基于电子装备的健康管理技术研究

2022-07-05 09:50李亚楠陈露薇
计算机应用文摘·触控 2022年11期
关键词:排故装备定位

李亚楠 陈露薇

摘要:电子装备是信息化系统的重要组成部分为了提升信息化系统的可靠性和维修性需要应用先进的管理技术来对电子装备进行故障预测和诊断维修文章通过总结以往装备的问题、维修经验结合健康管理理念提出了融合应用思路并予以实践旨在降低装备故障率增强维修时效性有助于指导装备设计

关键词:电子装备故障预测健康管理故障树状态信息

中图法分类号:TP391文献标识码:A

Research on health management technology based on electronic equipment

LI Yanan,CHEN Luwei

(The 15th Research Institute of China Electronics Technology Corporation,Beijing 100083,China)

Abstract:Electronic equipment is an important part of the information system. In order to improve the reliability and maintainability of the information system, it is necessary to apply advanced management technology to predict, diagnose and maintain electronic equipment. By summarizing the problems and maintenance experience of previous equipment, combined with the concept of health management, this paper puts forward the idea of integrated application and put it into practice, aiming to reduce the failure rate of equipment, enhance the timeliness of maintenance, and help guide equipment design.

Key words: electronic equipment, fault prediction, health management, fault tree, status information

1  引言

现代系统中电子装备越来越重要,在电子装备逐渐向小型化、精密化、自动化方向发展的同时,其稳定工作是整个系统良好运行的基础保障。实时监测电子装备的运行情况、及时发现并解决节点故障、提前预测故障隐患显得尤为重要,所以有必要在电子装备中内嵌健康管理系统,实现对电子装备的高效、自动检测,从而提高电子装备的使用效率[1]。

2  健康管理的目的和意义

电子装备的使用状态通常分为五类,即正常、异常、性能下降、故障报警和功能失效。在电子装备的全流程使用过程中,随着老旧和损耗,电子装备的健康状态會经历一个从正常阶段到故障或功能失效的过程,即健康退化过程。如图1 所示,电子状态初始时都处于正常阶段,工作状态良好,性能稳定;随着使用时间的增长一定会出现故障,经过维修后可恢复正常状态继续工作;再随着时间推移还会出现“故障→维修→恢复→正常工作”如此往复循环;直到某一时刻或某一次,出现严重故障快速失效。不同的电子装备表现的健康退化程度各不相同,但是总体而言都是量的积累到质的变化[2]。健康管理就是要在量的积累过程中找出失效隐患或故障隐患,延缓功能性能的降低,防止异常故障的出现,达到杜绝质变的目的。

以往针对电子装备都采用“出了问题再解决问题”的形式,需要耗费大量的时间和人员精力[3] ,事后维修已无法满足当前电子装备的需求。将健康管理系统嵌入电子装备中,在对电子装备故障机理和故障规律进行充分研究和认识的基础上[4] ,再结合智能化自学习功能通过实时或者近实时的健康监测,提前分析得出故障部位和故障时间,做到将故障消灭在“萌芽”状态[5]。如图2 所示,在电子装备运行过程中,健康管理对故障机理和规律进行记录并分析,以自动优化,从而延长正常工作时间。

健康管理的目的是在电子装备正常时去发现其异常、性能下降、功能失效、故障等情况甚至是其趋势或及早预见,有针对性地提出维护建议;良好的应用健康管理技术可有效延长电子装备的使用寿命,提高健壮性,从而促进全系统“降本增效”。

3  健康管理的范围边界

健康管理主要包括信息采集、状态监测、数据分析、诊断评估、定位排故、异常预测等内容,如图3 所示。在此基础上能够实现对电子装备的机内测试和健康状态监控功能的进一步扩展,实现基于状态的维修和自主式保障[6]。

3.1  信息采集

信息采集是健康管理实现的基础之一,是数据、模型的重要来源,主要是通过传感器获取各节点的数据和相关参数,如电压、电流、温度、压力、位移、角度、速度、资源消耗等。通过对数据和相关参数的提取分析,捕获其主要特征,对比其生命曲线,预测未来状态或故障,提高了电子装备的性能。

3.2  状态监测

状态监测也是健康管理实现的基础之一,与信息采集的区别是开关量模式,通过设置提示、预警、告警、过载等门限值对比健康模型可以快速定位提示或报警。状态监测可以说是对信息的粗判,也是自身健康模型的快速应用。

3.3  数据分析

数据分析主要是引接信息采集获取到的数据资源,经过滤波、去噪、降维、压缩等处理后可形成融合资源池,在融合资源池中对数据进行记录存储、分门别类、整编挖掘,去粗取精、提取拟合、建库建模。通过数据分析首先可以快速建立基本监测标准,从而形成状态监测的依据法则;其次可以积累完善知识资源库,便于了解和掌握运行过程中的每一个环节、每一个细节,绘制出全生命周期的动态曲线,为诊断和评估提供参考。B6FF0F5B-7EB7-474E-B3BD-DA887FF1CA29

