考虑多故障的测试性建模改进方法

石君友 龚晶晶 徐庆波

(北京航空航天大学 工程系统工程系,北京 100191)

考虑多故障的测试性建模改进方法

石君友 龚晶晶 徐庆波

(北京航空航天大学 工程系统工程系,北京 100191)

分析了测试性建模的现有方法及在工程应用中存在的不足.在信号流图方法的基础上,提出了一种测试性建模的改进方法.该方法支持单元的多故障模式设置,能够区分全局故障和局部故障,并允许设置全局故障沿单元特定信号流方向传递.给出了测试性模型的图形定义、隐含属性定义、相关性矩阵定义和相应的测试性分析推理方法.在此基础上,提出了基于高阶相关性分析的相关性矩阵生成改进算法.以某惯导系统为例进行了应用,建立了测试性图形模型并生成改进的相关性矩阵,与现有方法建立的相关性矩阵进行对比,结果验证了测试性建模改进方法的可行性和有效性.

建模;故障检测;算法;信号流图;相关性矩阵

采用测试性建模方法进行诊断策略设计分析在测试性的理论研究领域得到了越来越多的重视[1-4],并不断在航空航天等工程应用[5-7]中得到推广.目前,已有的测试性建模方法包括:信号流图方法[1-3]、行为以太网模型方法[8]、贝叶斯网络模型方法[9-10]等.这些方法的共同点是假定基本单元只对应一个故障模式,并且故障模式沿着单元的所有输出信号流方向传递.

这种假定大大限制了测试性建模方法的应用范围.因为在工程实际中,基本单元往往具有多个故障模式,单元的不同故障模式也不完全沿着单元所有输出信号流的方向等效传递,并可能存在不传递的局部故障等.针对这种工程需求,本文提出了一种测试性建模的改进方法,允许对单元进行故障模式的复杂设置和分析.

1 信号流图方法基本原理

基于信号流图的测试性模型的基本组成如下[5]:

式中,G为信号流图方式的测试性模型;C为单元的有限集合;Tp为测试点的有限集合;E为连接单元以及测试点的有向边的有限集合.

相关性矩阵(简称 D矩阵)用于表达基本单元与测试点之间的相关性,其表达式[7]为

其中,矩阵的行对应基本单元,列对应测试点,每项元素 dij表示第 i个基本单元与第 j个测试点之间的相关性,若二者相关,则 dij=1,否则 dij=0.

2 改进的测试性模型

2.1 改进目标

根据现有方法与工程应用之间的差距,对建立测试性模型的信号流图方法进行改进,具体目标包括:

1)无需建立单元的下层结构,即可直接设置单元具有多个故障模式;

2)区分单元的局部故障和全局故障,单元的局部故障不会沿着单元的输出信号流传递给后续的单元,单元的全局故障可以沿着单元的输出信号流传递给后续的单元;

3)单元的全局故障允许设置为向单元的特定输出信号流方向传递.

2.2 改进的测试性模型定义

改进的测试性模型的图形表示由直观表达的图形以及隐含的属性共同来描述,数学表示由改进的 D矩阵描述.

1)图形定义

测试性模型的图形部分组成定义如下:

式中,GF为改进的测试性模型,其组成要素描述如下:

① C′={c1,c2,…,cr},表示单元的有限集合.元素 ch代表产品的一个基本组成单元.

②P={p1,p2,…,ps},表示端口的有限集合.元素 pk代表用于单元的一个端口.

③T={t1,t2,…,tn},表示测试的有限集合.元素 tj代表一个测试.

④E′={e1,e2,…,et},表示有向边的有限集合.元素 el代表两端口之间或端口与测试之间的一个有向边.

在该模型中,端口包括输入端口、输出端口和测试专用端口.测试需要施加在相应的输出端口或者测试专用端口上.

2)隐含属性定义

测试性模型的隐含属性定义如下:

式中,HA表示测试性模型的隐含属性,其各组成元素描述为:

①F={f1,f2,…,fm},表示故障模式的有限集合.元素 fj代表单元的一个故障模式.

②FC′(ch)表示单元 ch的故障模式的有限集合.

③FP(pk)表示端口 pk上关联的故障模式的有限集合.

在该模型中,故障模式包括局部故障和全局故障两类.局部故障是指仅影响本单元的故障,约定只能关联到单元的测试专用端口上.全局故障是能沿信号流传递的故障,关联到单元的输出端口上,也可以根据需要关联到测试专用端口上.

3)改进的 D矩阵定义

采用表格形式的 D矩阵表达故障模式与测试的相关关系,其定义如表 1所示.

表 1 改进的D矩阵

表中,chfi表示单元及故障模式组合,tj表示测试,dij表示故障模式与测试之间的相关性关系.

利用该 D矩阵可以直接进行测试性分析推理,步骤如下:①确定测试结果异常的测试集,如果测试集为空,则产品无故障,否则继续;②将正常的测试对应的 D矩阵元素为 1的故障模式行从 D矩阵中移除,然后将异常的测试对应的 D矩阵元素为 0的故障模式行从 D矩阵中移除;③若D矩阵中存在剩余故障模式,则为故障源,若 D矩阵中无剩余故障模式,则为未识别故障.

3 改进的 D矩阵生成算法

在测试性图形模型基础上,采用高阶相关性分析算法来生成 D矩阵,详细流程如图 1所示,说明如下.

图1 D矩阵生成算法流程案例应用

1)建立 D矩阵结构.遍历测试性图形模型,搜索图中所有单元的故障模式和所有测试,分别添加到 D矩阵的零列和零行,矩阵中元素 dij为空.如果图中没有单元及其故障模式或测试,则给出提示并退出.

