method of Integrated Navigation Console Based on Virtual Instrument

HUANG XianliangZHAO SongtaiLI ChengjingHAN Haiyu

(No. 92956 Troops of PLA, Dalian116041)

AbstractIntegrated navigation console is an important voyage equipment. In the paper, the research is conducted for the fault examination of integrated navigation console based on virtual instrument. The result shows that the method is practical, and realize the intelligentization of fault examination and routinization of fault removel.

Key Wordsvirtual intrument, mold piece design, database, fuzzy fault tree

Class NumberO159

1引言

目前大型艦船都已安裝了綜導(dǎo)顯控臺(tái),它應(yīng)用組合導(dǎo)航技術(shù)和信息融合技術(shù)把各導(dǎo)航設(shè)備有機(jī)組合起來(lái),采用濾波技術(shù)對(duì)各種導(dǎo)航信息進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)各導(dǎo)航信息的取長(zhǎng)補(bǔ)短,進(jìn)一步提高導(dǎo)航精度,實(shí)時(shí)向各部門(mén)提供全面的位置、姿態(tài)、航向、航速等信息,并控制標(biāo)繪儀實(shí)時(shí)標(biāo)繪、顯示本艦船的位置及航跡,若其出現(xiàn)故障將直接危及艦船的航行安全和作戰(zhàn)任務(wù)的完成。本文依托Direct X編程將虛擬儀器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)與模糊故障樹(shù)檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合,探索將虛擬儀器應(yīng)用于綜導(dǎo)顯控臺(tái)故障的檢測(cè)、檢測(cè)開(kāi)展研究,以期實(shí)現(xiàn)綜導(dǎo)顯控臺(tái)故障檢測(cè)智能化,故障排除程序化。

2方案設(shè)計(jì)

2.1方案選擇

由于綜導(dǎo)顯控臺(tái)機(jī)電控制系統(tǒng)的復(fù)雜性,導(dǎo)致系統(tǒng)故障的多元性,特別是故障狀態(tài)存在模糊性和相對(duì)性,從而導(dǎo)致傳統(tǒng)故障樹(shù)分析法無(wú)法實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確定位,而模糊邏輯理論卻能夠較好地解決此問(wèn)題[1],因此本文采用基于模糊故障樹(shù)的故障檢測(cè)技術(shù)展開(kāi)分析研究;在檢測(cè)方式上采用詢問(wèn)式故障檢測(cè)和現(xiàn)象羅列式故障檢測(cè)兩種方式。

2.2方案設(shè)計(jì)

本研究采取模塊化設(shè)計(jì)方案,主要包括數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)檢測(cè)模塊、引導(dǎo)式電路分析模塊等模塊,實(shí)現(xiàn)根據(jù)故障現(xiàn)象,把復(fù)雜問(wèn)題分解成容易解決的問(wèn)題模塊。處理流程如下:首先對(duì)各測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量,然后再對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比對(duì),最后依據(jù)分析、比對(duì)的結(jié)果給出故障檢測(cè)的邏輯順序,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)判斷故障類型、確定故障位置、給出解決方案,在此過(guò)程中允許操作人員進(jìn)行實(shí)時(shí)的人為干預(yù)。

程序設(shè)計(jì)上采用嵌入式設(shè)計(jì)方法,即在系統(tǒng)主程序的基礎(chǔ)上,嵌入了某型綜導(dǎo)顯控臺(tái)故障診子系統(tǒng),內(nèi)置設(shè)備的圖紙、資料和該設(shè)備的工作原理流程圖模塊,操作人員可在檢測(cè)過(guò)程中可方便地查閱相關(guān)部分的圖紙、資料,并可依托設(shè)備的工作原理流程圖模塊實(shí)現(xiàn)故障樹(shù)的快速查找。當(dāng)故障現(xiàn)象清晰明了,根據(jù)系統(tǒng)提問(wèn)排查故障;當(dāng)故障現(xiàn)象復(fù)雜時(shí),先在故障數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相關(guān)歷史記錄,如果沒(méi)有歷史記錄系統(tǒng)將提供相應(yīng)的故障樹(shù),指導(dǎo)操作者進(jìn)行一步步的檢測(cè)排查,直至故障排除。

