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摘要：武器裝備全壽命周期管理的需求推動(dòng)了雷達(dá)故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)的研究和發(fā)展，雷達(dá)裝備也逐步由原先的預(yù)防性維修和事后維修模式向視情維修模式轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)技術(shù)和雷達(dá)健康管理系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合，可以有效地整合雷達(dá)在役階段的數(shù)據(jù)資源，與設(shè)計(jì)、制造、售后等其他壽命周期階段串聯(lián)在一起，真正實(shí)現(xiàn)雷達(dá)裝備的全壽命周期管理。提出一種基于大數(shù)據(jù)的雷達(dá)健康管理系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)框架，并介紹了雷達(dá)健康管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；故障預(yù)測(cè)與健康管理；視情維修；全壽命周期

隨著大型武器系統(tǒng)的性能不斷提升，組成日益復(fù)雜，在可靠性、故障診斷、維修保障等方面暴露的問(wèn)題也日漸突出。傳統(tǒng)的維修模式很難避免“過(guò)維修”和“欠維修”，因此基于狀態(tài)的視情維修(CBM)模式得到了重視和應(yīng)用，同時(shí)也推動(dòng)了故障預(yù)測(cè)與健康管理(PHM)技術(shù)的研究和發(fā)展。通過(guò)提高維修保障能力，可以保證裝備的完好性和可用度水平，使新裝備盡快形成戰(zhàn)斗力。故障預(yù)測(cè)，即預(yù)計(jì)性診斷部件或系統(tǒng)完成功能的狀態(tài)，包括部件的剩余壽命或正常工作時(shí)間。健康管理是根據(jù)診斷、預(yù)測(cè)信息、可用資源和使用需求對(duì)維修活動(dòng)做出適當(dāng)決策的能力[1–2]。綜合以上兩方面的功能，PHM是指利用各種傳感器在線監(jiān)測(cè)、定期巡檢和離線檢測(cè)相結(jié)合，廣泛獲取設(shè)備的狀態(tài)信息，借助多種智能推理算法評(píng)估設(shè)備的健康狀態(tài)；對(duì)故障進(jìn)行預(yù)測(cè)，提供維修保障決策、實(shí)施計(jì)劃以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的視情維修[3]。

1PHM架構(gòu)設(shè)計(jì)

1.1視情維修開(kāi)放式體系架構(gòu)

健康管理系統(tǒng)一般采用視情維修開(kāi)放式體系結(jié)構(gòu)(OpenSystemArchitectureforCondition-BasedMaintenance，OSA-CBM)，該體系架構(gòu)可用于指導(dǎo)武器裝備的健康管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)。健康管理體系架構(gòu)如圖1所示，分為7個(gè)功能模塊：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊、健康評(píng)估模塊、故障預(yù)測(cè)模塊、決策支持模塊、接口模塊[4]。該體系架構(gòu)的各模塊之間并沒(méi)有明顯的界限，存在著數(shù)據(jù)信息的交叉反饋。

1.2數(shù)據(jù)采集模塊

使用傳感器獲取產(chǎn)品生命周期各階段的運(yùn)行信息和性能參數(shù)變化情況，包括環(huán)境和系統(tǒng)各部件的運(yùn)行參數(shù)，如信號(hào)的幅度、峰值及變化速率等。

1.3數(shù)據(jù)處理模塊

雷達(dá)狀態(tài)參數(shù)雖經(jīng)選取，但實(shí)際采集的數(shù)量仍很龐大，而且數(shù)據(jù)還存在一定程度的重疊。這就需要進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，用遠(yuǎn)少于原始數(shù)量的特征來(lái)充分、準(zhǔn)確描述裝備的運(yùn)行狀態(tài)，從而降低故障診斷的復(fù)雜度。由于雷達(dá)裝備故障形式的多樣性，狀態(tài)和原因之間往往是一種復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。因此，必須進(jìn)行多狀態(tài)的綜合才能有效推斷裝備故障[5]。

1.4狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊

狀態(tài)監(jiān)測(cè)采用基于門限的故障檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)設(shè)備的故障判斷。如果參數(shù)值偏離門限閾值，則判為設(shè)備或傳感器狀態(tài)異常，然后調(diào)用基于合成運(yùn)算的推理方法進(jìn)行模糊推理，采用最大隸屬度閾值原則對(duì)故障原因向量進(jìn)行處理，判斷故障特征與之對(duì)應(yīng)的故障原因。

