導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)用

導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)用

導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備

　　該測(cè)試設(shè)備是導(dǎo)彈武器系統(tǒng)中一個(gè)很重要的組成部分，承擔(dān)著對(duì)導(dǎo)彈的性能、參數(shù)等進(jìn)行檢測(cè)，確定導(dǎo)彈品質(zhì)是否達(dá)到技術(shù)要求的任務(wù)，是決定導(dǎo)彈能否成功發(fā)射的重要關(guān)口。其主要測(cè)試內(nèi)容包括對(duì)導(dǎo)彈系統(tǒng)的硬件、軟件進(jìn)行全面檢查;檢查導(dǎo)彈系統(tǒng)內(nèi)各儀器連接是否正確，工作是否匹配;檢查導(dǎo)彈系統(tǒng)與其他分系統(tǒng)連接是否正確，工作是否匹配;檢查系統(tǒng)飛行軟件運(yùn)行的可靠性等。其測(cè)試結(jié)果是分析判斷導(dǎo)彈系統(tǒng)性能的重要依據(jù)。

　　導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備主要由地測(cè)微機(jī)、采集控制器、監(jiān)控裝置、電源/模擬器等組成，它們之間都是通過I/O總線和專用總線接口相連。模擬量測(cè)試電路、數(shù)字量測(cè)試電路、開關(guān)量測(cè)試電路和其他電路通過測(cè)控總線和地測(cè)微機(jī)連接。其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

　　專家系統(tǒng)

　　該測(cè)試設(shè)備是70年代的產(chǎn)品，儀器采用大量分離元件，其工作可靠性較差。由于使用該設(shè)備時(shí)間較長(zhǎng)，積累了較多的排故經(jīng)驗(yàn)，具備了利用專家系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)該設(shè)備故障診斷的基本條件。該專家系統(tǒng)需對(duì)地面測(cè)試設(shè)備實(shí)現(xiàn)如下功能：

　　● 對(duì)地面測(cè)試設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，反應(yīng)故障信號(hào);

　　● 根據(jù)故障現(xiàn)象，利用專家診斷系統(tǒng)找出故障原因;

　　● 根據(jù)專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)提出排除故障的方法或建議。

　　考慮到數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織應(yīng)具備可靠性和關(guān)聯(lián)等特點(diǎn)。該專家系統(tǒng)采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、用C++Builder(簡(jiǎn)稱CB)前端開發(fā)工具開發(fā)，實(shí)現(xiàn)Windows下的應(yīng)用。

　　基于知識(shí)的故障診斷專家系統(tǒng)所依據(jù)的是知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，良好的知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)可以方便知識(shí)的獲取和知識(shí)庫(kù)的維護(hù)。針對(duì)導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備中數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)管理任務(wù)重等特點(diǎn)，以及對(duì)各種數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)充性等方面的要求，本故障診斷專家系統(tǒng)中考慮使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，管理和維護(hù)。其好處是：

　　(1)基于數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)庫(kù)管理是知識(shí)庫(kù)管理的新技術(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)中的表，不僅創(chuàng)建時(shí)比較方便，而且對(duì)于用戶來說維護(hù)也比較容易;發(fā)展的軟件技術(shù)也使數(shù)據(jù)庫(kù)與應(yīng)用程序之間的接口更容易實(shí)現(xiàn)。所以用數(shù)據(jù)庫(kù)特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來進(jìn)行對(duì)知識(shí)的建立與維護(hù)是十分合適且方便的。

　　(2)對(duì)知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)化組織與存儲(chǔ)，并能有效地管理是建立專家系統(tǒng)時(shí)必須要考慮的問題。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上來建造知識(shí)庫(kù)，充分利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)功能，可以方便知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

　　(3)基于數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)庫(kù)的建立和維護(hù)技術(shù)，為診斷知識(shí)庫(kù)提供了易于擴(kuò)充和完善的框架。合理的知識(shí)庫(kù)組織和管理系統(tǒng)也是今后完善診斷知識(shí)的基礎(chǔ)，通過不斷積累經(jīng)驗(yàn)，不斷地完善已有的知識(shí)體系，最終可提高診斷系統(tǒng)的智能化水平。系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