2.3模塊設(shè)計(jì)

基于以上設(shè)計(jì)方案,該檢測(cè)系統(tǒng)的模塊設(shè)計(jì)主要包括虛擬儀器模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊、故障檢測(cè)模塊、輔助檢測(cè)模塊等四個(gè)模塊,如圖1所示,各模塊的作用如下:

1) 虛擬儀器模[2～3]

運(yùn)用虛擬儀器技術(shù),設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)兆歐表、示波器、數(shù)字萬(wàn)用表,在系統(tǒng)軟件的提示下測(cè)量綜導(dǎo)顯控臺(tái)各測(cè)試點(diǎn)的絕緣電阻、控制脈沖、電阻、交直流的電壓、電流等多種數(shù)據(jù)信息,并將測(cè)量值輸入故障檢測(cè)模塊。

2) 數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊[4～8]

數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊包括羅列式故障樹(shù)、專家式故障樹(shù)、正常運(yùn)行參數(shù)、測(cè)試數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、儀器節(jié)點(diǎn)信息,該模塊負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息,并根據(jù)實(shí)際的故障檢測(cè)情況實(shí)現(xiàn)對(duì)參數(shù)的修改更新。

3) 故障檢測(cè)模塊

該模塊采取模糊故障樹(shù)與專家故障樹(shù)相互融合的設(shè)計(jì)原理,采取羅列式故障樹(shù)專家式故障樹(shù)兩種檢測(cè)方法,檢測(cè)過(guò)程實(shí)時(shí)跟蹤。操作者既可以按照故障樹(shù)的提示進(jìn)行排查,也可以實(shí)時(shí)查詢相關(guān)信,指導(dǎo)操作人員逐級(jí)檢測(cè)、排查,并給出相應(yīng)的建議,使用戶對(duì)檢測(cè)過(guò)程一目了然。

4) 輔助檢測(cè)模塊

該模塊主要存儲(chǔ)檢測(cè)儀器資料、裝備電路原理及相關(guān)圖紙資料等,在檢測(cè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)信號(hào)流程及檢測(cè)信息的實(shí)時(shí)、直觀可視,讓操作者準(zhǔn)確了解裝備的信號(hào)流程及檢測(cè)點(diǎn)的控制信息及技術(shù)指標(biāo)是否正常,從而進(jìn)行故障判斷。

圖1　系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)圖

3功能實(shí)現(xiàn)

3.1模糊故障樹(shù)的建立

綜導(dǎo)顯控臺(tái)的故障是清晰的,但難以確定精確的故障概率,借鑒模糊數(shù)理論,用三角模糊數(shù)得出基本事件概率的可能性分布,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障概率統(tǒng)計(jì)的模糊化,從而解決故障概率難以得到精確概率值的難題。模糊故障樹(shù)的建立,是基于傳統(tǒng)故障樹(shù)的基礎(chǔ)上利用模糊理論,在充分考慮模糊理論與清晰事件相似概率的基礎(chǔ)上,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)采用模糊概率等知識(shí),通過(guò)專用的模糊開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行模糊故障樹(shù)的建立[9～10]。

圖2　模糊故障樹(shù)檢測(cè)流程圖

由于模糊事件很難精確地用具體事件信息表述,存在極大的不確定性、模糊性,所以本文的模糊故障分析法是在傳統(tǒng)故障樹(shù)分析法的基礎(chǔ)上,運(yùn)用模糊理論進(jìn)行故障樹(shù)的定義、構(gòu)造,從而確定出切合實(shí)際需求的模糊故障分析方法,在進(jìn)行裝備故障檢測(cè)時(shí),檢測(cè)過(guò)程是按模糊故障樹(shù)分析進(jìn)行,對(duì)檢測(cè)信息的處理也是采用模糊數(shù)學(xué)方法得以實(shí)現(xiàn),主要針對(duì)檢測(cè)儀表得到的節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行定性和定量這兩方面的分析,模糊故障樹(shù)的具體檢測(cè)過(guò)程的流程如圖2所示。

