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基于相关性模型的电源滤波组合测试性设计

2017-03-09梁海波董世茂

航天控制 2017年6期
关键词:测试点权值故障诊断

梁海波 姜 苹 董世茂 孟 恭

1. 北京航天自动控制研究所,北京 100854 2. 宇航智能控制技术国家级重点实验室,北京 100854

测试性是武器装备重要的设计特性,良好的测试性设计可以快速地实现故障检测、故障隔离,对提高装备的战备完好性和任务成功性、减少对维修人力和其它资源的要求、降低全寿命周期费用有着重要的意义。

在武器装备的研制过程中建立测试性模型,并利用模型对装备测试性设计情况进行分析和评估,既有利于在装备研制早期及时发现存在的测试性问题并加以解决,避免将问题带入下一研制阶段,又有利于装备研制过程中对测试性设计的掌控,从而提高装备的测试性水平[1-2]。

电源滤波组合是导弹武器装备测发控系统中的重要设备,需要为测发控系统确保武器装备能够可靠稳定地工作提供高品质的供电电源。因此,在对武器装备测发控系统开展测试性设计工作时,电源滤波组合的测试性设计非常重要。这里,以电源滤波组合为研究对象,利用相关性建模分析方法建立了相关性图示模型和D矩阵模型,确定了故障检测和隔离用测试点,并制定了故障诊断策略,为整个武器装备测发控系统的测试性设计奠定了基础。

1 基于相关性模型的测试性设计方法

基于相关性模型的测试性分析流程如图1所示。首先,对设备开展故障模式影响及危害性分析(Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis, FMECA),即通过分析确定各组成单元在设计和使用过程中所有可能存在的故障模式,以及每个故障模式的原因及影响。然后,对设备的功能和结构进行划分,结合可用的测试手段和测试点,建立相关性图示模型,进而建立D矩阵模型。随后,进行测试点优选计算并建立故障诊断树。最后,利用生成的诊断策略,计算故障检测率、故障隔离率等指标。

根据设备的功能信息流方向,逐个分析各组成单元Fi的故障信息在测试点Tj上的反映F=DT,即可得到对应的D矩阵模型[3]:

(1)

其中,

图1 基于相关性模型的测试性设计流程图

在建立设备的D矩阵模型以后,就可以利用此模型来优选故障检测用测试点和故障隔离用测试点,进而确定故障诊断策略,一般步骤如下[4]:

1)简化D矩阵。为了简化后续的计算工作量,将D矩阵中相等的列或行合并,识别出冗余测试点和故障隔离的模糊组;

2)优选故障检测用测试点。优选故障检测用测试点的关键在于选取的测试点能够提供尽可能多的检测信息,这里用故障检测权值WFD表示。对于简化后的D矩阵,其第j个测试点的WFDj定义为

(2)

3)优选故障隔离用测试点。与优选故障检测用测试点类似,选择故障隔离用测试点的关键在于选取的测试点能够提供尽可能多的故障隔离信息,这里用故障隔离权值WFI表示。

经分析可知,D矩阵中每一列所反映的正常与故障状态信息量虽然不同,但各列的“0”元素和“1”元素的总和是常数。根据A+B=C(常数),当A=B=C/2时,A*B的值是最大的原理,从故障隔离目的来考虑,选取A*B为最大数值的测试点做为优先选取的故障隔离测试入口。

对于简化后的D矩阵,其第j个测试点的WFIj定义为

(3)

4)制定测试策略。以上述测试点的优选结果为基础,先检测后隔离,依次用选出的测试点进行测试,按测试结果的正常与否确定下一次测试。如果测试结果正常则继续进行检测,否则开始故障隔离,这种故障诊断策略可以用故障树来形象地表达。

2 电源滤波组合测试性设计

2.1 电源滤波组合功能分析

电源滤波组合作为一种电源预处理和变换装置,其供电品质的优劣,直接决定着外部用电设备工作状态的稳定性和可靠性。电源滤波组合以交流220V电源作为输入,对外输出4路直流24V和3路经过滤波处理的交流220V供电信号,为外部设备供电,其功能框图如图2所示。其中直流24V供电输出电路由AC/DC电源模块、开关控制单元以及4路串行配置的继电器控制单元组成。当启/停开关接通时,继电器电路1~4依次接通,分别为外部的光端机、PLC1、PLC2和PLC3供电,由于各外部设备加电时间依次错开,避免了同时加电对AC/DC电源模块造成冲击,提高了供电可靠性。

交流220V电源供电电路分为3个独立的供电通路,每个通路上均串联了电源滤波器。在为外部计算机供电的同时,还确保了自身通路的电磁兼容性。

图2 电源滤波组合功能结构示意图

2.2 相关性分析与建模

结合电源滤波组合功能分析结果,在对其进行FMECA的基础上,开展相关性分析与建模工作。考虑测试点设置的难易程度、成本等因素,在电源滤波组合的各组成单元上设置测试点,并标注在功能信息流图上,即得到了电源滤波组合的相关性图示模型,如图3所示。

图3 电源滤波组合测试性框图

根据电源滤波组合的功能信息流方向,得到如下D矩阵模型:

(4)

通过分析发现,此模型不存在数值相同的行或列,即不存在冗余测试情况和模糊组,不需要对D矩阵进行简化处理。

2.3 选取检测用测试点

采用式(2)计算故障检测权值列于表2中,显然,故障检测权值WFD=6最大,即将测试点T6作为第1个检测用测试点。从功能上看,T6设置在直流24V供电电路的末端,通过对T6进行测试,可实现对直流24V供电电路的功能状态进行检测。

