面向复杂数据链装备的新型故障诊断技术探究

面向复杂数据链装备的新型故障诊断技术探究

李汉义

中国电子科技集团公司第二十研究所

摘要：文章主首先介绍了现阶段新型故障诊断技术存在的问题以及需要突破的关键技术，之后分析了新型故障诊断技术的主要研究内容，主要包括三个方面：故障类型及其失效机理、微小故障的演化以及传播诊断技术、融合半监督学习以及可伸缩传感网测量的故障诊断技术，之后探讨了与以上三个方面研究内容相对应的关键技术，最后阐述了相关方面的研究方法，主要包括两个方面：整体思路以及技术途径。通过以上几个方面的分析和探讨，希望能够为以后相关方面的研究工作提供一些参考。 关键词：复杂数据链；装备；故障诊断

目前，各种复杂装备系统往往具有以下几个方面的特点：一是数据量庞大；二是规模比较大；三是具有相对较强的综合性。但是现有的故障诊断系统却存在的诸多问题：首先其缺乏较高的故障定位准确率是；其次缺乏较高的故障检查效率；三是不能构建完善的故障传播模型；四是需要依靠人工进行故障预测。这导致很多复杂数据链装备发生的故障难以得到有效的维修，因此现阶段急需对新型故障诊断技术进行研究，从而充分的保障复杂数据链装备的运行。

1.新型故障诊断技术研究概述

由于现有故障诊断技术存在的种种问题，现阶段必须对以下几个方面加强研究，即构建复杂装备全寿命周期失效物理模型、开展综合故障机理建模、新型故障检查和定位技术、构建故障演化和传播规律模型等等，只有这样才能够有效的突破相关方面的关键技术，比如失效物理模型的构建、可视化处理多源多维数据信息、构建故障演化和传播模型、以智能诊断分析为基础的复杂装备全寿周期决策支持以及系统级故障检测和状态采集等等，只有这样才能够将面向复杂装备的各个系统框架、体系构建起来，例如故障诊断系统架构以及相应的指标体系和技术体制等等，之后在此基础上才能够有效地研制新型的复杂装备故障诊断系统。由以上分析可知，目前主要有三个方面的关键技术继续突破：一是微小故障的演化以及传播诊断技术；二是充分融合半监督学习以及可伸缩传感网测量的故障诊断技术；三是有效构建复杂全寿周期失效物理模型技术。

2.新型故障诊断技术的主要研究内容

针对现有的故障诊断技术存在的一系列问题，本文提出了以下三个方面的研究内容，详情见图1。

2.1故障类型及其失效机理

以相关方面的历史经验数据为基础，通过相应的定量数学分析，对各种类型的物理故障在复杂通信数据链装备系统中频繁发生的主要原因进行研究，从而将面向设备关键性能指标的三个模型构建出来，即核心部件寿命分布模型、设备功能失效故障模型以及性能退化故障模型，这些模型作为推理演绎依据对研究分析故障演化和传播机理有非常重要的作用。

2.2微小故障的演化以及传播诊断技术

在对各个类型故障进行研究的过程中，有两个方面的显著故障关联关系需要特别注意：一是各种类型故障中各个部件之间存在的显著故障关联关系；二是通信设备部件内部处存在的显著故障关联关系，之后要根据以上两个方面不同的显著故障关联关系，将与之相对应的显著故障演化以及传播规律模型构建构建起来。

2
.3融合半监督学习以及可伸缩传感网测量的故障诊断技术 利用实时采集数据和少量的各种故障类型历史数据以及相应的失效级别测量数据，进行进一步的挖掘，然后在此基础上对故障分类器在半监督学习下的快速训练方法进行研究。不断增加的标记故障样本空间，有利于对传感网多维失效测量参量在动态可伸缩状态下的部署技术进行研究，从而使感知硬件成本大幅下降，与此同时也不需要再依赖传感网的测量规模。

图1 新型故障诊断技术研究内容框架

3.关键技术分析

3.1构建失效物理模型

对通信数据链装备的故障机理和具体的工作原理进行充分的研究分析之后就可以得到相关的先验信息，这对后续一系列工作的开展起着非常重要的作用的，具体来说就是故障的检测、定位以及预测，同时还包括失效物理模型的构建。本文所研究的新型故障诊断技术主要以失效物理为基础，其中又包括三个方面的具体内容：一是多元信息与技术评估相融合的失效物理模型；二是寿命分布模型的构建；三是性能退化模型^]。

3.2微小故障的诊断以及多故障检测

微小故障的诊断难度较高，这主要是由其自身的特点决定的。但是经常处于湿度、高温、低温以及震动等极端恶劣环境中的复杂通信数据链设备会受到多种因素的非随机干扰，并且与微小故障的幅值相比噪声的振幅往往要高出很多，在这种情况下就很难提取微小故障的特征。

3.3融合半监督学习以及可伸缩传感网测量的故障诊断

半监督学习需要到使用到的非标记数据样本较多，标记数据样本较少，通过这种方法能够使系统分类器的精度和性能得到有效的提高，它将非监督学习以及监督学习的优势充分融合了起来，对于这种发展迅速且故障样本空间有限的复杂装备系统，与其它以数据驱动为基础的故障诊断方法相比，该方法最为适合。

4.研究方法

4.1整体思路

（1）理论模型部分。主要构建微小和显著故障演化传播模型、模块功能失效故障模型等等。（2）方法技术部分。主要是制定出两个方面的方法和实现方法，即微小故障及多故障在极端环境下的诊断和检测以及半监督学习和多维传感网数据信息采集。通过结合分布式模拟仿真和实物，能够使原理样机开发层面的充分融合半监督学习与可伸缩传感网测量的故障诊断技术系统得以实现。

4.2技术途径

（1）微小故障诊断层次分析方法以及实效模型的构建。在对实效模型的判断矩阵进行构造的过程中只要依靠层次分析法，同时还要对微小故障的特征向量进行计算，之后要得到相对权重对特征向量进行归一化处理即可，最后就可以对判断矩阵进行一致性检验。（2）充分融合半监督学习以及可伸缩传感网测量的故障诊断技术。在本文的研究中主要采用一种网络化的动态测量参量采集和跟踪技术，从多个不同的角度对实时动态获取信号、性能等信息进行研究，而不同的角度主要包括：硬件信号处理、极端环境下（震动、高温、低温）通信设备及其内部模块的工作状态信息变化等等^]。

结束语：

在本文的研究中所构建的新型故障诊断体系主要以测试数据或者系统物理特性为基础，而提出的新型诊断方法则主要依靠数据建模或者故障机理建模，从而使系统级的故障检测得以实现，并且能够覆盖90%以上的失效类型，与此同时具有85%以上的故障诊断置信概率。

参考文献：

[1]杨舒迪[1], 凌标灿[1, 2]. 一种新型电气设备故障诊断方法介绍[J]. 华北科技学院学报, 2016, 13(5):55-59.

[2]徐赛梅, 赵兴攀, 黄祖祥, et al. 一种直流输电系统故障建模方法研究[J]. 云南电力技术, 2018, 46(6):61-64.