CN108614539A - 机载设备故障诊断与预测模型验证方法 - Google Patents

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孙倩
汤幼宁
王娟
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods

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Abstract

本发明属于故障预测与健康管理(PHM)系统集成与验证领域。一种机载设备故障诊断与预测模型验证方法，其特征在于，通过对成员级PHM进行仿真，模拟各个底层LRU/LRM上报的BIT数据、状态参数、配置信息和履历信息，并按照接口要求加载机载设备故障诊断与预测模型；再按照模型验证流程运行被验模型；最后基于所建立的诊断与预测性能指标，验证PHM系统中诊断与预测模型，判断模型的相关性能是否满足设计要求中所涉及的技术指标，进而实现机载设备故障诊断与预测模型的验证。该方法可用于PHM系统综合验证平台的建立，体现规范性、系统性、通用性和实用性等工程化特点。

Description

机载设备故障诊断与预测模型验证方法
技术领域
本方法属于故障预测与健康管理(PHM)系统集成与验证领域，适用于机载设备故障诊断与预测模型的验证。
背景技术
故障预测与健康管理(PHM)技术作为提高新一代武器装备的可靠性、安全性和经济承受性，实现自主式保障和视情维修的关键技术，近年来引起各国军方和工业界广泛关注，使得对故障预测与健康管理技术的研究深度和广度不断扩大。但在PHM系统的研制过程中，还存在诸多关键的技术问题，例如系统集成难度大、数据及知识积累不足、验证能力弱等。特别是由于PHM系统以监测、诊断和预测为主要手段，在PHM系统构建之初以及部署实施时，亟待解决的问题就是如何针对PHM系统模型，评价系统的诊断、预测算法的性能等，PHM模型验证由此成为健康系统研制中核心的技术问题。
发明内容
发明目的：
提供一种机载设备故障诊断与预测模型验证方法，通过故障注入技术、诊断与预测性能指标建立技术和模型验证流程设计，实现机载设备故障诊断与预测模型验证，进而提高PHM系统的诊断与预测性能。
技术方案：
一种机载设备故障诊断与预测模型验证方法，通过对成员级PHM进行仿真，模拟各个底层LRU/LRM上报的BIT数据、状态参数、配置信息和履历信息，并按照接口要求加载机载设备故障诊断与预测模型；再按照模型验证流程运行被验模型；最后基于所建立的诊断与预测性能指标，验证PHM系统中诊断与预测模型，判断模型的相关性能是否满足设计要求中所涉及的技术指标，进而实现机载设备故障诊断与预测模型的验证。
模型验证流程如下：
1)将xml格式的模型导入数据库；
2)将与模型配套的仿真配置文件、仿真脚本文件导入数据库；
3)通过模型验证配置界面，选择待验证模型、仿真配置文件、仿
真脚本，并填写模型预期输出结果；
4)对已配置的模型验证过程进行完整性检查，如果检查通过，进
行模型验证，否则用户根据平台反馈的错误信息进行修改；
5)通过仿真工具实时注入模型验证所需的仿真数据，结合仿真脚
本、推理算法进行模型验证；
6)验证结束后，显示模型输出结果及各项性能指标。
有益效果：
该方法可用于PHM系统综合验证平台的建立，体现规范性、系统性、通用性和实用性等工程化特点。
附图说明
图1是航电系统诊断模型验证流程图
具体实施方式
以航电系统诊断模型验证为例：
航电系统的诊断模型和推理机驻留在虚拟机载平台中，由仿真工具提供故障数据注入。验证平台通过以太网回收、显示诊断结果，诊断结果主要包括：配置信息、已检测故障、未检测故障、模糊组等。最后将模型输出结果与用户预期故障模式进行对比分析、计算诊断模型的检测率、隔离率、虚警率等性能指标，进而完成模型的诊断能力评价。
航电系统诊断模型验证流程：
1)将xml格式的模型导入数据库；
2)将与模型配套的仿真配置文件、仿真脚本文件导入数据库；
3)通过模型验证配置界面，选择待验证模型、仿真配置文件、仿真脚本，并填写模型预期输出结果；
4)对已配置的模型验证过程进行完整性检查，如果检查通过，进行模型验证，否则用户根据平台反馈的错误信息进行修改；
5)通过仿真工具实时注入模型验证所需的仿真数据，结合仿真脚本、推理算法进行模型验证；
6)验证结束后，显示模型输出结果及各项性能指标。
航电系统的诊断模型验证配置过程主要包括对以下数据的配置：
(1)设备名称
(2)模型类型选择：故障方程或故障数据字典
(3)模型选择
(4)仿真配置文件选择
(5)仿真脚本选择
(6)预期触发故障模式设置
仿真验证结果主要包括以下数据：
(1)故障诊断配置项
(2)已检测故障列表
(3)未检测故障列表
(4)模糊组
(5)检测率、隔离率、虚警率。

Claims (2)

1.一种机载设备故障诊断与预测模型验证方法，其特征在于，通过对成员级PHM进行仿真，模拟各个底层LRU/LRM上报的BIT数据、状态参数、配置信息和履历信息，并按照接口要求加载机载设备故障诊断与预测模型；再按照模型验证流程运行被验模型；最后基于所建立的诊断与预测性能指标，验证PHM系统中诊断与预测模型，判断模型的相关性能是否满足设计要求中所涉及的技术指标，进而实现机载设备故障诊断与预测模型的验证。
2.如权利要求1所述的机载设备故障诊断与预测模型验证方法，其特征在于，航电系统诊断模型验证流程如下：
1)将xml格式的模型导入数据库；
2)将与模型配套的仿真配置文件、仿真脚本文件导入数据库；
3)通过模型验证配置界面，选择待验证模型、仿真配置文件、仿真脚本，并填写模型预期输出结果；
4)对已配置的模型验证过程进行完整性检查，如果检查通过，进行模型验证，否则用户根据平台反馈的错误信息进行修改；
5)通过仿真工具实时注入模型验证所需的仿真数据，结合仿真脚本、推理算法进行模型验证；
6)验证结束后，显示模型输出结果及各项性能指标。
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