　　硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型

　　系統(tǒng)的硬件部分主要是對(duì)導(dǎo)彈地面測(cè)試設(shè)備的模擬量測(cè)試信號(hào)、數(shù)字量測(cè)試信號(hào)和時(shí)序量測(cè)試信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和檢測(cè)，與計(jì)算機(jī)之間采用串行通訊的方式，提供專家系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集信息。其結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

　　專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

　　通過對(duì)該地面測(cè)試設(shè)備可能發(fā)生故障的分析，有兩種不同的故障判別方式。一種是針對(duì)確定因素進(jìn)行推理的精確故障診斷模式;另一種是針對(duì)多因素模糊判斷的模糊判別故障診斷模式。因此，在知識(shí)的獲取、表示和推理等的機(jī)制上采取了不同的方法。圖3示出該專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型。

　　專家系統(tǒng)一個(gè)重要的功能就是新知識(shí)的學(xué)習(xí)能力，該專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)可以根據(jù)不同型號(hào)需要改進(jìn)更新而重新充實(shí)，專家系統(tǒng)中的故障庫(kù)系統(tǒng)承擔(dān)著為學(xué)習(xí)系統(tǒng)準(zhǔn)備學(xué)習(xí)樣本的重要任務(wù)，該系統(tǒng)的故障實(shí)例可以以{原始信號(hào)，診斷結(jié)論，維修措施｝形式進(jìn)行記錄，這樣記錄的實(shí)例通用性比較強(qiáng)，在理論上可以供多個(gè)專家系統(tǒng)使用，不同型號(hào)的地測(cè)設(shè)備的故障診斷專家系統(tǒng)可以應(yīng)用自己的征兆識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，將實(shí)例轉(zhuǎn)化為適合自己的形式進(jìn)行學(xué)習(xí)。該專家系統(tǒng)做了專門的應(yīng)用程序窗口來進(jìn)行對(duì)知識(shí)的獲取，包括添加、修改、刪除等操作。針對(duì)精確故障推理知識(shí)和故障模糊判斷知識(shí)的不同要求，分別做了不同的知識(shí)獲取窗口應(yīng)用程序，既可以通過向維修專家和所記錄的維修資料來獲取知識(shí)，也可以通過系統(tǒng)自學(xué)習(xí)來獲取知識(shí)。

　　在專家系統(tǒng)中，核心環(huán)節(jié)是推理機(jī)，推理的知識(shí)存放在相應(yīng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中，知識(shí)推理控制著整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行并使之按照一定的推理策略去解決問題。由于故障分析中存在確定性知識(shí)和模糊性知識(shí)，所以知識(shí)推理采用了狀態(tài)鏈推理和模糊推理兩種不同的方法。

　　用戶按照系統(tǒng)提示進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢查，確定故障現(xiàn)象，系統(tǒng)接下來會(huì)給出造成這一現(xiàn)象的各種原因，并給出相應(yīng)的排除建議。如果故障還未排除則進(jìn)行其他原因的查找，直到排除故障為止。模糊推理通過權(quán)重確定、加權(quán)平均模型和定量指標(biāo)綜合等得出評(píng)價(jià)模糊矩陣，對(duì)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行綜合決策。

　　結(jié)語

　　該故障診斷專家系統(tǒng)主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于：實(shí)現(xiàn)了無負(fù)載動(dòng)態(tài)接入、多通道智能掃描，采用全程在線隔離硬件測(cè)試技術(shù)，解決了檢測(cè)診斷設(shè)備因全程接入而干擾被測(cè)裝備、因監(jiān)測(cè)能力弱無法實(shí)時(shí)在線而需被測(cè)裝備配合完成診斷的技術(shù)難題;采用狀態(tài)鏈推理與模糊推理相結(jié)合的推理方法，并運(yùn)用故障自學(xué)習(xí)自適應(yīng)算法，優(yōu)化了狀態(tài)與故障的描述方法，提高了狀態(tài)識(shí)別、故障診斷的效率和定位精度，保證了在線監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)跟蹤、故障診斷的同步實(shí)現(xiàn);采用模塊化設(shè)計(jì)技術(shù)、變量分類封裝技術(shù)、可重用性設(shè)計(jì)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)診斷軟件中數(shù)據(jù)處理與診斷邏輯分離，大大提高了軟件的運(yùn)行效率、可靠性和可移植性。