無人機故障預測與健康管理技術研究

20十世紀末，美軍在聯合戰斗機（JSF）計劃中提出故障預測與健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）概念。PHM是實現JSF自主后勤保障計劃（AL）的兩大關鍵技術之一，能夠顯著降低使用、保障和維修費用，提高飛行器的安全性和可用性。在目前作戰平臺的測試技術中，主要采用傳統的機內測試（BIT）和有限的狀態監控維修方式。這種方式耗費資源大、維修效率低，且無法解決高技術指標與經濟可承受性之間的矛盾。PHM技術的發展是對傳統維修方式的轉變，即從事后維修和預防性維修向事前維修的轉變。它包括兩層含義，一是故障預測，即預先診斷部件或系統完成其功能的狀態，確定部件正常工作的時間長度；二是健康管理，即根據診斷/預測信息、可用資源和使用需求對維修活動做出適當決策的能力。

PHM系統概述

目前PH M主要是利用先進的集成傳感器，如渦流傳感器、小功率無線綜合微型傳感器、無線微機電系統（MEMS），并借助各種算法，如Gabor變換、快速傅里葉變換、離散傅里葉變換，以及智能模型，如專家系統、神經網絡、模糊邏輯等，來預測、監控和管理系統的健康狀態。

通俗來講，PHM系統是通過在飛行器結構和系統內部最重要、最易受損的位置上布置相當于神經元的各類微小傳感器，實時監測布控位置結構、系統等方面的各種信息，實時獲知飛行器的損傷及故障等問題，實現全機健康狀態的集成化管理。通過相當于人體神經網絡的各類連接線路，傳遞到健康管理系統進行運算分析預測，及時診斷發生的故障和損傷，從而提前獲知飛行器的某些指標是否處于正常狀態。通過監測飛行器系統的各項“生理”指標，對損傷和故障進行實時診斷。飛行器可以自行判斷其故障是不會影響正常工作的“小問題”，還是威脅生命但不易察覺的“重大隱患”。就像人們看病一樣，當飛行器處于亞健康狀態時第一時間向“醫生”發出警告。通過飛行器對自身“病情”的“陳述”，后勤保障人員可以采取相應的維護措施，以此來提高飛行器的安全性與可靠性。

針對不同類型的復雜系統往往會開發出不同的PHM系統，但其設計的基本思路是相同的，區別主要表現在不同領域具體應用的技術和方法不同。視情維修的開放體系結構（OSA-CBM）由美國機械信息管理開放系統聯盟（MIMOSA）綜合所有PHM系統的設計思想和技術方法所制定和發布，可用于指導實際構建機械、電子和結構等應用領域的PHM系統。目前，該體系結構已在包括航空、船舶系統、汽車制造以及其他各工業領域在內的各領域多種系統中得到初步應用驗證。

F-35聯合攻擊戰斗機的PHM系統

據不完全統計，PHM技術使F-35故障不能復現率減少82%，維護人員減少20%～40%，出勤率提高25%，保障費用相較前代機種減少50%，使用壽命達 8000飛行小時。

F-35戰斗機的PHM系統由機載智能實時監控系統和地面飛機綜合管理系統組成，采用分層推理結構，便于從部件級到全系統綜合應用故障診斷和預測技術。F-35采用系統級、分系統級和部件級三級系統實現信息綜合。部件級是指飛機部件中的軟、硬件監控程序，包括智能傳感器，機內測試和機內測試設備（BITE）。該級設備采集自身的監測信息和飛機的狀態參數，利用故障診斷算法進行成員級的故障診斷，將有關信息提交給分系統級管理器。分系統級包括推進系統、結構、燃油系統、電源系統和液壓系統等。分系統健康管理軟件駐留在綜合處理機（ICP）中，各分系統具有數據處理、狀態監控、健康評估、故障預測和自助推理的功能，連續監測飛機相應分系統運行狀況。分系統將故障推理結果傳送給系統級管理器，系統級管理器對所有分系統的故障進行關聯分析，實現故障隔離和故障定位，最終形成飛機健康狀態信息和維修信息傳給地面飛機綜合管理系統。地面根據獲得的信息判斷飛機的安全性，為制定飛行計劃，實施技術狀態管理，更新飛機狀態記錄，調整任務安排，確定維修任務以及分析整個機群的健康狀況提供支持。

