网站首页  词典首页

请输入您要查询的论文：

　

标题 图形化外场通用故障诊断模型开发平台设计与实现
范文 刘强　周建平　杨泽刚

摘 要： 外场装备的故障诊断系统要求具有通用性、直观性等特点，不依赖精确的数学模型和在线数据。基于符号有向图（SDG）的故障诊断系统具有逻辑直观清晰，a推理计算高效，使用简单方便等优点，特别适用于外场通用故障诊断系统。通过分析SDG模型及其建模方法，开发了图形化故障诊断模型开发平台，实现了拖曳式绘图和智能化图形分析功能，使得装备使用维护人员也能够方便地开发故障诊断库，提高了外场装备保障能力。
关键词： 符号有向图； 故障诊断； 故障库； 诊断模型； 软件平台
中图分类号： TN911?34； TP315.5 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）07?0012?04
0 引 言
现代海军武器装备向着大型化、自动化和复杂化方向发展，对装备运行的安全性、可靠性和可维修性提出了更高的要求。装备维修受外场维修条件限制，缺乏大型专用故障诊断系统，且主要依靠装备使用人员完成。要求现场级故障诊断设备必须具有便携性、通用性、直观、易用等特点，能够实现对不同装备的快速、自动化的故障诊断。
作为故障诊断领域的一个重要研究分支，基于符号有向图（Signed Directed Graph，SDG）的故障诊断方法近年来得到了迅速发展[1]。该方法以被诊对象的直观结构特征为出发点，对系统变量间的因果关系和故障传播路径提供的简要和图形化的描述，能够满足现场级通用故障诊断设备对通用性、直观性的要求。
1 SDG模型及建模方法
SDG是对复杂系统的一种抽象描述方式，能够清楚地表示系统的组成、状态，以及局部之间的相互影响关系。SDG模型[γ]定义为有向图[G]和符号函数[φ]的组合，其中，有向图[G]由节点集合[V、]支路集合[E、]邻接关联符[δ+]和[δ-]组成，定义如下[2?3]：
[γ=（G，φ）] （1）
其中：
[G=（V，E，δ+，δ-）] （2）
[φ：E→{+，-}] （3）
节点集合[V={v1，v2，…，vn}，]用于描述系统组成的元部件。定义[ψ：V→{+，0，-}]为节点状态函数，[ψ（vk）（vk∈V）]表示节点[vk]的状态，“0”表示节点状态正常，“+”表示节点物理量超出正常范围上限，“-”表示节点物理量低于正常范围下限。
支路集合[E={e1，e2，…，en}，]表示各元部件之间的故障传递关系。[φ（ek）（ek∈E）]称为支路[ek]的符号，“+”表示支路源节点[（δ+ek）]对目的节点[（δ-ek）]的影响效果是增强，“-”则表示影响效果是减弱。
邻接关联符[δ+，][δ-]描述支路的邻接关系，其中[δ+：E→V]为支路的起始节点，[δ-：E→V]为支路的终止节点，分别记作[δ+ek]和[δ-ek。]
当任何一个节点出现非零状态时，表示系统出现故障。故障诊断就是利用SDG模型对故障源进行定位。根据SDG的定义，如果[ψ（δ+ek）φ（ek）ψ（δ-ek）=+，]说明支路[ek]参与了故障传播，称为相容的，采用回溯搜索的方法便可实现对故障源的定位。
基于SDG故障诊断的一个重要内容在于SDG模型的构建，通过一套规范化的方法将系统的深层知识，即它的结构和行为方面的知识，转化为有向图的形式，并进一步地描述为计算机可以识别的矩阵形式[4]。此外，有效的故障源定位方法能大大减少测试诊断时间，尽快求出诊断解。这种建模?推理的过程是往复循环的：如果诊断结果不符合实际情况，则需要返回到建模阶段、计算推理阶段进行修正。如此循环，直至得到精确的诊断结果。
作为一种基于定性模型的智能诊断方法，SDG故障诊断对在线数据依赖少，搜索和推理算法灵巧且可靠性高，有利于诊断设备的通用化实现。SDG模型中的节点、支路等元素都有着明确的物理意义，模型库可采用直观的图形化方法建立，非工程技术人员也容易掌握和使用，有利于克服知识获取瓶颈[4]。非常适用于现场板级电路的快速诊断，尤其是不便使用大型专用诊断系统的野外或海上。
2 基于SDG的现场级通用故障诊断设备
现场级通用故障诊断设备采用基于PXI总线的虚拟仪器技术、嵌入式设备技术和标准化技术综合集成，能够应用于各种复杂的外场环境。图1是一种现场级通用故障诊断设备的硬件组成框图。该设备以PXI总线为核心，将嵌入式计算机、I/O电路、数字示波器、激励信号源、矩阵电路、多用表与计数器、智能探笔、电源等多种模块有机结合起来，并可通过USB，LCD，PS/2和VGA等接口实现功能扩展。对于特定的诊断对象，还可通过配置专用设备测试适配器连接至被测对象（Unit Under Test，UUT）以提高测试的自动化程度[5]。
该故障诊断仪的软件主要由SDG测试诊断程序、TPS测试程序集、SDG模型库组成，辅以测试程序集（Test Program Set，TPS）开发平台和SDG模型开发平台。软件组成框图如图2所示。其中，SDG测试诊断程序包括诊断推理（搜索算法）模块、TPS运行环境、测试脚本、动态测试与诊断数据、通信接口、GUI以及流程控制模块等。通过读取SDG模型数据库建立测试诊断脚本，调用相应的TPS获取UUT动态状态参数，运行搜索算法并最终得到诊断结果。

