雷达系统预测与健康管理总体架构设计

秦 赟，王 飞，李 伟，张志强

(1. 中国船舶集团有限公司第八研究院，南京 211153;2. 海军装备部驻南京地区第二军事代表室，南京 211153)

0 引 言

测试性作为装备的一种设计特性具有与通用质量特性中可靠性、维修性、保障性、安全性等同等重要的位置，是构成武器装备质量特性的重要组成部分。

随着现代雷达装备综合化、智能化程度的不断提高，对装备测试性的要求越来越高，传统机内测试(BIT)、综合诊断等测试性设计已不能满足装备作战效能完好、经济性持续保障的需要。因此，预测与健康管理(Prognostic and Health Management，PHM)这类新技术受到装备研发越来越多的重视和应用。

本文从测试性与PHM的发展入手，整理归纳出PHM所涵盖的主要功能；与PHM应用较早的航天、航空系统领域进行对比，分析了雷达系统PHM的特点，据此构建了一种雷达系统PHM总体架构设计，并重点针对其中的状态评估、故障预测两大核心部分进行研究并给出了典型的总体设计和具体的设计思路。

1 预测与健康管理发展

测试性技术的快速发展经历了由外部测试到机内测试(BIT)、智能BIT、综合诊断、故障预测与健康管理(PHM)的发展过程。PHM是对原有测试性设计的进一步拓展，主要是引入了状态评估、故障预测、维护策略的自动分析生成，实现对设备的视情维修(On-condition Maintenance，OM)，避免传统的修复性维修(Corrective Maintenance，CM)和计划维修(Scheduled Maintenance，SM)带来的设备故障造成重大损失或维修资源的不必要浪费。测试性技术发展演变为PHM技术是一个必然的过程。基于实际需求，从对故障的被动等待处理到故障的主动测试维修，再到事前预测和规划维护修理。[1]

2 预测与健康管理主要涵盖内容

2.1 预测与健康管理功能

PHM可完成如下主要功能：故障的检测、隔离；增强诊断推理；性能状态评估；任务可执行度分析；使用寿命跟踪预计；性能退化失效预计；容错重构处理；预防性维护维修策略；故障维修方案；数据库管理及信息融合处理；辅助决策与资源管理；结果显示及报告生成。

2.2 雷达系统PHM特点分析

各领域PHM可完成的主要功能是基本一致的，但在不同领域PHM有着不同的实际需求。相比较PHM应用较早的航天、航空系统领域，PHM在雷达领域的应用还属于比较新兴的研究领域，也有着与航天、航空系统不同的设计要求特点：

(1) 航天、航空系统因为人员、空间、安全等因素的影响，传感器的设置原本就比较丰富高覆盖，为PHM要求的原始测试数据的获取提供了便利；雷达系统往往由于成本、使用场合等客观因素，传感器设置相对欠缺。

(2) 航空系统因使用强度高，机械类部件寿命有限，同时出于安全性考虑对故障预测的需求强烈；而航天系统中因为行业要求的高可靠性以及故障后修复的困难性，故障预测的需求从某种相对意义上来说比较缓和；雷达系统对于故障预测的需求则介于两者之间。

(3) 航天、航空系统为满足任务成功及驾乘人员安全的需要，故障严酷度等级高，故障后余度和重构管理、重构的实时性以及深度要求比雷达系统要求严苛。

(4) 航空系统需建立起分布式PHM大系统，需要PHM系统作战单元级及时的告警以及故障隐患信息的及时下传，由PHM系统中的中继级甚至基地级提前按策略准备好维修的资源以提高出动率。雷达系统尤其是舰载、岛礁等雷达系统，中继、基地级的及时维护维修往往在实际作战中作用不大，更多还是依赖于单作战平台单设备建立集中式的PHM系统，依托基层(舰员)级人员及随机配置资源完成设备的维护。

雷达健康管理更多是利用雷达BIT数据、关键特征参数信息、检测隔离诊断结果、预测结果、设备资源信息、备品备件等维护维修资源信息以及其他相关信息，实时分析评估雷达的健康状态和任务可执行度，并根据分析评估结果进行维护维修决策生成，依托基层(舰员)级人员及随机配置的保障资源，实现雷达在全寿命周期内自主和智能化的维护维修保障。

3 雷达系统PHM总体架构设计

目前，基于状态维修的开放式架构(Open System Architecture for Condition-based Maintenance,OSA-CBM)在PHM领域应用较广泛。该架构主要从信息交换的角度进行构建。

根据以上分析的雷达系统PHM的特点，结合OSA-CBM架构，设计一种集中式雷达系统PHM总体架构，主要包含状态处理监测、健康状态评估、故障状态预测、维护维修策略、数据库及管理以及人机交互等几个部分。具体PHM架构示意如图1所示。

