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机电设备的测试性验证方法初探

2011-07-04叶晓慧赵建扬

电光与控制 2011年11期
关键词:故障注入数据表比值

何 洋, 叶晓慧, 赵建扬

(海军工程大学,武汉 430033)

0 引言

机电设备是将机械装置与电子化设计及软件结合起来所构成的系统总称,具有复合功能且适用面广,不仅广泛应用于民用(数控机床、工业机器人、工业制造等),而且在舰艇、飞机等军用领域中也开始大量应用。但随着微电子技术和计算机自动控制技术在机电设备中的比重越来越重,其复杂程度越来越高,带来了对机电设备故障诊断的困难。测试性是产品能及时、准确地确定其状态(可工作、不可工作或性能下降)并隔离其内部故障的一种设计特性,为了提高装备故障检测与隔离能力,必须开展测试性工作。目前对于机电设备的测试性工作开展较少,特别是对于如何评价机电设备的测试性设计是否达到规定的要求,没有可操作性的验证方法。

本文针对此种情况,提出了机电设备的测试性验证指导流程,介绍了测试性验证关键技术,运用故障注入试验方法进行机电设备的测试性验证。

1 验证指导流程

测试性验证方法可分为自然故障统计方法和故障注入试验方法两类[1]。自然故障统计方法是直接统计产品在试用过程中自然发生的故障,及其故障检测与隔离信息,评估产品的测试性水平是否满足规定要求。故障注入试验方法是在研制的机电设备试验样机中注入一定数量的故障模式,用测试性设计规定的或其他辅助的测试方法进行故障检测与隔离,按其结果来估计产品的测试性水平并判断是否达到了规定要求,决定接收或拒收,其主要有3个环节:故障样本分配和选取;注入故障演示试验;接收/拒收判据。因自然故障统计方法不能及时对装备进行测试性验证,具有滞后性,所以本文采用故障注入试验方法。机电设备的测试性验证指导流程如图1所示。

图1 机电设备的测试性验证指导流程图Fig.1 Flow chart for testability verification of electromechanical equipment

1)步骤1,根据机电产品测试性设计、分析资料和规定指标,得出产品测试性验证要求,明确具体验证项目。反映测试性水平的指标参数主要有:虚警率(FAR),故障检测率(FDR),故障隔离率(FIR)。FAR的验证可以同可靠性验证一起完成,所以测试性验证主要确定FDR和FIR是否达到规定要求。其定义如下所述。

故障检测率指在规定条件下用规定的测试设备和方法能够正确检测到的故障数与故障总数的比,用百分数表示。其数学模型表示为

式中:ND为在规定条件下用规定方法正确检测出的故障数;N为产品发生的故障总数。

故障隔离率指用规定的方法将检测到的故障正确隔离到不大于规定模糊度的故障数与正确检测到的故障数的比,用百分数表示。其数学模型表示为

式中:NL为在规定条件下,用规定的方法正确隔离到不大于L个可更换单元的故障数;ND为在规定条件下,用规定的方法正确检测到的故障数。

2)步骤2,结合维修性、可靠性验证试验及性能试验,选择测试性验证方法。

测试性的概念自从1975年由F.Liour等人在《设备自动测试性设计》中首次提出后,已从维修性脱离出来。而测试性验证的一部分工作还仍然在维修性、可靠性验证试验中有所涉及。如样本选取和分配,需对故障模式的影响和危害性进行分析(FMECA),这可在可靠性分析中得到。这样做的目的是最大限度地利用维修性、可靠性验证试验中的可用数据,减少测试性验证的工作量。测试性验证方法[2]可用二项分布法、正态分布法、多项分布法、泊松分布法或超几何分布法进行制定。二项分布法在 GJBZ20045、GJBZ20045和GB5080.5都有所提到。其特点是独立同分布;适合成败型试验;验证前计算适中,验证后无计算;判决无争议;需要的样本量适中;适用于故障检测率,隔离率和虚警率的验证。故障注入试验是一种成败型试验,当注入故障后能成功检测或隔离出故障则试验成功;否则试验失败。因此本文采用二项分布方法制定测试性验证方法。

3)步骤3,制定机电设备测试性验证计划。其内容主要包括:确定验证工作小组;要完成哪些验证工作项目;每个工作项目如何完成,什么时候完成;如何利用这些工作项目的结果完成产品测试性验证报告。

4)步骤4,进行测试性验证技术准备。其内容包括:确定参试样机;确定样本集和分配方法[3];选取故障模式及注入方法;制定测试性验证综合数据表,来记录故障注入后的试验数据,本文设计了一种比较好用的数据表,见表1;还有其他技术准备工作。

5)步骤5,实施故障注入试验,故障注入过程[4]如图2。进行数据采集,填写好测试性验证综合数据表,评估试验数据,根据接收/拒收判据得出结论。在进行故障注入试验中,注入故障必须遵守如下原则:

①所注入的故障必须不能破坏任何设备;

②尽量提高故障的可注入性和注入准确性;

③ 注入过程简单、方便,注入可达性[5]好;

④研制开发方便、简单,通用性强,可注入故障模式具有典型性;

⑤硬件开销少,可注入故障类型多。

6)步骤6,审定验证结果。

如果满意则最终完成机电设备测试性验证报告;如果不满意则修正/改进设计,(若修改程度较大则返回步骤4,若只是轻微修改则直接返回步骤5)重新进行测试性验证,直至满意,最终完成机电设备测试性验证报告。