1.5健康評(píng)估模塊

健康評(píng)估需要先構(gòu)建雷達(dá)裝備健康評(píng)估指標(biāo)體系，對(duì)雷達(dá)探測(cè)能力、保障能力等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。健康評(píng)估是通過(guò)可靠的評(píng)價(jià)方法和完整的數(shù)據(jù)來(lái)判斷裝備所處的狀態(tài)，查明故障隱患和初期異常，鑒定和定位故障的根源。

1.6故障預(yù)測(cè)模塊

故障預(yù)測(cè)主要通過(guò)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用信號(hào)分析、故障診斷、可靠性評(píng)估、壽命預(yù)測(cè)等技術(shù)，判斷裝備的狀態(tài)，對(duì)故障部位及其嚴(yán)重程度、發(fā)展趨勢(shì)做出判斷，預(yù)測(cè)的類型主要是基于特征和模型。

1.7決策支持模塊

決策支持主要是根據(jù)故障診斷、健康評(píng)價(jià)和狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果，輔助提出裝備維修保障方案。維修保障方案主要包括維修內(nèi)容、方式、人員、器材和步驟等，為雷達(dá)的現(xiàn)場(chǎng)維修提供決策依據(jù)。1.8接口模塊接口模塊主要包括：人機(jī)接口、機(jī)機(jī)接口和模塊間接口。在接口模塊設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)總線的設(shè)計(jì)和選擇非常重要。

2大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)設(shè)計(jì)

由于雷達(dá)裝備分布位置廣，綜合保障要求高，需要構(gòu)建雷達(dá)全壽命過(guò)程的海量數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)裝備的遠(yuǎn)程和深度診斷功能。因此，實(shí)施多個(gè)現(xiàn)場(chǎng)的綜合診斷與系統(tǒng)健康管理必不可少，大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為實(shí)現(xiàn)這種要求提供了可能。大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)一般采用瀏覽器/服務(wù)器(Browser/Server，B/S)模型，如圖2所示。建立三級(jí)系統(tǒng)架構(gòu)：表示層、功能層和數(shù)據(jù)層[6]。B/S模型結(jié)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理與用戶管理更大的靈活性與開(kāi)放性。在B/S結(jié)構(gòu)下，在客戶端只需要安裝瀏覽器及相關(guān)協(xié)議軟件，即可訪問(wèn)服務(wù)器。軟件的開(kāi)發(fā)、維護(hù)與升級(jí)只需在服務(wù)器端操作，縮短了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)周期，降低了維護(hù)費(fèi)用。在物理部署層面，大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)可以劃分為現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)層(雷達(dá)站點(diǎn))和遠(yuǎn)程診斷層(旅團(tuán)或戰(zhàn)區(qū)級(jí)監(jiān)控中心)兩層。現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)層主要負(fù)責(zé)對(duì)雷達(dá)設(shè)備或傳感器輸出的各類數(shù)據(jù)信息進(jìn)行獲取、監(jiān)視、處理，通過(guò)健康管理單機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行診斷、分析評(píng)估及綜合管理，為雷達(dá)設(shè)備運(yùn)行提供近程、就地的技術(shù)保障。遠(yuǎn)程診斷層利用異地網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、應(yīng)用服務(wù)器、顯示系統(tǒng)等硬件平臺(tái)，以及包括外部遠(yuǎn)程服務(wù)器在內(nèi)的遠(yuǎn)程故障診斷客戶端服務(wù)，通過(guò)有線或無(wú)線方式，獲取雷達(dá)輸出的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建覆蓋雷達(dá)裝備全壽命周期的海量數(shù)據(jù)庫(kù)及綜合知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)所有雷達(dá)的遠(yuǎn)程及深度診斷，評(píng)估雷達(dá)健康狀態(tài)，預(yù)測(cè)雷達(dá)網(wǎng)探測(cè)與保障能力，為維修保障活動(dòng)提供支撐[7]，如圖3所示。

3關(guān)鍵技術(shù)

