水中兵器故障診斷方法研究

楊立健

[摘 ?要]主要論述了關(guān)于故障診斷的幾種方法及其在水中兵器故障診斷中的應(yīng)用，并對各種方法的優(yōu)劣進(jìn)行了簡單對比，最后重點介紹了專家系統(tǒng)在故障診斷中的應(yīng)用。

[關(guān)鍵詞]水中兵器 ? 故障診斷 ?人工智能 專家系統(tǒng)

中圖分類號：D680 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）23-0045-01

0、引言

隨著新軍事革命的爆發(fā)以及軍事科技的迅猛發(fā)展，大量的高新技術(shù)武器裝備到部隊，在現(xiàn)代高新技術(shù)戰(zhàn)爭條件下，部隊不僅要有先進(jìn)裝備，還要有快速反應(yīng)能力，這樣就對武器裝備的維修提出了較高的要求。向維修保障要時間、要效益、要戰(zhàn)斗力，已成為世界各國軍方熱切關(guān)注的話題。對于大量列裝的先進(jìn)復(fù)雜的武器裝備，如果不配備與武器裝備相適應(yīng)的故障檢測與診斷系統(tǒng)，就不能夠及時地對設(shè)備進(jìn)行維修和保養(yǎng)，那么對武器裝備實用有效性的潛在威脅是不言而喻的。故障診斷技術(shù)水平將直接影響到武器裝備維修的效率和效能，對于提高武器裝備的戰(zhàn)斗力，降低維修費用具用重要意義。故障診斷在武器裝備維修中的應(yīng)用研究正是在這樣的背景下迅速發(fā)展起來的。

1、故障診斷技術(shù)的幾種方法

經(jīng)過幾十年的發(fā)展，故障診斷技術(shù)先后出現(xiàn)了很多種方法。不同的系統(tǒng)可以采取不同的故障診斷方法，目前，故障診斷的方法基本上可以分為三類：基于模型的方法、基于數(shù)字信號處理的方法和基于人工智能的方法。

1.1 基于模型的方法

基于解析模型的方法應(yīng)用在線性系統(tǒng)辨識技術(shù)來實時地為系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，當(dāng)系統(tǒng)中存在故障時，系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系就會改變，這些變化就會反映在數(shù)學(xué)模型中，因而通過觀測系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的參數(shù)變化，便能判定系統(tǒng)是否存在故障。

基于模型的方法包括：基于數(shù)學(xué)模型的方法、基于故障過程模型的方法?；谀Ｐ偷姆椒梢猿浞掷孟到y(tǒng)的內(nèi)容知識，有利于系統(tǒng)整體的故障診斷。其缺點是系統(tǒng)的建模誤差或外部干擾將對故障診斷結(jié)果產(chǎn)生重大的影響。

1.2 基于信號處理的方法

基于信號處理的方法是一種傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)。信號處理是故障診斷的前提和基礎(chǔ)，其有效程度直接影響故障診斷結(jié)果。當(dāng)系統(tǒng)輸入輸出在正常范圍時，認(rèn)為系統(tǒng)運(yùn)行正常。當(dāng)輸入正常，而輸出超過正常范圍時，則認(rèn)為故障發(fā)生或?qū)⒁l(fā)生。它基于系統(tǒng)的輸入、輸出特性在幅值、相位、頻率、相關(guān)性上與故障源存在聯(lián)系，通過對系統(tǒng)信號進(jìn)行分析與處理，便可判斷故障源位置。

1.3 基于人工智能的方法

基于人工智能的診斷方法是近年來興起的一種故障診斷方法。由于實際過程的流程越來越復(fù)雜，建立精確的數(shù)學(xué)模型也越來越難，而利用人工智能方法在復(fù)雜系統(tǒng)的診斷方面有一定的優(yōu)勢。伴隨著計算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)代測試技術(shù)和信號處理技術(shù)的迅速發(fā)展，設(shè)備故障診斷技術(shù)取得了很大的進(jìn)展，帶動了人工智能技術(shù)的進(jìn)步，知識工程、專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，人們對智能診斷問題的研究也更加深入、系統(tǒng)。

2、故障診斷技術(shù)在水中兵器故障診斷中的應(yīng)用意義

故障診斷技術(shù)的出現(xiàn)，為保證水中兵器先進(jìn)性能提供了技術(shù)支持和保障。故障診斷技術(shù)能及早發(fā)現(xiàn)水中兵器的潛在故障，防患于未然，確保各項訓(xùn)練和作戰(zhàn)任務(wù)的圓滿完成，進(jìn)而取得戰(zhàn)爭的主動權(quán)，乃至贏得戰(zhàn)爭的勝利，還可以提高水中兵器裝備的運(yùn)行管理水平和維修效能，節(jié)省維修費用?？梢?，故障診斷技術(shù)是維修與保障工作的前提和基礎(chǔ)，是實施正確、及時、可靠維修與保障的先決條件?？茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展及其在軍事領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，深刻改變了戰(zhàn)爭的全貌，促使現(xiàn)代戰(zhàn)爭呈現(xiàn)出許多新的特點。戰(zhàn)場變化的急劇性，戰(zhàn)爭時空的整體性以及作戰(zhàn)手段的多樣性，對以故障診斷技術(shù)為核心的維修與保障工作提出了更高要求，依賴程度也越來越大，從一定意義上來講，故障診斷技術(shù)已成為一種提高部隊?wèi)?zhàn)斗力的關(guān)鍵技術(shù)，其水平的高低將直接影響到水中兵器裝備維修與保障工作的效率和效能，在整個水中兵器裝備生產(chǎn)和使用中起著至關(guān)重要的作用。

