基于模型诊断的产品功能、结构与状态模型研究*

李智猛 李星新 郝建平 朱亚雄

(军械工程学院装备指挥与管理系 石家庄 050003)

基于模型诊断的产品功能、结构与状态模型研究*

李智猛 李星新 郝建平 朱亚雄

(军械工程学院装备指挥与管理系 石家庄 050003)

随着计算机技术的迅猛发展,基于模型诊断方法逐渐成为了故障诊断领域研究的核心方法;为了建立基于模型故障诊断的模型基础,针对基于模型诊断中常用模型存在着的缺陷,依据产品设计认知过程的功能-行为-结构模型,分析了产品功能、结构与状态之间的关系,提出了功能、结构与状态模型的构建原理和构建思路,构建一种基于功能-结构-状态的故障诊断黑箱模型,应用于机械、电子类设备的基于模型诊断中;最后,以一个加乘法器系统为例,分析该加乘法器系统的功能、结构与状态关系和预测输入输出。

故障诊断; 基于模型诊断; FSS模型; 功能树; 结构树

Class Number TN97

1 引言

在基于模型诊断中,模型的正确性和合理性直接影响诊断的准确性和高效性,所以模型的构建起着至关重要的作用[1]。常用模型有功能模型、结构模型、故障模型和基于结构和行为的模型等[2～3]。功能模型虽然可以迅速将故障定位到基本功能的缺失,但是很多时候无法精确定位到故障的具体物理位置,从而无法对故障排除提供直接指导[4]。结构模型虽然可以将故障物理位置确定到最小可更换单元,但是故障与结构之间无法建立准确的关联关系。故障模型可将所有可能的故障模式通过故障树的形式表示出来,但是故障分解层次模型有时也难以确定故障的物理位置。基于结构和行为的模型则是对产品本身结构知识和行为知识的描述,克服了对专家经验的极度依赖性,也成为了基于模型诊断的主流模型[1,5]。其中基于结构和行为建模的典型软件有美国航空航天局开发的Livingstone和UpTime公司开发的RODON[6～7]。但是对于溯因诊断,基于结构和行为模型的诊断难以区分每种故障发生的具体原因以及故障单元所处的状态空间,无法确定产品的故障模式类型。

针对上述问题,依据产品设计认知过程模型(Function-Behavior-Structure,FBS),以结构和行为模型为主导思想,综合考虑功能模型、结构模型和状态模型,提出运用功能树、结构树和产品结构单元的状态空间,共同构建产品的(Function-Structure-State,FSS)模型,用于基于模型的故障诊断中。

2 FSS模型构建

2.1 理论基础

2.1.1 产品功能树

产品的功能树是对产品的功能语义和功能行为以树状的形式进行的描述和表达[8],也是产品创新设计过程中映射到结构树的基础[9]。

功能树的根节点为产品的顶层功能,也是产品的目标功能。文中采用功能单元来描述产品的功能,功能单元就是对产品某一层次的某项功能统一描述。产品的顶层功能需要其它功能的支撑,所以顶层功能单元可以分解为多个子功能单元。同样,子功能单元又可以继续分解为更低层次的功能单元,直至将功能单元分解到基本功能单元,功能树的示意图如图1所示。

图1 功能树示意图

如果将某一层次功能单元作为目标功能,此目标功能单元的子功能单元都是为实现此功能做支撑。产品的目标功能作为顶层功能单元,不具有父级功能单元;最底层功能作为基本功能单元,不具有子级功能单元;中间层功能具有双重性,既可作为上级功能单元的子功能单元,也可作为下级功能单元的父功能单元。在功能树中,父功能单元是对子功能的抽象,子功能单元是实现其父功能的目的和手段的具体化[8]。

在功能树中,父级功能虽然由子级功能共同支撑实现,但是并非所有的子级功能都为必备功能,部分子级功能可能为辅助功能,此类功能的下降或缺失不会对父级功能造成重大影响。如减速器的外壳,外壳的功能主要为防尘和防锈,外壳产生裂纹或者破损不会直接导致减速器无法正常工作。所以在建立功能树的同时还应建立功能矩阵,用以表示子级功能与父级功能之间的联系。功能矩阵示例如表1所示,表中“0”表示功能的下降或缺失,“1”表示功能正常。

表1 功能矩阵示例表

2.1.2 产品结构树

产品在创新设计过程中,需要由已确定功能树得到对应的结构树,才能实现产品的功能设计。产品的结构树是与功能树相匹配的,以树状的形式从顶层到底层来实现产品功能与产品行为的载体,但由于功能与结构之间复杂的映射关系,导致了功能树与结构树存在着很大的差异。

