CN105486526A - 一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统 - Google Patents

Abstract

一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，包括：包括数据接收处理模块、故障检测模块、故障定位模块、规则算法插件、故障树算法插件和数学模型算法插件与故障判据存储模块。本发明建立通用的运载火箭故障诊断推理框架，将对象信息与诊断策略剥离，实现数据采集、数据处理、故障诊断之间的通用服务，为不同诊断推理方法的具体应用提供通用基础，提升系统的诊断能力。

Description

一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统

技术领域

本发明提出的一种多策略故障诊断系统，主要在运载火箭测试发射过程中应用。

背景技术

现有的运载火箭故障诊断技术一般采用上下限判读、专家知识推理等方法，所能诊断的故障类型十分有限，难以扩展，而且判据制定、规则编写的工作量大。

现阶段，故障诊断技术已在长征三号甲系列运载火箭中得到了工程应用，但是该系统只是采用基于专家系统的诊断推理方法，其诊断能力只局限于已知的故障模式，在实际测试发射过程中，也逐渐暴露出由于诊断推理方法局限性导致对一些故障无法检测和诊断，因此有必要对现有的故障诊断技术进行功能升级，拓展诊断推理方法，提升系统的诊断能力，发挥其更大的效益。

后续，新一代运载火箭具有结构更为庞杂、测发流程更为复杂、面临环境更加严酷的特点，因此，对故障诊断技术的系统化、通用化与智能化提出了更高的要求。

因此，有必要建立支持多种运载火箭诊断推理方法的通用性故障诊断系统，通过运用多种诊断推理方法，实现火箭测试发射过程中的故障快速定位与处理。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有单一故障诊断方法的不足，提供一种能运用的多种诊断策略的故障诊断通用系统，解决单一诊断方法不能满足运载火箭故障诊断需求的问题，提高故障诊断能力。

本发明的技术解决方案是：一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，包括：数据接收处理模块、故障检测模块、故障定位模块、与故障判据存储模块；

所述数据接收处理模块，根据数据通信协议，接收和解析运载火箭地面测试发射的测试数据，根据设定的参数测量范围对运载火箭地面测试发射的测试数据进行野点剔除处理，野点即为参数测量范围以外的点，并将野点剔除后的运载火箭地面测试发射测试数据，即待检测参数，输出至故障检测模块和故障定位模块；

故障判据存储模块，预先储存的规则检测算法、数学模型、规则检测算法和故障树；

所述故障检测模块，接收数据接收处理模块发送的待检测参数，运用故障判据存储模块中预先储存的规则检测算法或数学模型，对待检测参数进行检测，得到待检测参数是否异常的检测结果，如果待检测参数异常，将异常的待检测参数加入异常参数列表中，输出至故障定位模块；如果待检测参数正常，完成检测；

所述故障判据存储模块中预先储存的规则检测算法为：设置运载火箭地面测试发射的测试数据的期望值，即正常工作的值，和误差范围，若数据接收处理模块发送的待检测参数与该正常工作期望值不符，再判断该待检测参数是否在设定的误差范围内，如果该待检测参数也不在误差范围内，则判定运载火箭地面测试发射的测试数据异常，即运载火箭地面测试发射不正常；若数据接收处理模块发送的待检测参数与该正常工作的值，即期望值相符，则判定运载火箭地面测试发射的测试数据正常；

所述数学模型为：设置待检测参数的检测理论值计算公式，即数学模型，和待检测参数的正常偏差阈值；将数据接收处理模块发送的待检测参数代入数学模型，计算得到数学模型输出的待检测参数理论值，将数据接收处理模块接收的待检测参数的理论值与实测值比较，若理论值与实测值的偏差小于设定的待检测参数的正常偏差阈值，则判定待检测参数输出正常，否则待检测参数输出异常，并将数据接收处理模块接收的待检测参数加入异常参数列表中，实现了运载火箭地面测试发射参数的故障检测；

所述故障定位模块，接收故障检测模块发送的异常参数列表，提取出异常参数后，故障定位模块，根据故障判据存储模块预存的故障树，采用故障树分析法对异常参数列表中的异常参数进行故障定位，得到运载火箭地面测试发射过程的故障定位结果，即将异常参数作为故障树中的顶事件，找出导致参数异常这一顶事件发生的所有可能的故障模式的最小割集，即找到导致参数异常的原因，对故障进行定位。

