火控系统故障预测与健康管理技术*

高美娟，刘白林，张振华

（1.西安工业大学计算机科学与工程学院，西安 710021；2.北方自动控制技术研究所，太原 030006）

火控系统故障预测与健康管理技术*

高美娟1，刘白林1，张振华2

（1.西安工业大学计算机科学与工程学院，西安 710021；2.北方自动控制技术研究所，太原 030006）

故障预测和健康管理（PHM）技术具有故障诊断、故障预测以及健康管理的功能，对降低火控装备维修成本、增强火控系统的完备性以及提高火控系统管理效率具有重要意义。根据通用火控系统发展现状及应用需求，将PHM技术引入到火控系统中。首先介绍了PHM技术原理和国内外发展现状，重点讨论了PHM关键技术和通用火控系统PHM体系结构。最后展望了火控系统PHM技术的发展趋势。

火控系统，健康管理，故障预测，故障诊断，PHM体系结构

0 引言

火控系统从最初的简易火控系统，发展到现在的目标自动跟踪综合性火控系统，主要包括目标跟踪系统、操作控制系统、火控计算机、火控随动系统等，是一种典型的“软件密集型”系统。传统对于火控系统故障的检测，大多数是通过提取主要性能参数，综合各种故障特征信息进行分析、诊断。但现代火控系统朝着复杂化、智能化、模块化方向发展，故障的产生涉及到多方面因素且每个故障都有可能产生危险的后果，这给火控系统的健康管理带来了很大的不便。因此，推动了PHM（Prognostic and Health Management）技术在火控系统领域的研究与发展［1-2］。

近年来，PHM技术朝着实时化、智能化、综合化方向发展，大量PHM技术已经应用于国防航天领域、民用领域。火炮的火控系统是高科技复杂系统，其性能的好坏严重影响装备作战效能及安全，火控系统的健康管理问题已然成为一个亟待解决的问题。

1 PHM技术的应用现状

1.1 PHM原理

基于CBM（Condition Based Maintenance）发展起来的PHM技术，是一种新兴的健康管理技术，它尽可能少地借助传感器采集所需的数据信息，利用不同推理算法评估自身的健康状况。在PHM技术中，主要由故障预测（prognostic）和健康管理（health management）构成，故障预测通过系统当前或历史性能状态可以对系统完成功能的状态进行预测性地诊断，而健康管理通过对已获得的预测信息、使用要求和可用维修资源进行诊断，可以对装备的维修做出适当的决策。

1.2 国外研究现状

20世纪90年代末，美国军方首次引入视情维修技术。近些年来，PHM技术受到了越来越多的关注和重视。

民用领域，美国波音公司在民用飞机中引入“飞机状态管理”（AHM）系统，提高了飞行安全和航班运营效率，并且已经在其他国家航空公司的飞机上得到大量应用，如B777，A320和A340等。据波音公司进行的初步统计资料显示，AHM系统的引入使航空公司节省了约25%的因航班延误及取消而导致的费用［3］。

军事领域，PHM技术-“健康与使用监控系统（HUMS）”广泛应用于英、美、加拿大等国研制的各类飞机系统中，如直升机、战斗机和运输机等。美国陆军750架“阿帕奇”直升机上的HUMS系统，安装后直升机的任务完备率相比之前提高了10%；史密斯航宇公司70架未来“山猫”直升机的监测系统和机舱声音与飞行数据记录仪（HUMS/CVFDR）的系统；海军的综合状态评估系统（ICAS）、空军综合系统健康管理（ISHM）系统及陆军诊断改进计划（ADIP）和等方案［4］。

航天领域，航天器综合健康管理（IVHM）系统在第2代可重用运载器中已经得到应用，且QSI公司的综合系统健康管理（ISHM）方案已经得到应用，实现了对飞机的健康管理。航空无线电通信公司（ARNC）公司的“飞机状态分析与管理系统”（ACAMS），其功能在B757飞机上进行了飞行试验演示验证并取得了成功，且已经向美国当局提出专利申请［5］。

1.3 国内研究现状

国内对于PHM技术这一新兴领域的研究起步于20世纪50年代，已经在故障诊断、故障预测和健康管理方面开展了较为深入的工作，如兵器、航天、航空等领域。

我国关于PHM技术的研究以各大高校和研究所为主，内容主要集中在PHM系统体系结构、关键技术和诊断预测算法等方面，且政府大力支持PHM技术相关的研究工作，并将其列入国家“八六三”发展计划。如北京航空航天大学、西北工业大学和哈尔滨工业大学等。一些研究已经取得了明显的成果，如北航可靠性工程研究所在飞行器领域开展预测算法、智能模型等方向的探索性研究，大多对时间序列分析、神经网络及其混合模型展开研究。

