CN105277826B - 阵列天线故障诊断系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种阵列天线故障诊断系统，包括M个测试天线、M通道同步接收机和故障诊断装置，故障诊断装置通过波控系统对阵列天线进行分区，对每个分区进行无故障测试和故障模拟测试，使分区波束依次对准M个测试天线；测试天线每次得到M个幅度值，通过M通道同步接收机上传至故障诊断装置，故障诊断装置将其构成标准测试向量后保存至故障数据库；在进行测试时，得到所测分区的测试向量，如果与数据库中所测分区对应的无故障标准测试向量的相似度小于阈值则所测分区无故障，否则在所有故障对应的标准测试向量中搜索与本次测试向量最接近的标准测试向量，其对应的故障即为所测分区的故障。本发明可以快速、准确地对外场的大型阵列天线进行故障诊断。

Description

阵列天线故障诊断系统

技术领域

本发明属于天线故障诊断技术领域，更为具体地讲，涉及一种阵列天线故障诊断系统。

背景技术

天线测量是天线研制和使用过程中最为重要的一个方面，特别是阵列天线，由于其结构复杂，测试成本较高，一直以来都是阵列天线研制和使用过程中的热点和难点问题。目前国内外对阵列天线的故障诊断方法，可以分为直接性能参数测试与故障推理两大类。

直接性能测试是在微波暗室内通过探头对阵面单元的辐射特性进行测试，由此可直接判断阵面单元故障，该方法准确性较高，技术较为成熟，但受微波暗室的限制，阵面规模不能太大。

故障推理是在外场对阵列天线的辐射特性进行测试，获取天线增益、波束零点、波束宽度、波束指向、副瓣位置、副瓣电平、跟踪范围、极化方式等基本故障特征参数，利用所获取的先验故障信息，依据相应的故障诊断方法定位具体故障辐射单元所在的位置，以此实现阵列天线的故障诊断。诊断之后即可采取包括直接更换异常单元或者利用一定的补偿算法的故障维修方案进行维修，使阵列天线恢复到正常工作状态。该方法由于在外场进行，因此，阵列天线的规模不受场地限制，但实现起来较为复杂。

当阵列天线发生故障后，在无需雷达完全停止工作的前提下，如何通过监测其状态，获取关键性能参数，及时对出现故障的天线单元进行快速定位并排除故障，迅速恢复相控阵天线的技战术指标，目前仍然是一项十分复杂的技术难题。如何实现设计满足性能指标要求并在使用过程中保持设计性能，对相控阵天线的快速测试性和快速可诊断性等可测试性指标均提出了越来越高的要求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种阵列天线故障诊断系统，快速、准确地对外场的大型阵列天线进行故障诊断。

为实现上述发明目的，本发明阵列天线故障诊断系统，包括M个测试天线、M通道同步接收机和故障诊断装置，其中：

M个测试天线在阵列天线的测试场中固定设置，分别接收阵列天线信号，将接收信号的幅度值发送给M通道同步接收机；

M通道同步接收机将接收到的M个幅度值按测试天线序号排列，作为一组数据上传给故障诊断装置；

故障诊断装置包括参数配置模块、数据处理模块、故障数据库、故障判定模块，其中参数配置模块用于用户配置阵列天线的分区参数、阵列天线与测试天线的坐标以及所测分区序号，并根据分区参数以及阵列天线与测试天线的坐标，向阵列天线的波控系统发送控制信号，使所测分区波束依次指向各个测试天线；数据处理模块从M通道同步接收机接收得到本次测试的M组幅度值数据，按波束指向测试天线的序号排列，构成测试向量发送给故障判定模块；故障数据库中保存预先通过模拟故障测试得到的各分区所有故障对应的标准测试向量以及无故障对应的标准测试向量；故障判定模块接收本次分区测试的测试向量，在故障数据库中读取对应分区的无故障标准测试向量，如果本次测试向量和无故障标准测试向量的相似度大于预设阈值，则该分区无故障，否则进一步在该分区所有故障的标准测试向量中搜索与本次测试向量最接近的标准测试向量，该标准测试向量对应的故障即为所测分区的故障。

本发明阵列天线故障诊断系统，包括M个测试天线、M通道同步接收机和故障诊断装置，故障诊断装置通过波控系统对阵列天线进行分区，对每个分区分别进行无故障测试和故障模拟测试，使分区波束依次对准M个测试天线；测试天线每次得到M个幅度值，共计M²个幅度值，通过M通道同步接收机上传至故障诊断装置，故障诊断装置将其构成所模拟故障的标准测试向量，保存至故障数据库中；在进行测试时，得到所测分区的测试向量，与数据库中所测分区对应的无故障标准测试向量进行比较，如果差异小于阈值则所测分区无故障，否则在所有故障对应的标准测试向量中搜索与本次测试向量最接近的标准测试向量，其对应的故障即为所测分区的故障。

