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    基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航天器在線故障檢測系統(tǒng)設(shè)計

    2020-09-02 08:31:38戴峻峰
    計算機測量與控制 2020年8期
    關(guān)鍵詞:適配器機箱航天器

    戴峻峰,趙 建

    (1.成都信息工程大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院,成都 610200;2.成都信息工程大學(xué) 電子工程實踐中心,成都 610200)

    0 引言

    航天環(huán)境復(fù)雜、地面試驗有限,不可避免地會出現(xiàn)航天器運行異常或系統(tǒng)故障等問題[1]。應(yīng)用算法診斷技術(shù)和知識管理方法,對載人飛船、空間站、動力系統(tǒng)、推進系統(tǒng)、風(fēng)云衛(wèi)星等進行了故障診斷,并開發(fā)了原型系統(tǒng)。但是,由于這些診斷系統(tǒng)采用的只是單一智能診斷技術(shù),導(dǎo)致其在適應(yīng)性、知識獲取和錯誤信息處理方面性能較差[2]。以往采用時域反射法設(shè)計的系統(tǒng)主要用于檢測和分析導(dǎo)體絕緣故障,但是該系統(tǒng)采用的測量信號是較窄電壓脈沖,易受原始電源信號影響,只適合于對電纜故障進行離線檢測;采用頻域反射法設(shè)計的系統(tǒng)可將掃頻信號傳送給待測電纜,用傅里葉變換測量反射信號的峰值頻率,從而實現(xiàn)故障點距離的轉(zhuǎn)換。盡管系統(tǒng)實現(xiàn)了對飛機電纜故障檢測與定位,但由于算法復(fù)雜程度較低,難以實現(xiàn)實時檢測,所以該方法只能用于離線檢測?;诖耍O(shè)計了基于 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航天器故障在線檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)避免了盲法故障識別,為后續(xù)軌道交通故障檢測奠定了基礎(chǔ)。

    1 系統(tǒng)總體架構(gòu)方案確定

    1.1 航天器在線故障檢測原理

    航天器故障在線檢測系統(tǒng)分為硬件模塊設(shè)計與軟件算法兩部分。硬件模塊以基于FPGA控制芯片的上位機采集板核心,通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將PXI機箱、FPGA控制芯片及電路板主、子適配器互聯(lián)成專屬網(wǎng)絡(luò),用以接收處理故障定位信息;軟件部分引入多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建識別器,采用確定性邏輯推理規(guī)則得出故障條件,設(shè)定故障閾值,將故障信息傳輸至硬件模塊PCI主控芯片,完成航天器在線故障檢測。

    1.2 航天器在線故障檢測總體架構(gòu)

    航天器故障在線檢測需增加激勵信號,使其與測試信號相分離,使測試信號與輸出信號相對應(yīng),并分析輸出信號,以確定缺陷所在模塊[3]。失效位置應(yīng)該是模塊級別或者設(shè)備級別,在待測電路板上加裝模擬信號、數(shù)字信號及開關(guān)控制信號,以確定響應(yīng)信號是否滿足預(yù)期處理標(biāo)準[4]。系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計如圖1所示。

    圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

    在圖1中可以看到,子適配器與測電路板相連,同時連接主適配器。主適配器引導(dǎo) PXI機箱內(nèi)的板卡資源,并將其連接到通用 PC終端[5]。主機控制 PXI箱內(nèi)產(chǎn)生響應(yīng)激勵信號[6]。在被測電路板之中引入激發(fā)信號作為電路板識別信號,完成系統(tǒng)在線故障檢測[7]。

    2 硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計

    2.1 PXI機箱

    采用工業(yè)標(biāo)準 PC組件為核心模塊,結(jié)合高級觸發(fā)及同步擴展背板,使得PXI機箱能夠完成系統(tǒng)模塊化封裝結(jié)構(gòu),提升系統(tǒng)可擴展性。通過 PC機控制 PXI測量模塊[8-9],從而實現(xiàn)對測量模塊的遠程控制。上位機控制PXI系統(tǒng)各個模塊,通過遙控實現(xiàn)對各種數(shù)據(jù)操作[10]。PXI機箱結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 PXI機箱結(jié)構(gòu)

    嵌入或遠程 PXI機箱插槽可容納 PXI模塊,混合外設(shè) PXI Express外圍模塊、32位Compact PCI外圍模塊以及混合兼容 PXI外圍模塊均可在 PXI機箱外設(shè)上使用。PXI外設(shè)模塊和 PXI 內(nèi)部模塊定時模塊可安裝在同一個系統(tǒng)定時槽內(nèi),利用MXI-4接口工具,無需額外編程,具有一整套驅(qū)動接口軟件[11]。

