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1INS性能影響因素分析
慣性導航系統通常由慣性測量單元(InertialMeasurementUnit,IMU)和導航計算機組成。IMU通常包括3個相互正交的加速度計和陀螺儀;導航計算機利用IMU在外界復雜環境干擾下的實際輸出值,在給定的初始條件下,解算出載體的瞬時位置、速度以及姿態信息,如圖1所示。慣導系統能否安全穩定地完成導航任務并且給出高精度的定位結果,不僅與系統復雜的硬件條件及導航算法有關,而且還受外界環境因素影響。慣性傳感器表現出的大誤差除硬件故障(傳感器無輸出、無讀數、超指標)和裝配故障外,還可能表明系統可能處在一個比設計指標大得多的震動環境。因此,有必要對可能影響導航精度和綜合性能的因素進行分析:①導航精度:由于導航位置信息是由加速度計敏感的加速度值經二次積分得到,致使其誤差隨時間積累而發散,導致定位精度降低;②綜合因素:傳感器的各種誤差(固有零偏、隨機漂移、安裝誤差等)、所處環境因素(溫度、震動、濕度、壓力、沖擊等)。圖2列出了對慣導系統性能有較大影響的相關性能制約因素。
2INS-PHM體系架構
現代先進武器對導航精度和系統“五性”(可靠性、維修性、測試性、保障性和安全性)提出了更高的要求,慣導系統本質相當于多傳感器的綜合處理系統,傳統方法提高性能主要是通過冗余技術,即以硬件冗余為主,軟件冗余為輔的手段,實時對部件及系統進行檢測、隔離,但不能提前預知可能的隱患。通過對國外視情維修的開放體系結構的研究,在此給出INS-PHM體系架構,如圖3所示。由圖知,將慣導系統PHM體系分成三層。底層主要負責慣導系統數據采集與傳輸。中間層則是軟件管理層,負責PHM功能的算法實現。頂層則為用戶管理層。將三層細分為以下六層,各層功能如下:(1)數據采集與傳輸層:由慣導系統中的各傳感器、數據采集卡、數據傳輸卡等組成,利用數據采集卡實現對各傳感器輸出數據的采集和轉換,再利用數據傳輸卡將轉換后的數據通過RS232串行接口傳送給上位機,以便對采集的數據處理。(2)數據處理層:接收來自各傳感器的輸出信號及其他部分信號并進行預處理,主要包括數據存儲、濾波處理、特征數據提取等。(3)狀態監控層:首先建立系統健康狀態知識庫,將經過預處理的數據同知識庫中的數據進行比對,進而判斷系統的健康狀況,同時判斷所提取的特征信息量是否在閾值及安全范圍內,從而實現對系統狀態的監控。(4)健康狀態綜合評估層:該層次算法實現的準確性直接影響PHM在慣導系統中是否成功應用。主要實現對系統故障的檢測與診斷,若判斷有故障,向用戶警告,借助冗余的硬件實現FDI或FDR;若無故障,則對元件級和系統級進行故障預測,預判可能發生故障的原因和時間,進而提前進行維護和重點監測,同時將監測數據更新到知識庫中。(5)決策層:對上層各類監測狀況視情處理。(6)表達層:主要包括機-機接口和人-機接口。其中機-機接口主要實現各模塊間的數據通信,人-機接口主要對上述幾部分的數據及結果信息給予顯示,實現友好的人機交互。
3多層次模糊綜合評價法
系統安全性綜合評價時的評語通常帶有模糊性,所以宜采用模糊綜合評價法,此方法關鍵之處在于對指標權重的選取,而模糊綜合評價的權重通常由專家組給出,由此帶來的主觀性可由層次分析法(AHP)彌補,提高評價結果的可信度。主要步驟如下。:
4仿真實驗
結合上文的INS-PHM體系,采用多層次模糊綜合評價的智能算法,基于性能的慣導系統預測評價模型進行慣導系統的綜合性能評價。首先對慣導系統性能影響因素分析,綜合各專家意見確定權重分配集,然后依據式(2)~(11)計算出最底層指標組合權重,如表2所示。為解決各指標間單位不統一的問題,選擇三角形分布的隸屬度函數,將指標值映射到,將最底層評價指標的實際值代入隸屬函數,即可求出最底層指標的隸屬度。根據每個最底層評價指標的隸屬度和計算出的各個最底層指標組合權重數,使用線性加權和法可計算出產品的綜合得分T。實驗2:將實驗1中所取指標中陀螺儀精度改為100,其他指標值不變,得T=0.358,C={0.1318,0.2239,0.3159,0.3284},判斷此慣導系統為不健康等級。
5結束語
本文提出的INS-PHM體系,在傳統FDIR基礎上,引入故障預測和健康管理,基于智能推理機軟件來模擬物理系統真實的工作狀態,實現對系統未來健康狀況的預測和管理,采用多層次模糊綜合評價法作為預測方法,對慣導系統綜合性能做出評價。實驗1的評價結果為良好,說明此慣導系統健康狀況雖不是最佳,但各項指標均在正常范圍內,在低精度條件下仍可使用,要繼續監控其健康狀況以便進行管理決策;實驗2的結果為不健康,說明某項或某幾項指標超出正常范圍,系統應立即停用并進行故障定位,與仿真條件吻合。實驗證明該方法可簡易合理地對慣導系統健康狀況進行預判。
作者:趙剡滕沖楊輝魏鵬單位:北京航空航天大學儀器科學與光電工程學院