本发明具有以下有益效果：

(1)本发明通过对阵面进行分区，可以同时测试分区内多个辐射单元，相对于单通道测试大大减少了测试次数，提高测试效率；

(2)本发明通过多个测试天线来所得到的主瓣和副瓣的幅度值来构建测试向量，从而进行故障诊断，可以有效提高测试的准确性。

附图说明

图1是本发明阵列天线故障诊断系统的结构图；

图2是阵列天线故障诊断系统实际放置示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

图1是本发明阵列天线故障诊断系统的结构图。如图1所示，本发明阵列天线故障诊断系统包括M个测试天线1、M通道同步接收机2和故障诊断装置3。

M个测试天线1在阵列天线的测试场中固定设置，分别接收阵列天线信号，将接收信号的幅度值发送给M通道同步接收机2。M的取值范围为M＞1，本实施例中采用4个标准增益喇叭天线来作为测试天线，采用多个固定的测试天线可以解决阵列天线不能转动测试的问题，又减少了多路径效应的影响。测试天线与阵列天线的距离可以通过实验来得到，需要使故障情况下所得到的测试向量与正常情况下的测试向量的差异明显大于测量的随机误差，从而更有效地检测出天线故障。

M通道同步接收机2将接收到的M个幅度值按测试天线序号排列，作为一组数据上传给故障诊断装置。由于本实施例中有4个测试天线，相应地接收机也为四通道同步接收机。

如图1所示，故障诊断装置包括参数配置模块31、数据处理模块32、故障数据库33、故障判定模块34。

参数配置模块31用于用户配置阵列天线的分区参数、阵列天线与测试天线的坐标以及所测分区序号，并在开始测试时，根据分区参数以及阵列天线与测试天线的坐标，向阵列天线的波控系统发送控制信号，使所测分区波束依次指向各个测试天线。阵列天线的分区是指将阵列天线中的辐射单元进行分区，每个分区包含若干个辐射单元，这样做的好处是可以对一个分区进行一次测试即可完成故障诊断，而不需要单独对每个辐射单元进行测试。

数据处理模块32从M通道同步接收机2接收得到本次测试的M组幅度值数据，按波束指向测试天线的序号排列，构成测试向量发送给故障判定模块34。

故障数据库33中保存预先通过模拟故障测试得到的各分区所有故障对应的标准测试向量。也就是说，先通过波控系统控制关闭分区内的不同辐射单元来模拟故障，包括无故障、单辐射单元故障和多辐射单元故障，通过测试天线得到该故障对应的标准测试向量，保存到故障数据库33中，作为故障判定时的对比数据。

故障判定模块34接收本次分区测试的测试向量，在故障数据库33中读取对应分区的无故障标准测试向量，如果本次测试向量和无故障标准测试向量的相似度大于预设阈值，则该分区无故障，否则进一步在该分区所有故障的标准测试向量中搜索与本次测试向量最相似的标准测试向量，该标准测试向量对应的故障即为所测分区的故障。

本实施例中有4个测试天线，那么就需要通过波控系统将阵列天线所测分区的波速依次聚焦到4个接收天线上，也就是天线方向图主瓣的最大值对准该天线，各个天线均检测得到接收信号的幅度值，所对准天线的幅度值为主瓣值，其他三个天线的幅度值为副瓣值，这4个幅度值构成一组数据。在完成4个测试天线的聚焦后，可以得到4个主瓣值、12个副瓣值，总计16个数据，由这些数据构成的测试向量，对应于当前分区的标准方向图。

本发明的故障判定原理为：当阵列天线的某些单元出现故障时，其垂直面和水平面的方向图会发生变化。由于方向图的主瓣的变化比较小，而副瓣的电平和相位变化比较大，因此可以采集方向图的副瓣电平作为特征值。但是当不同单元出现故障时，副瓣电平的变化可能会很相近，仅靠一个副瓣的电平不能得到准确的诊断结果，因此需要将多个副瓣的电平组合起来进行故障诊断。基于该原理，本发明通过多个测试天线来所得到的主瓣和副瓣的幅度值来构建测试向量，从而进行故障诊断。

在故障判定模块进行故障诊断时，要计算本次测试向量与无故障标准测试向量的相似度，还要在所对应分区所有故障的标准测试向量中搜索与本次测试向量最相似的标准测试向量，来得到所对应的故障。在计算本次测试向量和标准测试向量的相似度时，可以根据需要选择相似度计算方法。本实施例中采用基于可信度因子的相似度计算方法。用E表示证据，H表示结论，CF(H|E)称为可信度因子，表示证据E成立条件下，结论H成立的可信度。

假设N个辐射单元中第k个单元故障，称为结论H_k，其对应的故障特征值为T_k，测试数据(也就是证据)记为E。假定分区中各辐射单元发生故障的先验概率p(H_k)相同，即：

测试数据与故障特征值的差值δ_k＝|E-T_k|。

利用测试数据与知识库数据的差值作为判断两组数据的参考，δ_k作为测试数据与已知故障数据的诊断误差，诊断误差越小，则两组数据的相似程度越高，对应的该组故障编号对应单元产生故障的可能性越大。第k个单元故障的概率为：

