航空電子設備故障診斷技術研究

王燦

（中國海警局直屬第一局，浙江 舟山 316111）

0 引言

國際形勢緊迫，軍事領域關系著國家的安全與發展，因此對武器設備的保障性、可行性與維修性都要求較高。現代化工業不斷邁向新臺階，科學技術更迭日漸迅猛，尤其是計算機技術，導致相關設備的結構呈現復雜化，自動化，智能化等[1]。所以，航空領域，要統籌規劃，從整體層面加以考慮，保證設備之間的分工合作，促進分設備的聯合，以便提升系統的配合度。一旦任何一個設備中的任何一處發生故障，都將產生牽一發而動全身的效果，導致整個系統無法穩定運行，甚至造成停機等不可想象的后果。可見，加強航空電子設備的檢測與診斷，保證飛行安全和任務完成，不容懈怠。

1 分析電子設備故障的幾種方法

電子電路故障診斷主要是按照電子電路的可集結點以及端口的相關信息數據進行測試。要以電子電路的可集結點作為切實依據，綜合考慮端口數據信息，準確斷定當前的設備狀態，確定故障的發生部位，預測可能存在的故障隱患。要科學評判電子產品的實際運行情況，設置維修的有效提醒標識。

1.1 數字電路中的隱患類型與診斷模式

數字電路設備裝包含元器件、電路和設備等物理故障，存在各種風險因素與不定元素，為了精準確定電路故障，確定設備影響，查找故障存在的位置，應該對故障進行科學分類，選擇最代表性的故障，如固定型故障、暫態故障、橋接故障等。開展電路診斷過程中，主要包括窮舉測試法，偽窮舉測試法，測試碼生成法等[2]。

首先窮舉測試法，主要是將需要測試碼輸入電路，觀察電路輸出是否與正確的邏輯功能相符合，以此來判斷被測電路存在故障。其次，偽窮舉測試法，主要采取窮舉測試法，使不同的電路都可以運用窮舉測試法，減少測試數量，提升檢測的可行性。最后利用測試碼生成法。可以有效解決窮舉測試中數量過多，測試時間長的問題，這一方法主要針對故障與進行預測。對可能出現的故障進行定位。

1.2 模擬電路故障采取的診斷方式

與數字電路故障診斷方式不同，模擬電路故障診斷的理論與方法稍遜一籌。究其原因在于模擬電路存在的連續性、非線性等相關特征，導致故障建模分析出現障礙與不確定情況，因此，無法確切模擬電路的實際設計。

2 對航空電子設備故障診斷方法進行合理分類

2.1 采取信號處理方法進行故障診斷

信號處理法主要是借助于信號模型，例如自回歸、滑動平均、函數、小波變換等技術。對可測信號進行分析，并獲取幅值方差頻率的相關特征值對航空電子設備進行故障檢測。在這之中，主要方法有小波變換方法，這是一種分析模式，本身具有多分頻分析的特征，適用于相對穩定信號的奇異性分析，再對故障檢測過程中需要對獲取到的信號進行小波變化。當變化之后的信號中，不再考慮變化奇異點，確定奇異點的位置。由于小波變換方式能夠對產生的噪聲和突變進行科學區分，因此對故障檢測的準確度、靈敏性較高，能夠有效克服噪聲，但是若應用于大尺度下將會出現延誤進度，影響診斷結果的現象發生。這幾年，小波變換法理論研究不斷深入，受到廣泛的使用。其二，主元分析法，這是一種能夠對數據進行壓縮，以提取主要信息的模式，可以在線實時診斷。通常用應用于對一些規模較大、變化趨勢較快的工業過程進行監控。主元分析主要是利用屬歷史數據，構建主元模型。如果實測信號與主元模型之間產生矛盾，便可確認發生了故障，同時通過數據的采集與分析確定，消除故障。主元分析法中，可以有效檢測大量繁雜的信息故障，同時可以為信號與處理法進行補充特征量。

2.2 利用解析模型進行故障檢測

解析模型診斷法，主要是在確定需要診斷的對象數據模型上采取數學模式，對相關數據進行測試診斷。主要劃分為狀態估計法與參數估計法兩種。在運用這種方法進行故障診斷時，首先應該形成殘差，也就是輸出真實系統與狀態觀測器中產生的差值。然后從殘差中獲取故障特征，便于診斷故障類型與定位。現階段雖然解析模型法研究相對深入，但是由于數學模型對象不夠精確，因此削弱了解析模型法的使用效果[3]。