当所述待检测参数为贮箱压力，规则检测算法中的贮箱压力的期望值能够根据运载火箭动力系统性能指标确定。

当所述待检测参数为长征三号甲火箭的一级氧箱压力，规则检测算法中的一级氧箱压力的期望值为0.20Mpa，误差范围为0～0.09Mpa；当所述待检测参数为长征三号乙火箭的一级燃箱压力，规则检测算法中的一级燃箱压力的期望值为0.22Mpa，误差范围为0～0.1Mpa；

当所述待检测参数为长征三号甲火箭的二级氧箱压力，规则检测算法中的二级氧箱压力的期望值为0.22Mpa，误差范围为0～0.12Mpa；当所述待检测参数为长征三号乙火箭的二级燃箱压力，规则检测算法中的二级燃箱压力的期望值为0.17Mpa，误差范围为0～0.12Mpa；。

当待检测参数为姿控系统DA输出参数时，DA输出参数的理论值计算公式如下：

DA输出理论值＝速率陀螺参数系数1*速率陀螺输出值1+速率陀螺参数系数2*速率陀螺输出值2+速率陀螺参数系数3*速率陀螺输出值3。

针对长征三号甲火箭，速率陀螺参数系数1、速率陀螺参数系数2、速率陀螺参数系数3由姿控系统根据需要的指标确定，速率陀螺输出值1、速率陀螺输出值2、速率陀螺输出值3根据数据通信协议，接收和解析运载火箭地面测试发射的测试数据。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

(1)本发明建立了通用的运载火箭故障诊断推理框架，将对象信息与诊断策略剥离，实现了诊断推理算法、数据采集、数据处理、故障诊断等模块之间的通用服务，可为不同诊断推理方法的具体应用提供通用基础，在构建运载火箭故障诊断系统时可大大节约开发和维护费用，提高研制与使用效率。

(2)本发明针对故障的多样性，设计了使用多种诊断推理策略的通用系统，以解决单一诊断方法不能满足运载火箭故障诊断需求的问题，提高故障诊断能力。

(3)本发明的数据接收处理模块对测量数据的野点进行剔除处理，保证了检测和诊断数据的有效性，避免由测量干扰而引起的虚警和误判。

(4)本发明的故障检测模块和故障定位模块，可根据运载火箭各分系统的故障特性灵活定制诊断策略，为运载火箭测试发射的快速排故提供有力的技术支撑，保障运载火箭测试发射过程的可靠性与安全性。

附图说明

图1为本发明系统示意图；

图2为采用本发明方法建立的故障树知识；

图3为提取的故障树结构；

图4为贝叶斯与故障树结合方法；

图5为转换后的贝叶斯网络；

图6为各事件后验概率具体情况示意图；

图7为各基本事件后验概率示意图。

具体实施方式

本发明的基本思路为：一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，包括：包括数据接收处理模块、故障检测模块、故障定位模块、规则算法插件、故障树算法插件和数学模型算法插件与故障判据存储模块。本发明建立通用的运载火箭故障诊断推理框架，将对象信息与诊断策略剥离，实现数据采集、数据处理、故障诊断之间的通用服务，为不同诊断推理方法的具体应用提供通用基础，提升系统的诊断能力。

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

本发明的一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，包括数据接收处理模块、故障检测模块、故障定位模块、与故障判据存储模块，建立了通用的运载火箭故障诊断推理框架，将对象信息与诊断策略剥离，实现了诊断推理算法、数据采集、数据处理、故障诊断等模块之间的通用服务，可为不同诊断推理方法的具体应用提供通用基础，在构建运载火箭故障诊断系统时可以大大节约开发和维护费用，提高研制与使用效率。

所述数据接收处理模块，根据数据通信协议，接收和解析运载火箭地面测试发射的测试数据，根据设定的参数测量范围对运载火箭地面测试发射的测试数据进行野点剔除处理，野点即为参数测量范围以外的点，以保证测试参数的有效性，避免由测量干扰而引起的虚警和误判，并将野点剔除后的运载火箭地面测试发射测试数据，即待检测参数，输出至故障检测模块和故障定位模块；

所述故障检测模块，接收数据接收处理模块发送的待检测参数，运用故障判据存储模块中预先储存的规则检测算法或数学模型对待检测参数进行检测，得到待检测参数是否异常的检测结果，如果待检测参数异常；将异常的待检测参数加入异常参数列表中，输出至故障定位模块；如果待检测参数正常，完成检测。

