舰船通信系统预测与健康管理技术研究

贾心恺

（海军驻沪东中华造船（集团）有限公司军事代表室，上海 200129）

1 引言

舰船通信系统的设备数量多、种类繁杂，导致其诊断和修复时间过长，备件和测试设备以及计划维修次数过多，大大增加了通信装备使用和保障费用。在这样的背景下，美国军方提出了针对新一代武器系统的先进测试、维修和管理技术——预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）。PHM是一种全面故障检测、隔离和预测及健康管理技术。它的引入不是为了直接消除故障，而是为了预测故障发生的可能性以及在故障发生后进行简单的维修活动，从而实现自助式保障，以降低使用和保障费用。

PHM技术采用先进的传感器，借助各种算法和智能模型来预测、监控和管理通信系统的工作状态。该技术最大程度地利用传统的故障特征检测技术，并综合先进的软件建模，来获得虚警几率几乎为零的精确故障检测和隔离结果。PHM技术的应用能够显著提高对复杂通信系统工作状态的了解，进而提高系统任务的可靠性和安全性。预测与健康管理技术正在成为新型复杂通信系统设计和使用中的一个重要组成部分。

2 PHM技术特点

PHM代表了一种方法的转变，即从传统的基于传感器的诊断转向基于智能系统的预测。反应式的保障转向在准确时间对准确的部位进行准确维修的先导式活动。其目的是减少维修人力、实现自主式保障。这种转变引入了故障预测能力，借助这种能力可以预测、识别和管理故障的发生。

故障预测，即预计诊断部件或系统完成其功能的结果，预计部件的性能下降或临近故障情况，包括确定部件的残余寿命或保持正常工作的时间长度，便于维修人员根据其实际状况来更换部件；状态管理则是根据诊断／预测信息、可用资源和使用需求，对维修活动做出适当的规划和决策。

舰船通信系统 PHM技术的核心是利用先进传感器的集成，借助各种算法和智能模型来预测、监控和管理通信系统装备的健康状态，是BIT测试和状态监控技术的进一步拓展。PHM技术的迅速发展导致了维修和保障模式从状态监控向状态管理的转变，该技术的实现将使由事件主宰的维修（即事后维修）或时间相关的维修（即定期维修）被基于状态的维修（即视情维修）所取代。

3 PHM的工作原理

舰船通信系统的 PHM 用于舰载通信设备信息的监控、存储、传送以及故障预测与诊断，它是一种综合运用由多种诊断和预测技术构成的部件、分系统和系统级状态监控策略的一体化建模结构。原理组成如图l所示。

图1 PHM原理组成图

PHM主要采用基于人工智能的方法，将来自传感器或机内自测的数据传给事先已构造和训练好的智能推理机软件，智能推理机利用基于模型的推理、神经网络和模糊逻辑之类的智能数学模型来模仿物理系。智能推理主要有如下三种形式。

a) 诊断推理：对监控的结果和其他输入进行评估，确定所报告故障的原因和影响。诊断推理机由一套算法组成，采用模型对故障的输入信息进行评估。这些模型可确定失效模式、监控信息和故障影响之间的关系。

b) 预测推理：确定通信设备正向某种已知的故障状态发展及相关的潜在影响。在许多情况下，舰上的预测处理主要是收集数据，当舰船靠岸后的数据处理则是根据编队的信息和趋势情况完成预测推理。

c) 异常推理：通过识别原来未预料到的情况，帮助改进通信系统的设计。舰上处理主要是检测异常情况和收集相关数据；舰船靠岸后处理则是判断所发现的异常是已知的故障状态，还是需要研究的新情况。

推理机信息管理器综合上述三种推理机的结果形成报告，确定已检测出和预测出的故障及其对任务的影响。同时舰船通信系统 PHM 保留与岸基通信 PHM 系统间的数据接口，将监测到舰船的健康状况上报给上级系统。

4 舰载通信系统PHM功能需求

根据舰载通信设备作战使用、维护维修、综合保障、训练等方面的实际使用要求，结合长期以来积累的通信设备故障信息分析，适用我海军舰载通信系统 PHM 至少应具备实时状态监测、故障诊断与定位、健康状态管理和辅助决策等功能。状态监测功能通过监测设备采集设备状态：故障诊断功能完成故障的诊断和定位：健康管理功能完成健康状态评估和健康趋势预测：辅助决策功能通过辅助决策机制支持故障诊断与定位和健康状态管理功能。舰载通信装备 PHM综合分析组成功能间的交互关系如图2所示。