2)高阶相关性分析.以测试为出发点,沿信号传递的反方向进行深度优先搜索,遍历整个模型,获取测试与所有故障模式的高阶相关关系,并置位对应的 D矩阵元素.其主要步骤如下:

①若所有测试分析完毕,则退出搜索;否则,按次序选择一个测试 tj,搜索 tj直接关联的输出端口或测试专用端口,继续下一步;

②搜索该端口关联的所有故障模式,依次选择一个故障模式 fj,继续下一步;

③若 fj对应的元素 dij=1,则 fj位于已经搜索过的反馈回路中,应转到⑦以跳出反馈环;否则,依次将各故障模式 fj对应列的 dij置为 1,继续下一步;

④查找该端口从属的单元,并搜索该单元的所有输入端口,继续下一步;

⑤若输入端口不存在,转到⑦;否则,继续下一步;

⑥若所有输入端口分析完毕,转到①;否则,依次选择一个输入端口,搜索连接在该端口上的所有有向边,继续下一步;

⑦若有向边不存在,或者输入端口的全部有向边都已分析完毕,转到⑥;否则,依次选择一个有向边的源输出端口,转到②;

3)D矩阵输出.将 D矩阵中剩余的所有为空的 dij置为 0,得到完整的 D矩阵,并输出.

4 案例应用

为了验证改进的测试性模型和 D矩阵生成算法的可行性,设计开发了相应的验证软件.以某型惯导系统中的前端部分为案例,利用该软件建立了测试性模型,图形部分如图 2所示.

图2中,各测试的说明见表 2.在该模型中,陀螺与力反馈电路板一起构成反馈环.

图2 测试性模型的图形部分

表 2 测试说明

测试性模型的隐含属性通过单元和测试的属性进行设置(具体界面略).隐含属性设置的汇总情况见表 3.

表 3 隐含属性设置情况汇总

为了进行效果对比,首先采用传统方法对该模型进行分析,传统方法分析将测试性图形模型中的一个单元等效为一个故障模式,一个测试等效为一个测试点,得到传统的 D矩阵如表 4所示.

表 4 传统的D矩阵

其次,采用新算法自动生成 D矩阵如表 5所示.与表 4对比可以看出,改进的 D矩阵包含了单元的多个故障模式与测试之间的相关性关系.

表 5 改进的D矩阵

利用该 D矩阵对导航系统进行测试性推理分析.如果结果异常的测试为 T6,T8,则按前述的分析推理步骤,可以得到故障源为信号处理电路板无检测信号输出.

5 结束语

本文提出的测试性建模改进方法支持单元多故障模式设置,能够区分全局故障和局部故障,允许将全局故障设置为向单元特定信号流方向传递.该方法能够处理更为复杂的多故障逻辑关系,因此扩大了信号流图方式的测试性模型的工程适用范围.此外,如何对本方法生成的 D矩阵进行优化处理,以及如何利用该矩阵进行故障检测、隔离设计和模糊组定义等诊断策略设计分析工作,还需要开展进一步的研究.

References)

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[2]连光耀,黄考利,吕晓明,等.基于混合诊断的测试性建模与分析[J].计算机测量与控制,2008,16(5):601-603 Lian Guangyao,Huang Kaoli,Lv Xiaom ing,et al.Analyzing and modeling of testability based on hybrid diagnostic[J].Computer Measurement＆Control,2008,16(5):601-603(in Chinese)

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[5]龚勇,景小宁,陈云翔,等.基于多信号流图的飞控系统实时故障诊断[J].电光与控制,2006,13(6):89-92 Gong Yong,Jing X iaoning,Chen Yunxiang,et al.Real-time fault diagnosis for flight control system based on multi-signal flow graph[J].Electronics Optics＆Control,2006,13(6):89-92(in Chinese)

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[8]Guo Li,Jianm in Gao,Fumin Chen,et al.A new approach for construction of diagnostic Bayesian network[C]//Proceedings of the Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Know ledge Discovery.Washington:IEEE Compute Society,2007:647-652

[9]Lucas P J.Bayesian model-based diagnosis[J].Int J Approx Reason,2001,27(2):99-119

[10]Luo Jianhui,Tu Haiying,Pattipati Krishna,et al.Diagnosis know ledge representation and inference[J].IEEE Instrumentation and Measurement Magazine,2006,9(4):45-52

(编 辑 :娄 嘉)

Improvement method for testability modeling with multiple faults

Shi Junyou Gong Jingjing Xu Qingbo

(Dept.of System Engineering of Engineering Technology,Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100191,China)

The existing methods for testability modeling were analyzed,and their shortcomings in project application were given.An improvement method for testability modeling was proposed,based on the signal flow graph method.Itsupports to set multiple faults for units,and can distinguish between global fault and local fault,while the global fault can beset to propagate along special signal flow of units.The graph definition,the hide attributions definition,the dependency matrix definition of the testability model and the corresponding testability in ference method were provided.An improvement algorithm to generate the dependency matrix was presented,based on the high order dependency analysis.An inertial navigation system was taken as an example for modeling.The system testability graph model was built.The improving dependency matrix was generated,and compared with the dependence matrix built with the exiting method.The result shows the feasibility and validity of the improvement method for testability modeling.

model buildings;fault detection;algorithms;signal flow graph;dependency matrix

TP 301.6

A

1001-5965(2010)03-0270-04

2009-02-26

石君友(1973-),男,黑龙江齐齐哈尔人,高级工程师,shijy016@sina.com.