3.2構(gòu)造數(shù)據(jù)庫(kù)

圖3　數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)圖

數(shù)據(jù)庫(kù)管理已是現(xiàn)代信息環(huán)境中的一個(gè)核心部分,因此建立恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)是至關(guān)重要的,是故障檢測(cè)的核心部分。首先根據(jù)任務(wù)特點(diǎn),進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的建立和實(shí)體建模,構(gòu)造出最優(yōu)的數(shù)據(jù)模型,以實(shí)現(xiàn)對(duì)本研究中復(fù)雜對(duì)象的抽象描述,確切地反映出故障現(xiàn)象與故障點(diǎn)之間的內(nèi)在聯(lián)系[6,8]。本文建立的是遞歸關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模型,創(chuàng)建查詢式數(shù)據(jù)庫(kù)列表,在數(shù)據(jù)庫(kù)列表數(shù)據(jù)修改方面設(shè)置不同的權(quán)限,不同等級(jí)的用戶憑密碼擁有不同的數(shù)據(jù)庫(kù)修改等級(jí)。故障檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)主要包括用戶、設(shè)備節(jié)點(diǎn)表,測(cè)試數(shù)據(jù)存儲(chǔ)表、設(shè)備儀器圖表、羅列式數(shù)據(jù)表、專家式數(shù)據(jù)表等六部分,結(jié)構(gòu)如圖3所示。

3.3故障樹(shù)檢測(cè)流程

基于“模糊故障樹(shù)”的故障檢測(cè)流程,按結(jié)點(diǎn)分支數(shù)可分為兩種:即單分支(二叉樹(shù))邏輯關(guān)系和多分支(多叉樹(shù))邏輯關(guān)系。單分支邏輯關(guān)系的特點(diǎn)是邏輯關(guān)系簡(jiǎn)單,層與層間的推理關(guān)系僅是“是”與“否”的選擇邏輯關(guān)系,多分支邏輯關(guān)系的特點(diǎn)是并行出現(xiàn)多分支的推理判斷,模糊故障樹(shù)屬于后一種結(jié)構(gòu),即模糊故障樹(shù)是多叉樹(shù),根據(jù)每一節(jié)點(diǎn)的隸屬度值進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排列,按照這一原則重新排列后變成專家故障樹(shù)[9],具體的檢測(cè)流程如圖4所示。對(duì)專家故障樹(shù)流程進(jìn)行進(jìn)一步發(fā)展得到羅列式故障樹(shù),它是直接將相關(guān)的全部可能原因按照隸屬度大小羅列出來(lái),其檢測(cè)流程如圖5所示。

圖4　專家式故障檢測(cè)流程圖

圖5　羅列式故障檢測(cè)流程圖

4結(jié)語(yǔ)

通過(guò)性能測(cè)試及實(shí)際應(yīng)用表明:“基于虛擬儀器的綜導(dǎo)顯控臺(tái)故障檢測(cè)系統(tǒng)”工作穩(wěn)定可靠,具有較強(qiáng)的實(shí)用性、指導(dǎo)性和可操作性,對(duì)綜導(dǎo)顯控臺(tái)的維修保障工作具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用,實(shí)現(xiàn)了故障檢測(cè)智能化,故障排除程序化,極大地提高了工作效率。

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中圖分類號(hào)O159

DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2016.02.032

作者簡(jiǎn)介:黃顯亮,男,碩士,工程師,研究方向:導(dǎo)航制導(dǎo)與控制。趙嵩泰,男,工程師,研究方向:自動(dòng)控制。李成晶,女,工程師,研究方向:計(jì)算機(jī)應(yīng)用。韓海玉,女,碩士,工程師,研究方向:計(jì)算機(jī)工程。

*收稿日期:2015年7月4日,修回日期:2015年8月29日