我国军方，空军雷达学院王晗中等［6］构建了一种基于PHM技术的雷达装备维修保障系统；解放军炮兵学院彭乐林等［7］针对无人机系统的故障特点来建立设备逻辑体系结构和拓扑结构。

随着PHM技术的发展，已经广泛应用于军事、民用、航天航空等领域，成为国内新一代武器装备实现健康管理的核心技术。目前，虽然在火控系统中引入了一些技术，但还不是很全面的系统。随着新型保障模式和预测健康管理技术的成熟和发展，这一领域将会是未来的一个很好应用。

2 PHM关键技术

2.1 传感器技术

火炮火控系统的弹道参数修正量传感器，能够实时地为计算机提供弹道参数当前值或偏差值，一旦数据偏离建立弹道方程的标准条件，计算机可以及时地计算出相应的修正量进行补偿，从而保证火炮射击的准确性。

PHM技术对传感器的要求是尽量小且易进行联网，以提高恶劣工作环境对电磁干扰的抵抗力等。研究主要从两方面展开：一方面是通过采取提高传感器器件精度、方向性、稳定性等措施实现对传感器性能的优化；二是通过减小传感器尺寸便于集成［8］。此外，PHM系统还引入新型微机电（MEMS）系统使得传感器向小型化发展又迈进了一步，极大地降低功耗和无线通信的成本。

2.2 嵌入式测试诊断技术

火控系统是一种典型的“软件密集型”系统，嵌入式软件性能的好坏严重影响火控系统性能的发挥。在对火控系统进行鉴定中发现，现有的测试方法还不能实现有效、完善的测试，且存在着针对性、适用性不强的缺陷，不能满足要求。

嵌入式系统是一种以应用系统为中心且可以一定程度地裁减软硬件，从而满足系统速度、安全及成本要求的计算机系统。嵌入式测试诊断技术主要包括4部分，嵌入式操作系统、嵌入式微处理器、外围硬件设备和用户应用程序［9］，具有对故障进行检测、诊断和隔离的功能，实现对系统进行测试、控制和管理的能力。

2.3 数据传输技术

火控系统的综合性、复杂性、智能性决定了数据的海量性，故障参数、故障种类、特征参数等大量的数据需要传输到其他部分，数据传输技术的好坏决定了传输过程的质量。目前，数据传输主要包括两种方式：一是有线传输，二是无线传输。

有线传输是指通过有线数据总线和网络进行相关数据传输，把线缆采集传感器的数据存储在部件级的监测系统中，通过特定的有线网络将存储的数据传输到中央级监测处理系统中进行存储。无线传输是指通过组件内部的无线调制解调器进行数据通讯，由一系列分布式布置的传感器组件构成，这些组件具有独立的数据采集和处理能力［10］。其中，传感器组件主要包括以下几部分：无线传输器、微处理器、数据采集电路以及参数传感器等。

2.4 故障预测技术

故障预测技术的分类从实际研究中应用理论、实现方法和技术路线来看，分为3大类。

2.4.1 基于模型的故障预测技术（model-based approach）

这种技术需要知道对象系统精确的数学模型，且由该领域的专家给出并经过大量数据验证。一般情况下，系统的故障特征是与给定系统模型的参数紧密联系的，因此，对象系统的本质特征得到很好的体现。此外，要想提高该技术的预测精度达到实时预测的要求，可以通过修正对象系统的数学模型。但在实际应用中，当对象系统数学模型要求较高精度且应用于综合复杂的动态系统时，这种预测技术往往达不到预期的效果，具有一定的局限性［11］。

2.4.2 基于知识的故障预测技术（knowledge-based approach）

该技术对于系统模型的要求不是那么精确，但需要对象系统相关领域大量的专家知识进行故障预测，有着更为广泛的应用前景。目前，主要有两种典型的应用形式:专家系统和模糊逻辑。

专家系统是指包含有某个领域专家的大量知识与经验，充分利用人类专家知识、方法来处理所遇到问题，通常与其他技术手段相结合，如与神经网络技术结合［12］等。但是在实际中，主要包括两方面局限：一是专家知识的局限，二是专家知识规则化表述的难度。知识库的不完备性体现在当遇到一个新的、不曾出现过的故障现象且知识库中没有相匹配或相关规则时，这种预测技术也会失效。