3、非線性故障診斷技術(shù)在水中兵器裝備故障診斷中的應(yīng)用前景

眾所周知，任何系統(tǒng)和設(shè)備都或多或少地具有非線性特性，線性系統(tǒng)都是理想化的，水中兵器裝備的高精度化、多功能化、大型化和自動化更是具有大量的非線性特性。因此，只有運(yùn)用非線性的方法和手段才能對實際系統(tǒng)和武器裝備進(jìn)行精確的描述。盡管在某些場合，對非線性系統(tǒng)線性化后可以代替真實系統(tǒng)，但在另一些場合線性化的結(jié)果卻不理想，失去了系統(tǒng)最本質(zhì)的特征和本來面目，不能準(zhǔn)確地描述原系統(tǒng)，因此對非線性理論的研究仍很重要和不可缺少。

非線性故障診斷方法按傳統(tǒng)方式通?？梢苑譃椋夯诮馕瞿Ｐ偷姆椒?、基于信號處理的方法和基于知識的方法三大類。

基于解析模型的方法：給系統(tǒng)設(shè)計檢測濾波器，然后將濾波器的輸出與真實系統(tǒng)的輸出比較，產(chǎn)生殘差，將殘差進(jìn)行分析、處理，以實現(xiàn)對系統(tǒng)的故障診斷，這種方法需要準(zhǔn)確的被控對象數(shù)學(xué)模型。它主要包括參數(shù)估計方法和狀態(tài)估計診斷法，相比之下，參數(shù)估計方法比狀態(tài)估計方法更適合非線性系統(tǒng)，因為狀態(tài)估計方法不利于故障的分離。

基于信號處理的方法回避了抽取對象數(shù)學(xué)模型的難點，直接利用信號模型，如相關(guān)函數(shù)、高階統(tǒng)計量（高階譜）、頻譜和自回歸滑動平均過程、小波分析技術(shù)、混沌和分形理論進(jìn)行故障分析。這種方法通用，對于線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)沒有本質(zhì)的區(qū)別。但是，避開對象數(shù)學(xué)模型既是這種方法的優(yōu)點也是它的缺點，它一般只用于故障檢測。

基于知識的方法特點介于前二者之間。它引入了對象的許多重要信息，但又不苛求于系統(tǒng)的定量數(shù)學(xué)模型，因而克服了前兩種方法的缺點，成為一種很有前途的方法，尤其是在非線性系統(tǒng)領(lǐng)域。一般情況下，不如基于信號處理的方法簡單，其精度也不如基于解析模型的方法?；谥R的方法可以分為基于癥狀的方法和基于定性模型的方法?；诎Y狀的方法包括專家系統(tǒng)方法、模糊推理方法、模式識別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等;基于定性模型的方法包括定性觀測器、定性仿真和知識觀測器等方法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和能擬合任意連續(xù)非線性函數(shù)，以及并行計算的能力，使得它在處理非線性問題和在線估計方面有著很強(qiáng)的優(yōu)勢。另外，模糊推理，定性觀測器等善于處理不確定、不準(zhǔn)確的知識，符合人的自然推理過程，容易引入經(jīng)驗知識，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，有著巨大的應(yīng)用前景。

4、專家系統(tǒng)在故障診斷中的應(yīng)用

在很多領(lǐng)域，故障機(jī)理的研究還處于很淺的階段，而在武器設(shè)備運(yùn)行中可供監(jiān)測的信號往往不是很豐富，因此實際過程中往往依靠現(xiàn)場操作人員的豐富經(jīng)驗來解決，而這種經(jīng)驗除了學(xué)習(xí)豐富的理論知識外還必須經(jīng)過長時間的工程實際才能夠得到。因此，如何積累專家的寶貴智慧并達(dá)到縮短知識傳承和專家養(yǎng)成時間，就目前日益提高的人力成本而言，成為一個非常重要的課題。

專家系統(tǒng)依據(jù)專家處理問題的方式構(gòu)建，具有保存知識和積累相關(guān)經(jīng)驗來提供解決問題參考的功能，可以疏解專家缺乏和取代部分專家的功能。因此在故障診斷領(lǐng)域，專家系統(tǒng)具有很大的發(fā)展空間。近幾年來基于專家系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)不斷被開發(fā)出來，用來解決各種不同領(lǐng)域的問題。但是，傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)在處理實際問題時往往會出現(xiàn)各種的問題，例如：（l）知識獲取的“瓶頸效應(yīng)”。（2）知識組合爆炸。（3）性能的“窄臺階效應(yīng)”。（4）推理危機(jī)。（5）理論發(fā)展緩慢。

5、結(jié)束語

近年來，用于水中兵器的故障診斷技術(shù)取得了一定的進(jìn)步和成果，在改善和提高裝備維修和保障水平、充分發(fā)揮裝備保障效能等方面取得了一定的成就，呈現(xiàn)出嶄新的局面，并取得了一定的軍事和經(jīng)濟(jì)效益，有力推動了水中兵器裝備的現(xiàn)代化發(fā)展。但應(yīng)清醒的認(rèn)識到，與世界發(fā)達(dá)國家相比，我們在故障診斷技術(shù)的理論研究和實踐應(yīng)用上還存在很大的差距，武器裝備的維修與保障還缺乏科學(xué)性和準(zhǔn)確性，而且時效性差，傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)對于現(xiàn)代化的武器裝備的維修與保障已表現(xiàn)出了極大的局限性。因此，研究和采用非線性故障診斷技術(shù)是水中兵器裝備維修當(dāng)前和今后的一個發(fā)展趨勢。

參考文獻(xiàn)

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