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摘 要: 介紹了一種基于CAN總線的分散檢測,集中診斷、顯示的雷達BIT故障診斷系統(tǒng),描述了其硬件組成、專家系統(tǒng)結構,知識表示和推理機制。通過在該雷達BIT中采用專家系統(tǒng)診斷方法,使得推理機與知識庫分離,便于診斷知識庫的擴充、維護,有效提高了系統(tǒng)BIT故障診斷能力。
關鍵詞: 雷達;BIT;專家系統(tǒng);故障診斷

 現(xiàn)代雷達裝備的復雜程度和技術含量不斷提高,可維修性、可測試性對裝備的作戰(zhàn)能力、生存能力、機動性、維修人員、保障費用產(chǎn)生了重要影響。傳統(tǒng)的測試主要利用外部測試儀器對被測設備進行測試,這種測試方法費用高、操作復雜,且只能離線檢測。為了提高雷達的維護性能,縮短雷達故障診斷時間,在現(xiàn)代雷達系統(tǒng)中,機內測試BIT(Built-in Test)裝置發(fā)揮著重要作用。常規(guī)BIT故障診斷通過編寫一個結構化的程序,每次測試中一旦出現(xiàn)故障便可進行診斷測試,以便故障隔離達到所要求的級別。這種基于結構化的程序將描述算法的過程性測試信息和控制性判斷信息合二為一地編碼在程序中,導致可維護性和適應能力比較差,不能靈活、高效地利用歷史經(jīng)驗和專家知識,測試診斷結果缺乏解釋,難以對設備排故與改型設計提供充分的依據(jù)[1]。特別是對于雷達設備在工程實際中大量出現(xiàn)的多并行過程監(jiān)測、突發(fā)及多態(tài)故障診斷需求使得常規(guī)BIT故障診斷的技術手段和方法顯得很不適應。因此,通過在雷達BIT故障診斷中使用專家系統(tǒng)技術,可極大地增強系統(tǒng)診斷程序的的靈活性和可維護性;對知識庫的不斷擴充和完善,可以大大提高系統(tǒng)的診斷能力,在一定程度上克服常規(guī)BIT故障診斷的不足。
 本文以基于CAN總線的雷達BIT故障檢測系統(tǒng)硬件結構為基礎,設計了一種基于專家系統(tǒng)的雷達裝備BIT故障診斷方法,對專家系統(tǒng)的診斷知識表示和推理控制進行了詳細描述。該系統(tǒng)在具體設計中,采用Windows操作系統(tǒng)作為用戶平臺,故障診斷軟件開發(fā)工具使用C++ Builder 6.0,采用Access 2000關系數(shù)據(jù)庫,應用面向對象技術和可視化技術實現(xiàn)系統(tǒng)故障診斷功能。
1 BIT檢測系統(tǒng)硬件組成
 某型雷達技術體制先進,新技術含量高,包含了大量的大規(guī)模、超大規(guī)模集成電路,微波集成組件和各種功能模塊,從高頻到低頻、從數(shù)字到模擬,分布在各個組合中,有些組合相距較遠,屬于典型的分布式結構。根據(jù)BIT的設置應盡量不影響雷達主通道工作的設計原則,確定了全機故障檢測采用分散檢測,集中顯示、控制處理兩級層次結構。第一級為雷達監(jiān)控分系統(tǒng)主控臺,由工業(yè)計算機組成,其定時采集各分系統(tǒng)的自檢信息,完成雷達狀態(tài)顯示、雷達操作控制、人機接口、分系統(tǒng)故障信息綜合、診斷及雷達遙控接口;第二級為分系統(tǒng)監(jiān)控模塊,由單片微處理器和傳感器接口電路組成,在不影響雷達系統(tǒng)正常工作的前提下,不間斷地對分系統(tǒng)工作狀態(tài)進行監(jiān)視,提取監(jiān)測點征兆特征,完成對分系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測和與主控臺通信等功能。與一般的通信總線相比,考慮到CAN(Controller Area Network)總線數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性的特點,二級系統(tǒng)通過CAN總線連接,從而構成一個具有完整協(xié)議的計算機網(wǎng)絡。BIT故障檢測硬件組成框圖如圖1所示。

 每個CAN模塊或帶CAN總線接口的單元都有一個唯一的ID號,用來識別不同的模塊。各分系統(tǒng)狀態(tài)及控制等報文均通過ID識別,由各CAN模塊或分機本身的監(jiān)控電路完成本分機狀態(tài)的收集及上報。主控臺接收來自各分機的工作狀態(tài)信息,進行邏輯分析、判斷并以友好方式在主控臺界面實時顯示出來。規(guī)定監(jiān)測點故障用“1”表示,正常用“0”表示,CAN模塊只要發(fā)現(xiàn)所監(jiān)控的點發(fā)生狀態(tài)改變,如由“0”變?yōu)?ldquo;1”或由“1”變?yōu)?ldquo;0”,就必須將結果上報到主控臺。
2 故障診斷專家系統(tǒng)結構
 故障診斷專家系統(tǒng)結構如圖2所示,系統(tǒng)由診斷推理模塊、動態(tài)數(shù)據(jù)庫、解釋機構、知識庫管理模塊和診斷知識庫等組成。診斷推理模塊根據(jù)BIT測點信息實現(xiàn)對各種規(guī)則的匹配和綜合分析,給出診斷結果和維修對策,并通過解釋機構提供推理的解釋;動態(tài)數(shù)據(jù)庫用來存放雷達分系統(tǒng)傳送過來測點檢測結果以及推理過程中的一些中間結果信息;知識庫管理模塊對診斷知識數(shù)據(jù)庫進行管理,實現(xiàn)知識獲取、知識更新、知識檢驗和知識查詢功能,通過系統(tǒng)設計的友好交互界面,用戶可以方便地診斷知識內容,并進行添加、修改、保存、刪除等操作;診斷知識庫用來存儲系統(tǒng)的故障診斷知識。

