宋 秦,翟正軍,郭陽明
(西北工業(yè)大學(xué) 計算機學(xué)院,陜西 西安710072)
現(xiàn)代化、快節(jié)奏的高技術(shù)戰(zhàn)爭的特點是作戰(zhàn)規(guī)模大、強度高、對抗激烈。在這種條件下,各種武器系統(tǒng)必須保持良好的狀態(tài),必須具備根據(jù)戰(zhàn)場形式變化實現(xiàn)快速部署和快速反應(yīng)的能力和維護保障能力,這就要求武器系統(tǒng)在時刻保持裝備的戰(zhàn)備完好性的同時,保障系統(tǒng)必須能準(zhǔn)確評估武器系統(tǒng)的實際狀態(tài)和戰(zhàn)斗水平,以保證作戰(zhàn)任務(wù)的成功率。隨著現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)、微電子技術(shù)的迅速發(fā)展,武器系統(tǒng)中大量采用了復(fù)雜的先進電子產(chǎn)品,電子產(chǎn)品的性能不斷提高,集成度越來越高,越來越復(fù)雜,特別是各種微型電路的應(yīng)用,給測試和維護帶來了嚴(yán)重的問題和負(fù)擔(dān),加之這些電子產(chǎn)品的工作環(huán)境條件惡劣,也使得電子產(chǎn)品的故障預(yù)測和健康管理成為當(dāng)前影響戰(zhàn)備完好性、使用和保障費用的主要因素之一。這些已引起了美英等國軍方的普遍關(guān)注。從目前的文獻可以看出[1-9],國外已經(jīng)開展了稱為電子產(chǎn)品故障預(yù)測與健康管理(electronics failure Prediction and Health Management,ePHM)的關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用開發(fā),ePHM及其相關(guān)技術(shù)已成為PHM研究的一個新的熱點,并成為PHM未來研究的重點[10]。
近年來,大量高技術(shù)、信息化武器系統(tǒng)/裝備在我國各軍種的陸續(xù)服役,使得復(fù)雜先進電子產(chǎn)品的維護保障逐漸成為我軍未來使用、維護、維修的重點。提早開展電子產(chǎn)品故障預(yù)測與健康管理的核心關(guān)鍵技術(shù)――電子產(chǎn)品故障預(yù)測理論和方法研究,對提高復(fù)雜武器系統(tǒng)可靠性、維修性、測試性、保障性和安全性,以及降低壽命周期費用具有十分重要的意義。
眾所周知,在進行試驗測試研究時,往往需要布置多個測點,一般來說測點愈多,愈能夠更多地了解所測物理量真實狀況。但是,測點愈多,所需的儀器設(shè)備也就愈多,工作量也會大大增加。人們一般希望用盡量少的測點,達(dá)到試驗的目的,在試驗中工作量較小的情況下得到比較完整、合理的試驗數(shù)據(jù)[11]。目前國外開展的ePHM研究中主要的方法是通過嵌入到電子產(chǎn)品中的傳感器收集和分析與故障密切相關(guān)的參數(shù),利用關(guān)鍵參數(shù)的變化來診斷和預(yù)測故障,如利用焊接件焊點的電阻變化來預(yù)測電子產(chǎn)品的殘余壽命,利用動態(tài)功耗來預(yù)測電路故障等。針對ePHM系統(tǒng)中大量的航空電子產(chǎn)品的故障預(yù)測需求,如何合理的選擇測點并尋找傳感器布局的優(yōu)選方案已成為一個迫切需要解決的問題。
電子產(chǎn)品尤其是航空電子產(chǎn)品,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜,工作環(huán)境條件惡劣,要求具有更高的可靠性,對其進行視情維修/維護顯得尤為重要。因此在研究測試點優(yōu)化問題時應(yīng)結(jié)合航空電子產(chǎn)品的特性和工作環(huán)境,借鑒已有的PHM和ePHM研究成果,從狀態(tài)監(jiān)測獲取信息的完備性、準(zhǔn)確性以及利用信息的充分性出發(fā),開展電子產(chǎn)品故障預(yù)測中測試點優(yōu)化方法的研究。
航空電子產(chǎn)品結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜,當(dāng)某種故障將要發(fā)生或某些輕微故障發(fā)生后,可能導(dǎo)致產(chǎn)品中多個測量點處會出現(xiàn)故障。診斷就是檢測故障和隔離故障的過程,而來源于測試點的參數(shù)信息是診斷過程中檢測和隔離故障的基礎(chǔ)。因此,要對電子產(chǎn)品的故障進行準(zhǔn)確監(jiān)測和預(yù)測,首先必須搞清楚電子產(chǎn)品中可能或已經(jīng)出現(xiàn)的故障情況并明確其危害性,從而進一步確認(rèn)監(jiān)測源[12]。