图2 舰载通信系统PHM功能关系图

a) 实时状态监测功能

采集舰载通信系统／设备提供的舰载通信主要设备的运行状态参数，通过专用测试模块获取舰载通信主要设备的特征信号，实现对舰内各通信分系统及舰载通信设备的实时状态监测。

b) 故障诊断与定位功能

当监测的舰载通信主要设备发生异常时，通过设备故障模型及获取的特征信息和运行状态参数，确定设备发生故障的部位及可能的故障类型，形成设备维修建议并指导维修；必要时可使用便携式维修辅助设备在现场进行测试诊断和辅助决策，同时对于无法诊断的设备故障，可提供离线远程专家故障诊断。

c) 健康状态管理功能

建立舰载通信主要设备的健康状态评估模型，结合舰载通信主要设备的实时监测数据，通过评估算法模型对设备健康状态进行综合性指标判断，完成设备健康状态评估和健康趋势预测，生成设备维护保养建议，指导维护管理。

d) 辅助决策功能

辅助舰载通信主要设备的维修保障人员进行维护维修管理决策，能够提供维修资源、维修维护计划生成和维修保障训练、设备改进建议等辅助决策功能。

5 舰船通信系统PHM的关键技术

舰船通信系统 PHM 连续监控通信设备的使用、健康和安全，系统主要采用的关键技术主要可分为以下几类。

a) 先进的传感器和非传统检测技术

舰船通信系统 PHM 对传感器技术的要求是具备良好的兼容性和可靠性，以适应舰船通信设备的多样性和使用环境，并且应不易受电磁干扰的影响等。其常用的先进测试传感器有光纤传感器、无线传感器、虚拟传感器、智能传感器和压电传感器等。这些传感器比传统的传感器能力更强，更容易实现故障的探测，从而使得检测技术敏感性更强。

目前，研究主要从两方面展开，一是对传感器性能进行优化，包括提高传感器器件的精度、稳定性、复用性、方向性等；另一方面是研究如何减小传感器的尺寸，以便于同工程结构集成。

b) 预测技术

预测是检测和监控故障部件的先兆指示，并沿着故障到失效的时间线不断进行精确的剩余使用寿命预计。当系统、分系统或部件可能出现小缺陷和（或）早期故障或逐渐降级到不能以最佳性能完成其功能的某一点时，选取相关检测方式，设计预测系统来检测这些，并随着其严重性的增长对其实施监控。主要包括基于经验的预测、渐近式预测、基于特征扩展的智能预测、状态评估预测、基于卡尔曼滤波或其它各种不同跟踪过滤器的状态评估技术和基于物理的预测等技术。

c) 信息融合技术

传统的信息／数据融合是指多传感器的信息据在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和评估而进行的信息处理过程。

信息融合最早用于军事领域，定义为一个处理检测、互联、估计以及组合多源信息和数据的多层次多方面过程，以便获得准确的状态和身份估计、完整而及时的战场态势和威胁估计。信息融合蕴含了三个方面的含义：信息融合是在几个层次上完成对多源信息的处理过程，其中每一层次都表示不同级别的信息抽象：信息融合包括检测、互联、相关、估计以及信息组合：信息融合的结果包括较低层次上的状态和身份估计以及较高层次上的整个战术态势估计。

d)人工智能技术

PHM中广泛采用了人工智能技术，包括专家系统（基于模型的推理、基于案例的推理，基于规则的推理）、神经网络、模糊逻辑和遗传算法等。专家系统是人工智能技术在实际应用中最成功的分支之一，它由知识库、数据库和推理机三部分组成。

由大量简单人工神经元广泛互连而成的人工神经网络也是 PHM 设计的一个重要组成，其最主要的特征是：大规模并行处理，信息的分布式存储；高度的容错性和健壮性、自组织、自适应和自学习及实时处理等。由于神经网络具有处理复杂多模式及进行联想、推测和记忆的功能，特别适用于需要同时考虑多种因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。

e)数据仓库和数据挖掘技术

数据仓库完成海量信息的存储，有用信息的分类和提取，为应用提供决策支持。数据挖掘则是从数据中自动地抽取模式、关联、变化、异常和有意义的结构。数据挖掘在 PHM中的价值在于可利用其改善模型。

6 结束语

PHM 已成为国外新一代武器装备研制和实现白主式保障的核心技术之一。它是提高复杂系统可靠性、维修性、测试性、保障性和安全性以及降低寿命周期费用的一项非常有前途的技术。

我国国防科技工业对于 PHM 技术有着强烈的需求。借鉴吸收国外的先进经验，研究 PHM中的关键技术可为我国舰船通信系统的研制提供基础技术储备，对奠定工程应用基础，更好地促进我国国防工业的快速发展有着重要意义。

[1]Hess A, Calvello G.PHM the Key Enabler for the Joint Strike Fighter( JSF)Autonomic Logistics Support Concept[C]// Proceedings of the 58th Meetinc of the Society for MFPT, 2004.

[2]Hess A, The Joint Strike Fighter(JSF)Brognostics and Health Management [C]//JSF Program Office.NDIA 4th Annual Systems EngineerinG Conference, 2001.

[3]曾声奎, 吴际. 故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展[J]. 航空学报, 2005, 26(5)： 626- 632.