    MXI-4接口工具包括PC-PXI橋接器系統(tǒng),包括 PCI接口卡插入 PC機、PXI接口卡插入底板、高速互連光纖,通過接口組件連接PC機。利用MXI-4接口工具實現(xiàn)遠程遙控,使 PC機可以控制 PXI機箱,通過電隔離光纖連接,無需額外編程,保證MXI-4是透明的。系統(tǒng)采用200米的光纖連接或10米的銅線連接,采用MXI-4級光纖連接方式,能較好解決外界對系統(tǒng)定位識別干擾[12]。

    2.2 芯片外圍結(jié)構(gòu)

    FPGA的EP3C10芯片外圍結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 FPGA的EP3C10芯片外圍結(jié)構(gòu)

    可編程控制器外圍采用20 MHz有源晶振型號外圍時鐘,為電源提供3.3 V和1.2 V電源,供給各個端口;軟核處理器采用高速動態(tài)隨機存取存儲器,并提供系統(tǒng)軟核程序運行空間。當(dāng)該空間關(guān)閉時,所有內(nèi)部邏輯配置信息都會丟失,作為 Flash的EPCS4仍然能夠保存相關(guān)配置信息和程序。EPCS4在電路重新啟動時自動提供 邏輯配置信息,讀取EPCS4配置信息,重啟配置 FPG邏輯,實現(xiàn)開機自動啟動。GPS導(dǎo)航模塊是系統(tǒng)軟核外設(shè),使用 SD卡備份數(shù)據(jù),下載 JTAG是 FPGA程序一個編程界面,外圍時鐘輸入是由20 MHz主動晶體振蕩器提供的。

    2.3 電路板主、子適配器

    2.3.1 主適配器

    主適配器的主要是將硬件資源與子適配器連接起來,使子適配器能夠自主選擇硬件資源。所以,綜合考慮多種測試板的需求,在設(shè)計主適配器時,將測量硬件資源與斷路器開關(guān)板相連接。由于所要連接的管腳相對較多,因此,繼電器使用數(shù)量應(yīng)根據(jù)管腳數(shù)量來決定。

    2.3.2 子適配器

    對于子適配器的設(shè)計,其主要目標(biāo)是通過連接器將待測電路面板和主適配器上的繼電器連接。在設(shè)計每一個子適配器時,需要清楚地將繼電器模塊的管腳與待測管路相連的情況指出。另外,在數(shù)字 I/O方面,可以在不通過繼電器情況下,嘗試直接與數(shù)字輸入輸出模塊連接。在設(shè)計中,有必要指出測試管腳與數(shù)字 I/O模塊通道相連接,保證每個子適配器上都有一個對應(yīng)電路。

    2.4 上位機采集板

    設(shè)計了基于FPGA控制芯片上位機采集板,如圖4所示。

    圖4 基于FPGA控制芯片上位機采集板

    利用2個高速 AD轉(zhuǎn)換器差分采樣,通過 FIFO的一級緩沖技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸至動態(tài)存儲器之中。在該系統(tǒng)中,故障發(fā)生到跳閘所需時間不超過1秒,由此選擇容量為128M的動態(tài)存儲器可以在故障排除時保存出現(xiàn)故障信號。在 動態(tài)存儲器數(shù)據(jù)已存滿情況下,PCI主控芯片將動態(tài)存儲器中數(shù)據(jù)傳送至下位機存儲器之中,由定位程序確定故障位置。

    2.5 電子負載板設(shè)計

    被測板具有一個上拉電阻引腳,在引腳與地面的阻值相等情況下,外接一個阻值與上拉阻值一致的電阻,測量該電阻的引腳電壓,控制該部分電壓值為引進引腳電壓的一半;對于具有下拉電阻的被測板引腳來說,只需添加一個與下拉電阻值相同上拉電阻即可。由于上拉電阻與下拉電阻阻值不同,所設(shè)計的電子負載板具有多種阻值設(shè)計方案,負載板設(shè)計如圖5所示。

    圖5 電子負載板繼電器控制模塊

    分析圖5可知,普通 PC機與LM3S600通過串口通信。而LM3S600通過驅(qū)動芯片控制繼電器的插入,可選擇不同繼電器配合不同阻值,使每一個繼電器的電阻模塊都是獨立的,形成可調(diào)電阻串聯(lián)模式,在此情況下,對于不同的引腳電壓可以選擇不同的電阻設(shè)計方案,完成電子負載板設(shè)計。

    3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

    3.1 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型

    基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線故障檢測器設(shè)計就是在多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持下,構(gòu)造出系統(tǒng)實際應(yīng)用狀態(tài),識別模型如圖6所示。

    圖6 識別器結(jié)構(gòu)

    多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線故障檢測器設(shè)計思路為:

    1)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入:輸入變量x(t)、狀態(tài)變量y(t),訓(xùn)練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使其成為系統(tǒng)中非線性函數(shù)g(x(t),y(t))。

    3.2 識別規(guī)則庫構(gòu)建

    依據(jù)上述內(nèi)容,識別門限值。判定要求如下所示:

    在n個參數(shù)中,存在m個參數(shù)超過下限,由此形成某種故障,應(yīng)對其采取對應(yīng)處理措施。在多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持下,采用確定性邏輯推理規(guī)則,由此成立故障條件共有k種:

    (1)

    設(shè)參數(shù)集合為Q(a1,a2,...an),其中每個ai都對應(yīng)一個上限或下限αi,該值為設(shè)定的閾值,只要超過這個閾值,參數(shù)即成為故障成立的一個合取(∩)條件。

    在n、m值都相對較小情況下,設(shè)置Pi為規(guī)則名稱,G表示故障模式,由此構(gòu)建的知識庫如下所示:

    P1:(a1≥α1)∩(a2≥α2)→G

    P2:(a2≥α2)∩(a3≥α3)→G

    ?