典型雷达系统PHM架构示意图中阴影部分是原有常规机内测试(BIT)、智能BIT、综合诊断所涉及的内容，雷达PHM设计则需要对该部分进行加强设计：

(1) 根据PHM需求的测试点增加相应传感器；

(2) 基于需求的选择性测试参数数据处理及特征提取方法；

(3) 增强的综合诊断设计；

(4) 增加雷达评估状态、资源的友好化显示；

(5) 增加维护维修策略的便利化显示等。

其他无阴影部分则是雷达PHM设计所需要研究实现的部分，其中以健康状态评估和故障状态预测两部分最为重要。

图1 典型雷达系统PHM架构示意图

3.1 状态处理监测

状态处理监测是对雷达传统BIT和状态监控功能的进一步拓展，主要设计内容、流程如下：

(1) 相比较传统设计而言，需要在原有BIT上报原始故障信息及原始测试参数的基础上扩充采集必要的测试参数，传感器层由现有的传感器加上数量尽可能少的专用传感器，以及一些由高级算法构成的虚拟传感器组成，用于完成原始数据收集及自动录入健康管理数据库。

(2) 完善或增加一些必要的信号处理，如奇异点的去除、降噪、信息归类、特征提取，对预处理后的信号进行综合状态监测、阈值判断、参数偏离量计算。原始数据处理计算后结果可同步由健康数据库记录供事后分析。

(3) 根据原始数据处理计算后结果进行故障检测和隔离，实现故障的判别及定位；同时结合综合知识库中预先设置及大数据智能学习的相关故障诊断模型，提高综合诊断能力。输出设备当前整机、分机、模块的故障状态及关键参数状态，其中故障状态含正常、告警(性能下降接近故障阈值)、故障、未知等综合状态以及具体故障模式等其他信息。

3.2 健康状态评估

根据原始数据处理后结果以及综合诊断后结果进行综合健康状态评估。

3.2.1 主要设计内容

健康评估涉及到对雷达总体、各分系统性能、可靠性、测试性、安全性等多方面的评估。可靠性可包含环境控制、设备本身故障预测分析等。测试性包含BITE工作状态(中央BIT处理异常以及各级BIT通讯状态)等。安全性可包含发射、伺服等相关运行状态(发射功率及波形异常、功率反射异常、伺服旋转运行异常状态、罗经等外部平台输入异常等)监测评估。雷达总体性能以及阵面、发射机、接收机、冷却等关键分系统的性能状态评估对于雷达实际作战使用任务的执行意义较大，可以优先考虑。

性能状态评估主要基于系统装备战技指标及分系统关键技术指标进行性能评估，输出性能评估的具体参数数值，例如相控阵有源阵面增益、辐射功率、整机最大作用距离、探测范围等。基于系统装备任务使命功能的任务可执行度评估，输出警戒搜索、目标指示、气象探测等典型作战任务可执行、有限执行、无法执行等层次化影响等级，并可同步分析给出雷达工作方式决策、参数化雷达的选择配置建议。部分评估任务，如专用维护模式下的相控阵阵面幅相监测、非自动切换的多种工作模式下的状态评估等等，需要加入评估任务的管理，同步考虑评估的时效性及资源占用率，必要时可人工干预评估过程，以保证状态评估的覆盖性、准确性等。

3.2.2 基于任务执行的健康评估设计

以下提出雷达总体、关键分系统基于任务执行的性能健康评估设计方向：

(1) 关键分系统的状态及性能评估

• 有源阵面分系统，可收集相控阵天线阵面监测获得的通道幅相误差数据和通道故障数量、分布位置等信息(幅相监测)，对通道状态进行图形化显示，给出全阵面、子阵面的可用资源百分比。同时，实时计算给出定量的天线方向图具体指标数值，包含发射波束增益Gt测试、接收波束增益Gr测试、波束宽度θb测试等。[2-3]

• 传统雷达的发射分系统，可收集固态发射机监测获得的发射电源输出状态、发射组件功率状态、分布位置、总输出功率状态等信息，对电源、组件状态进行图形化显示，计算给出发射机发射通道的可用资源百分比及总输出发射峰值功率Pt测试。对于真空管体制发射机，给出总输出发射峰值功率Pt测试。

• 接收分系统，可测试给出接收机噪声系数Fn测试等参数。

• 冷却分系统，对于雷达的任务执行是一个特殊保障的存在，可针对每个冷却方向，例如阵面、电机、机柜等，根据散热对象工作的工况，以当前提供的冷却水温度、流量等参数计算评估该方向的冷却效果，给出定性及定量的评估，辅以告警及建议等信息。

