面向航电集成测试的故障诊断系统*

张文林，李玄玄，王 凯，李伯宁

(中国民航大学 a.工程技术训练中心；b.电子信息与自动化学院，天津 300300)

0 引言

随着航电系统性能的不断完善，结构变得越来越复杂，其维修保障问题尤为突出[1-2]。据统计，航电机载设备的故障次数占全机故障总数的40%以上，其维修时间占整机维修时间的1/3左右[3]。在实际维修中，传统的航电系统故障诊断方法主要是按照故障隔离手册(TSM)来排除故障，检测步骤比较多，过程比较繁琐，有时严重依赖维修人员的实际经验，这对于维修人员的素质要求较高。在保证安全的前提下，随着民航机队规模的增大,运用传统方法进行航线排故已越来越不能满足要求[4]，迫切需要一种更快更智能的诊断方法。

目前航电系统故障诊断系统大多都是专家系统。例如，杨占才等[5]综合基于规则推理、模糊模型和案例等诊断方法的优势，设计出一套航电设备故障诊断专家系统，实现了推理的智能化和综合化。邱永庆[6]提出了二元决策图的故障诊断方法，并结合基于事例推理的优势，开发了一套飞机航线维护排故专家系统。但是目前专家系统很难将维修人员的实际经验有效转化为专家系统的知识，而且推理机制相对单一，很难达到预期水平。

目前市场上的新机型大多安装有自检装置和机载维护系统(OMS)[7]，成员系统可以通过自检生成维护信息，机载维护系统负责收集成员系统产生的维护信息，经过分析和处理，生成相应的故障消息[8]。飞机排故过程中，OMS系统可以辅助机务人员进行故障的定位。对OMS系统的核心—故障诊断方法进行研究可以实现飞机故障的快速检测与隔离。但是目前的机载维护系统的故障诊断功能存在虚警率高，不能实现动态诊断，故障诊断方法还有待进一步完善。

综上所述，针对目前航电系统诊断方法存在的不足，本文以航电集成测试系统为平台，提出一种基于网络结构的航电故障诊断系统的设计方法，将实现并完善机载维护系统的故障诊断功能部分作为研究目标，有效针对航电系统出现的故障进行快速、全面以及动态诊断，提高维修效率，简化和优化排故流程，并将其应用在航电集成测试平台中，来对故障诊断系统的功能、性能进行全面验证，推动进一步应用在真实航线维修中。

1 航电集成测试环境

1.1 航电集成测试平台组成

航电集成测试平台通过实时动态模拟飞机在不同飞行环境下的数据交互，向系统提供动态运行所需的仿真数据，实现仿真模型与真实机载设备之间信号的激励、监测、显示与响应[9-10]。

本实验室的航电系统集成测试平台主要包括左、右两套航电系统仿真激励器以及若干通信导航系统仿真器等。其中，航电系统仿真激励器硬件包括两套独立的工控机、相应板卡以及信号调理箱。

工控机：运行驻留程序，包括飞行管理系统(FMS)、显控系统、机载维护系统(OMS)、综合监视系统(ISS)、大气惯性基准系统(ADIRS)及远程数据接口组件等仿真程序，仿真其接口的输入输出功能[11]。

板卡：包括AFDX板卡、ARINC429板卡以及离散I/O板卡等，实现通信导航数据的发送与接收。

1.2 航电集成测试平台的故障诊断架构分析

航电集成测试平台的工作流程：在工控机上运行航线想定程序，来实现航电系统接口仿真模块在飞机运行中的动态设置，实时模拟每一飞行阶段过程中可能进行的通信、导航信息的交互。

在飞机仿真飞行过程中，可以动态模拟典型航电系统常见的功能故障，生成相应的维护信息；在飞行仿真结束后，在地面对航电系统(各个仿真器)进行自检操作，也会生成维护信息。

