航空继电器故障适应性诊断系统

王建军，顾占波

（空军第一航空学院，河南 信阳 464000）

0 引言

目前，在飞机上有数以百计的继电器，它们多以继电器盒的形式安装在飞机上，而用于检测和修理航空继电器故障的费用特别高[1]，本文将介绍一种专家系统，它可以把发现和修理故障的费用减少到大约50%。

发现和修理故障费用包括下列四项内容，其中前三项都可用该专家系统进行优化[2～4]：①不准确性费用：故障模式诊断不正确和进行不必要的修理所消耗的费用；②无效率费用：进行不必要或多余的检测所消耗的费用；③重复性费用：诊断专家没有能力找出故障而重复一个错误的决策所消耗的费用；④统计最小化费用：做出全部正确的决策后才去修理设备所消耗的费用。

1 适应性诊断系统

1.1 定义

专家系统是利用程序指定发生故障的部件，而不是给出排除故障的步骤[5]。本文所述的专家系统——适应性故障诊断系统（ADS）所陈述的问题包括故障模式、征兆模式和相关费用。该系统所解决的问题是优化要修理继电器盒的检测和替换顺序，使成本费达到最小。

用来解决这个问题的机构称之为适应性模式匹配。系统的结构见图1。问题的陈述以训练序列的形式输入到学习算法LA（Learning Algorithm），LA 把训练序列信息压缩到判别式矩阵D 中，由D 输出结果。解压缩算法利用D 矩阵计算由每一种故障模式产生的故障征兆次数，这些故障征兆和测试单元UUT（Unit under Test）内的征兆相似。如果两个以上故障模式产生的故障征兆和所观察到的相似，与每一种故障模式相关的输出数值为非零。系统对这些数据进一步处理，由此确定每一种故障模式的相对概率。

ADS 利用分析的结果确定修理继电器盒的最划算方法。在诊断过程中的任何时刻，系统都可以指导技术人员测试或替换继电器盒。它提供不同选择的费用对比，给出指导性的决策。这些决策加上技术人员可能得到的其它信息（即缺少的继电器盒），使他们拿出最合适的解决办法。

通过准确预测合适的替换件，ADS 使不准确性费用达到最低。借助其隔离故障原因的能力，在诸多可以进行的测试中选择出下一步应进行的测试，可使无效率费用最小。通过监控系统预测准确性，并由此修改系统的统计信息，可使重复性费用最小。

图1 适应性模式匹配

1.2 相关术语

NF：故障模式数；NT：测试次数；Dij：NF×NT 维判别式矩阵。矩阵中的第i 行第j 列元素表示：故障模式中的第i 个继电器盒在第j 次测试失败次数；Sj：NT维故障征兆阵列。阵列中的元素表示第j 次测试通过或失败的结果（1=失败，0=通过，-1=不知道）；TFi：NF 维全部故障阵列。阵列中的元素表示第i 个故障模式出现的总次数；Pi：第i 个故障模式是所观察到的故障征兆的原因的概率：

1.3 故障原因的预测

一个故障模式所表现出的征兆和阵列Sj中已观察到的征兆的相似次数计算公式：

由于S 和D 之间的元素数有所不同，这个公式可降低总的故障索引，得出了故障次数N。每一种故障模式的概率是：

1.4 修理费用

只依靠概率还不能做出最佳替换的决定，需要把备用的替换件考虑进去，按下列公式得出修理费用CR：

上述公式中的CostX 表示每一种备用替换件的成本。修理费用CR 的下标表示选择哪一种故障模式首先进行修理。在无法确定的情况下，这一组公式模拟高费用修理过程。如果首先做出替换的是1 号继电器盒，计算修理费用时，P1=100%。此时就存在一个概率为1-P1，这种替换将不对继电器盒进行修理。在这种情况下，对第二次替换（2 号继电器盒）就会产生一个额外的费用。接下来还存在一个概率为1-P1-P2，这种替换将是错误的，还需要做另外一些替换。计算修理费用时，就要用到这些项的加权和。

