机载雷达故障预测和健康管理技术研究

刘健他　邵威

摘要：故障预测和健康管理（pHM）是一种全面的故障检测、隔离和预测及状态管理控制技术，将它用于机载雷达监视及故障诊断的一体化控制系统，可有效提高机载雷达工作的任务可靠性。根据机载雷达的电气特性和故障模式，首先给出了PHM系统的总体结构，并对系统的工作和实现方法进行了详细的描述，同时，还介绍了智能控制技术在故障预测中的应用，最后对PHM技术进行了总结和展望。

关键词：机载雷达；预测与健康状态管理；机内测试；智能控制

1概述

随着武器装备系统性能的不断提高以及复杂性的不断增加，各种信息采集技术和智能控制技术的广泛应用，尤其是综合了电子、微波等综合技术的雷达设备，其可靠性越来越被大家重视。20世纪末，美国提出一种先进的测试、维修和管理技术，即故障预测与健康状态管理（Prognostics and Health Management，PHM）技术，并将应用于JSF（Joint Strike Fighter，联合攻击战斗机）项目中，利用系统监测系统实时采集到的各种信息，通过智能算法对整个电子设备当前的状态进行评估，就像对人体进行体检一样，通过对各种指标的监测，可以有效地对系统故障进行预测。

机载雷达不受地球曲率、遮蔽物和地面气流影响，能够在更大的范围内进行探测，尤其是针对“低慢小”目标的探测能力更突出。目前，机载雷达已经成为各国防空预警系统中的重要组成部分。由于修理和维护成本较高，世界上大多机载雷达采用故障后维修和定时保养、定期维修为主，最典型的方法就是采用系统的机内测试（Build In Test，BIT）技术。但困扰BIT技术的一个关键问题就是系统虚警率较高，除了BIT系统自身的问题外，主要表现为不可复现和重测合格等状态。

本文主要介绍了故障预测和健康管理技术在机载雷达上的应用，既可以针对雷达内部各个部件的故障初兆或者元器件的失效状态，对雷达内部的故障进行故障判断和故障隔离，甚至是故障预警，也可以对雷达长时间的故障信息进行统计，形成雷达状态的“履历本”，对雷达整机的健康状态进行管理，根据故障预判、雷达使用需要等信息，对雷达的维修时机做出适当决策。最终可以减少由于故障造成的费用和战术风险，提高雷达的作战能力。

2机载雷达PHM系统总体结构

机载雷达是一个复杂的系统，它包括天馈分系统、发射分系统、接收分系统和信号处理分系统等等。机载雷达的PHM系统由机上PHM系统地面PHM系统所组成，如图l所示。

机上PHM系统包括为3层：

1）模块PHM管理器：模块级的PHM管理器主要负责从传感器接收数据，可以以最快的速度响应某一个LRU的故障，对故障信息进行故障确认和故障隔離，同时，向分系统级的PHM管理器进行汇报；

2）分系统PHM管理器：分系统级的PHM管理器主要对本分系统下属所有的故障信息进行故障综合和故障相关，排除虚假故障信息，并最终将分系统的实际状态向整机管理器进行上报；

3）整机PHM管理器：整机级的PHM管理器一般在雷达的显示控制计算机中实现，它会综合雷达所有分系统的故障信息，与计算机中的故障树进行比对，给出最终的故障点预测。一般通过维护接口，将这些信息发送给操作员或者通过远程接口直接送入雷达大修厂。同时，将信息通过数据记录仪或者大容量存储器上报到地面的PHM系统中。

机上部分的分系统和整机级PHM管理器都具有智能推理功能，可以根据分系统内部的故障关系或者整机的故障关系，进行诊断推理、预测推理和差异推理，对分系统或者整机的状态进行预测和管理。

地面PHM系统包括和离线故障预测系统。故障处理系统用于对故障维修进行决策支持，对故障处理的方法进行系统规划，提供基于故障状态的维修建议。而离线故障预测则可以根据雷达调试人员输入的调试报告进行离线故障查找，通过数据库积累，生成故障趋势跟踪表以及MTBF管理报告等。

3PHM系统工作与实现

在PHM系统中，各层管理器主要工作包括三个部分：传感器检测与数据采集、数据传输与信息处理、故障诊断与故障预测。

3.1传感器检测与数据采集

传感器检测是PHM的基本，传感器送出的参数，是雷达工作情况的原始数据，只有保证原始数据的正确性和实时性，对雷达整机的状态进行预测和管理才成为可能。同样，数据采集也包括在线和离线两种方式。在线数据采集是通过雷达的监控分系统对机载雷达整机的各个LRU的状态进行实时的采集；而离线数据采集是主要是通过调试人员在每一次雷达开机工作后，对雷达整机战技术指标变化进行记录，涉及雷达原始回波以及雷达点、航迹的处理结果，并将这些信息保存在雷达的整机PHM管理器中。