产品结构树的根节点就是产品本身,也是树的最顶层。按照从顶层到底层的分层思想,可将结构分解为系统、子系统、部件和零件等四个层次。产品往往由众多系统构成,系统可分为不同子系统,每个子系统又由不同的部件组成,部件又可分为多种不同的零件,产品的结构树如图2所示。

图2 产品结构树示意图

2.1.3 产品状态空间

产品状态空间是指产品中决定其正常或故障状态类型的全部可能状态的集合。状态空间是一个以状态变量为坐标轴的多维空间,状态就是此空间中的一个向量。在任何时刻,产品的状态是唯一存在的,这种唯一存在的状态就决定了产品的工作模式。按照正常或故障类型对状态空间进行划分,可将其分为正常状态空间和故障状态空间,正常状态空间可以分为多种不同的工作模式,故障状态空间可以分为多种不同的故障类型,其中产品结构单元的一维状态空间示意图如图3所示。

图3 产品结构单元的一维状态空间示意图

对于状态空间的描述可以是定量的,也可以是定性的。当产品层次结构较高时,一般运用定性的状态量对其状态空间进行描述;当产品的层次结构较低时,一般运用定量的状态量对其状态空间进行描述。对于定量的状态变量,其状态空间的每个正常状态或故障状态都具有一定的阈值范围,当其状态变量值超越了其正常工作状态的上限和下限就发生了状态转移,当其状态变量值超越了正常状态空间的上限和下限就发生了故障。

2.1.4 产品功能、结构与状态关系

产品的功能、结构与状态是用于描述产品特性的重要参数,也是进行产品故障诊断建模的基本要素。产品功能、结构与状态分析是建立正确合理的故障诊断模型的基础。

1) 功能与结构的关系

功能是指产品的效能、用途和作用,是产品最为重要的特性,也是产品设计所需达到的目标[10]。结构是指组成产品各个部分的物理模型。结构是实现产品功能的载体,即产品的功能是通过结构的行为所支撑的,所以产品功能与产品结构是相互匹配的。由于产品零部件功能的多样性以及功能实现的复杂性,导致了一个零部件可能用于实现多种功能,也存在多个不同的零部件仅能实现一种功能,同样也有一个零部件仅对应一种功能。产品功能与结构之间的关系包含有“多对一”、“一对多”、“一对一”和“多对多”等各种复杂映射关系。

2) 结构与状态的关系

状态作为产品的一种属性,也决定了产品的状态类型。每种产品都具有自身的状态集合,构成了此产品的状态空间。根据结构单元正常或故障,可将产品的状态空间分为正常状态空间和故障状态空间,其中正常状态可能由一种或多种工作状态构成,故障状态可能由多种故障模式组成,每种工作状态和故障模式均对应着产品状态空间中的一个状态范围。

3) 状态与功能的关系

产品的状态就是对产品行为的一种表征,当产品处于正常状态时就对应着该产品不同的工作状态,即不同类型的功能;当产品处于故障状态时就对应着不同类型的故障模式。从产品设计角度出发,状态就是产品行为表征和故障表征的总和。故障发生的实质就是产品的某层级的某个单元的状态偏离了其正常工作的状态空间,所以导致了此单元的某种故障模式的产生,故障的产生最终影响了产品功能的完好,表现为某种功能的下降或缺失。

2.2 建模原理

首先以功能树为基础,在功能树的顶层和中间层采取功能描述的形式;然后,在基本功能层按照基本功能所匹配的结构单元对功能树进行扩充,然后将匹配的结构单元进行分解,直至分解到最小可更换单元级别;最后将每个最小可更换单元的状态空间进行扩充,得到最终的结构、功能和状态模型树,其模型树构建原理如图4所示。

图4 产品的功能、结构与状态模型树构建原理

在完成模型树构建后,首先,对功能树进行分析,按照不同的功能层次建立产品功能的黑箱框图,直至建立到基本功能层次;然后,分析结构单元内部的行为特征以及结构单元之间的连接关系,分别建立基本功能层次下的结构关系框图。最后,对每个最小可更换单元匹配其状态空间,其状态空间包括支撑此基本功能所处的状态空间和其它所有的状态空间。

在高层采用功能层次分解法进行建模,有助于故障发生所对应的功能缺失进行迅速定位,减小诊断过程的搜索量,并为进一步确定故障物理位置打下基础。在基本功能层开始将功能匹配到结构单元,有助于将故障发生所对应的功能缺失定位到具体的物理位置,避免了完全按照结构树的方式对产品进行盲目分解而无法快速准确确定故障物理位置。在最小可更换单元层运用状态空间对其进行描述,有助于在故障检测过程中,根据检测结果是否偏离了其工作状态而迅速将故障隔离到最小可更换单元,并确定故障原因和故障模式。