(b) 雷达总体性能的状态评估

• 雷达作用距离评估

根据雷达的具体类型以及探测目标的类型，结合关键分系统关键参数的监测值，使用典型雷达方程计算评估雷达作用距离。

例如，在给定探测目标类型条件下，固定工作模式下的主动探测雷达作用距离会主要随着平均发射功率Pt、发射天线增益Gt、接收天线增益Gr、接收机噪声系数Fn的变化而变化。根据以上4种测试参数，计算给出雷达当前作用距离的评估值，并将评估值与设计值进行对比分析。[2]

• 雷达探测角度精度评估

根据波束宽度测试值θb，估算热噪声误差σθ热噪声、目标起伏误差σθ起伏、机械旋转雷达方位单元采样误差σθ采样、多路径传输误差σθ多路径等，结合天线波束指向误差σθ指向、平台调平罗经σθ平台、大气折射修正残差σθ折射等误差，计算给出雷达当前角精度的评估值，并将评估值与设计值进行对比分析。[3]

• 雷达任务可执行度评估

根据不同作战任务剖面制定执行任务时雷达性能指标不满足任务使用要求的阈值，同时根据故障模块所关联的任务模式综合进行功能性能评估，判定雷达是否具备完成任务能力，给指挥员提供定量判断雷达完成任务能力的依据，为装备维修保障人员制定维修任务计划提供支撑。

例如，根据警戒探测、目标指示、气象探测等任务模式下评估的雷达当前作用距离和雷达探测角度精度，实时给出数值及图形化提示，同时在探测距离、精度下降不多时给出任务有限执行评估，在不满足任务要求(比如警戒探测下对典型飞机目标探测距离下降一定百分比；目标指示下对典型反舰导弹探测距离无法保证武器系统反应时间)时给出任务无法执行评估；辅以当前故障模块所关联的任务模式判断，当故障模块为实现该任务工作流程中必需且有冗余重构手段时给出任务有限执行评估，在无冗余重构手段时给出任务无法执行评估。

3.3 故障状态预测

预测是收集分析产品的工作状态数据并对故障何时发生进行预测的技术，主要是对具有退化趋势的故障进行预测，估计剩余寿命或者故障的前置时间。[4]

3.3.1 主要设计内容

根据状态监测评估对数据的分析，对于纳入故障预测范围的模块、部件，主要处理内容如下：

(1) 针对具有短期使用寿命，以及具有性能退化失效模型的模块、部件，获取被测模块、部件的典型参数数据，通过对现有和过去典型参数数据的分析，结合退化失效模型，预测模块、部件在接下来的时间里的状态，评估其功能的完备性。如果预测评估结果始终在预定使用容限内，则不断迭代进行状态故障预测；如果接近寿命阈值或超出预定使用容限，则输出“告警”信息，并将预测结果输出至维护维修策略模块进行预防性维修建议的处理，以预防故障的发生。同时，积累模块、部件状态与性能监测参数、环境应力、使用模式等之间的离散相关性数据，对退化失效模型进行验证修正，更新综合模型库；

(2) 针对异常的预测，主要是在处理过程中，智能识别检测原来未预料到的异常情况，记录收集相关的数据，帮助设计人员事后的异常分析，从而识别出未知的故障模式、退化失效模型帮助改进装备设计。

3.3.2 基于预测方法的故障预测设计

常用的预测方法有预置损伤标尺、性能状态监测、环境应力监测等[1]，也可以根据实际情况综合运用各方法。

(1) 预置损伤标尺方法主要通过增加一系列不同健壮程度(寿命长短不一或安置在预测对象的不同寿命过程部分)的预警装置，实现预测对象的损伤过程的连续定量监测。

该方法对于纯机电损耗产品适用性非常好，在雷达系统中应用不是太多，部分可设计场景为雷达需要机械运动旋转部分，例如电机、旋转电滑环等。但是，一般雷达设计中，针对该使用场景往往是采用从可靠性角度提升部件使用寿命，辅以定时维护检查的方法对装备使用完好性的保证更为有效。

(2) 环境应力监测是基于产品的性能退化实效模型，对产品工作的环境应力和工作应力进行监测分析，推断出产品的剩余寿命。

该方法属于间接预测方法，对预测对象的影响往往具有不确定性和积累性，多用于结合其他预测手段综合使用。对于雷达系统，可以考虑在设备使用中进行环境应力参考性告警，例如采集机柜内温度数值、温度分布等信息，分析温度变化趋势，提前预示机柜工作告警以及辅助的冷却系统告警；或是将工作应力作为加权，列入预计对象的寿命预计，例如统计区分伺服电机在不同工作模式转速下的工作时间等，综合加权预测电机的寿命。