對于一個系統(tǒng)而言,可能發(fā)生的故障模式難以窮盡,如果把所有因素都考慮進去,勢必使測試設(shè)計極為復(fù)雜。因此,必須先進行故障模式、影響及危害性分析,以確定故障率高、危害性大的故障模式,把這些故障模式作為測試點選取的參考重點。故障模式影響及危害性分析 (Failure Mode and Effects Criticality Analysis,F(xiàn)MECA)目前已是一種趨于成熟的方法,被廣泛應(yīng)用于設(shè)計評審和可靠性分析,表 1列出了一些電子產(chǎn)品的常見故障模式,這些故障模式基本上概括大多數(shù)產(chǎn)品可能發(fā)生的故障現(xiàn)象[13]。
電子產(chǎn)品故障危害性分析主要的指標(biāo)有致命度和風(fēng)險指標(biāo),量化后的致命度和風(fēng)險度數(shù)值代表了故障模式的破壞力大小。致命度的計算公式:
影響度的評估項目一般為所有項目的總和。例如發(fā)生某個故障時,子系統(tǒng)、系統(tǒng)、安全性、經(jīng)濟性和環(huán)境方面均受到影響,這時影響度的計算公式:
通過對具體電子產(chǎn)品對象的故障提取,故障模式危害性分析,進一步確定監(jiān)測源,進而研究利用測量值確定測試點的選取和優(yōu)化方法。在選取測試點時要特別關(guān)注一些位置,例如,在重要信號的反饋回路上,在較長的時序邏輯通道上,在有冗余電路上增加測試點等。針對具體的電子產(chǎn)品對象,期望提出一種數(shù)學(xué)模型,根據(jù)一定的優(yōu)化算法和約束條件,以最大檢測精度、最大檢測覆蓋面、最小成本等為準(zhǔn)則確定其約束模型,目標(biāo)模型,從而提出一種測試點優(yōu)化的方法。
綜上可以得出電子產(chǎn)品測試點優(yōu)化的一般步驟:
1)電子產(chǎn)品的故障模式和危害性分析 通過故障模式和危害性分析進行電子產(chǎn)品的故障診斷,目前數(shù)字電路和模擬電路各自的故障診斷方法已存在很多,主要的研究方向集中在如何對數(shù)?;旌想娐愤M行故障診斷。
2)測試點的選取 根據(jù)故障模式和危害性分析得出風(fēng)險度/致命度評估分析表,以最大檢測精度、最大檢測覆蓋面、最小成本等為準(zhǔn)則,為具體電子產(chǎn)品的測試點定義選取規(guī)則,選取合理的測試點。
3)測試點的優(yōu)化 利用優(yōu)化算法和優(yōu)化模型,考慮各測試點可以布局的傳感器方案,對已選定的測試點進行優(yōu)化。
表1 電子產(chǎn)品典型故障模式Tab 1 Typical failure modes of electronic products
可測試性(Testability)又稱為測試性,是系統(tǒng)和設(shè)備能及時、準(zhǔn)確地確定其工作狀態(tài)(可工作、不可工作、工作性能下降),并隔離其內(nèi)部故障的一種設(shè)計特性。可測試性是武器裝備本身的一種設(shè)計特性,描述了測試信息獲取的難易程度。
測試點優(yōu)化是可測試性研究的一個方向,其最常見的設(shè)計指標(biāo)是故障檢測率,可以根據(jù)已確定的系統(tǒng)可用度、可靠度,通過權(quán)衡分析,確定故障檢測率和隔離率要求。也可以根據(jù)故障檢測率和隔離率來估算系統(tǒng)的可用度或可靠度。
可用度 A(ta)與故障檢測率 PFD、可靠度 R(tm)之間的關(guān)系可用式(4)表示:
式中,A(ta)表示系統(tǒng)在 ta時間的可用度;R(tm)表示系統(tǒng)在任務(wù)時間 tm內(nèi)無故障工作的概率,R(tm)=exp(-λtm),其中,λ 為系統(tǒng)故障率。PFD表示系統(tǒng)發(fā)生故障在任務(wù)事件或任務(wù)后檢查時間內(nèi)檢測出的概率;M(tr)表示檢測出的故障在tr時間內(nèi)修復(fù)好恢復(fù)到使用狀態(tài)的概率。
由可靠性理論推出,大部分電子器件的失效率與時間的關(guān)系可呈現(xiàn)浴盆曲線。經(jīng)過老化篩選的電子器件,多處于偶然失效期,失效率則近似為常數(shù)。相應(yīng)的,電子設(shè)備的失效率也遵從相似的關(guān)系。失效率λ與平均故障間隔時間MTBF的關(guān)系如下:
外部環(huán)境因素會對電子器件造成損傷,降低其可靠性,是引發(fā)電子設(shè)備故障的重要原因。表2給出了影響電子產(chǎn)品可靠性主要的環(huán)境因素[12]。
表2 影響電子元器件可靠性的環(huán)境因素Tab 2 The environmental foutors affect the reliability of electronic components
數(shù)字電路設(shè)備中一個元器件、一個電路或設(shè)備的物理故障是千變?nèi)f化的。為了研究故障對電路或設(shè)備的影響,診斷故障的位置,必須對故障作一些分類,選擇最典型的故障,這個過程稱故障的模型化。數(shù)字電路中一般說來其故障總數(shù)是有限的,其中大部分故障都可以用固定型模型化故障s-a-1和s-a-0來仿真。數(shù)字電路的故障診斷包括故障檢測和故障定位。目前主要診斷方法有:窮舉測試法、偽窮舉測試法和測試碼生成法等。而對于模擬電路,由于其元件參數(shù)具有容差、普遍存在非線性和反饋等原因,使得模擬電路的故障診斷較數(shù)字電路的故障診斷復(fù)雜得多[14]。
