PHM总体应用技术架构
本篇我们先给出F - 35战机的PHM应用技术架构,如图1所示。从中我们获得启发,来聊聊产品通用的应用技术架构。
按数据、信息、知识、决策的管理过程和数据信息的传递过程,无论产品的PHM技术采取何种具体的实现途径,其总体应用技术架构都是一致的,如图2所示。主要包含了如下六大方面的内容。
一、监测参数选取
必要性PHM实施的第一步是确定将要进行监测的参数,其主要包括测量并记录环境参数及工作或非工作状态下的产品参数,这可为模型和算法的选择与开发提供必要的信息,以供检测和预测产品的健康状态。此外,也可以对产品的设计数据和生命周期内的应力数据进行建模,利用失效物理模型库,对产品的寿命进行分析和估算。
选取方法1)性能、经验法根据各种因素来确定需要监控的参数,这些因素包括在质量评定测试和过去在类似产品的现场故障数据中积累的经验,或者是对产品的安全和任务的完成至关重要的参数,还可能是指示或引发灾难性故障的参数,或造成长时间停机的参数等。2)FMEA / FMECA法此外,还可以采用FMEA / FMECA等方法来确定需要监控的参数。开展FMEA / FMECA有助于确定在预期生命周期载荷的条件下对产品可靠性、可能的失效位置、潜在失效机理及其对产品的影响等方面至关重要的部件或结构。根据这一信息,就能确定造成损伤且导致重要失效机理的关键参数,从而可以进行监控。
二、传感器的配置
在确定了需要进行监测的参数后,可以选择、安装各种类型传感器,并采集得到的系统参数信息,对这些参数进行监测,提供系统的状态数据。常用的传感器主要包括温度传感器、压力传感器、位移传感器、应变传感器、振动传感器、流量传感器等。数据信息包括数据速率、带宽占用率、流量,以及仪器设备的电流、电压、磁场强度等。
三、数据处理与故障
检测传感器采集获得的原始数据可进行预处理(如数字滤波、傅里叶变换、小波变换、自 / 互相关、噪声分析等),通过相关分析、数据挖掘、特征提取,使各种数据信号变成有用信息,得到数据中潜藏的特征信息(如基于时间的特征、事件消息或参数化的数据等);利用这些数据的特征信息并结合预警装置,可实现异常检测。利用异常检测技术对监控的数据进行分析,用以在线诊断产品的健康状态。一种实施异常检测的可行方法是利用机器学习方法,它可将监控的数据与基准数据进行实时比较,以检测异常。基准数据是在确定产品正常工作的情况下,结合不同的运行状态和载荷条件来进行收集的。其特性包括均值和标准差、距离(欧氏距离、马氏距离)、特征值、关系(如协方差、残差等),以及其他根据数据推断出的模式。随后根据所提取的特征,健康基准将与监控数据的特征进行比较,以监测异常。基准数据不应包含任何运行异常,否则将影响健康产品状态的定义,从而造成错误的异常指示。将信号特征与失效判据(如期望值、阈值等)对比获得相应的状态指示或者报警,对系统各个子系统和元部件的状态进行测试和报告,发现故障并执行相应的操作;再将被测系统、子系统和元部件的状态信息输出给下一步骤。产品发生异常,会给出告警信号,根据这些告警信号可对异常情况发生的位置进行诊断定位,确定其来源(如某个子系统、电路板、模块、元器件、传感器、控制器等)、失效模式等;如果产品未发生异常,那么可通过监测参数特征信息的分析,对产品 / 子系统的健康状态进行评估:
四、故障诊断
通过融合状态监测数据、判断被监测系统、子系统或者元部件是否发生故障,以及健康状态是否下降、生成系统健康状态数据和故障诊断记录。诊断处理过程是将系统的历史健康信息及趋势、系统当前运行状态、系统的维护保障记录等信息进行融合处理,从而得出故障诊断结果。常用的故障诊断方法主要有基于模型的方法、基于数据的方法、基于规则的专家系统、基于知识的智能故障诊断方法、基于案例推理的方法等。常用的健康评估方法主要有基于模糊评判的方法和基于专家系统的方法等。
五、故障预测与健康评估
利用健康状态的评估结果可进一步对其剩余有效寿命进行预测:根据健康评估结果并结合系统关键特征的未来趋势来预测设备未来状态,评估剩余使用寿命。故障预测是健康管理中最难的一步,一般采用基于物理模型的预测、基于数据驱动的预测等方法。其中,基于数据驱动的预测方法主要采用了数据挖掘技术,包括数据特征提取、健康评估、故障诊断、故障预测等几个主要步骤。通过故障预测,可对系统重要特征参数进行统计,从而得到一个随时间变化的系统故障率曲线,据此预测系统可能发生故障的时间和概率,或者对系统损伤过程进行建模,然后根据模型来判断系统未来的状态。
六、维修决策
通过上述步骤得到产品的故障诊断及预测结果后,一方面可通过BIT技术手段对故障进行容错、纠错,进而可以进一步更新部件级的剩余有效寿命评估结果;另一方面如果某个故障不能进行BIT容错、纠错处理,那么就需要通过后勤决策来消除。后勤决策,是根据故障情况、任务目标和需求、可替换部件的情况等信息来进行决策,以采取合适的维修策略及措施,包括维修保障的安排、调整设备操作的配置、调整任务计划等。采取了相应的维修策略后,可根据这些信息对产品的可靠性重新进行预测,以更新剩余有效寿命的预计结果。推理决策是PHM系统的重要能力,它需要对操作的历史记录、当前与将来的任务及可用资源的限制等做出综合判断,包括任务可行性分析、风险预测及资源信息管理等过程。