所述规则检测算法为：设置运载火箭地面测试发射的测试数据的期望值(正常工作的值)和误差范围，若数据接收处理模块发送的待检测参数与该正常工作期望值不符，再判断该待检测参数是否在设定的误差范围内，如果该待检测参数也不在误差范围内，则判定运载火箭地面测试发射的测试数据异常，即运载火箭地面测试发射不正常；若数据接收处理模块发送的待检测参数与该正常工作期望值相符，则判定运载火箭地面测试发射的测试数据正常；

所述数学模型为：设置待检测参数的检测理论值计算公式，即数学模型，和待检测参数的正常偏差阈值；将数据接收处理模块发送的待检测参数代入数学模型，计算得到数学模型输出的待检测参数理论值，将数据接收处理模块接收的待检测参数的理论值与实测值比较，若理论值与实测值的偏差<设定的待检测参数的正常偏差阈值，则判定待检测参数输出正常，否则待检测参数输出异常，并将数据接收处理模块接收的待检测参数加入异常参数列表中，实现了姿控系统待检测参数的故障检测。

所述故障定位模块，接收故障检测模块发送的异常参数列表后，利用故障判据存储模块预存的故障树，采用故障树分析法对异常参数列表中的异常参数进行定性分析和定量计算，得到运载火箭地面测试发射过程的故障定位结果。其中，定性分析是将异常参数作为故障树的顶事件，利用下行法找出导致顶事件发生的所有可能的故障模式最小割集；定量计算是利用顶事件下所有基础事件的先验概率计算出基础事件导致顶事件发生的概率，并结合贝叶斯算法计算出所有基础事件发生的后验概率，即对故障进行定位。

以下为优选方案的实施例：本系统实现运载火箭动力系统“二级燃箱增压过高”的故障定位和姿控系统DA输出参数的故障检测。

如图1所示，一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，包括数据接收处理模块、故障检测模块、故障定位模块、与故障判据存储模块。

例如，在故障判据存储模块中按照火箭型号、飞行发次、测试类型、测试阶段、分系统这五层建立的五层树状结构，这里为二级燃箱增压过高”故障树如下：火箭型号为“CZ-3A系列火箭”，飞行发次“Y16”，测试类型“发射场测试”，测试阶段“第一次总检查”，并建立“动力系统”和“姿控系统”两个分系统节点，在“动力系统”下输入“增压过高”的规则检测算法和故障树算法，在“姿控系统”节点下建立数学模型。。

“二级燃箱增压过高”的规则检测算法如下：:

IfC_2JZY＝1，then2Prxq.EV＝0.17,2Prxq.ERR＝(0.0,0.12),即二级增压指令发出，则二级氧箱压力的期望值优选为0.17，误差带优选为0.0～0.12。如果数据接收处理模块发送的待检测参数，不在这个二级氧箱压力的期望值和误差带内，则判定数据接收处理模块发送的待检测参数为异常参数，将异常参数送至故障判据存储模块中按照火箭型号、飞行发次、测试类型、测试阶段、分系统这五层建立的“二级燃箱增压过高”故障树查询，“二级燃箱增压过高”故障树如图2所示，即查询到可能导致“二级燃箱增压过高”的原因有“电磁阀故障”、“配气台与电磁阀连接故障”、“CPU站故障”“网络模块故障”“IO模块故障”等9个故障事件，即实现了故障定位。

DA输出参数的数学模型按下式：DA输出理论值＝参数系数1*速率陀螺输出值1+参数系数1*速率陀螺输出值2+参数系数3*速率陀螺输出值3，偏差阈值＝阈值A。

数据接收处理模块，根据运载火箭地面测试网络数据通信协议，接收和解析运载火箭地面测试发射的二级增压测试指令、二级燃箱压力、速率陀螺输出值1、速率陀螺输出值2、速率陀螺输出值3、DA输出参数，根据设定的参数测量范围对运载火箭地面测试发射的二级增压测试指令、二级燃箱压力、速率陀螺输出值1、速率陀螺输出值2、速率陀螺输出值3、DA输出参数，进行野点剔除处理，并将待检测的参数列表加入野点剔除后的数据，即待检测参数，输出至故障检测模块和故障定位模块。

故障检测模块，接收数据接收处理模块发送的二级燃箱压力和二级增压测试指令，根据故障判据存储模块中的规则：

二级燃箱增压过高”的规则检测算法如下：:

IfC_2JZY＝1，then2Prxq.EV＝0.17,2Prxq.ERR＝(0.0,0.12),即二级增压指令发出，则二级氧箱压力的期望值为0.17，误差带为0.0～0.12。如果数据接收处理模块发送的待检测参数，不在这个二级氧箱压力的期望值和误差带内，则判定数据接收处理模块发送的待检测参数为异常参数。