模擬電路故障診斷常用的方法有元件參數(shù)辨識法,這種方法已經(jīng)比較成熟,但是需要特定的數(shù)學(xué)模型,且絕大部分方法都是針對無容差電路的元件級診斷,計算量大,一般只適用于離線診斷,難以應(yīng)用于在線工程診斷。對于無容差電路的元件級診斷,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以取得很好的效果。在眾多方法中,故障字典法因適用于非線性電路及診斷條件沒有嚴(yán)格的限制、且簡單有效、實用性強,因而在工程上多用這種方法。但是,它不能用于軟故障診斷,且由于多故障的組合數(shù)太大,在實際中只能用于解決單個硬故障問題,因而其應(yīng)用受到限制[14]。
電路故障診斷研究從多故障法和字典法開始起步,主流是研究多故障的診斷方法。近年來,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表(包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化計算以及它們的融合)的智能計算技術(shù)成為許多領(lǐng)域的研究熱點。目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用研究也取得了很大的進展。
如何根據(jù)特定的電子產(chǎn)品選取合適的故障診斷方法,并有效使用這種方法得到合理的監(jiān)測源,已成為測試點優(yōu)化研究中面臨的第一個挑戰(zhàn)。
在測試點的優(yōu)化方案中,一般是根據(jù)給定的性能指標(biāo),利用試湊法來確定相關(guān)的幾何參數(shù),應(yīng)用這種方法不能保證得到的解是最優(yōu)解。在優(yōu)化設(shè)計算法中有強搜索方法和弱搜索方法。強搜索方法是利用目標(biāo)函數(shù)及約束函數(shù)的梯度信息以確定性方式進行搜索,如梯度法,其優(yōu)點是搜索效率高,收斂速度快,缺點是容易陷入局部最優(yōu)解;弱搜索方法是通過在設(shè)計空間中大量地采樣,以隨機方式進行搜索,如窮舉法,其優(yōu)點是能夠解決和處理非凸和不連續(xù)的目標(biāo)函數(shù),能以較大的概率搜索到全局最優(yōu)解,缺點是搜索效率低,收斂速度慢。
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等一系列優(yōu)化算法正在被各領(lǐng)域的研究者使用。遺傳算法(Genetic Algorithms)是基于生物進化理論的原理發(fā)展起來的一種高效的隨機搜索與優(yōu)化的方法。它是一種啟發(fā)式的隨機搜索方法,根據(jù)"生存競爭"和"優(yōu)勝劣汰"的原則,使所要解決的問題從初始解逐漸逼近最優(yōu)解??梢哉f遺傳算法是強搜索方法和弱搜索方法的結(jié)合,既不會偏向于局部最優(yōu)解,又能啟發(fā)式地自適應(yīng)搜索到全局最優(yōu)點[15]。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)是對人腦最簡單一種抽象和模擬,是由大量的神經(jīng)元按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法所構(gòu)成的,是一個具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時間動力系統(tǒng),其主要特點有分布存儲和容差性,自適應(yīng)性和自組織性,并行處理性和層次性[16]。
在測試點優(yōu)化方案的建立過程中,應(yīng)有效利用人工智能技術(shù)選取符合特定電子產(chǎn)品的優(yōu)化算法,以最大檢測精度、最大檢測覆蓋面、最小成本等為準(zhǔn)則確定其約束模型,目標(biāo)模型。
測試點的優(yōu)化問題是電子產(chǎn)品故障預(yù)測與健康管理技術(shù)的重要分支,是從監(jiān)測源的角度來探索ePHM的理論和方法。由于國內(nèi)對PHM以及ePHM的研究起步較晚,只是近兩年才開始進行ePHM初步的研究,ePHM技術(shù)目前遠(yuǎn)未達(dá)到成熟,尚不能進入應(yīng)用,但它代表了PHM未來的一種重要發(fā)展趨勢。我國應(yīng)積極開展對ePHM技術(shù)的研究,以便盡快與國際接軌。
[1]Gandy M,Line K.Joint strike fighter-prognostics and health management(PHM)[R].Lockheed Martin Aeronautics,2004.