机载雷达系统十分复杂，不仅包含大量的电子设备，还包含很多微波器件，能够表示雷达状态的基本参数很多，比如电压、电流、功率、阻抗、相位、频率、驻波等。传感器作为系统特性和工作环境应力测量的执行者，将直接影响机载雷达PHM系统数据采集的精确性和及时性。各层传感器选用时应注意小、轻、容易与其他设备联网等特性。

3.2数据传输与数据处理

数据传输包括设备之间的有线传输以及设备与控制站之间的无线传输，有线传输多采用现场总线，如RS485，CAN等，在机载环境下一般使用航空通用总线，如ARINC-429总线和MIL-STD-1553B总线等，实现高可靠、大数据量通讯。而无线传输一般采用专用电台，将数据打包加密后，发送出去。

PHM系统数据处理主要以嵌入式处理器加FPGA为主体，以嵌入式处理器为主控制器，FPGA为协处理器。一般模拟传感器送出的信号都是毛刺较多的，需要经过信号隔离后进入前置放大和采样/保持，而数字传感器输出的信号较好，可直接通过信号接口电路进入FPGA，所有传感器的数据由FPGA进行数据综合和打包，送人主控制器中，完成数据的特征提取。数据传输与处理流程如图2所示。

3.3故障诊断与故障预测

PHM系统最主要的功能进行故障诊断与故障预测。首先就要建立雷达的系统数据库，这需要长时间的对该雷达的工作情况进行记录才可能生成。

目前，常规的机载雷达各分系统都拥有较为完善的BIT功能，监控分系统会实时监测雷达各分系统的状态，当雷达出现明显故障时，监控系统会自动报警，提示操作员，进行故障排查，一般可通过更换备件的方式，确定某LRU的实际故障与否。在PHM系统中，系统可以根据长期的雷达故障记录，通过对当前故障状态信息的综合以及与历史故障数据的对比，自动给出故障诊断结果。在没有发生明显故障时，通过对某些模拟信号的变化趋势与雷达健康数据库中的值进行对比，进行中期或长期的故障预测，给出下次维修的时间，指导设备保障规划，故障诊断与故障预测流程如图3所示。

4智能控制在故障预测中的应用

在机载雷达系统中，通过对单个敏感参数的准确检测来预测系统的故障发生时间，但是，由于很多不同信号引发的历史故障数据或者统计数据集，很难确认何种参数的组合适合于当前的预测，而建立较为清晰、明了的故障库模型则更为困难。所以，目前，在PHM技术中，广泛地采用智能控制技术对数据的采集、数据综合以及特征提取进行处理，特别是进行特征提取时，主要使用了专家系统、神经网络和遗传算法等。

其实PHM各层管理器，尤其是分系统级和整机级。其结构就是类似一个小型的专家系统，包括知识库、数据库和推理机三个部分。各分系统根据雷达领域专家的经验建立多个知识库模型，推理机根据雷达当前的工作状态来选择一种经确认的模型去诊断和预测故障。

和专家系统的确定性模型不同，采用神经网络和模糊逻辑等控制技术是通过不断的自学习，逐渐完善整个PHM系统的预测准确性，它不需要对研究对象进行深入的了解，而是从长期的雷达历史状态数据中学习异常和正常值，从而得到算法内输人与输出值的映射关系，从而建立的非线性模型，可通过这个模型可以得出一条雷达故障趋势图，从而进行故障预测。

5结束语

PHM技术已经成为为国外新一代武器装备研制和实现自主式装备保障的一项核心技术。它在机载雷达上的应用，对于提高雷达设备的维修性和保障性水平、降低雷达全寿命周期費用都有极其重要的意义。

目前，雷达的故障预测与健康管理正处于起步阶段，在某些产品上已经进行了初步的研究和试用，对于雷达状态数据已经开始进行积累和管理，可对某些常规故障进行正确的自动诊断和故障发生概率预测。但是，由于雷达设备的复杂度不断提高，而电子器件的可靠性不断增大，很难提取出可用的故障信息预测规则，另外，很多故障发生时间极为短暂，也无法在离线情况下进行故障完全复现，也为后期的故障预测增加了不少的难度。