無人機PHM系統結構設計

設計原則

與有人機系統相比，由于機上沒有駕駛員，因此需要更高的自我監控和自我診斷能力。無人機系統具有全天候、高分辨率、遠距離、實時、保密、小型、通用、寬收容、網絡化的特點，機載武器、電子對抗設備、機載電子計算機及其軟件的維護保障等都成為后勤保障的重要內容，勢必要求無人機測試項目繁多、測試精度高；隨著無人機自動化程度增高、早期故障率高的電子元器件被大量使用，增加了系統的脆弱性，造成備件和維修工作的增加；為增強作戰效能，無人機載油、載彈量明顯增加，機務準備的內容和充填加掛的工作量成倍增加，有的還需要機務人員在無人機起飛前將航跡、狀態、任務數據輸入任務計算機。這種情況下，無人機能否做到快速出動、高強度出動，關鍵在于對無人機健康狀態的快速判斷。因此，相比有人系統，無人機系統作戰能力對PHM系統的依賴程度增加。

基于新型無人機系統的發展，對無人機PHM系統進行設計時要遵循以下設計原則：

（1）關鍵系統/過程壽命周期內，能確保增強維修性、安全性、降低使用費用；

（2）PHM系統應為開放式體系結構，系統/過程界面變動最小，方便子系統和組件的變更、升級及更換；

（3）結構和環境要求，需嚴格控制PHM系統重量；

（4）健康監測的要求，包括故障、監測、顯示、交互、協議/類型，必須與當前系統運行過程緊密相關；

（5）可擴展性要求與通用要求；

（6）供電與系統兼容性要求。

系統結構

在視情維修的開放體系結構基礎上，將無人機作戰平臺PHM體系結構在物理上分為機載系統部分和地面運行平臺部分。

數據采集和傳輸模塊

該模塊實現數據的采集、數據的轉換以及數據的傳輸等功能，它提供PHM系統得以實施運行的數據基礎。該部分技術應用主要根據系統需求以及采用的不同方法和技術選擇相應的待監測的各種參數信息（如工作參數、環境參數和性能參數等），選定待監測的參數后，據此選用各種傳感器。表1給出了專門用于記錄和跟蹤失效機理的PHM傳感器的被測量、使用特點和常用型號等。

但在實際使用過程中，由于電磁干擾、空間布局限制等各種因素，傳感器的安放位置與數量并不能達到理想狀態，目前優化傳感器數據傳輸方法是解決該問題的有效途徑之一?，F有的幾種傳輸方法中，藍牙傳輸缺乏實時性、安全性及可靠性；有線傳輸需要連接電纜，受空間布局限制，安裝困難；無線網絡技術節省空間、安裝便利，但成本較高，且抗電磁干擾能力極差，數據失真嚴重。因此，根據美軍的飛行經驗，衛星通信相比來說是比較好的選擇。

數據處理模塊

該模塊將接收來自各數據處理模塊處理后的信號和數據以及各傳感器采集到的數據，之后將數據處理成后繼所需的健康評估、故障預測和狀態監測等部分處理要求的協議格式。數據處理一般包括兩個步驟，第一步通常叫做信號預處理，目的是增強信號的特征，這樣便于有效地提取有用的信息，這些有用的信息指示出有缺陷的部件或子系統的狀態。采用的方法包括濾波、放大、數據壓縮、數據確認和降噪以改善信噪比。第二步目的在于從預處理數據中提取特征或狀態指標，這些預處理后的數據中包含了早期故障的一些特征。模塊采用的技術包括對不同數據模塊進行轉換，數據信息噪聲去除、高通濾波、數據壓縮、信號自相關等。因數據應用目的不同，數據處理的方式和技術也不同，如實現故障識別和故障隔離目的需應用特征提取技術；去除大量冗雜的原始數據則需應用數據簡化技術；將連續數據轉化為離散數據則采用循環計數的方法。

狀態監測模塊

該模塊利用數據采集模塊和數據處理模塊的數據，并將這些數據同預定的失效判據等進行判斷來評判當前系統的狀態，并且根據預先設定的各種參數指標閾值、極限值來提供故障報警能力。無人機狀態監控應覆蓋全機從上電到斷電的整個過程，飛機在起飛前狀態是否完好非常重要，在模塊中應將這部分予以單獨提示。此外，在監測過程中，應可以使用BIT重試技術來防止虛警。