    Pi:(ai≥αi)∩(ai+1≥αi+1)→G

    (2)

    通過比較上限值,可選擇一條合適規(guī)則,完成規(guī)則庫構(gòu)建。

    3.3 在線故障檢測流程

    在航天器發(fā)射提升部分,管理系統(tǒng)模塊診斷中的中央處理機根據(jù)返回的數(shù)據(jù),定位識別推進子系統(tǒng)能否正常工作,如果出現(xiàn)異常情況,則需根據(jù)有關(guān)參數(shù)收集切換設(shè)備狀態(tài)。具體工作流程如圖7所示。

    圖7 定位識別流程

    從上述流程中可知,在線故障檢測應(yīng)先根據(jù)設(shè)定的閾值比較各輸入?yún)?shù)。若超出閾值,則判定參數(shù)有故障;否則正常。之后再判斷參數(shù)確定曲線是否滿足要求,如果滿足,則參數(shù)輸出為正常,否則為故障。

    4 實驗結(jié)果與分析

    為了方便系統(tǒng)調(diào)試,引入可視化編程模塊Matlab GUI,在短時間內(nèi)就可編寫分析界面,通過該界面可知基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航天器在線故障檢測系統(tǒng)調(diào)試結(jié)果。

    4.1 Matlab仿真調(diào)試

    用 Matlab對 Simulink進行仿真,如圖8所示。

    圖8 Matlab仿真調(diào)試結(jié)果圖

    該系統(tǒng)模擬的是航天器運行線路,該信號發(fā)生器將1 MHz的5個正弦波周期注入系統(tǒng),注入時間為0.02 s。在0.02 s之后,濾除工頻50 Hz的正弦波用數(shù)字濾波,留下1 MHz頻率高頻波。

    4.2 故障模式確定

    故障模式如表1所示。

    表1 故障模式

    4.3 調(diào)試結(jié)果與分析

    采用中心頻率為60.5 MHz的識別信號,分別采用時域反射法設(shè)計的系統(tǒng)A1、頻域反射法設(shè)計的系統(tǒng)A2和基于 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的系統(tǒng)A3對識別信號阻斷效果進行對比分析,如圖9所示。

    由圖9可知,采用時域反射法設(shè)計的系統(tǒng),定位識別曲線雜亂無章,無法從中提取出航天器故障正確信息。而使用頻域反射法設(shè)計的系統(tǒng)雖然比時域反射系統(tǒng)定位識別曲線要規(guī)整,但與實際定位識別曲線相差較大。而基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的系統(tǒng)定位識別曲線已基本接近實際曲線,在距離為2和6 m時達到最大幅值0.9,這表明信號阻斷效果十分優(yōu)異。

    在上述對比結(jié)果下,分別將3種系統(tǒng)在不同故障模式下的檢測效果進行對比分析,結(jié)果如表2所示。

    表2 3種系統(tǒng)檢測效果對比分析

    由表2可知:基于 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的系統(tǒng)與理想故障模式檢測結(jié)果一致,而其余兩種系統(tǒng)存在個別故障模式情況,但大部分都與理想故障模式不一致。因此,基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航天器在線故障檢測結(jié)果更加精準。

    5 結(jié)束語

    針對改進目標(biāo)系統(tǒng)的故障自動診斷問題,以航天器故障定位系統(tǒng)為研究對象,采用 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對該系統(tǒng)中的執(zhí)行機構(gòu)進行在線故障檢測,通過相關(guān)仿真實驗驗證了系統(tǒng)識別的有效性。對基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航天器在線故障檢測問題進行了深入研究,取得了初步成果。鑒于實驗條件限制,還需從以下方面進行完善:

    1)識別器設(shè)計時,模擬曲線將產(chǎn)生一定程度的偏差振蕩,從而影響設(shè)計效果。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)選擇增加了網(wǎng)絡(luò)運算量,因此有必要在識別器設(shè)計中尋找新的方法,以減少因突變引起振蕩,從而提高估計或診斷準確性;

    2)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不確定因素和外部干擾影響識別過程中,其成功操作的前提是一個設(shè)備故障,而另一個設(shè)備正常。該部分實驗驗證適用于不同設(shè)備同時發(fā)生故障時,需要更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計算量更大,需要考慮因素更多。

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