3 診斷知識表示
3.1 診斷樹模型
 根據(jù)雷達BIT拓撲結構,系統(tǒng)采用層次診斷模型進行故障隔離診斷。模型主要按功能分為三個層次:系統(tǒng)級、分系統(tǒng)級、模塊級。故障診斷隔離過程為:整機→分系統(tǒng)→模塊,系統(tǒng)級診斷從整機隔離故障到分系統(tǒng),以功能劃分的分系統(tǒng)作為診斷目標,隔離故障到其中的某一個分系統(tǒng);分系統(tǒng)級診斷從分系統(tǒng)隔離故障到模塊(最小可更換單元)。
 層次診斷模型采用基本結構如圖3所示的診斷樹[2]表示。診斷樹將要進行診斷的系統(tǒng)按組成結構進行逐層分解,形成一棵倒置的樹,診斷樹節(jié)點對象由整機系統(tǒng)、分系統(tǒng)、模塊或可更換單元組成,雷達整機構成了故障樹的根節(jié)點,分系統(tǒng)構成故障樹的中間節(jié)點,可更換單元模塊構成樹上的葉節(jié)點。連接兩個節(jié)點對象的分支表示這兩個節(jié)點的父子關系,在推理規(guī)則的作用下,故障從整機隔離到各分系統(tǒng)可更換單元模塊。

3.2 診斷樹的數(shù)據(jù)庫表示
 診斷樹上每個節(jié)點都可以用一個統(tǒng)一的框架結構封裝為類對象表示,存放在一個節(jié)點數(shù)據(jù)表中,節(jié)點數(shù)據(jù)表的結構如表1所示,數(shù)據(jù)表每行的字段按照ID、NAME、PARENT、TYPE、TESTPOINT、CODE和CONCLUSION等順序排列。

 專家系統(tǒng)診斷知識庫建立在雷達系統(tǒng)的BIT測試性模型基礎上,依據(jù)模型故障隔離結論與測試的關系建立,假設待診斷樹某層某個節(jié)點對象有n個測點S1,S2,…Sn,通過它們可得到m個故障隔離結論F1,F(xiàn)2,…Fm,它們的對應關系可用表2所示的故障隔離結論與測試多維關系表表示。其中Cij(j=1~n)表示測點Sj與故障隔離結論Fi的相關性,對于故障隔離結論Fi,當其出現(xiàn)時,如果測點Sj測試不正常,即其取值為“1”;如果其正常則取值為“0”;如果測點與Fi無關,則取值為“x”。

 診斷樹上每個節(jié)點具有唯一的編號ID,測試集保存在父節(jié)點字段中,而對應的測試結果分散在多個子節(jié)點數(shù)據(jù)字段中,相當于故障隔離結論與測試的關系隱含在父子節(jié)點中,如圖4所示。診斷時根據(jù)父節(jié)點的測試集結果組合,在其子節(jié)點中進行檢索滿足相應條件的CODE字段數(shù)據(jù),可以判斷出對應的故障子節(jié)點。

4 推理控制方法
 故障診斷專家系統(tǒng)推理方向可以是正向推理、反向推理或混合雙向推理。正向推理采用數(shù)據(jù)驅動控制策略,從一組事實出發(fā),一遍又一遍地嘗試所有可利用的規(guī)則,并在此過程中加入新事實,直到獲得包含目標公式的結束條件為止[3],比較適合于本系統(tǒng)。因此本系統(tǒng)采用正向推理,推理是從診斷樹模型的根節(jié)點開始,利用與測試結果相匹配的規(guī)則執(zhí)行擴展新的子節(jié)點,將故障范圍不斷縮小到分系統(tǒng)、模塊的過程,這個過程反復進行直到分離到故障樹的葉子節(jié)點為止。推理機的推理過程是一個遞歸的過程,推理采用深度優(yōu)先策略[4],推理機的算法流程如圖5所示。圖中OPEN表是一個鏈表,記錄的數(shù)據(jù)對象是已經(jīng)被生成出來,但還沒有被擴展的診斷樹節(jié)點指針??紤]到系統(tǒng)可能會同時發(fā)生多個故障,當檢測出某個故障模式時,并不是立即將檢測結果報告給用戶,而是待其他的故障模式檢測完畢,再給出故障報告。

 實際故障推理時,由于診斷樹節(jié)點對象具有封裝性,所有節(jié)點對象都存放于后臺的數(shù)據(jù)表中,對象指針指向對象所在的位置,這樣可以使系統(tǒng)盡快根據(jù)故障信息找到故障對象,并根據(jù)指針遍歷診斷樹。
通過使用分布式控制CAN總線,對雷達全機故障檢測通過采用分散檢測、集中顯示,有效地提高了檢測的實時性和可靠性;在雷達BIT故障檢測中采用專家系統(tǒng)診斷方法,使得知識庫易于擴充、維護,增強了該雷達BIT故障診斷能力。
參考文獻
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[3] LUGER G F.人工智能復雜問題求解的結構和策略[M].史忠值譯.北京:機械工業(yè)出版社,2004.
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