基于多信号模型的某短通系统诊断策略设计*

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(1.海军指挥学院信息系 南京 211800)(2.92985部队 厦门 361100)

基于多信号模型的某短通系统诊断策略设计*

尹亚兰1李登1,2

(1.海军指挥学院信息系 南京 211800)(2.92985部队 厦门 361100)

针对某短通系统测试性差的问题,在深入研究多信号模型与诊断策略设计理论的基础上,提出了一种基于多信号模型的诊断策略设计方法。以该系统的窄带发信分系统为例,首先研究了基于TEAMS软件的多信号建模方法,然后根据模型文件获取了系统的D矩阵,最后利用RIG算法生成系统的诊断策略。测试性分析结果表明,该方法有效提高了系统的测试性指标,生成的诊断策略可用来对该型装备进行故障诊断。

多信号模型;诊断策略;TEAMS;RIG算法;短通系统

ClassNumberTN953

1 引言

高新技术在武器装备中的广泛应用,使装备的功能与性能越来越先进,同时也增加了装备结构的复杂性,给装备带来了严重的测试问题、诊断定位问题和维修保障问题[1]。研究表明,要实现对装备准确、快速、经济地维修保障,必须在装备设计研制一开始就综合考虑测试、诊断与保障问题,即开展测试性设计,使装备具有良好的测试性[2]。

测试性(Testability)也称可测性,是指“装备能及时准确地确定其状态(可工作、不可工作或性能下降),并有效地隔离其内部故障的一种设计特性”[3]。诊断策略设计是测试性设计的一项重要内容,对提高装备故障诊断能力(即提高故障检测率和故障隔离率)、提高诊断效率(即减少测试步骤数目)、降低全寿命周期费用具有十分重要的意义。本文针对某短通系统实际情况,采用基于多信号模型的诊断策略设计方法,旨在提高该系统的各项测试性指标,为该装备诊断系统的开发提供诊断程序。

2 基于多信号模型的诊断策略设计

多信号模型是在系统结构和功能分析的基础上,以分层有向图表示信号流方向和各组成模块的构成及连接关系,并通过定义信号(模块功能)与组成模块(故障模式)、测试与信号之间的关联性,来表征系统组成、功能、故障、测试之间的相关性关系的一种模型表示方法[4]。类似于在结构模型上添加多个(单信号)依赖性模型的集合,多信号模型更加接近于系统的物理结构,建模过程相对简单[5]。目前基于多信号模型应用最为成功的测试性设计工具当属美国QSI公司开发的测试性工程与维修系统(Testability Engineering and Maintenance System,TEAMS)软件[6],能够完成对装备系统的测试性分析、可靠性分析、诊断策略设计等功能。因此,对于短通系统这类复杂系统而言,采用基于多信号模型的TEAMS软件进行诊断策略设计是可行的,具体方法如图1所示。

首先利用TEAMS软件构建系统的多信号模型,在此基础上获取系统的D矩阵,然后根据一定的诊断策略搜索算法进行诊断策略设计,最终得到系统的诊断策略,用于对系统进行故障诊断。

3 短通系统多信号建模

某短通系统是某型舰载短波综合通信系统的简称,具有独特的灵活性、抗毁性与低廉性,是舰艇上一种不可或缺的通信装备,对保障舰艇完成作战、训练任务具有极其重要的作用。该系统由窄带发信分系统、宽带发信分系统与收信分系统三个独立的分系统组成,由于本文研究的基于多信号模型的诊断策略设计方法具有一般性,下面以窄带发信分系统为例对其开展多信号建模与诊断策略设计,宽带发信分系统和收信分系统的多信号建模与诊断策略设计方法类似。采用TEAMS软件的多信号建模步骤如下[7]:

1)根据窄带发信分系统的组成结构,搭建系统层次化模型结构。多信号模型支持层次化模型结构,TEAMS软件只需对不同层次的模块设置为不同的层次属性。本文主要研究现场级的诊断策略设计,要求将装备故障隔离到LRU层级,因而TEAMS层次与系统组成分析中的层次级别对应关系是:装备—System、分机与组件—Subsystem、模块/电路板—LRU、功能故障模式—SRU。最终可将窄带发信分系统划分成LRU为111个,共添加故障模式258个。