3.1大數(shù)據(jù)技術(shù)在雷達(dá)健康管理系統(tǒng)的應(yīng)用

下一代主戰(zhàn)雷達(dá)要求對(duì)裝備實(shí)施全壽命周期管理，健康管理系統(tǒng)必須具備海量數(shù)據(jù)的處理能力和大數(shù)據(jù)的深度挖掘功能，能夠利用先進(jìn)算法，建立相應(yīng)的模型，對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)或組件的運(yùn)行趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)判，為維修保障做出決策依據(jù)。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)與健康管理系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合，可以使雷達(dá)具備戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的智慧感知能力，擁有在線智能決策，離線自主學(xué)習(xí)的功能；可以有效地整合雷達(dá)在役階段的數(shù)據(jù)資源，將設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、售后等其他壽命周期階段串聯(lián)在一起，真正實(shí)現(xiàn)雷達(dá)裝備的全壽命周期管理。大數(shù)據(jù)技術(shù)在雷達(dá)健康管理系統(tǒng)上的應(yīng)用還需要解決以下幾個(gè)問(wèn)題：首先是要解決目前較窄的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)總線帶寬和健康管理海量數(shù)據(jù)之間的矛盾；另外海量數(shù)據(jù)中必然存在大量與雷達(dá)健康狀態(tài)關(guān)聯(lián)性不高的低質(zhì)數(shù)據(jù)，如何降低低質(zhì)數(shù)據(jù)對(duì)決策產(chǎn)生的影響？這就需要識(shí)別雷達(dá)中故障率高的設(shè)備或部件，對(duì)其故障模式進(jìn)行辨識(shí)，采集與之相關(guān)的數(shù)據(jù)，避免采集無(wú)效或關(guān)聯(lián)度不高的數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的利用率[8]。

3.2雷達(dá)狀態(tài)指標(biāo)動(dòng)態(tài)評(píng)估技術(shù)

雷達(dá)狀態(tài)指標(biāo)一般包括雷達(dá)的探測(cè)性能和保障能力，探測(cè)性能包括雷達(dá)基本性能和情報(bào)質(zhì)量，雷達(dá)基本性能指標(biāo)又分為：探測(cè)威力、探測(cè)精確度、跟蹤能力、抗干擾能力等[9–10]。以相控陣?yán)走_(dá)天線系統(tǒng)為例，天線系統(tǒng)中的收發(fā)(Transmitter-Receiver，TR)組件很難避免損壞，損壞組件的位置分布對(duì)天線整體效能的影響也不盡相同[11]。系統(tǒng)通過(guò)收發(fā)校正的方法生成天線的幅度分布圖，實(shí)時(shí)計(jì)算方向系數(shù)，通過(guò)與預(yù)存的正常狀態(tài)下的天線方向系數(shù)進(jìn)行對(duì)比，可以得出天線發(fā)射增益、接收增益、副瓣、波束指向等性能指標(biāo)的變化情況。最后經(jīng)性能評(píng)估后，將健康評(píng)價(jià)和狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果送至決策支持模塊，為視情維修提供決策依據(jù)[12–13]。如圖4所示。

3.3以可靠性為中心的維修保障策略

以可靠性為中心的維修保障(ReliabilityCenteredMaintenance，RCM)決策，通過(guò)產(chǎn)品構(gòu)型、操作卡、履歷和狀態(tài)管理，銜接了維修設(shè)計(jì)、維修計(jì)劃、維修過(guò)程、分析評(píng)價(jià)、維修改進(jìn)等各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的動(dòng)態(tài)維修和全壽命周期跟蹤管理[14–15]。維修保障任務(wù)的動(dòng)態(tài)生成過(guò)程如圖5所示，以維修操作卡的操作為核心，具體包括維修操作卡的生成、變更和維護(hù)等。首先通過(guò)可靠性分析、故障分析、過(guò)程跟蹤、方案擬制等任務(wù)流程的細(xì)化，獲得各項(xiàng)維修工序的操作步驟和所需資源，這是生成維修操作卡的基本條件。如果上述任務(wù)流程的具體內(nèi)容發(fā)生了變化，會(huì)觸發(fā)相應(yīng)維修操作卡的變更操作。在生成維修操作卡時(shí)，可以將1個(gè)或多個(gè)任務(wù)組合在一起，根據(jù)任務(wù)涉及的維修項(xiàng)目，預(yù)先置入任務(wù)策略，也支持任務(wù)生成自學(xué)習(xí)策略，在使用過(guò)程中進(jìn)行補(bǔ)充和豐富。

4結(jié)論

通過(guò)基于大數(shù)據(jù)的雷達(dá)健康管理系統(tǒng)的構(gòu)建，實(shí)時(shí)采集裝備狀態(tài)信息，判斷、定位故障，評(píng)估雷達(dá)健康狀態(tài)，預(yù)測(cè)故障趨勢(shì)和裝備壽命，為雷達(dá)維修保障決策提供了依據(jù)。故障預(yù)測(cè)是PHM技術(shù)中的難點(diǎn)，需要長(zhǎng)時(shí)間積累雷達(dá)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，建立預(yù)測(cè)模型，采用深度數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)或部件運(yùn)行趨勢(shì)的預(yù)判；同時(shí)還要依據(jù)裝備實(shí)際運(yùn)行狀況，對(duì)算法和模型進(jìn)行調(diào)整，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

作者：夏勇 丁岐鵑 尤路 單位：中國(guó)電子科技集團(tuán)公司