参数Δ的大小由具体测试场地条件、天线参数和分区大小的影响有关。

E作为已经发生了的事件，对应的H_k产生的可置信因子CF(H_k|E)为：

可知，测试向量中的元素数量Q＝M²，也就是本发明中每次故障判定有Q个特征值，因此在多个相同条件下获得的证据可综合处理，因此综合起来一组结论的可信度可由下面公式得到：

其中

根据上述推论，记本次测试向量为D＝{d₁,d₂,…,d_Q}，第j个故障对应的标准测试向量为G(j)＝{g₁(j),g₂(j),…,g_Q(j)}，则根据本次测试向量D判断第个故障发生的可信度CF(j)的计算公式为：

其中，δ_i(j)＝|d_i-g_i(j)|，Δ_i＝max{g_i(1),…,g_i(P)}-min{g_i(1),…,g_i(P)}，其中P表示所模拟的故障数量，g_i(j)表示第j个故障标准测试向量中第i个幅度值，i的取值范围为i＝1,2,…,Q。显然，对于P个模拟故障，可以得到P个可信度CF(j)，其中可信度CF(j)越小，说明本次测试向量和标准测试向量G(j)越相似，也就是说可信度CF(j)最小的值对应的故障即为当前分区的故障。

实施例

为了说明本发明的技术效果，采用一个具体实施例进行实验验证。本实施例中被测天线为一个8*8阵列天线，设置分区参数对该阵列进行分区，分为4个4*4的分区。图2是阵列天线故障诊断系统实际放置示意图。如图2所示，采用4个增益喇叭天线，其数据通过16位采样率400MHz板卡的4通道同步接收机上传至装有故障诊断软件的上位机，也就是上位机作为故障诊断装置。

阵列天线故障诊断系统的工作流程如下：在测试天线安置好后，故障诊断装置根据预设参数控制波控系统，关闭分区内的不同辐射单元来模拟无故障和各种故障(本实施例中仅模拟单个辐射单元故障，即每个分区16种故障)，并控制分区波束依次指向4个测试天线，测试天线在每次接收到信号后将幅度值通过4通道同步接收机上传至上位机，故障诊断装置中的数据处理模块将4次上传的数据构成测试向量，发送给数据库保存。对每个分区均完成故障模拟后，数据库中保存有每个分区无故障和所有故障对应的标准测试向量。然后在测试阶段，故障诊断装置控制波控系统，使分区的波束依次指向4个测试天线，获得测试向量，然后将本次测试向量与数据库中该分区所有的标准测试向量依次计算相似度，相似度最大的标准测试向量对应的故障即为当前分区对应的故障。

表1是本实施例中某分区测试向量与对应特征向量的相似度结果。如表1所示，数值越小表示测试向量与数据库中的特征向量越相似。从表1可以看出，采用本发明对该分区的故障隔离率达到了100％。

表1

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (2)

1.一种阵列天线故障诊断系统，其特征在于，包括M个测试天线、M通道同步接收机和故障诊断装置，其中：

M个测试天线在阵列天线的测试场中固定设置，分别接收阵列天线信号，将接收信号的幅度值发送给M通道同步接收机，其中被所测分区波束指向的测试天线测试得到的为主瓣值，其他M-1个测试天线测试得到的为副瓣值；

M通道同步接收机将接收到的M个幅度值按测试天线序号排列，作为一组数据上传给故障诊断装置；

故障诊断装置包括参数配置模块、数据处理模块、故障数据库、故障判定模块，其中参数配置模块用于用户配置阵列天线的分区参数、阵列天线与测试天线的坐标以及所测分区序号，并根据分区参数以及阵列天线与测试天线的坐标，向阵列天线的波控系统发送控制信号，使所测分区波束依次指向各个测试天线；数据处理模块从M通道同步接收机接收得到本次测试的M组共计M2个幅度值数据，按波束指向测试天线的序号排列，构成测试向量发送给故障判定模块；故障数据库中保存预先通过模拟故障测试得到的各分区所有故障对应的标准测试向量以及无故障对应的标准测试向量；故障判定模块接收本次分区测试的测试向量，在故障数据库中读取对应分区的无故障标准测试向量，如果本次测试向量和无故障标准测试向量的相似度大于预设阈值，则该分区无故障，否则进一步在该分区所有故障的标准测试向量中搜索与本次测试向量最相似的标准测试向量，该标准测试向量对应的故障即为所测分区的故障。

2.根据权利要求1所述的阵列天线故障诊断系统，其特征在于，所述故障判定模块在计算本次测试向量与标准测试向量的相似度时，采用基于可信度的相似度计算方法，具体方法为：

记本次测试向量为D＝{d₁,d₂,…,d_Q}，第j个故障对应的标准测试向量为G(j)＝{g₁(j),g₂(j),…,g_Q(j)}，其可信度CF(j)的计算公式为：

其中，δ_i(j)＝|d_i-g_i(j)|，Δ_i＝max{g_i(1),g_i(2),…,g_i(P)}-min{g_i(1),g_i(2),…,g_i(P)}，其中P表示所模拟的故障数量，g_i(j)表示第j个故障标准测试向量中第i个幅度值，i的取值范围为i＝1,2,…,Q；可信度CF(j)越小，说明本次测试向量和标准测试向量G(j)越相似。