2.3 建模思路

根据上述的建模原理,可以建立产品的功能、结构与状态模型,具体的建模步骤如下:

1) 产品的功能、结构与状态分析。根据产品设计思想,分析产品的功能以及为实现此产品功能所需的产品结构,并对产品结构单元的状态空间进行分析。

2) 根据产品功能树,构建产品的层次化功能黑箱框图。根据功能树中功能的层次划分,按照层次关系依次建立功能黑箱框图。黑箱框图用方框表示产品的功能,其左端表示功能的输入,右端表示功能的输出,方框的输入、输出表示该功能与外界的物质、能量或信息交换,并用连线将功能进行连接[11]。功能之间的连接关系主要有“与”、“或”和“非”等关系[12]。

3) 分析功能单元的输入输出,抽象出数学方程。功能的实质就是一个对输入参数的函数,通过此函数作用产生相应的输出参数。根据功能不同,相应组成部分抽象得到的函数不同。输入参数和输出参数主要用势变量和流变量两种类型的变量进行表示。势是流的积累,表示系统潜在的做功能力,是做功的内在依据,流是系统各处势差异导致的结果,是做功的外部表现(势变量在不同组件接口间进行等值传递,流变量在不同组件之间的传递满足零平衡方程)。不同类型的系统,只是势变量和流变量的具体含义和名称不同,性质相似,具体系统类型与其势变量和流变量名称如表2所示。

表2 不同系统的势变量和流变量名称表

4) 确定支撑基本功能的结构单元。分析基本功能所需匹配的结构单元,确定所有匹配的结构单元,并将结构单元按结构树的分解方式进行划分,直至划分到最小可更换单元。

5) 确定最小可更换单元的连接关系及其状态空间。根据结构单元所完成的基本功能,对这些结构单元所划分的最小可更换单元连接关系进行分析,并确定其连接关系使其实现所需完成的基本功能,并构建相应的结构黑箱框图。结构黑箱框图全部用最小可更换单元来表示,用方框表示产品的结构单元,其左端表示输入,右端表示输出,上端表示实现此功能对应的工作状态空间,下端表示与此功能对应的可能的故障状态空间,并用连线来表示各组成部分的功能逻辑关系。按照可靠性框图的思想,可将组成部分的连接关系分为串联关系、并联关系、混联关系、冗余关系和表决关系,其中表决关系又可分为“n中取k好”、“n中取k至r好”和“n中连续取k好”等[13]。

6) 分析最小可更换单元的输入输出,抽象出数学方程。

7) 产品的功能、结构与状态模型构建完成。

3 实例应用

以一个加乘法器系统为例,系统的顶层功能为实现一定规则的加乘法运算,基本功能为实现加法运算和乘法运算,该加乘法器系统的功能、结构与状态关系图和预测输入输出如图5、图6所示。

图5 加乘法器系统的功能、结构与状态关系图

图6 加乘法器系统预测输入输出

4 结语

利用FSS模型对机械、电子装备进行建模,可以将装备的功能、结构与状态信息完备地融合到仿真模型中,大大提高了模型的真实度,可以很好地用于故障智能诊断和故障诊断训练,在此模型的基础上,添加相应的测试点,即可用于测试相关工作。由于模型所含的信息比较庞大,构建模型用于故障智能诊断中需要对模型构建和诊断算法进行一定的优化工作,才能够更好地用于基于模型的诊断中。

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Function-Structure-State Mode Based on Model-Based Diagnosis

LI Zhimeng LI Xingxin HAO Jianping ZHU Yaxiong

(Department of Equipment Command and Management, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003)

With the rapid development of computer technology, the way of model-based diagnosis has become the core way of the fault diagnosis field. In order to provide the model for model-based diagnosis, the existing defects of common model are considered, according to the function-behavior-structure model of the product design cognitive process, the relationship between function, structure and state is analyzed, the black-box function-structure-state model is proposed. And this model has been modeling in order to diagnose the mechanical and electrical equipment. At last, an addition-multiplication system is taken for example, and the relationship of function, structure and state is analyzed, the input and output are forecasted.

fault diagnosis, model-based diagnosis, FSS model, function tree, structure tree

2016年9月5日,

2016年10月17日

李智猛,男,硕士,研究方向:装备维修性理论与技术。李星新,男,博士,讲师,研究方向:虚拟现实技术在维修训练以及维修性分析中的应用。郝建平,男,博士,教授,研究方向:虚拟维修仿真应用;维修性设计分析技术。朱亚雄,男,硕士,研究方向:虚拟维修训练理论与应用。

TN97

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.03.013