2)划分窄带发信分系统的系统级功能,对系统各LRU添加功能信号。在TEAMS软件中,模块的功能只能在最底层模块功能属性中定义,上一层模块的功能自动定义为下一层的所有功能之和。因此,建模时要依次按照每一个系统功能流,把系统功能添加到最底层模块功能属性中,并用连接线把分离的模块有机连接起来,形成多信号模型有向边的集合。在对窄带发信分系统进行功能划分时,首先分析系统的加电与开机功能,然后在开机状态下分析系统的按键操作功能,最后分析系统在不同频率和不同工作方式下的发射功能。窄带发信分系统包含2个独立的窄带发信信道,每个窄带发信信道均可分解成系统级功能13个。

3)针对窄带发信分系统的每一个系统级功能,在功能流上添加测试点和测试。多信号模型中的测试不能单独存在,必须属于某个测试点。每个测试点可能包含一个或多个测试,每个测试可同时添加多个功能信号。因此,建模时先确定测试点位置,然后对每一个位置添加相应的测试,最终共添加了400个测试。

4)模型修正及有效性验证。构建多信号模型是一个由简到繁,根据知识和需求逐渐完善的过程。起初根据系统组成结构和功能原理等基本知识构建系统的初级模型,随着对系统认识的深入和应用需求的提出,通过增加功能信号等逐步完善已有模型,最后根据测试数据与物理模型对多信号模型进行检验。

4 短通系统诊断策略设计与评估

4.1 系统D矩阵获取

在使用TEAMS软件构建系统的多信号模型后,模型的信息主要有两种存储方式,分别为文件形式和数据库形式。由于利用数据库获取D矩阵的方法比较麻烦,在具体实现时较难[8],因此,采用基于模型文件的D矩阵数据获取方法。对TEAMS多信号模型的所有文件内容进行分析,可知多信号模型的信息主要保存在模块文件、测试文件、*.nsi、*_grf.map、*.dep和*.prm文件中,利用这几个文件可以分别得到D矩阵的行向量、列向量、元素值和故障概率、测试费用、时间、级别等数据。具体步骤如下:

1)确定D矩阵的行向量集合。首先从*.nsi文件的FAULTS字段中获取所有故障模块的ID号,然后根据故障模块的ID号从*_grf.map文件的MODULE_PROPERTIES获得对应故障模块的名称,每个故障模块对应D矩阵的一个行向量。

2)确定D矩阵的列向量集合。首先从*.nsi文件的TESTS字段中获取所有测试的ID号,然后根据测试的ID号从*_grf.map文件的TEST_PROPERTIES获得对应测试的名称,每个测试对应D矩阵的一个列向量。

3)确定D矩阵元素值,即故障与测试的依赖关系。首先将*.dep文件FAULT_D_MATRIX_COMPACT字段中每组的十进制数值转换成32位二进制数值,然后删除右段多余的0即可得到D矩阵每一行的元素值。

4)确定D矩阵的附加信息。D矩阵元素值只是D矩阵的基本信息,对于实际系统的故障诊断,在诊断过程中,为了生成最优的诊断策略,不仅要知道故障和测试的依赖关系,还要知道故障先验概率、测试费用、测试时间、测试优先级等信息,这些信息可以从*.prm文件中获得。具体过程是:从MTTFS字段获取各模块的故障概率,从TEST_COSTS字段获取各测试的费用,从TEST_HOURS字段获取各测试需要的时间,从TEST_LEVELS字段获取各测试的优先级。

4.2 系统诊断策略的生成

在设计诊断策略时必须选择合适的诊断策略搜索算法,目前常用的诊断算法有SIG算法[9]、AO*算法[10]、RIG算法[11]。其中SIG算法计算简单,但只能得到近似最优诊断策略;AO*算法能生成测试费用最优的诊断策略,但需要不断回溯修正以致存储的临时支路和数据很大,计算复杂度也较大,不适用于大型规模系统;而RIG算法兼顾了计算复杂度和测试费用最优性,在平均测试费用上优于SIG算法,在计算复杂度上优于AO*算法,且这种优越性随系统规模的增加体现得越明显。因此,本文采用RIG算法对短通系统进行诊断策略设计。如图2所示为基于RIG算法生成的窄带发信分系统的部分诊断策略。