图1 航电集成测试平台的故障诊断架构

航电集成测试平台的故障诊断架构如图1所示，本文的故障诊断系统将作为机载维护系统(OMS)中故障诊断的一部分，通过自动获取ARINC664总线中传输的维护信息，作为本故障诊断系统的输入信息来源之一，并结合其他来源信息以及历史维修数据进行综合分析，实现故障的动态诊断与全面推理。

2 故障诊断系统设计方法

2.1 航电系统诊断模型

针对目前航电系统更快、更准的诊断需求，本文提出利用贝叶斯网络为架构来建立航电系统故障诊断模型。主要包括结构和参数两部分。

结构：贝叶斯网络的图形化方法，可以实现对航电系统的多故障、关联故障等复杂关系的定性表示，保证构建的航电系统诊断模型易于更新。

参数：贝叶斯网络节点之间的条件概率参数，实现对航电系统故障之间的不确定关系的定量表达。对于航空电子系统来说，获取到完整的故障样本数据很困难，而且仿真数据的真实性又难以保证。基于不完备的历史维修数据，本文将综合关联规则算法与专家经验的结果，实现贝叶斯网络的条件概率参数学习。随着维修数据量的不断增加，参数更趋向于特定飞机的实际故障频率，保证了参数的客观性，实现了参数的动态学习。

推理：贝叶斯网络有多种推理算法，可以实现双向并行推理，不断更新后验概率分布，从而实现故障诊断的动态化。

本文以甚高频系统(VHF)为例，通过分析历史维修数据、TSM手册、专家实际经验等，构建出基于贝叶斯网络的VHF系统诊断模型如图2所示。

图2 VHF系统贝叶斯网络诊断模型

其中，Tn为叶节点，代表系统现象；Mn代表中间节点，代表组件故障状态；Dn为根节点，代表底层的故障原因；Bn为维护信息，作为部分观测证据节点。部分节点的具体含义如表1所示。

表1 部分节点的含义

续表

2.2 故障诊断系统的功能框图

故障诊断系统的功能结构示意图如图3所示。

图3 故障诊断系统的功能结构示意图

本文的故障诊断系统主要包括ARINC664接口模块、ARINC624解码模块、观测证据模块、人机交互模块、初始化模块、历史维修数据库模块、航电系统诊断模型模块、显示模块等。

ARINC664接口：满足航空总线规范，可以实时接收到ARINC664总线传输的各成员系统的维护信息；

ARINC624解码模块：成员系统的维护信息满足机载维护系统要求，符合ARINC624规范，ARINC624解码模块用于接收和解码ARINC664接口获取的维护信息，为航电系统诊断模块提供部分观测证据；

观测证据模块：可以收集来自ARINC624解码模块输入的BITE信息和人机交互模块输入的信息，作为观测证据输入到航电系统诊断模块中；

航电系统诊断模型：实时读取观测证据模块传输的信息，并结合贝叶斯推理算法进行推理分析，不断输出故障原因的后验概率分布，每一次观测证据的输入都会更新故障原因的后验概率分布，直至输入完所有的观测证据。

人机交互模块：提供维修人员来人工输入维护信息外的其他观测证据，包括系统现象以及利用外接设备检测得到的结果等。

显示模块：实时显示后验概率分布与综合维修决策，便于维修人员查看并进行指导维修。

历史维修数据库模块：储存历史维修数据，便于查询和信息挖掘操作。

2.3 故障诊断系统的工作流程图

故障诊断系统的工作流程如图4所示。

图4 故障诊断系统工作流程图

开启诊断时，首先进行初始化操作，重新加载历史维修数据库，读取航电系统诊断模型；其次，通过ARINC664接口自动获取ARINC664总线传输的各成员系统的维护信息，通过ARINC624解码模块来解码获得BITE信息，人机交互模块提示维修人员输入已知的故障信息，并将BITE信息与人机交互模块的信息实时传输到观测证据模块；然后，观测证据依次输入到航电系统诊断模型中，结合推理算法进行实时推理分析，每一条观测证据都不断更新故障节点的后验概率分布，最后给出维修决策；当按照维修决策进行操作时，将每一步检测的结果也要输入到诊断模型中，再次更新后验概率分布，直至诊断出具体的故障原因；最后，将维修结果作为新的维修数据添加到历史维修数据库中，故障诊断过程结束，然后重新初始化故障诊断平台，等待下一次平台的开启。