找出最佳替换顺序的目的就是将修理费用降到最低。如果我们只对下一步替换做出选择，而不是按照整个顺序来进行，就会简化这一工作过程。

通过下列步骤可选择出下一步要进行的替换：引入故障概率为PX=1 的假定故障模式X，使修理故障X 的费用和N 个实际故障中的一个故障修理费用相等，即：

在式（3）这一组公式中，因只有前两项不同，所以式（4）可以变为：

另外，由于式（3）中的第3 个公式中第二项等于零,于是:

因此，由公式（4）可得：

因为故障X 的引入对费用公式作了变形处理，所以式（8）只是近似公式。这样做的结果与实际情况有很大的出入。为了解决这个问题，必要时可在Pi 项加入一个校正因子。

式（8）给出了一个简单的方法，通过预测每种修理选择所需要的费用，系统使不准确性费用达到最低。这是系统提供给测试人员主要方法之一。如果修理费用仍然太高，很可能需要附加测试，进一步隔离故障原因。

1.5 测试顺序

在诊断过程中，当测试运行到某个位置而对修理费用影响最大，此位置便是最佳测试。测试有两种结果：通过或失败，对应的概率分别为：

此处：NSPi' 故障模式i 测试通过（Testj=通过）时，给出和阵列S 相似的故障征兆总次数；NSFi' 故障模式i测试失败（Testj=通过）时，给出和阵列S 相似的故障征兆总次数。

修理费用测试结果计算如下：

此处：CRR（Testj=通过）表示测试通过时计算出的修理费用，CR（Testj=失败）表示测试失败时计算出的修理费用。唯一剩下的问题是最佳测试是否值得实施，可用下式算出：

公式表示第j 次测试的费用。如果Vj＞j（实施测试的费用），这样的测试值得投资。

2 实际应用中需要考虑的问题

本文所研究的专家系统实现了对航空继电器的评估，并由此给技术人员提供合理化建议。其效用更多还在于减少发现和排除航空继电器故障的费用。它必将以较小的代价应用到新的程序中去，并且为用户所接受。

2.1 知识库的开发

最初给系统输入的是用于训练的故障模式关系，在测试程序写入的同时，就完成这些输入。故障模式关系可采用下列两种形式中的一种：

X 表示在故障模式对应的测试期望结果。X=1，测试失败；X=0，测试通过。考虑到也可能无法确定，所以X 也可以是分数。

其它资料还需要的有：每次修理和测试的费用，以及对TF 阵列的初始评估。故障平均时间估值乘以1 至5年的故障时间周期（取决于用户在先验统计中的信心）将使TF 阵列有一个良好的开始。

2.2 人为因素

对于像这样一个系统，要使其有使用价值，必须在一个较短的周期内给使用者带来明显的利润，估计费用必须快速准确，容易理解，操作简单。这就要求适应性诊断系统和测试装置之间有一个综合接口。我们已经在该系统中插入了测试装置控制软件，自动化程度提高，最低限度地降低了用户的负担。

3 结束语

本文所描述的系统能为故障诊断技术人员提供有价值的建议。该系统所使用的方法非常准确，这与其计算和逻辑简单化不无关系。系统无论是精确度，还是速度都能满足要求，本系统将对提高发现和修理航空继电器故障的效率和质量起到重要的作用。

[1]宫锡芳.最优化控制问题的计算方法[M].北京：科学出版社，1979.

[2]岳朝生. 某型飞机火控计算机等可靠性鉴定试验及分析[J].航空精密制造技术，2001，3.

[3]张光澄.最优控制计算法[M].成都:成都科技大学出版社，1991.

[4]冯国楠.最优控制理论与应用[M].北京：北京工业大学出版社，1991.

[5]吴信东，邹燕.专家系统技术[M].北京:电子工业出版社，1988.