健康評估模塊

該模塊接收的數據主要來自不同的狀態監測模塊以及其他健康評估模塊。主要評估被監測系統的健康狀態，這里的被監測系統也可以是子系統，而健康狀態不但包括是否出現故障，還包括是否有參數退化現象等，經過評估，可以記錄產生故障診斷并確定故障發生的可能性。系統的健康評估不但基于各種健康狀態工作情況、歷史數據還包括系統的歷史維修數據等。該模塊主要實現了對系統的量化評價并為故障預測提供定量的系統性能數據。

診斷處理過程是將系統的歷史健康信息及趨勢、系統當前運行狀態，系統的維護保障記錄等信息進行融合處理，從而得出故障診斷結果。常用的故障診斷方法主要有基于模型的方法、基于數據的方法、基于規則的專家系統、基于知識的智能故障診斷方法、基于案例推理的方法等。常用的健康評估方法主要有基于模糊評判的方法和基于專家系統的方法等。

故障預測模塊

該部分可以綜合利用系統狀態檢測，健康評估等各模塊的數據信息，來評估和預測被監測系統未來一段時間的健康狀態，包括剩余使用壽命等參數。故障預測能力的強弱是PHM系統能否進行健康管理的顯著特征之一。

該層根據健康評估結果并結合系統關鍵特征的未來趨勢來預測設備未來狀態，評估剩余使用壽命。一般采用基于物理模型的預測、基于特征擴展的智能預測、基于數據驅動的預測等方法。用上述方法對系統重要特征參數的統計得到一個隨時間變化的系統故障率曲線，據此預測系統可能發生故障的時間和概率，或者對系統損傷過程進行建模然后根據模型來判斷系統未來的狀態。

自動推理決策模塊

該部分接受來自系統健康評估、系統狀態監測和系統故障預測部分的數據。其功能主要是為使用者提出維修建議和更換要求，即讓無人機開口“說話”，為維修人員制定包括維修保障的安排、調整設備操作的配置、調整任務計劃等。該部分實現了PHM系統自助決策、管理的能力，是另一顯著特征之一。它需要考慮操作的歷史記錄、當前與將來的任務以及可用資源的限制等做出綜合判斷，包括任務可行性分析、風險預測以及資源信息管理等過程。

接口

該部分主要包括人-機接口和機-機接口兩部分。其中，人-機接口包括狀態監測模塊的預警信息顯示以及健康評估報告，為故障預測和推理決策摸塊提供飛行器的健康參數、異常情況和報警等數據信息的顯示等，使操作人員可以方便快捷地獲取所需數據。機-機接口能夠使上述各模塊之間及PHM系統可以同其他系統之間進行數據信息傳輸。

目前我國的無人機型號多，系統結構差異大，所以無人機PHM系統必須是一個開放式體系結構，具有即插即用能力，即一方面可不斷更新或加入新的模塊，另一方面具有與其他系統進行信息交換和集成的能力。其接口技術主要從以下幾個方面加以考慮：PHM系統各模塊之間；無人機其他子系統同PHM系統之間；部件級PHM同系統級PHM之間；人-機接口；PHM系統同其他決策支持、計劃、庫存、自動化以及維修系統的接口。

需要指出的是，上述體系結構中的各模塊之間并沒有明顯的界限，均存在著數據信息的交叉反饋。此外，目前關于健康評估和故障預測等方面的研究工作大部分集中在部件、子系統上，形成了一些比較成熟的預測技術，但還存在故障診斷不夠全面、故障發生發展和傳播的機理不明確、虛警率高、系統級故障關聯不明確、預測準確性低、壽命周期成本利用率低等問題。因此，未來應在現有的技術水平上，加深對故障的理解和認識，建立準確的有關故障發生發展和傳播的數學模型，建立一種診斷和預測的架構，選擇和集成恰當的診斷和預測方法，各取所長，提高信息的利用率，實現對故障多角度、多參數的診斷和預測，完善和提高診斷和預測的水平。

結束語

綜合健康管理系統是故障預測診斷體系的發展方向，對提高無人機安全性能、維修保障效率，降低壽命周期費用將起到重要作用。但PHM作為一個復雜的系統工程，必須研制階段就加以考慮，在國內該方面的研究還處于起步階段。因此，在應用綜合健康系統的設備方面，今后還要在工程實踐中進行大量的驗證工作。

（責任編輯：王瀟一）