故障診斷技術(shù)在武器裝備維修中的應(yīng)用研究

鄭輝 郭克鑫 李曉東 劉甘霖 孫振澤

摘 ?要：伴隨國家經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平不斷提升，軍隊(duì)武器裝備體系越來越完善，功能也日漸多樣化。為了進(jìn)一步提升武器裝備維修成效，越來越多的智能化診斷技術(shù)應(yīng)用于設(shè)備維護(hù)管理工作中，取得了較好的成效。本文首先闡述了武器裝備維修中故障診斷技術(shù)的應(yīng)用實(shí)際情況，總結(jié)目前應(yīng)用方面的不足，并著重探討了加強(qiáng)故障診斷技術(shù)在武器裝備維修中應(yīng)用的具體措施建議等，以供參考。

關(guān)鍵詞：武器裝備維修;故障診斷;問題;應(yīng)用;非線性

隨著科技水平不斷提升，在設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)檢修領(lǐng)域越來越多的智能化技術(shù)融入其中。在部門武器裝備維修中，由于其專業(yè)裝備配置精度高，功能多樣化，結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，所以增加了故障診斷難度。為了更好地提升武器裝備維修故障診斷成效，需要加強(qiáng)日常維護(hù)保養(yǎng)，同時(shí)還應(yīng)當(dāng)結(jié)合實(shí)際積極探索更加智能化高端化的狀態(tài)與故障診斷技術(shù)體系，這樣才能更好地保障其功能的發(fā)揮。

一、故障診斷技術(shù)的內(nèi)涵及在武器裝備維修領(lǐng)域應(yīng)用情況綜述

故障診斷技術(shù)最早是在二十世紀(jì)六十年代起步開始研究的，從起先在飛機(jī)、航空航天領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用探索，發(fā)展到后來逐漸在船舶、石油化工、冶金以及礦山開采、核能設(shè)備與動(dòng)力設(shè)備等領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用。近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能、模式識別以及非線性理論、自適應(yīng)理論的不斷發(fā)展和技術(shù)的持續(xù)升級，在故障的鑒別診斷等方面越來越多地開展以來現(xiàn)代化智能技術(shù)來進(jìn)行探測和評估。目前在故障診斷技術(shù)方面形成了更加系統(tǒng)化的理論體系，也經(jīng)過不斷的實(shí)踐探索積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。越來越多的領(lǐng)域應(yīng)用故障診斷技術(shù)后取得了顯著的成效，在設(shè)備檢修費(fèi)用節(jié)省等方面取得了很大的效果。

故障診斷從宏觀的范疇看應(yīng)當(dāng)包含狀態(tài)檢測、故障診斷兩大體系。前者主要是對設(shè)備實(shí)施檢測診斷并將檢測結(jié)果和相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比對分析進(jìn)而更好地掌握設(shè)備性能的管理技術(shù)體系。后者主要是通過對設(shè)備預(yù)計(jì)或已經(jīng)發(fā)生的故障通過科學(xué)的方法來進(jìn)行鑒別、診斷，從而找出發(fā)生故障的具體原因、部位、類型以及嚴(yán)重程度和發(fā)展趨勢等，為相關(guān)人員或部門提供重要的信息參考，最大限度降低損失的技術(shù)體系。

在軍隊(duì)武器裝備維修領(lǐng)域故障診斷技術(shù)水平一定程度上體現(xiàn)了科技發(fā)展質(zhì)量。加強(qiáng)故障診斷有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障或潛在隱患，進(jìn)而更好地降低風(fēng)險(xiǎn)?？偨Y(jié)分析目前在武器裝備維修領(lǐng)域的應(yīng)用情況，還存在一些不足，主要體現(xiàn)在：

1.故障診斷方法在鼓掌判斷等方面還存在一定的局限性。故障診斷通常會導(dǎo)致模型參數(shù)、結(jié)構(gòu)等發(fā)生不同的變化，如何進(jìn)行精準(zhǔn)鑒別目前技術(shù)還需要不斷升級。