模糊逻辑具有处理不确定信息的能力，且提供表达和处理模糊概念的机制，为解决故障预测问题提供了重要的理论方法和实现工具，其应用往往是与其他技术相结合。

2.4.3 基于数据的故障预测技术（data-driven approach）

该技术使用传感器采集的数据作为基础，分析各种数据处理方法挖掘其中隐含的信息，对系统故障进行预测，是现在比较实用的一种故障预测方法。但在具体应用时，火炮装备的一些关键性数据很难轻易获取，采集到的数据存在着不确定性、不完整性，技术的实现还有待进一步解决［13］。

现代火控系统具有模块智能化、功能结构复杂化、故障种类多样化等特点，故障何时、何地、何处出现存在着一定的不确定性，因此，对于故障的预测也存在一定难度。对于故障预测技术的选用还有待进一步进行仿真、实验和测试，好的故障预测技术对于火控系统健康管理尤为重要。

3 通用火控系统PHM体系结构

故障预测与健康管理系统是火炮火控系统重要组成部分，是独立的、多功能的、通用的、模块化系统。在故障发生之前，结合多种历史信息资源对可能发生的故障进行预测，并提供相应故障维修措施，以实现视情维修。通用火控系统PHM体系结构如图1所示。

图1 通用火控系统PHM体系结构

（1）故障诊断模块：当系统发生故障时，通过原理诊断、经验诊断、关键字查询等方式实现故障的定位，并给出相应的维修策略。同时提供历史故障信息，记录并总结频率较高的故障，在下次故障发生之前，提前预防。

（2）故障预测模块：通过CAN总线、以太网、串口等通用接口采集单体状态数据信息。根据故障预测模型和设备单体故障评判标准，进行故障预测。对可能出现的异常状态实现报警，并将采集到的数据存入数据库，以供查询。

（3）数据解析模块：主要完成数据记录、数据解析和数据库导出功能。根据协议规范，记录火控系统通讯网络中传输的数据，并存入数据库；对存入数据库中的数据进行解析，解析后的数据供故障预测模块使用；根据用户协议规范，将数据库定期导出，如15天或者30天，确保数据不因存储空间不足而丢失。

（4）辅助功能模块：对存储知识的数据库进行定期维护，如知识库的增、删、查、改；友好的人机界面使用户可以将指定目录下的数据库导入。

4 结束语

笔者针对火控系统发展趋势和应用现状，介绍了引入PHM技术的必要性、国内外研究情况，详细介绍了PHM技术和火控系统PHM系统结构，最后对火控系统PHM技术发展趋势进行了展望。今后将在以下方面进一步发展：

①PHM关键技术互相融合，推动共同发展；

②新的健康管理分类方法和故障预测理论运用到火控系统中，将会对火控系统实现真正的健康管理；

③基于计算机的故障智能预测方法在未来会更加实用，并逐步提高故障预测能力。

目前，对火控系统健康管理的研究还处于初级阶段，更深层次的问题还有待继续探讨，因此，今后的工作重点放在详细设计系统功能和研究建立通用健康管理系统平台，需要结合各专业学科知识展开研究，做大量工作，取得较快的进展和较好的效果。

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Research on Prognostic and Health Management of Fire Control System

GAO Mei-juan1，LIU Bai-lin1，ZHANG Zhen-hua2
（1.School of Computer Science and Engineering，Xi’an Technological University，Xi’an 710021，China；
2.North Automatic Control Technology Institute，Taiyuan 030006，China）

Prognostic and Health Management（PHM）technology is provided with fault diagnosis，prognostic and health management，which has made a great sense of reducing fire control equipment maintenance costs，enhancing equipment availability，and improving management efficiency.This paper aims at the development status and application requirements of the universal fire control system and introduces PHM technology.Firstly，it introduces the theories and development statuses of PHM technologies，and emphatically discusses the key technologies of the present PHM and PHM system structure of general fire control system.Finally，this paper prospects the developing trend of the fire control system PHM technology.

fire control system，health management，fault prediction，fault diagnosis，PHM system structure

TP206

A

1002-0640（2015）05-0001-04

2014-02-25

2014-04-15

国家重点基金资助项目（40405070301）

高美娟（1990- ），女，山西祁县人，硕士研究生。研究方向：人工智能及应用。