3.4  诊断评估

诊断评估主要是通过智能学习建立健康模型,引导电子装备朝着智能化、自主化、独立化的发展方向。依据融合资源池的历史运行数据描绘出其生命历程,再结合专家诊断经验、模糊非线性算法对其进行分析评估,找出其发展规律或构建运行图谱,衍生出多方面测试模型、评价模型、故障模型等健康模型,便于检测、判断、定位和决策。通过健康模型可对装备工作的未来走向进行预判,及早提示故障隐患,合理决策维护、维修的时机,建立主动预防机制,为操作指导和异常预测提供支撑。

3.5  定位排故

定位排故主要是依据信息采集、状态监测、数据分析、诊断评估等方式方法而发现问题、找到问题、指示问题、解决问题,定位排故通常最终需要人为操作更换,甚至有时在工作过程中就需要人机互动。定位排故更多的是针对已发生的故障事件进行反推,依据故障树原理并结合自身的健康模型逐点排查、印证确认。健康管理的定位排故具有自动化、快速化的特点,能有效缩短故障定位时间、提高准确性,是突发性故障的有效解决办法[7]。

3.6  异常预测

异常预测是定位排故的升级,目的是在电子装备正常运行状态下对未来一定时间内的运行情况进行预测,及早发现渐进性故障隐患,适时采取人工干预措施,防止突发性故障的发生。异常预测是智能自学习的充分应用,利用历史数据和以往的维护经验持续跟踪装备运行;及时记录当前数据并作为后续观测依据,以实际数据来印证结果、修正预测参数,从而补充完善健康模型。

4  健康管理在电子装备中的应用研究

4.1  电子装备的通用模型

电子装备的基础是电子,装备是形态。不同的电子组合应用形成不同的功能,可以总结为供电支撑、信息采集、信息存储、控制处理、显示交互、软件定义等几个方面,构建出其通用模型,如图4 所示。

电子装备发挥应有效能即正常工作,需要通用模型中的每一个环节协同并进,单点、多点出现问题或效能下降都有可能导致电子装备整体效能下降或异常。常规做法是等设备实际表现出异常现象后再进行分析,通过故障树思路顺藤摸瓜分析出其问题根源所在,然后提出针对性的解决措施。

健康管理的意义就是提前将故障树套用在通用模型上并自我完善增进,将工作原理与影响因素、隐患结果相结合,一方面有助于问题的快速排查与解决;另一方面有助于提高电子装备使用的可靠性[8]。

4.2  健康管理的嵌入应用

将健康管理系统嵌入电子装备中,深入到各个细节,从而做到对整体设备的全面掌控。

设备中需要植入多个传感器,借助传感器更好地感知外部荷载,了解温度、湿度、振动、压力、电流、电压等对设备安全使用的影响。

在电子装备中设置预警元件,使得元器件与故障电子部件具有相同的失效原理和工作環境,并且加大其工作应力加速失效过程,达到提前失效发出预警的目的。

设备故障主要表现为电气器件失效,会随着时间的推移而增大概率[9] ,是一个近似浴盆曲线状态,所以器件失效率是主导、决定因素。

嵌入各种传感器、设置预警元件就是为了感知器件周围的变化,也有助于定位其失效原因;将故障树植入单片机中直观、近距离的观测、指导,等同于将 BIT 下沉,使电子装备在底层实现了内置测试、状态检测、分析预警等功能;再开辟独立自主的健康存储区域,搭建底层专家库、经验值、矢量令等故障诊断指导,从而做到对整体设备的全面掌控。

5  结束语

在电子装备设计之初就将健康管理系统深度嵌入融合,能够有效提升其应用的安全性、稳定性,降低装备故障率、增强维修时效性,有助于指导日后工作。

参考文献:

[1] 姚玉玲,高小红,王恒,等.航空电子设备故障预测与健康管理(PHM) 技术浅谈[C]∥探索创新交流—第六届中国航空学会青年科技论坛文集(下册) ,2014:592?597.

[2] 连光耀,吕晓明,黄考利,等.基于 PHM 的电子装备故障预测系统实现关键技术研究[J].计算机测量与控制.2010, 18(9):1959?1961.

[3] 王丁,诸雪征,王宇光,等.状态信息在装备维修中的应用研究[J].兵器装备工程学报.2017,38(9):31?35.

[4] 高枫.基于军民一体化的装备维修保障体系构建与评价研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2010.

[5] 梁津国,胡红波.军地一体化医疗卫生装备维修保障模式的思考[J].中国医疗设备.2018,33( 1):163?166.

[6] 邹小军.军地一体化装备维修保障模式研究[ D].长沙:国防科学技术大学,2007.

[7] 王少凯,徐鹏翔,石凤稳,等.军民一体化装备维修保障体系评价研究[J].价值工程.2015,34(23):133?136.

[8] 王朝阳.信息化条件下战场武器装备保障研究[D].洛阳:解放军信息工程大学,2006.

[9] 安刚.信息化战争条件下装甲机械化部队装备保障模式与对策研究[ D].吉林:吉林大学,2011.

作者简介:

李亚楠(1987—) ,硕士,工程师,研究方向:电气工程与自动化。

陈露薇(1987—) ,硕士,工程师,研究方向:电子科学与技术。B6FF0F5B-7EB7-474E-B3BD-DA887FF1CA29

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