航空电子设备故障诊断.docx

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1、航空电子设备故障诊断基于测试信息不完备条件下航空电子设备故障诊断是诊断学中的一个重要分支，其基于粗糙集理论，分析诊断信息、仪器参数之间的相关性，建立知识集合，用等价的元素替换不完备的信息，构建决策树，找到可能的故障源。在国外与之相关的综合诊断技术已得到广泛应用，在国内研究者较少，局限性较大，研究有待深化。关键词：航空；电子设备；故障诊断；信息不完备诊断学随着系统控制的复杂化、智能化程度越来越高，航电设备的集成规模也越来越大，设备的故障报告率大幅提高。航空电子设备是系统的核心控制部件，目前多为集成印刷电路板作为功能模块单元，出于航空安全的考虑，重要的模块，还需要多余度的设计以互为备份。而故障的发

2、生往往可能起源于模块上微小的电子元件故障。对于航空电子设备而言，准确的故障诊断，不仅能保证安全有效的运行，还能大大降低维修的成本。故航空电子设备故障诊断技术是航空工业领域研究热门，也是各个零部件修理厂商的技术核心。目前，故障诊断方法可分为基于信号处理、基于解析模型以及基于系统知识三类。航空电子设备特别复杂，包含大量的元素，故障诊断初检通过后，需要经过完好的整机测试诊断，但因很多原因，有时获得的信息与现实情况存在较大出入，进而导致诊断不准确。本次研究扼要概述基于测试信息不完备条件下航空电子设备故障诊断策略。1.理论基础信息不完备是指诊断系统中的某个或多个数据丢失、不完全或不确定，导致信息数据不完

3、好。Kryszkiewiez等以为采用粗糙集理论是处理不完全信息的有效手段，其实际上一种基于参数诊断方法策略，通过构建不完好的决策树，表示故障树，通过适宜的算法来确定最可能出现不模糊信息的故障，进而诊断故障，其需要深化分析实际系统行为和预测行为系统行为之间不一致的原因者，进而找到可能的故障源1。理论上，越是复杂的仪器设备，内部诊断参数互相之间的联络便越复杂，与此同时能够获得的诊断信息也越多，缺失部分的信息对整个检测信息的影响也明显减弱，缺失部分能够被知识集中其它等价元素取代，通过挖掘知识结合，能够处理不准确以及模糊信息，为模糊诊断创造了条件。2.不完全信息条件下航空电子设备故障诊断国内外进展2

4、.1国外进展随着计算机技术、信号处理技术、当代探测技术的进步，发动机孔探等无损检测技术以及智能机测试等技术成熟。飞机的数字化程度提高，同机会载系统、飞行数据记录系统、机载维护系统也飞速发展。以上都推动了飞行器诊断信息学发展，能够获得诊断信息越来越多。如波音747-400采用状态监控技术逻辑方程进行故障诊断，空客的飞机电子中央飞机监控系统ECAM和飞机综合数据系统AIDS。美国Deb博士等人率先提出了从信号多维属性出发，分析系统原理、功能，确认信号以及检测信号之间的因果关系，将系统中的材料流、能量流、信息流、故障添加到组成模块中，多信号模型可提供被诊断系统的测试性、诊断分析特性，进而合理安排测试

5、帮助提高故障诊断效应，在这样的系统中，部分信号的丢失会有其他关联信号补充2。Deb博士等成立的QSI公司基于这种模型开发了TEAMS工具箱，并用于UH-60通用直升机的故障诊断。NASA下属的Ames研究中心的诊断引擎通过根据待诊断对象的定性模型和输入参数计算当前理论预测值，而后通过检测获得实际观测值，比照两者差异，采用广义约束传播、模糊集等方法获得最小的冲突集，通过最佳的搜索策略，生成故障候选集。实际上在国外测试信息不完全条件下的故障诊断已早早的用于太空科技领域，发展数十年基本成熟，成为综合诊断的组成部分。2.2国内研究进展禹航等3以为粗糙集仅能处理完全信息系统，对描绘知识不确定性问题过于简

6、单。其所在的团队尝试构建了一种基于冲突信息条件下的装备故障诊断方法，其构建了近似于表示空间的策略，采用冲突诊断信息系统描绘故障信息，对其属性进行约检，设计了包含度的针对完全信息对象的故障诊断策略，针对不完全信息对象采用向量补齐的策略，将其用于航空发动机故障诊断，结果显示其有效的提高故障诊断准确率。翟颖烨等4尝试基于ATE故障诊断系统，设计了一种通用的故障诊断系统软件，其采用XML语言编写了所需以及产生信息的模型，结合粗糙集、故障树分析方法，尝试构建了某类型飞机电子对抗设备综合测试与故障诊断系统软件系统框架。ATE测试设备，是国内航电系统部件故障测试的主流测试方法。不得不提的是，目前ATE测试设

7、备的测试准确性，完全受制于测试模型的构建和语言的编写。这将取决于机载航电设备的知识产权和国内的研发水平，对于国内运行的主流民航客机来讲，此模块核心技术基本由国外部件制造厂商把握。因此国内达不到足够的检测和维修深度，检测维修均停留在高一级的零部件上，这也导致了高的维修成本。从整体来看，我国基于测试信息不完备条件下的诊断研究相对滞后，研究人员少，局限性较大。基于以上的现状，电子设备的诊断仍然有可提升的方面。如今机载系统的设计均具备自测功能bite，该功能不仅保障系统工作的正确，也能在系统内部失效时存储相关信息到电子设备的存储器NVM中，对于部件自带NVM数据的解读，将弥补测试设备的不完善。基于系统知识，通过分析建立模型，将NVM中提供的信息应用于设备的诊断中。3.小结基于测试信息不完备条件下航空电子设备故障诊断的关键在于构架诊断知识的获取模型，通过适宜的算法构建基于特征关系的粗糙集拓展模型，对诊断信息表进行规则提取，同时对特征值进行离散化处理，提高决策规则的准确性。另外基于系统知识对NVM数据的解读，也是有效的提高诊断准确性的方法。