针对T6所在的列,对D矩阵进行“0-1”分割,将D矩阵一分为二,如表2所示。对“0”子矩阵再次进行故障检测权值计算,T7,T8和T9对应的故障检测权值均为1。通过对电源滤波组合的功能结构进行分析,T7,T8和T9三个测试点地位均等、功能独立,只要对D矩阵再进行任意次序的“0-1”分割,即可实现对3路交流220V供电通道工作状态的检测,这里不再详述。

表1 检测用测试点选取数据处理表1

表2 检测用测试点选取数据处理表2

根据对D矩阵进行4次分割及故障检测权值计算结果,最终选取T6,T7,T8和T9作为故障检测点,实现对电源滤波组合4个输出通道的故障检测。

2.4 选取隔离用测试点

在单故障假设下,由于F7,F8,F9相互独立,且故障检测后F7,F8和F9已经成为单行,即在进行故障检测的同时也完成了隔离,此后分析就可以不再考虑。在进行故障隔离用测试点选取时,首先在故障检测点中选取T6作为第1个故障隔离用测试点,用式(3)计算故障隔离权值最大值WFI=9,对应测试点T3,即选取T3作为第2个隔离用测试点。

利用测试点T3所对应的列对D矩阵进行“0-1”分割,将D矩阵分割为3个子矩阵,再次计算各测试点的隔离权值最大值为2,对应T1,T2,T4和T5这4个测试点,理论上4个测试点开展下一步故障隔离所耗费的时间资源均等,此时可根据测试点的数据获取难易程度等方面综合考虑,优先选取获取数据方便的测试点。这里,选取T1作为第3个故障隔离用测试点。

同理,再经过4次计算和矩阵分割,F1~F6已经先后被分割为单行。因此,根据矩阵分割的先后顺序,依次选取T2,T4和T5作为后续故障隔离用测试点。

表3 隔离用测试点选取数据处理表

2.5 制定故障诊断策略

电源滤波组合的故障诊断策略可以用故障诊断树的形式表示。从第1个故障检测用测试点开始,按测试结果的正常与否画2个分支:

1)对于正常分支(以“0”表示),继续用第2个故障检测用测试点对系统进行检测,画出两个分支,若测试结果为异常,则转入下一步,否则仍继续进行测试,直到用完所有故障检测用测试点,表示被测系统无故障;

2)对于异常分支(以“1”表示),使用第1个故障隔离用测试点,按其结果是否正常(“0”和“1”)分为2个分支;再用第2个故障隔离用测试点,画出2个分支,直到所用分支为单个组成部件为止,表示故障隔离完成[5]。

按照上述方法,得到故障诊断树如图4所示,使用故障检测用测试点T6对系统进行检测,将系统划分为2个分支,正常分支由F7~F9组成,异常分支由F1~F6组成。

针对正常分支,利用检测用测试点T7对正常分支进行检测,如果测试结果异常,则判定F7故障,反之需要对F8~F9分支继续进行检测,以此类推,再依次采用测试点F8和F9进行测试,可判定整个系统有无故障。

针对异常分支F1~F6,依次采用隔离用测试点T3,T1,T4,T2和T5进行隔离性测试,可将故障隔离到单个组成部件。

图4 故障诊断树

3 测试性分析与评估

测试性分析与评估的目的是对测试诊断策略的诊断能力做客观量化的考核,同时指出测试诊断策略设计中存在的不足,便于进一步改进。

通常,测试性分析与评估工作基于以下3点假设[6]:

1)单故障假设,即在任何时候当被测对象处于故障状态时,认为只有一个组成单元发生了故障;

2)被测对象各组成单元故障率相等,各个测试点测试所需的时间和费用均不予考虑,即不考虑被测对象组成单元的可靠性、测试时间和费用的影响;

3)信号传输通道正常,不存在连接错误和通道中断。

通过分析,电源滤波组合的测试诊断策略中不存在冗余测试和模糊组,对内部各组成单元的故障检测率和故障隔离率均为100%。根据故障诊断树,将故障诊断平均测试步骤计算如下:

平均故障检测测试步骤数为

平均故障隔离测试步骤数为

可见,针对电源滤波组合的测试诊断,该策略平均通过3.3步即可实现所有组成单元的故障诊断与隔离,可大大减少故障检测与隔离时间。

4 结束语

在对电源滤波组合测试信息进行分析的基础上,利用相关性模型优选了故障检测用测试点和故障隔离用测试点,制定了故障诊断测试策略,故障诊断率和故障隔离率均达到了100%,且测试效率较高。

[1] 林志文,刘松风,杨士元.基于D矩阵的舰船电子装备综合诊断方法[J].海军工程大学学报,2009,21(4):87-91.

[2] 陈龙.石君友.刘衎.测试性建模分析的工程化应用方法研究[J].测控技术,2014, 33(5):36-39.

[3] 邵俊宇,周仁明,张宏军,吴伟,夏征农.基于信息流模型的自动驾驶仪多故障诊断分析[J].计算机测量与控制,2015,23(9):3005-3008.

[4] 韩玉芹,祖先锋,潘孟春.导弹装备测试系统中优化测试策略研究[J].弹箭与制导学报,2006,26(4):85-88.

[5] 王晋阳,陈圣俭,张胜满,宋克岭.基于相关性模型的混合电路系统测试性设计研究[J].微电子学与计算机,2011,28(2):157-161.

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

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