信息感知与测试是否全面、准确直接影响着装备健康管理能力。传统的装备研制后附加测试与监控手段的方式日益受限。更加关注感知与测试前端、在装备设计时并行进行可测性设计被认为是提高装备健康管理能力的根本途径。本项目以航天机电伺服系统为应用背景,瞄准复杂装备健康管理对可测性技术的需求,特别针对为提高故障预测与健康评估能力在装备设计时如何并行优化配置合理、有效的传感与测试项目问题,革新传统的以提高故障检测与诊断能力为目标的可测性与传感优化选择方法,分析健康管理对可测性的本质需求,弄清故障演化对测试时效性的要求,建立反映全系统故障演化与测试关联关系的可测性模型,基于该可测性模型描述面向健康管理的传感优化选择问题,并基于粒子群-遗传算法提出该问题的求解方法,选择出合理的传感与测试项目,解决装备健康管理中需要"测什么"的问题。
equipment health management;design for testability;fault evaluation;test and sensors optimization selection;
信息感知与测试是否全面、准确直接影响着装备健康管理能力。更加关注感知与测试前端、在装备设计时并行进行可测性设计被认为是提高装备健康管理能力的根本途径。本项目以机电伺服系统为应用背景,研究面向健康管理设计时如何有效配置测试项目与传感的问题。具体研究内容包括(1)健康管理对可测性的本质需求及故障演化对测试时效性/敏感性的要求分析。本项目首先分析健康管理对可测性的本质需求,提出了故障模式、演化机制、影响及危害度分析(FMEMECA)流程。分析了故障演化对测试时效性和敏感性的要求,建立了能够有效反映故障演化的测试时效性描述。(2)基于故障演化测试时效性与故障传递流的可测性模型。本项目在定性相关性模型的基础上,建立了基于故障演化的可测性定量模型。采用量化符号有向图方法描述系统中的故障传递流,并根据测试的相关特性,建立了故障-测试的定量相关性模型。针对测试如何检测故障早期状态和跟踪故障演化过程的问题,深入分析了故障演化与测试的关联关系,建立了装备故障及其演化与测试的关联关系模型。(3)基于可测性模型的健康管理测试与传感优化选择问题描述。本项目基于所建立的可测性模型,提出了基于FETM的测试优化选择模型。分析了面向装备健康管理的传感器选择存在的不确定性,在测试优化选择的基础上,提出了一个考虑传感时效性及敏感性的面向健康管理的传感优化选择模型。(4)基于模拟退火-遗传算法的测试与传感优化选择求解方法。本项目综合遗传算法较好的全局寻优能力及模拟退火算法良好的局部搜索能力的特点,给出基于自适应遗传退火算法的测试优化选择模型的求解方法。结合考虑不确定性的面向装备健康管理的传感器优化选择模型,提出了基于遗传算法进的模型求解方法。(5)软件实现及案例分析。本项目开发完成“面向EHM的可测性设计系统”。该软件支持基于故障演化测试时效性与故障传递流的装备健康管理可测性模型的建模、支持面向装备健康管理的传感优化选择问题描述建模和基于模拟退火-遗传算法的装备健康管理传感优化选择的求解。在此基础上,以某机电伺服系统为对象,详细分析了面向EHM的可测性建模过程和传感器优化选择过程,系统地验证了本项目所研究技术的有效性。本项目研究成果为解决复杂装备健康管理对感知的需求问题提供了一定的基础理论与方法,为提高装备健康管理水平打下了技术基础。