当接收到二级增压测试指令时，判断二级燃箱压力的压力是否在优选范围[0.17,0.29]之间，若条件不成立则将二级燃箱压力加入异常参数列表中，输出至故障定位模块；

然后，将数据接收处理模块接收的的速率陀螺输出值1、速率陀螺输出值2、速率陀螺输出值3、DA输出参数代入DA输出参数的数学模型：

DA输出理论值＝参数系数1*速率陀螺输出值1+参数系数1*速率陀螺输出值2+参数系数3*速率陀螺输出值3，偏差阈值＝阈值A。

数学模型计算DA输出理论值，将数据接收处理模块接收的DA输出参数(实测值)与理论值与实测值比较，该理论值与实测值比较，若理论值与实测值的偏差<阈值A，则可确认DA输出正常，否则DA输出异常，并将数据接收处理模块接收的DA输出参数加入异常参数列表中，实现了姿控系统DA输出参数的故障检测。

所述故障定位模块，接收故障检测模块发送两个异常参数“二级燃箱压力”、“DA输出参数”，当前由于故障判据存储模块中仅存在“二级燃箱压力”的故障树，“DA输出参数”的故障定位故障树没有存在故障判据存储模块中，因此故障定位模块仅对二级燃箱压力过高的异常参数在故障树中定位。

例如：将二级燃箱压力这个异常参数送至故障判据存储模块中按照火箭型号、飞行发次、测试类型、测试阶段、分系统这五层建立的“二级燃箱增压过高”故障树查询，“二级燃箱增压过高”故障树如图2所示。

如图2中，各事件代号对应的事件名称和概率如表1所示。其中Code为事件代号，P为先验概率。

表1二级燃箱压力过高故障树事件说明表

根据异常参数，确定该异常参数在故障树中的位置，即“二级燃箱压力过高”，所提取的故障树结构如图3所示。

以下开展定性分析：如图3所示，根据该树结构，利用下行法计算出导致“二级燃箱压力过高”的最小割集，其结果为{电磁阀故障}、{电磁阀输出线路故障}、{CPU站故障}、{网络模块故障}、{I/O站故障}、{配电台1故障，配电台2故障}、{主控计算机故障，从控计算机故障}、{人为失误}。

表2下行法计算最小割集

以下开展定量分析：

(1)故障树方法

若测得参数只可知顶事件“二级燃箱压力过高”发生异常，结合最小割集结果，依次计算故障树的结构函数、基础事件的概率重要度和相对概率重要度，如图3所示。最后根据重要度排序，即可实现故障定位。

利用不交化方法得到故障树的结构函数表达式为：

其中，K_i为最小割集，i＝1,2,…,8。

概率重要度公式为：

相对概率重要度公式为：

(2)贝叶斯与故障树结合方法，如图4所示。

若测得参数可知该树结构中某个中间事件正常，则可将该树结构转换成贝叶斯网络，并结合所有基础事件先验概率、某中间事件发生状态，利用贝叶斯公式(公式1)计算出所有基础事件导致顶事件发生的后验概率。最后根据概率排序，即可实现故障定位。

贝叶斯公式又称为后验概率公式：

(公式1)

式中，A为顶事件，B＝{B₁,B₂,…,B_n}为顶事件下的所有基础事件。B₁,B₂,…,B_n表示第1到第n个基础事件；

全概率公式为：

转换后的贝叶斯网络如图5所示。

利用变量消元法计算故障树各事件的概率结果如下：

顶事件发生的前提下，基本事件X1发生的概率为：P(X1＝1|T＝1)＝0.0402；

顶事件发生的前提下，中间事件E1发生的概率为：P(E1＝1|T＝1)＝0.6033；

顶事件发生的前提下，已知事件E4不发生，则事件E1发生的概率为：P(E1＝1|T＝1,E4＝0)＝0.6017。

各事件后验概率具体情况如图6所示。

通过图7可以看出，已知E2(配电台测控故障)、E4(配电台故障)事件不发生，则导致顶事件(二级燃箱压力过高)发生的故障基本可以定位在x8事件(人为失误)上。

本发明针对新一代运载火箭具有结构更为庞杂、测发流程更为复杂、面临环境更加严酷的特点，实现了对故障诊断技术的系统化、通用化与智能化提出了更高的要求，且本发明建立了通用的运载火箭故障诊断推理框架，将对象信息与诊断策略剥离，实现了诊断推理算法、数据采集、数据处理、故障诊断等模块之间的通用服务，可为不同诊断推理方法的具体应用提供通用基础，在构建运载火箭故障诊断系统时可大大节约开发和维护费用，提高研制与使用效率。

