健康监测技术在机载雷达结构上的应用分析*

薛勇杰，虞庆庆，薛 飞

（南京电子技术研究所，江苏南京 210039）

引 言

故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）技术的定义是“一种利用信号、测量、模型和算法来监测、评估和跟踪退化的健康状态并预测故障发展的维修保养方法”[1]，它是由基于状态的维修（Condition-Based Maintenance,CBM）升级发展而来。PHM技术能够通过即时监测获取系统的技术状况，预测功能性故障并做必要的预防维修，从而缩短维修时间，降低飞机全寿命周期维护保障费用，提高系统的可靠性和安全性，能够为未来战机实现快速、准确的维修保障提供有力支持[2-3]。

近年来，国内外科研机构都致力于PHM相关理论及关键技术的研究，取得大量成果，使得PHM技术的发展进入了新的阶段。在飞机PHM整体架构理论研究方面，文献[4]给出了基于空地一体化管理的大飞机PHM的原型系统结构及软硬件设计方案，讨论了未来大飞机PHM系统研制面临的主要问题。文献[5]详细论述了实现PHM功能的信息物理系统（Cyber-Physical Systems,CPS）架构，分析了CPS在工业领域及航空航天领域的应用现状及瓶颈问题。文献[6]依据航空电子系统的故障模式与机理，提出了一种基于测试性的电子系统综合诊断与故障预测系统架构。文献[7]开发了基于可测性设计的PHM系统架构，分析了测试数据对系统功能实现的影响。目前，美国已将PHM技术应用于F-35战斗机，显著降低了维修人力和后勤保障资源的需求，同时大大提升了其出动架次率、全机使用寿命和作战效能[7]。

机载雷达属于典型的复杂军用电子设备，其组成规模庞大、结构形式复杂、雷达与载机平台之间属于紧耦合集成关系[8]，不可避免地导致雷达系统故障发生概率高以及维护和保障成本高。开展机载雷达的PHM系统架构体系研究，对PHM技术在我国机载雷达上的实施具有重要意义。

本文首先分析了典型飞机的PHM系统架构；然后，针对机载雷达的结构特点，探究了机载雷达结构全寿命流程紧密融合的PHM构建方法，分析了机载雷达PHM系统构建流程；最后，以某机载雷达上大型一维转台为监测对象，搭建了转台结构健康监测的地面试验系统，实现了对机载雷达转台运行状态的实时监控、故障诊断等功能。

1 典型飞机的PHM架构分析

PHM技术不仅是一种先进的测试、维修技术，更是一种全面的故障预测、诊断、隔离及状态管理技术[9]。常规飞机PHM系统架构分为机上和地面两大部分，之间通过通信系统互联，其典型架构可归纳为图1所示框图。

图1 典型飞机的PHM架构

该PHM系统首先从各类最底层信息源获取原始数据，经信号处理后第一时间对其状态进行诊断和预报。PHM机上管理系统将故障信息综合后，通过数传系统传至地面PHM系统。地面PHM系统是实时和事后处理系统，负责对机上部分提交的数据和信息进行综合、仿真、评估、决策和优化，以得到关键对象的损伤程度及寿命预计，最终据此对与作战计划、维修管理、备件供应和人员培训等有关的需求资源做出恰当、及时和决策性的响应，并将有用的信息通过专家/经验数据库与同型号飞机共享[10]。

2 机载雷达结构的PHM系统构建

2.1 雷达系统结构特点

一般的机载雷达分为舱内和舱外（罩内）两大部分。透波天线罩为雷达系统中唯一的外露结构[11]，罩内单元均通过安装结构实现在罩内的安装固定，典型的有源相控阵雷达中该部分重量约占整个雷达的40%[8]。视雷达架构及功能的差异，独立单元的总数量规模在500台/件以上。转台结构适用于机械旋转的雷达，该结构带动综合交连实现雷达阵面整体的旋转及静/动两部分之间的电、液传输。舱内单元一般采用标准现场可更换单元（Line Replaceable Unit,LRU）插箱形式，部分内装标准现场可更换模块（Line Replaceable Module,LRM）。同样视雷达架构及功能的差异，插箱及模块的总数量规模在100台/件以上。安装结构指雷达各设备与载机平台互连的安装过渡结构，包括框架、导轨、减振器等，该部分结构的规模与雷达-载机平台结构一体化设计程度密切相关。