图1 某型现场级通用诊断设备硬件组成框图
图2 某型现场级通用诊断设备软件组成框图
SDG模型是故障诊断设备实现其功能的关键因素，诊断是否准确很大程度上取决于提供模型的准确性和完备性。SDG模型开发平台的作用是通过提供图形化的SDG建模与分析工具，帮助技术人员建立被诊断对象的抽象模型，并自动将其转换成SDG诊断测试平台所需的数据格式。

3 SDG模型开发平台
现场级通用故障诊断设备面向的诊断对象种类多、差异大，其结构组成、信号流程及操作方法各不相同。仅仅依靠诊断设备研制单位来完成对所有诊断对象的SDG建模几乎不可能实现，开发SDG模型库的主要是具有一定技术经验的装备使用维护人员。借助SDG模型开发平台软件，他们能够依靠现有知识和技能快速地建立诊断对象的系统原理模型。建模软件能够“智能”地进行正确性检验，并自动转换成SDG模型库。
3.1 功能设计
SDG模型开发平台的功能主要包括三个方面：图形建模、模型分析及数据库管理功能。
3.1.1 图形建模
图形建模主要实现SDG图形文件的创建、编辑等功能。考虑到用户对装备原理图较为熟悉，主要以电路模块或元件作为模型构成的基本元素。具体包括以下功能：
（1） 图形元素的创建、修改与删除，包括对图形元素位置、外观、属性、隶属关系、连接点、图层的修改。
（2） 图形元素的组合与拆分功能。能够将单一对象组合成复合对象，作为单一对象进行操作。
（3） 绘图辅助工具，如标尺，黏附、对齐、参考线等。
（4） 图形文件序列化，支持图形文件的保存、打开等功能。
3.1.2 模型分析
模型分析的主要作用是将用户创建的图形文件转换成推理机所需的SDG矩阵（或数据库）形式。基本方法是：通过遍历、列举图形元素建立SDG节点集合，通过提取各图形元素连接关系，建立SDG支路集合和邻接关系，通过读取图形元素属性，建立节点状态库以及支路符号函数库。
为了防止因为SDG模型错误导致推理机搜索算法出现无解、模糊解或错误解等情况，在将图形文件转换成SDG模型前应依据SDG模型定义对图形文件进行检查，及时发现和定位错误，帮助用户对图形模型进行修正。
3.1.3 数据库管理
数据库管理功能用于提供对诊断对象SDG模型的存储和访问，包括对节点、支路信息的查询、追朔等。此外，还需要对SDG中各节点状态进行实际测量和装订，如节点取值正常范围的门限，节点对应元部件在实际装备中的位置等等。这些工作需要一个良好的数据库管理接口，以实现对海量数据的维护和装订。
3.2 关键技术与实现
根据功能设计要求，SDG模型开发平台关键在于实现拖曳式绘图技术和智能化图形分析技术[6]。前者简化了传统图形建模工具的复杂性，即使不具有专业绘图基础的人员，也能够充分利用图形表达自己的思维；后者为SDG模型的验证和数据构建提供了工具。
3.2.1 拖曳式绘图技术
拖曳式绘图技术属于计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）。该部分将图形文件设计成模板、模具和形状三种组件，图形建模的过程为创建模具，设置模板和绘制图形等步骤。其中，模板用于描述CAD绘图环境，包括主题、菜单、模具等；模具是可重复使用的图形类集合，由同一模具创建的不同图形对象具有类似的属性结构；形状是由模具生成的图形对象，用于构成实际的SDG支路与节点。由此可见，模具设计是实现图形建模的核心。
模具设计工具用于帮助开发人员创建和管理复杂的智能形状，不但能够利用简单形状创建直观的外观，还支持多态、派生、继承等面向对象特性，大大简化了复杂元件库的设计。根据SDG模型定义，模具主要由二类基本形状组成：节点和支路。节点对应于被诊对象元部件，具有状态属性；支路对应于元部件之间的连接关系，具有符号属性。针对常见电子设备元部件，常用模具主要包括如图3所示的形状树。
图3 常见电子设备SDG模具库结构