2.3 知識化故障檢測法

當前社會中，人工智能與云計算成為新時代運行的砝碼。就航空電子設備故障檢測來說，人工智能與計算機為故障檢測工作創建了理論條件，設計出以知識為基礎的診斷方式，這一方法不再要求確定數據精確的模型，并且具有智能化特征，可以靈活應用。基于知識故障診斷方式，可以劃分為專家系統故障診斷，神經網絡故障診斷、故障樹故障診斷法等，以下對這些方法進行粗略說明：

第一，專家系統故障診斷法。當利用計算機對診斷對象的相關數據信息獲取以后，需要充分考慮到不同的規則進行推理。同時應用不同的程序，索取用戶的相關信息，確定最終障礙和可能出現的障礙。然后由用戶進行核實信息，專家故障診斷方法主要有數據庫、推理機、人機接口等組成。第二，模糊故障診斷法。主要是確定故障與征召之間的關系，來判斷設備的運行狀態。考慮到現實條件的繁瑣性，直接明確故障與征兆之間的聯系很難，無法運用精準的數據模型進行表示，同時由于故障狀態出現不確定性，因此無法明確最終的診斷結果以及故障出現的具體位置，由此便產生了模糊故障診斷法。可以說，模糊故障診斷法主要是運用模糊集合論中的隸屬函數與模糊關系矩陣，確定故障與征兆之間存在的各種聯系，并對即將出現的故障進行診斷。這種方法相對簡單，應用便捷，可以直接獲取結論。

第三，故障樹模型。主要以被診斷對象的功能特征與實際結構作為理論依據，是一種具有特定性的因果模型。借助于邏輯門來表示，系統最不希望發生事件與有可能出現事件之間的關系，由此形成一種倒樹狀結構，充分反應特征向量與故障向量之間的邏輯關系。當運用故障數對故障進行搜索診斷時，由于搜索方式不同，可以劃分為邏輯推理診斷法與最小割集診斷法。二者都可以具備規則診斷與定量診斷的優勢。

第四，借助神經網絡故障診斷法。事實上，對航空電子設備進行故障診斷主要利用故障模式識別的方式。但是人工神經網絡由于自身存在一定的局限性，例如自學性、自組織性、聯想記憶功能等，導致傳統模式識別無法合理解決故障的診斷。現階段，神經網絡診斷作為一種新型技術寵兒，深受各界精英的熱愛與好評。

3 航空電子設備故障診斷的發展展望

航空電子設備故障診斷技術，已經經歷過幾十年的發展，并總結了各種診斷模式，取得了豐碩的成績，例如遠程智能診斷技術，能夠在空間飛行器等大型復雜化的設備中進行診斷檢測，保證故障預報，避免出現各種安全事故。電子設備專家系統診斷法可以應用于國內外大型企業設備管理當中，保證了設備運行的安全性，可靠性。設計人員要秉承著可測試性設計思想，開展故障檢測的研究與推廣，并建立健全系統性城市化的測試可操作標準，是當前航空電子電路測試中的重要任務。這幾年人工智能模擬技術，計算機技術的更迭，促進了推動了故障診斷系統進入的升級。尤其是電子設備故障診斷，人工智能技術受到廣泛應用與關注。以下針對只是為基礎的電子設備故障診斷發展方向進行討論。

第一點，創新研究故障診斷方法。要合理應用新理論，保證電子設備故障診斷技術的現代化，像例如小波變換法，信息融合法等，要加強理論研究，保證故障檢測的準確性。第二點，對故障信息獲取方法的研究。獲取準確的故障信息是保證診斷故障結果準確性的重要依據。例如多感器信息融合無法在故障診斷中應用，主要是難以從不同角度進行獲取故障信息，使得故障無法得到有效檢修。所以，現階段應該深入研究遠程故障專家系統，及時獲取遠離戰場專家的幫助與輔助指導，增強故障的維修效率[4]。

4 結語

故障檢測技術，本身具有一定的廣泛性，雖然在現階段的理論研究中取得一定的成績，但仍然缺少實踐應用案例，尤其在航空電子設備檢測系統中，實踐應用較少。所以，相關部門應該研究先進的理論基礎，并且加強實踐案例的有效探索，對復雜的航空電子設備故障加強分析與診斷，打造現代化、智能化、科技化的故障診斷平臺，促進航空電子設備的維修與升級，為國家軍事領域的安全保駕護航。