基于FMECA和神经网络专家系统的某型雷达可靠性分析

杨宜林，王德功，常 硕

（空军航空大学电子工程系，吉林长春130022）

电子战中的重要设备——雷达，在战争中发挥着越来越重要的作用。而雷达设备的可靠性问题，严重地影响了武器装备的效能，于是进行雷达设备的可靠性研究，就显得非常重要。FMECA是可靠性分析的重要工具，但是FMECA分析中，分析对象的严酷度类别和故障影响概率，是分析人员根据经验主观判定的[1]，如果这两个的数据不正确，将对FMECA分析的结果产生重大影响。神经网络专家系统，是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统，但神经网络专家系统，不是对人类专家经验的死记硬背，而是通过学习不断完善自己，因而具有创新能力[2]。

1 雷达系统RBD框图

可靠性（RBD）框图，是研究系统可靠性的重要工具，是对复杂产品的一个或一个以上的功能模式，用方框表示其各组成部分的故障或它们的组合，如何导致产品故障的逻辑图。雷达系统RBD框图，可以清晰地表明雷达系统中各子系统的工作情况、相互影响及相互依赖关系，便于逐层分析故障模式产生的影响。

2 FMECA、神经网络专家系统简介

2.1 FMECA简介

故障模式、影响及危害性分析（简称FMECA）是研究可靠性的一项重要分析技术，通过FMECA可以判断故障模式影响的致命程度。FMECA由故障模式影响分析（FMEA）和危害性分析（CA）两部分组成[4]。FMEA、CA的主要工作是填写表格。

CA表格中故障模式危害度Cmj=αjβjλpt，

其中，

αj为故障模式频数比；

βj是故障影响概率；

λp为分析对象的故障率；

t为任务阶段的工作时间；

填写表格时，可以根据实际情况来调整和剪裁表格内容。

3.2 神经网络专家系统简介

专家系统是人工智能的应用化阶段，是包含知识和推理的智能计算机程序。从一定意义上来说，它已经使传统的“数据结构+算法=程序”的应用程序模式变成了“知识+推理=系统”[3]。文中所采用的专家系统结构图如图1所示，神经网络的引入，使得常规的专家系统发生了根本性的变化，神经网络具有信息存储和统一处理的功能。在图1的专家系统中，知识的存储和求解问题的推理过程，都是在神经网络部分进行的。神经网络专家系统不是简单地对人类专家知识的重现，通过神经网络专家系统得到的结果具有更高的准确性。

图1 专家系统总体结构框图

4 实例分析

雷达是由许多电子设备组成的复杂设备，对雷达系统进行FMECA分析，必须遵循逐层分析的原则，按照由单元、子系统、系统的顺序进行，这样通过FMECA分析，我们可以清晰地了解它们之间的关系。下面我们以某型雷达的显示触发脉冲放大器电路为例进行分析。其电路如图2，其他部分分析工作与此类同。首先建立显示触发脉冲放大器的RBD方框图，如图3所示。

图2 显示触发脉冲放大器电路图

图3 显示触发脉冲放大器电路RBD方框图

然后在RBD图的基础上，对显示触发脉冲放大器电路进行FMECA分析，表1、表2为部分节选内容。

表1 显示触发脉冲放大器电路FMEA表格

表2 显示触发脉冲放大器电路CA表格

本文用VC++设计了神经网络专家系统程序，其操作界面如图4所示，将FMECA分析对象的相关数据输入操作界面，就可以得到其严酷度、故障影响概率。

图4 专家系统程序界面

采用同样的方法，对雷达其他部分进行分析，如有可能，在雷达的设计可以采用下面的措施，以提高雷达系统的可靠性：

（1）采用标准及成熟部件和电路；

（2）瞬态抑制和过应力保护；

（3）降额设计；

（4）采用冗余技术。

5 结束语

采用FMECA对某型雷达系统进行了预测分析和定量分析，通过VC++开发的神经网络专家系统程序，使大量的工作简便易行，避免了FMECA分析中根据经验分析的主观性，可以获得更为准确的可靠性结果。

[1]徐 凯，朱梅林.失效模式及影响分析中的模糊推理法[J].华中理工大学学报，1999，27（9）：23-26

[2]王文成.神经网络及其在汽车工程中的应用[M].北京：北京理工大学出版社，1998.

[3]尹朝庆，尹 皓.人工智能与专家系统[J].北京：中国水利水电出版社，2001.

[4]鞠鲁粤.故障模式影响与模糊风险分析及其程序研制[J].上海大学学报，1999，5（2）：138-143.