雷达智能BIT故障预测系统技术探究

王伟锋　贾锡龙

摘 要：在越来越复杂的电磁环境下，BIT故障预测系统技术对雷达装置零部元件状态的监测，以及雷达故障的及时预测、预警维护等具有非常重要的作用。本文从雷达故障发生机理及故障模式入手，通过对比筛选基于专家系统建立BIT故障预测系统，再最后模拟运行效果，探究在雷达领域BIT故障预测系统的技术问题。

关键词：雷达装置；BIT技术；故障预测系统

中图分类号： TN957.51 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）25-182-2

1 概述

雷达作为现代战场检测目标的重要电子设备，其作用对于战斗过程中作战方针的调整及战场结果的导向至关重要。雷达主要依靠发射和接受电磁波的形式，达到探测目标的位置、运动轨迹的作用。但是现代雷达装备因高度集成化和数字化，其内部是相当复杂的电子元件组成，一旦发生故障，其种类繁多，不易修复。而为了保障雷达装备在战场上的完好性、及时修复雷达故障，现代雷达科技提出了机内测试（Built-in Test， BIT）技术。通过BIT技术的智能故障预测，实现雷达装置的实时动态监控，对雷达设备进行准确预测，特别是雷达设备故障有更好的事前性，能够对故障进行更加准确的诊断和评估。本文针对雷达智能故障预测系统技术，对BIT技术进行探讨，希望通过对BIT技术的探讨提高BIT技术在雷达故障预测系统上的诊断性能。

2 BIT故障预测技术

航空电子装备的测试性设计是最早应用BIT技术的，随着集成电路和计算机的发展，从19世纪七十年代BIT技术发展至今，BIT也越趋向规范化、智能化、数字化、系统化的发展方向。

2.1 雷达装置故障机理

一般而言，雷达装置发生故障多数由于：一是雷达内部组成零部件的失效，比如集成电路板失效、电阻器电容器失效、连接控制元件失效等；二是设计缺陷，如电路设计缺陷、精密度设计缺陷、电波接受系统缺陷等；三是设计后雷达在制造工艺上的缺陷，比如原材料质量没有达到更高标准、制造流水线上的质量监控不到位、制造工艺技术人员技艺水平的高低问题等都可能造成最终组成原件的缺陷；四是雷达装置使用不当，维护不及时，客观环境因素等，如雷达操作人员使用不当、定期维护不及时、出现故障后维修不当等；上述这些常见原因都极有可能导致雷达装置故障的发生。

除此之外，雷达装置的组成零固元件的故障周期也是一个重要方面。就如食物有保质期，每一个雷达装置的元件在生产完成后投入使用当中都有一个使用寿命期间，然而在这段时间内，在正常使用过程汇总，每个元件都不可避免的会面临不得不发生的保养、更换等维修，发生维修的原因各种各样、不一而足，但都与自身设计制造的参数相关。此元件的使用寿命即为其故障周期。

通过对元件故障周期的了解，可在雷达装置BIT故障预测系统中进行有筛选的故障预测，避免重复无用的预测，提高预测效率。

2.2 BIT技术预测性维修

BIT故障预测系统技术通过对元件潜在的故障进行预测，并进行事前性调试、管理、保养维修，从而避免发生机械故障，使元件失去功能。该预测主要依靠的是P-F曲线（图1）。

图中，A-故障开始发生点，P-能检测到的潜在故障点，F-功能性故障点。在实际应用中，P-F间隔（T）的一半为最佳预测性维修时间段。其特点是能采取有针对性的事前措施，效率高，且紧密度高，高技术含量，独立完成检测预测工作。

2.3 预测信息的获取

雷达故障的预测的基础还是依靠对雷达装置的状态检测，目前获取的方式主要还是以计算机为载体，有单机系统检测和预测模式，结构简单、规模小、便捷快速、应用广等特点；还有分布式检测模式，分散式监控预测；以及与网络技术结合的远程网络化监测模式。

3 雷达智能BIT技术故障预测系统

雷达故障预测方法主要是基于雷达装置建立精准的数学模型，通过各种故障诊断预测方法进行智能的故障预测。智能BIT故障预测系统需对雷达各零部元件的工作状态进行自动监测和判断，若出现故障，系统自动分析故障原因并进行报警，指导故障维修，提高维修效率，缩短维修时间。