(3) 在工程使用中，更多的还是性能状态监测方法，是指利用对预测产品故障敏感、受到影响的性能参数或状态，按实效模型计算变化趋势，完成故障预测。关键参数的分析设置最终落实到传感器等原始数据获取处理设计上。

在应用场合上，部分设备尤其是纯电子信息产品，故障具有突发性、不确定性和传播性，其故障的表现形式往往属于二值故障、间歇重复、间歇伪随机其中一种，都不利于预计。因此，在目前的技术条件下，针对纯电子信息系统实施在线健康管理，重点应放在基于状态监测故障的及时诊断、准确隔离和快速响应方面，尤其是可靠性不高的部件、模块，但其中可考虑一种特例——由数量比较多的重复器件堆叠实现的电子系统设计。堆叠系统性能的下降表现在部分重复器件的失效，该失效模式可近似地认为具有理想退化模型。堆叠系统性能的预测可理想的关联重复器件失效的数量比率，例如发射组件关联内部放大器、阵面T/R组件关联收发前端模块等。

不同于纯电子信息系统，含有机电部件的混合系统其机电或半机电部件故障往往符合或部分符合性能退化故障的表现形式。可使用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models，HSMM)等描述随机过程的统计模型，采用信息提取和检索并机器学习的方法进行预测。

3.4 维护维修策略

根据故障检测及增强综合诊断对原始数据处理计算后结果的分析，对于“故障”状态的模块、部件需要立即维修的，在执行任务过程中且故障部分具有重构冗余设计时，启动容错重构处理，应急保障设备执行任务的成功性，同时根据被测系统的故障模式进行维修策略的分析生成，缩短基层(舰员)级人员维修时间。对于“告警”状态的模块、部件，分析出被测模块、部件近期可能出现的故障模式，进行预防性维修策略的分析生成，提出检测、维护、维修的相关建议。

需要值得注意的是维护维修策略的生成设计需与交互式电子技术手册(Interactive Electronic Technical Manual，IETM)进行总体协同设计开发，在实际使用中根据诊断预测出的故障模式自动关联调用IETM的数据库生成维护维修方法。同时，维护维修策略的生成还可以接入雷达资源信息库，直接获取输出当前故障维护维修所需备品备件资源的储备量、放置位置等信息。

3.5 数据库及管理

根据雷达PHM系统的实际需求研究设置了健康数据库、综合模型库、结果报告库、系统支持库、产品信息库等5类数据库。健康数据库用于记录雷达原始故障信息、原始测试参数以及数据处理判断后的原始计算结果。综合模型库用于记录特征提取模型、预测模型、诊断模型等预置知识，并可在设备健康管理使用过程中存储结合大数据智能学习后的修正模型。结果报告库用于记录设备历史故障信息、综合诊断结果、故障预测结果、状态评估结果、维护维修策略生成结果等等，并根据需求输出结果供图形化显示及文件报告输出使用。系统支持库用于PHM系统使用用户、软件使用日志等管理。产品信息库用于存储并按需更新雷达随机备品、备件、工具、材料等维修保障资源的编码、名称、型号、功能、性能、储备量、放置位置、使用状态、保养要求信息等等，为维护维修策略的生成提供一体化支持，同时还可兼顾雷达自身装机件信息的管理。

3.6 人机交互

人机交互部分用于实现PHM系统的人机交互，实现显示、管理、数据导出等功能。依托雷达显控终端等设备，在原有雷达BIT故障显示的基础上以图形化、分层化的综合显示方式，结合设备产品装机信息，提供雷达评估状态、故障告警信息、维护维修策略等结果显示，提供5大数据库以及故障预测、状态评估任务的管理接口，设计提供PHM综合状态、维护维修策略的报告输出接口以及健康数据、综合模型等数据导出接口。

4 结束语

本文从测试性与PHM的发展入手，进行了如下分析研究和设计：

(1) 整理归纳出PHM所涵盖的主要功能；

(2) 对比航天、航空系统，分析总结了雷达系统PHM的特点；

(3) 构建设计了一种雷达系统PHM总体架构，设计了各组成部分的主要功能及处理流程；

(4) 重点针对PHM架构中的两大核心部分进行研究，分别根据保证任务执行及预测方法两方面，给出了雷达系统中健康状态评估、故障状态预测典型的总体设计方向。

通过典型雷达系统PHM总体架构的设计构建，以及PHM架构中两大核心功能的研究设计，为雷达系统从设备状态监控向健康管理的转变、引入对系统未来可靠性的预测能力提供了一种可行的总体设计以及具体设计思路。PHM架构中评估与预测能力的实现，可以识别和管理故障的发生，从而规划雷达系统的维修和供应保障，达到降低使用与保障费用、提高系统安全性、以较少的维修投入实现视情维修和自主式保障的目的，对提升装备的战备完好性、任务成功性具有重要的意义。