图2 窄带发信分系统的部分诊断策略

4.3 系统测试性评估结果

根据前面设计的诊断策略,执行测试性分析,可评估系统的各项测试性指标。图3所示为窄带发信分系统的评估结果。

图3 窄带发信分系统测试性指标评估结果

从上面的分析结果可知,对窄带发信分系统使用基于RIG算法的诊断策略进行故障诊断,故障检测率、故障隔离率均为98%以上,平均模糊组大小为1.03,隔离到单个模块的比例达到98%,说明本文设计的诊断策略是成功的。

5 结语

随着装备的技术和结构复杂性越来越强,装备测试、诊断的技术难度也越来越大,因此对装备维修保障提出了更新、更高、更严的要求。本文针对某短通系统在实际维修保障中存在漏检、误检率高,诊断效率低等问题,提出一种基于多信号模型的诊断策略设计方法,首先对系统进行多信号建模,根据TEAMS软件的模型文件获取系统的D矩阵,然后使用RIG算法进行诊断策略设计生成系统的诊断策略,最后测试性评估结果表明本文设计的诊断策略是有效的、可行的。本文提出的方法具有通用性,对其它复杂电子系统的诊断策略设计具有十分重要的参考价值和指导意义。

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[2]杨鹏.基于相关性模型的诊断策略优化设计技术[D].长沙:国防科学技术大学博士论文,2008:1-7.

[3]石君友.测试性设计分析与验证[M].北京:国防工业出版社,2011:1-2.

[4]吕晓明,黄考利,连光耀.基于多信号流图的分层系统测试性建模与分析[J].北京航空航天大学学报,2011,37(9):1151-1155.

[5]Liu D D, Zeng Z Y, Huang C H, et al. The testability modeling and model conversion technology based on multi-signal flow graph[C]//2012 Prognostics &System Health Management Conference,2012:1-8.

[6]Pattipati K R, Raghavan V, Shakeri M, et al. TEAMS:testability engineering and maintenance system[C]//Proceedings of the American Control Conference,1994:1989-1995.

[7]林志文,贺喆,杨士元.基于多信号模型的雷达测试性设计分析[J].系统工程与电子技术,2009,31(11):2781-2784.

[8]林志文,陈晓明,杨士元.基于XML模式的D矩阵描述及诊断应用[J].兵工学报,2010,31(3):385-890.

[9]孙煜,刘松风,马力.贪心算法在系统故障诊断策略生成中的应用[J].计算机系统应用,2011,20(1):150-154.

[10]Pattipati K R, Alexandridis M. Application of heuristic search and information theory to sequential fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics,1990,20(4):872-887.

[11]Tu F, Pattipati K R. Rollout strategies for sequential fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics — Part A:Systems and Humans,2003,33(1):86-99.

DiagnosticStrategyDesignofSWICSBasedonMuli-signalModel

YIN Yalan1LI Deng1,2

(1. Information Department, Navy College of Commanding, Nanjing 211800)(2. No. 92985 Troops of PLA, Xiamen 361100)

Aiming at the problem that it is poor for the shortwave integrated communication system(SWICS)in testability, the method of diagnostic strategy design based on the multi-signal model is proposed on the basis of in-depth study of the multi-signal model and diagnostic strategy design. Taking narrowband transmitting subsystem as an example, the multi-signal modeling based on testability engineering and maintenance system(TEAMS)is researched firstly. Then the dependency matrix is obtained according to the model files. Lastly the diagnostic strategy of the system is generated in the light of the rollout information heuristic(RIG)algorithm. The result of testability analysis indicates that the method can improve testability metrics of the system. The generated diagnostic strategy can be used to troubleshoot the equipment.

multi-signal model, diagnostic strategy, TEAMS, rollout information gain algorithm, SWICS

2013年11月5日,

:2013年12月21日

尹亚兰,女,副教授,硕士生导师,研究方向:通信与信息系统。李登,男,硕士研究生,助理工程师,研究方向:装备可测性设计与故障诊断技术。

TN953DOI:10.3969/j.issn1672-9730.2014.05.031