2.4 故障诊断系统的实现

故障诊断模型的输入输出及函数实现流程如图5所示。

图5 航电系统诊断模型的输入输出

(1)参数输入：故障节点的状态为观测证据，是故障诊断系统的输入参数。观测证据的获取流程图如图6所示。

图6 观测证据的获取流程图

(2)调用与仿真实现：本文利用贝叶斯网络仿真软件GeNIe2.3来建立航电系统故障诊断模型，保存为.xdsl格式。本文将通过SMILE接口来获取并调用.xdsl格式的故障诊断模型，从而实现航电系统诊断模型的读取、故障节点的查找、故障节点状态的设置、观测证据的输入、后验概率的更新及输出显示等，基本流程如图7所示。

图7 SMILE接口调用诊断模型的基本流程

(3)输出参数

输出参数包括后验概率分布以及维修决策信息，并保存到数据库中。本文数据库的建立一方面便于利用关联规则算法读取历史维修数据表来挖掘历史维修数据包含的强关联规则，实现故障诊断模型参数的更新与学习，同时也保存了故障诊断模型结构的相关信息，当故障诊断模型结构更新后，可以实现替换。

3 航电集成测试平台的仿真验证

3.1 航电集成测试平台的激励与仿真

(1)在工控机上运行航线想定程序，实现航电系统接口仿真模块在飞机运行过程中的动态设置，包括飞机从供电开始，经发动机启动、起飞、爬升、巡航、下降、近进、着陆到发动机停车等不同阶段所可能进行的通信、导航信息的交互。

(2)在仿真飞行过程中，模拟典型通信导航系统功能故障的发生，实现仿真激励器与通信、导航机载设备的数据交互，生成相应的维护信息。

(3)在仿真飞行结束后，对航电系统中的各通信导航设备仿真器进行自检。

(4)故障诊断系统实时通过ARINC664接口自动获取ARINC664总线中的维护信息。

(5)提供人机交互窗口，输入维护信息之外的其他观测证据，同步显示每一步的后验概率与维修决策信息。

3.2 故障诊断系统的仿真结果

自动从航电集成测试平台中获取到相应的维护信息，并在观测证据选项中人工输入其他部分观测证据，系统仿真结果如图8所示。

图8 故障诊断系统仿真结果

由故障诊断系统的仿真结果中可知，此时XCVR1_Hardware(收发机1硬件)的后验概率最高，应该先进行维修操作，但是考虑到维修的安全性指标，首先对其进行电源检测(若部件电源已检测，则同一电源的其他部位不再提示，避免重复检测电源)，然后再给出节点XCVR1_Hardware的后验概率分布以及维修步骤。

当按照维修步骤来对XCVR1_Hardware部位实施检测时，若确定其故障，则完成故障诊断；若检测出无故障，则自动将XCVR1_Hardware正常的状态作为观测证据输入到诊断模型中，再次更新后验概率分布和综合维修决策，按照相同的流程进行检测，直至定位到故障源，实现故障诊断动态化过程。

4 结束语

本文提出了一种基于网络结构的故障诊断系统的设计方法，并应用到航电集成测试平台中，通过自动获取BITE信息并融合其他信息进行综合诊断。仿真结果表明，本故障系统可以针对航电系统的故障进行有效推理，在功能与性能都达到了要求，提高了故障诊断的效率，简化和优化了排故流程，实现了故障诊断的动态化和智能化水平，对于国产机载维护系统的设计具有一定的研究价值。