2.2 机载雷达PHM系统构建方法

本文提出了一种与机载雷达结构全寿命流程紧密融合的PHM构建方法，具体流程如图2所示。从图2中可以看出，PHM系统研发流程与雷达系统研发流程在方案、设计、集成测试及使用的各个阶段紧密融合。例如，在方案阶段，雷达系统研发流程中的故障模式、影响及危害性分析（Failure Mode, Effects & Criticality Analysis, FMECA）的结果是PHM系统研发流程中PHM系统初步方案的输入或依据，雷达系统研发流程中FMECA结果确定的结构关/重件则决定了PHM系统中监测对象及监测参数的选定。

FMECA是分析产品所有可能的故障模式及其可能产生的影响，并按每个故障模式产生影响的严重程度及其发生概率予以分类的一种归纳分析方法。FMECA由故障模式及影响分析（Failure Mode,Effects Analysis, FMEA）和危害性分析（Criticality Analysis, CA）两部分组成。具体的分析方法可参考GB/T 7826《系统可靠性分析技术失效模式和影响分析（FMEA）程序》和GJB 1391《故障模式、影响及危害性分析指南》。

图2 机载雷达PHM系统构建流程

这里以典型雷达简化后的舱内设备为例，得到舱内系统的结构层级树（图3）、典型单元的功能与结构层次对应关系（图4）以及功能结构严酷度类别等级定义（表1）。

由于雷达属于电讯功能为主的复杂电子系统，大部分结构故障危害将通过各种机理及路径耦合，最终体现在电讯功能上，因此这里仅以结构的FMEA分析为例，进一步的功能CA分析不在此文展开详述。基于上述定义及综合分析，可得到对应雷达舱内系统的FMEA分析表。通过严酷度等级并结合关/重件特性分析，可以进一步确定雷达关/重结构件。

图4 典型单元的功能与结构层次对应关系图

表1 雷达舱内系统功能结构严酷度类别等级定义

根据雷达全系统FMECA的详细分析结果，可以得到雷达系统内各结构的故障影响内容及严酷度等级，最终得到典型机载雷达严酷度等级结构件清单（表2），从而确定监测对象。

为了实现机载雷达系统结构上的健康监测功能，载机势必需要付出额外的综合资源代价，主要包括重量、尺寸/空间、功耗、系统复杂程度及可靠性。然而，额外的资源代价将影响飞机的设计指标及作战效能。因此，PHM在机载雷达系统中的应用必须重点突出、有所取舍，不可一味盲目地搞“大而全”。

现有用于PHM监控技术的传感器类别包含热、电、机械、化学、温度、生物、光学（辐射）、磁性等。结合表1的分析结果，得到雷达整机全系统结构的PHM系统架构（图5）。

表2 典型机载雷达严酷度等级结构件清单

图5 典型机载雷达系统结构的PHM系统架构

3 PHM在机载雷达转台上的应用

3.1 监测对象分析

基于机载雷达系统结构的PHM系统架构分析开展某机载雷达一维伺服转台系统的健康监测技术应用研究。该大型一维转台主要由支撑环（外环、内环）、方位轴承、支撑腿、大齿圈、减速器、小齿轮、测角装置等组成。检测对象主要包括方位轴承、齿轮、液压马达减速机及内外环撑腿等结构。转台的主要监控部位包括电控部分、转台结构和液压部分，监控要素包括转速、角度、应力、振动等。

3.2 监测系统软硬件系统架构

3.2.1 监测系统总体方案

大型一维转台健康监测系统整体方案如图6所示。系统由嵌入式机载信息采集终端和故障诊断与健康管理服务平台构成。振动、应变、电流等传感器感知转台信号，信号调理数据采集器获取传感器信号，通过信号处理获得有效数据，再将数据传输至数据服务器。健康管理服务平台通过信号处理与特征提取、健康评估、故障诊断以及寿命预测等关键环节，实现运行状态实时监控和故障诊断，并进行故障预测和健康管理。