3.1 雷达智能BIT故障预测系统运行技术

对雷达故障的预测技术主要还是依靠软件系统技术及数据信息数学运行计算方法。而雷达故障预测系统目前主要有专家系统预测技术、故障树预测技术、模糊预测技术、模式识别预测技术、神经网络预测技术等。

通过比较，本文BIT故障预测系统模型是采用Visual C++6.0系统软件，而数据信息的处理则采用MATLAB软件，而系统的运算方法则采用智能遗传算法。通过模拟来论证专家系统技术的运行效果。

3.2 雷达智能BIT故障预测系统设计基础

系统设计基础首先需考虑到整个雷达装置故障预测系统的实时性，即对雷达设备原件进行实时有效的状态监测，及时发现潜在故障；还要考虑系统的智能性，即自动进行监测诊断预警，智能排查或维护；其次系统的可靠性，预测系统高度可靠，才能保障其做出的预测和对设备状态的判断准确有效；还要考虑实用性、先进性等其他设计要求。

在充分考虑上述设计要求后，在模型设计中还要实现预测系统的各种功能。一是雷达零部元件的状态监测，故障预测系统本就是根据对元件状态的监测来实现对故障的预测，一旦发现异常，系统将自动做出判断。二是系统诊断功能，对雷达装置的故障预测首先要基于系统对元件状态的准确判断，及最后呈现给维修人员的故障结果和维护指导都完全依仗与系统的诊断。三是系统的故障预测报警功能，在发现雷达装置出现故障后，系统应能够准确及时地进行预测和报警，使维修人员能够第一时间发现故障并及时有效地进行维修。四是系统智能扩充数据及不断自我学习，每一次故障排查维修后的数据，系统都应自动存档，通过网络及时更新元件数据和故障数据，丰富完善数据库，供设备维护人员不断自我学习。

3.3 雷达故障预测模型

在雷达装置基础上建立模型，本文主要采用专家系统技术和智能遗传算法及支持向量回归（SVR）知识建立模型，从而实现雷达设备的故障检测和维修。专家系统的基本结构包含解释机、推理机，通过这两个软件进行知识获取并建立相应知识库，其最主要的优势在于实时性高、可靠性强、灵活度高、适应性强。而智能遗传算法是基于遗传算法，对遗传算法汇中的选择、交叉算法进行智能化运算。

最后故障预测模型的建立，其流程图如图2所示。

其中，支持向量回归运算模型中的参数C、ε、σ的目标函数：

从式子中可以看出，对系统模型最关键在于对目前函数的优化，找到最适应度函数值，得到最佳的C、ε、σ值。

3.4 雷达智能BIT故障预测系统的建立

BIT技术智能故障预测系统的建立主要由硬件部分和软件部分组成（图3）。

3.5 雷达智能BIT故障预测系统运行效果

首先选取预测系统模拟所要监测的关键雷达装置元件，然后对待预测元件的状态数据进行更新与校对，利用模型系统对待预测元件的故障趋势进行预测，最后根据预测值，进行相应的故障判断。实现状态实时监测、故障智能检测、诊断预测预警等功能要求，并且拥有高度自动化、智能化。

4 总结

雷达作为未来战场上至关重要的作战工具，在当今复杂的电磁环境下，雷达工作效率的高低就显得尤为关键。而对雷达故障的检测若能做到及时性，无疑将大大缩减故障维修时间。本文通过对雷达智能BIT故障预测系统模型的建立，论证了在复杂的电磁环境下，BIT故障预测系统中专家系统技术对雷达故障预测的精准高效，到达了很好的预测效果，体现了其智能化、实时性、可靠性、先进性等特点，拥有非常广大的应用空间。

参 考 文 献

[1] 徐永成.BIT中智能故障诊断理论与方法研究[D].长沙.国防科技大学，1999.

[2] 孟亚峰.电子装备智能BIT中故障诊断及故障趋势预测方法研究[D].石家庄.军械工程学院，2003.