本发明未详细阐述部分属于本领域公知技术。

Claims (6)

1.一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，其特征在于：包括数据接收处理模块、故障检测模块、故障定位模块、与故障判据存储模块；

所述数据接收处理模块，根据数据通信协议，接收和解析运载火箭地面测试发射的测试数据，根据设定的参数测量范围对运载火箭地面测试发射的测试数据进行野点剔除处理，野点即为参数测量范围以外的点，并将野点剔除后的运载火箭地面测试发射测试数据，即待检测参数，输出至故障检测模块和故障定位模块；

故障判据存储模块，预先储存的规则检测算法或数学模型、规则检测算法和故障树；

所述故障检测模块，接收数据接收处理模块发送的待检测参数，运用故障判据存储模块中预先储存的规则检测算法或数学模型，对待检测参数进行检测，得到待检测参数是否异常的检测结果，如果待检测参数异常，将异常的待检测参数加入异常参数列表中，输出至故障定位模块；如果待检测参数正常，完成检测；

所述故障判据存储模块中预先储存的规则检测算法为：设置运载火箭地面测试发射的测试数据的期望值，即正常工作的值，和误差范围，若数据接收处理模块发送的待检测参数与该正常工作期望值不符，再判断该待检测参数是否在设定的误差范围内，如果该待检测参数也不在误差范围内，则判定运载火箭地面测试发射的测试数据异常，即运载火箭地面测试发射不正常；若数据接收处理模块发送的待检测参数与该正常工作的值，即期望值相符，则判定运载火箭地面测试发射的测试数据正常；

所述数学模型为：设置待检测参数的检测理论值计算公式，即数学模型，和待检测参数的正常偏差阈值；将数据接收处理模块发送的待检测参数代入数学模型，计算得到数学模型输出的待检测参数理论值，将数据接收处理模块接收的待检测参数的理论值与实测值比较，若理论值与实测值的偏差小于设定的待检测参数的正常偏差阈值，则判定待检测参数输出正常，否则待检测参数输出异常，并将数据接收处理模块接收的待检测参数加入异常参数列表中，实现了运载火箭地面测试发射参数的故障检测；

所述故障定位模块，接收故障检测模块发送的异常参数列表，提取出异常参数后，故障定位模块，根据故障判据存储模块预存的故障树，采用故障树分析法对异常参数列表中的异常参数进行故障定位，得到运载火箭地面测试发射过程的故障定位结果，即将异常参数作为故障树中的顶事件，找出导致参数异常这一顶事件发生的所有可能的故障模式的最小割集，即找到导致参数异常的原因，对故障进行定位。

2.根据权利要求1所述的一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，其特征在于：当所述待检测参数为贮箱压力，规则检测算法中的贮箱压力的期望值能够根据运载火箭动力系统性能指标确定。

3.根据权利要求1所述的一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，其特征在于：当所述待检测参数为长征三号甲火箭的一级氧箱压力，规则检测算法中的一级氧箱压力的期望值为0.20Mpa，误差范围为0～0.09Mpa；当所述待检测参数为长征三号乙火箭的一级燃箱压力，规则检测算法中的一级燃箱压力的期望值为0.22Mpa，误差范围为0～0.1Mpa。

4.根据权利要求1所述的一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，其特征在于：当所述待检测参数为长征三号甲火箭的二级氧箱压力，规则检测算法中的二级氧箱压力的期望值为0.22Mpa，误差范围为0～0.12Mpa；当所述待检测参数为长征三号乙火箭的二级燃箱压力，规则检测算法中的二级燃箱压力的期望值为0.17Mpa，误差范围为0～0.12Mpa。

5.根据权利要求1所述的一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，其特征在于：当待检测参数为姿控系统DA输出参数时，DA输出参数的理论值计算公式如下：

DA输出理论值＝速率陀螺参数系数1*速率陀螺输出值1+速率陀螺参数系数2*速率陀螺输出值2+速率陀螺参数系数3*速率陀螺输出值3。

6.根据权利要求5所述的一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统，其特征在于：针对长征三号甲火箭，速率陀螺参数系数1、速率陀螺参数系数2、速率陀螺参数系数3由姿控系统根据需要的指标确定，速率陀螺输出值1、速率陀螺输出值2、速率陀螺输出值3根据数据通信协议，接收和解析运载火箭地面测试发射的测试数据。