2.故障診斷方法數(shù)據(jù)庫體系需要不斷優(yōu)化。加強(qiáng)武器裝備維修故障診斷需要完善數(shù)據(jù)庫體系，這樣可以更好地進(jìn)行排查和自動(dòng)化檢測，但是目前在數(shù)據(jù)庫體系建設(shè)方面開展力度不夠。此外在非模型故障診斷方面的技術(shù)還有待進(jìn)一步加強(qiáng)研究和探索。通常情況下尚未實(shí)現(xiàn)故障的直接定位，在故障的預(yù)測和精細(xì)化診斷方面還有很多需要提升的地方，這也是目前故障診斷技術(shù)的升級過程中遇到的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

二、武器裝備維修中故障診斷技術(shù)的應(yīng)用研究與前景分析

隨著智能化技術(shù)的發(fā)展越來越多的非線性故障診斷技術(shù)得以應(yīng)用，且在眾多的領(lǐng)域發(fā)揮了較大的優(yōu)勢。在武器裝備維修過程中隨著設(shè)備類型日益復(fù)雜化，設(shè)備發(fā)生故障的概率不斷增多，故障問題也更加繁雜，為了進(jìn)一步提升故障診斷成效，越來越多的非線性故障診斷技術(shù)出現(xiàn)，運(yùn)用非線性方式和技術(shù)對武器裝備的系統(tǒng)等進(jìn)行檢驗(yàn)和分析，為解決線性化處理結(jié)果等提供了重要的支持。目前在武器裝備維修中故障診斷技術(shù)在非線性故障診斷方面主要的方法有三種，分別為基于解析模型的診斷技術(shù)、基于知識（包含癥狀、定型模型）的診斷技術(shù)以及基于信號處理的診斷技術(shù)。

基于解析模式的診斷技術(shù)最初是在1971年研發(fā)出來的，還可以細(xì)分為狀態(tài)診斷技術(shù)、參數(shù)診斷技術(shù)以及等價(jià)空間診斷技術(shù)三大類?；谥R的診斷技術(shù)可以細(xì)分為癥狀和定型模型兩大類診斷技術(shù)，并且還可以分成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法、模糊邏輯診斷法、模式識別診斷法以及一些定性診斷法等等，基于信號處理的診斷技術(shù)還可以細(xì)分為基于小波變換、高價(jià)譜分析、主元分析、混沌與分型診斷技術(shù)等。目前這些技術(shù)都形成了相對完善的理論體系，也在武器裝備維修領(lǐng)域進(jìn)行了應(yīng)用，具有廣闊的發(fā)展前景。

除了上述診斷技術(shù)以外，隨著技術(shù)不斷升級，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與分形在非線性故障診斷中應(yīng)用也非常廣泛。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)主要是基于故障診斷網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法等進(jìn)行分應(yīng)用，目前可以基于預(yù)測視角進(jìn)行預(yù)測模型的動(dòng)態(tài)構(gòu)建和分析，也可以基于模式識別視角進(jìn)行分類器輔助診斷，當(dāng)然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也有其自身的局限性，比如容易受到訓(xùn)練樣本數(shù)的限制導(dǎo)致分析過程透明度不夠，在進(jìn)行診斷知識數(shù)字化的過程中會導(dǎo)致信息丟失等，所以通常需要和專家系統(tǒng)進(jìn)行融合應(yīng)用才能提高應(yīng)用成效。

結(jié)語

分形也是近年來應(yīng)用比較常見的處理技術(shù)，目前在大機(jī)組振動(dòng)信號分析、低頻噪聲的復(fù)雜故障信號研究、旋轉(zhuǎn)機(jī)械的常見故障分析等方面等取得了較大的進(jìn)展，當(dāng)然該技術(shù)仍處于探索階段，還需要不斷完善相應(yīng)的理論體系。

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