[2]Goodman D,Hofmeister J,Judkins J.Electronic prognostics for switched mode power supplies[EB/OL].(2007-02-21)[2010-03-01].www.sciencedirect.com.
[3]Johnson S B.Introduction to system health engineering and management in aerospace[A].1st Integrated Systems Health Engineering and Management in Aerospace[C].California,USA:Napa, November 7-10,2005.
[4]Brown D W,Kalgren P W,Byington C S,et al.Electronic prognostics-A case study using global positioning system (GPS)[EB/OL].(2007-02-20)[2010-03-01].www.sciencedirect.com.
[5]Sandborn P A,Wilkinson C.A maintenance planning and business case development model for the application of prognostics and health management(PHM)to Electronic System[EB/OL].(2007-02-16)[2010-03-01].www.sciencedirect.com.
[6]Brown E R,Erin-Elaine Moore,McCollom N N , et al.Prognostics and Health Management[S].IEEE AC paper#1597,Version 3,Updated January 19, 2007.
[7]Hess A.Prognostics&health management-a thirty-year retrospective[A].1st Integrated Systems Health Engineering and Management in Aerospace (ISHEM 2005)[C].California,USA:Napa,November 7-10,2005.
[8]Johnson S B.Introduction to system health engineering and management in aerospace[A].1st Integrated Systems Health Engineering and Management in Aerospace[C].California,USA:Napa,November 7-10,2005.
[9]Hess A, Fila L.The joint strike fighter (JSF)PHM concept:potential impact on aging aircraft problems[A].Proceedings of the IEEE Aerospace Conference[C].Big Sky: Montana,2002-06
[10]于小偉,張寶珍.國外電子產(chǎn)品PHM技術(shù)主要研發(fā)方法與面臨的挑戰(zhàn)[EB/OL].(2008-09-17)[2010-03-01].http://www.jungong.net/_info/content/con-kjcs_12683.htm
[11]王川.測試中測量點的最優(yōu)分布[J].中國測試技術(shù),2007,33(3):13-15.
WANG Chuan.The Optimal Distribution of Measurement Points In The Test[J].China Measurement&Testing Technology,2007,33(3):13-15.
[12]韓國泰.航空電子的故障預(yù)測與健康管理技術(shù)[J].航空電子技術(shù),2009,40(1):30-38.
HAN Guo-tai.Prognostics and Health Management of Avionics[J].Avionics Technology,2009,40(1):30-38.
[13]王紹印.故障模式和影響分析(FMEA)[M].廣州:中山大學(xué)出版社,2003.
[14]王曉峰,王立梅,康銳.電子線路的故障診斷和測試點的選擇[J].電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗,2001(4):2-6.
WANG Xiao-feng,WANG Li-mei,KANG Rui.Fault diagnosis and test site selection of electronic circuit[J].Electronic Product Reliability and Environmental Testing,2001(4):2-6.
[15]張菁華,石庚辰,任國祥.遺傳算法在傳感器優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[J].探測與控制學(xué)報,2004,26(4):45-48.
ZHANG Jing-hua,SHI Geng-chen,REN Guo-xiang.Genetic algorithm in optimal design of sensor[J].Journal of Detection&Control,2004,26(4): 45-48.
[16]呂敬祥.基于BP網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的模擬電路故障診斷理論和方法[D].長沙:湖南大學(xué),2005.