图6 大型一维转台健康监测系统整体方案

3.2.2 监控参量与监控方法

监控内容主要分为电控部分、转台结构部分和液压部分，监控要素包括转速、角度、应力、振动等。电控部分通过总线方式从电控系统获取转速、转角、电流、流量、压力、温度等监控参量。转台结构部分包括：1）结构件应力监测采用传统的电测应变方式，采用低温应变片作为应变传感器，通过应变采集模块采集应变信号；2）传动机构状态监测采用加速度传感器获取轴承、大齿圈、小齿轮、减速机、马达等传动部件的振动信号，通过提取微弱故障信号进行轴承早期故障诊断，依据轴承振动监测数据进行趋势分析，并依据轴承寿命模型进行寿命预测；3）结构最大位移监测采用定制的位移传感器获取位移信号。液压部分采用光电传感器获取信号。

3.2.3 运行状态监控硬件系统

大型一维转台运行状态监控硬件平台由传感器、调理器、采集器、存储器、电脑、通讯接口等组成，实现信号传感、调理、采集、通讯、存储等功能。电控部分在外环上布置2个速度编码器和2个角度编码器，由测角装置通过总线获取数据。转台结构部分包括：1）针对结构件应力监测，在转台支腿的上下左右位置共安装24个应变传感器，在外环上部均匀布置4个应变传感器；2）针对传动机构状态监测，在方位轴承上均匀布置4个加速度传感器，在减速器、马达、马达轴承上布置18个加速度传感器；3）针对结构最大位移监测，在内外环上各布置4个位移传感器。液压部分在液压马达上布置2个温度传感器，在进出油管上各布置1个温度传感器，共计4个温度传感器，在进出油管上各布置1个流量传感器。

3.2.4 运行状态监控软件系统

PHM主要包含故障预测和健康管理两方面内容。软件开发基于嵌入式平台系统，具有很强的人机交互能力，结合上述硬件平台，主要完成数据采集、数据通讯、数据存储、数据分析、状态监控、故障诊断、寿命预测等功能。

（1）状态监测、故障预警功能

利用时域分析、频域分析及神经网络等分析方法，判定转台运行健康状况，如果出现异常，将结合故障机理和测试数据进行早期故障诊断和故障预警。转台健康监测采用图形和动画的直观方式显示应力、位移和振动数据，基于健康基线以绿色、黄色和红色分别表示健康、警示和危险状态，如图7所示。

图7 转台健康监控主界面

（2）故障预测与寿命预测功能

故障特征趋势预测主要通过对历史数据进行分析，构建并训练能够较好反映故障特征随时间发展规律的模型，进而应用该模型对未来故障特征的发展情况进行预测。短期预测是指直接应用时间序列预测方法、神经网络预测方法等数据趋势预测方法对未来故障特征进行短期预测。长期预测是指在短期预测的基础上，结合历史数据和短期预测数据，采取曲线拟合的方式建立故障特征与时间的函数，并得到未来较长时间内的故障特征发展趋势。要为运维决策提供可信依据，需要完成健康状态的可视化，并生成相应数据库，包括性能退化图、绩效雷达图、分类和故障分布图以及风险图表，如图8所示。

图8 转台健康监控大数据分析

目前，该健康监测系统主要用于健康状态监测，并在使用过程中，通过数据积累逐渐建立和完善故障库以及关键参量特征信号数据库，为转台系统的故障诊断与预测以及寿命预测提供依据。后期可以根据使用过程中出现的结构方面的问题，利用系统预留的备用接口对部分结构件进行扩展监测。

4 结束语

本文通过对典型的飞机PHM系统架构的详细分析，并结合机载雷达系统的结构特点，提出了基于雷达全寿命周期和FMECA的PHM系统设计方法和总体架构，得到了典型机载雷达系统结构的健康监测系统架构。以某机载雷达转台为例，探究了PHM技术在雷达关键结构件健康监测上的应用，并获得了各关键系统的多参量实时数据。本研究对结构健康监测技术在机载雷达领域的工程化应用具有指导意义。