图2 故障注入过程Fig.2 The procedure of fault injection

2 测试性验证关键技术

在上文测试性验证技术准备工作中,样本分配和选取,故障注入方法,这两项技术是机电设备测试性验证方案的关键技术。下面对这两项技术分别进行介绍。

2.1 样本分配与选取

首先对故障样本集进行如下定义:从被测对象的故障模式集合中,抽取一定数量的在一定程度上可以代表被测对象的故障模式集合。

目前所进行的测试性验证,其样本的分配和选取方法大都是从可靠性、维修性验证的理论直接引申过来,应用在测试性验证中存在以下缺陷[6]。

首先,样本分配。可靠性验证中的样本量分配是基于故障率进行的,但在测试性验证中,更加关注的是产品的测试覆盖率,基于故障率的样本量分配方案将会造成试验结果的失真和不可信。

其次,样本选取。相关标准[7-8]中都是基于故障率分配后采用随机抽样的方法获得的。根据统计抽样理论,样本集应能较好地反映总体的特性,文献[9]提出了样本集的充分性准则,满足一定充分性准则的样本集将具有很好的代表性。

针对以上问题,可以采取基于故障影响相对比值的样本分配方案,下面给出故障影响相对比值的定义。故障影响相对比值(Kej):模块单元j的故障相对发生频率(Kpj),故障扩散强度(KIj),故障危害度相对比值(Krj),故障模式数相对比值(Kmj)的综合加权值[10]。其数学模型为

注意:ap、aI、ar、am分别为 Kpj、KIj、Krj、Kmj的加权系数。

式(3)中:Kpj为第j个模块单元中所有故障模式的故障率总和,与全体模块单元中所有故障模式的故障率总和的比值;KIj为第j个模块单元中所有故障模式的故障扩散强度总和,与全体模块单元中所有故障模式的故障扩散强度总和的比值;Krj为第j个模块单元中所有故障模式的危害度总和,与全体模块单元中所有故障模式的危害度总和的比值;Kmj为第j个模块单元中所有故障模式数量的总和,与全体模块单元中所有故障模式数量的总和的比值。

2.2 故障注入方法

故障注入的方法可分为两类:

1)软件模拟,这类方法依赖于有关系统级的数学模型,且实时性差,可信度低;

2)物理模拟,即对实际的系统施加故障激励。它又可分成软件注入和物理注入:软件注入是指通过仿真装置对有关寄存器的数据修改达到故障注入的目的;物理注入可分为重离子击穿法、电源扰动法及管脚级注入法。实际采纳的方法多为管脚级故障注入。其理论依据是,器件内部的故障模式都可等效于器件管脚的故障状态。

对于串联型组合机构的机电设备,如果不宜直接对所要进行故障注入的目标实施故障注入,可以采用后驱动技术[11]进行物理模拟故障注入。因为串联式组合机构由一个或两个以上的基本机构经过串联使从动件达到某种特定的运动规律或完成复杂的运动轨迹,其前一机构的从动件电路输出级往往又是后一机构的主动件电路输入级。并且后驱动技术用于故障注入,实质是从器件的管脚注入,在被测器件的输入级(前级驱动器件的输出级)灌入或拉出瞬态大电流,迫使其电位按要求变高或者变低,达到对被测器件施加测试激励的目的。所以可以改变前一机构的从动件输出级电位,达到对后一机构主动件电路故障注入的目的。

3 实例验证

应用上述方案指导流程和关键技术,对某串联型机电装备进行测试性验证。验证中,采取基于故障影响相对比值的样本分配方案;对不宜直接进行故障注入的目标,采取后驱动技术进行故障注入。每进行一次故障注入试验,记录一组试验数据,填写好本文设计的测试性验证综合数据表,如表1所示。

因为篇幅所限,只给出3个故障模式注入后的试验数据,所用到的测试点是(t1,t2,t3,t4,t5,t6)。

表1 测试性验证综合数据表Table 1 The synthetical data table of testability verification

4 结束语

本文给出了机电设备测试性验证方法与步骤,并进行了分析。介绍了测试性验证关键技术。对某串联型机电装备进行了测试性验证,给出其测试性验证综合数据表的填写示例。上述探讨的方法,对机电设备测试性验证工作具有一定的指导意义。根据国内外研究情况,制约测试性验证工作发展的两个关键技术问题是:样本的分配与选取和故障注入。这在今后的研究中应主要予以解决。

[1]石君友.测试性验证辅助软件(TVAS)设计与实现[J].测控技术,2007(7):58.

[2]周玉芬.测试性验证的理论和方法研究[R].西安:空军工程学院,1998.

[3]叶晓慧,王红霞,潘佳梁.基于蚁群算法的系统序贯测试性优化研究[J].计算机测量与控制,2010(10):2224-2227.

[4]田仲,石君友.系统测试性设计与验证[M].北京:北京航空航天大学出版社,2003:369.

[5]吕维平,陈云翔,李坤.基于Bayes理论的飞机可达性改进评估[J].电光与控制,2009,16(11):77-78.

[6]刘双双.测试性验证试验中故障样本选取算法研究[D].武汉:海军工程大学,2010.

[7]GJB2072-9,维修性试验与评定[S].北京:中国标准出版社,1994.

[8]MIL-STD-470A,Maintenance management outline for system and devices[S].USA,1983.

[9]石君友.试性试验验证中的样本选取方法研究[D].北京:北京航空航天大学,2004.

[10]王红霞,叶晓慧,刘双双.测试性分析中基于模糊聚类的系统划分方法研究[J].微电子学与计算机,2010(7):177-180.

[11]李璇君.基于后驱动技术的故障注入方法研究[J].哈尔滨工业大学学报,2001(6):859-860.

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