利用预先设计好的模具，用户根据现有知识，通过拖放绘图方式建立被诊断设备的原理图。由于模具自身的支路或节点属性，图形对象就自然包含了SDG模型中的各个要素。图4为利用该平台建立的某型雷达装备的SDG模型图。
3.2.2 图形分析技术
建立初步图形模型后，需要对图形文件进行分析，主要包括以下工作：
（1） 将图形模型转换成符合SDG模型规则的SDG数据模型。即提取图形文件形状及其属性，将其转换成节点、节点状态函数、支路、以及支路符号函数，保存为矩阵或数据库表格形式，以便于诊断测试平台的搜索算法模块进行推理计算，定位故障点。
图4 某型雷达设备SDG模型图
（2） 错误检查。用户绘图错误会导致生成的SDG模型中出现诸如孤立节点，悬空支路等情况，从而使得搜索算法在进行推理计算时出现无解、模糊解或循环计算等错误结果[7]。因此，图形分析模块能够对图形模型进行校验，并提示用户错误位置便于其检查修正。
（3） 参数装订。对于节点和支路，需要装订如节点状态值范围、元部件在实际装备上的位置及其他相关信息等，需要访问形状的属性列表并装订自定义参数。
SDG模型开发平台通过二种方式实现对图形数据的访问和分析，一种是直接嵌入宏或脚本文件到图形文件中，通过解释器运行；另一种是利用动态链接库实现的具有标准接口的插件模块。前者开发简单、调用方便，适用于仅需要访问图形文件中的形状数据，如设置节点和路径属性，判断节点间的路径连接关系等；后者运行效率高，适用于外部数据访问，较为复杂的推理计算，响应用户事件等情况。
图5为SDG模型开发平台图形分析模块运行时窗口，通过提取图形文件中的形状及连接关系，读取形状属性，自动生成诊断推理机所需的数据库表。
4 结 论
基于SDG模型的故障诊断技术具有模型直观、搜索算法稳定可靠等特点，非常适用于现场级通用故障诊断设备。通过采用PXI总线结构、灵活丰富的扩展模块及接口，可以满足现场级诊断设备便携性和通用性要求。开发的SDG模型开发平台较好地解决了图形建模与图形分析的难题。对于开发人员而言，模板、模具以及形状的设计和面向对象功能简化了模型的开发成本提高了开发效率和软件可靠性；对于使用人员而言，其直观性和自我校验能力，使得装备使用与维护人员参与到诊断知识库建设过程中，有利于诊断设备应用范围的迅速扩展，为真正实现现场级、通用性目标打下坚实的基础。
图5 SDG模型分析模块窗口
参考文献
[1] 吴军强.基于图论的故障诊断技术及其发展[J].机电工程，2003，25（5）：188?190.
[2] 杨帆.SDG建模及其应用的发展[J].控制理论与应用，2005，5（22）：767?774.
[3] WANG Bing?shu. Fault diagnosis approach based on qualitative model of signed directed graph and reasoning rules [J]. Lecture Notes in Computer Science， 2005， 1（1）： 339?343.
[4] 王杭州.基于开源组件的SDG推理平台[J].化工学报，2010，61（1）：1829?1836.
[5] 陈恒.“板级电路诊断平台”中TPS开发与执行功能的设计与实现[J].计算机测量与控制，2004，12（8）：723?725.
[6] 张贝克.集成化SDG建模、推理与信息处理软件平台[J].系统仿真学报，2003，15（10）：1360?1363.
[7] 宁宁.基于符号模型检测的SDG模型可诊断性验证[J].系统工程与电子技术，2011，2（2）：390?394.
随便看

　

科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。

　

Copyright © 2004-2023 puapp.net All Rights Reserved
更新时间：2024/12/23 4:00:23