PHM对复杂控制系统的状态监控及故障诊断

2023-11-20 21:30

本文主要是介绍PHM对复杂控制系统的状态监控及故障诊断,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

背景

该型号复杂控制系统是由7台各种车辆组成的复杂电子、机械复合系统,这些系统通过数据总线连接在一起,总线数据中既有控制指令数据也有执行响应数据或BIT数据,这些数据可以作为系统健康状态评估或故障诊断的依据,然而在以往类似型号中这些数据并未得到有效的利用,系统维护效率一直停留在较低水平。

图 1 复杂控制系统示意图

维护人员无法看到异常状态下系统的状态数据,故障状态又很难复现,趋势性的性能退化在早期也很难被察觉,这些都给维护人员排除故障,评估系统的健康状态带来困难。为解决这些问题必须建立一个开放的状态监控系统,将系统的总线数据以某种策略保存下来,为系统性能分析、故障诊断及数据的分析挖掘提供支撑。

虽然部分电子设备已有BIT但这些BIT只能检测本设备是否有故障,而对于系统间关联关系引起的关联故障则无法判别,常常引起虚警,为减少虚警,正确定位故障需要基于依存关系的推理系统。

概述

2.1 状态监控系统构建

由于总线上传送的数据量较大,如果实时存储一天就有数G的数据,并且这些数据中绝大部分是无效数据,对系统性能分析、故障诊断并无意义。本系统采用基于事件的数据存储方式可以有效降低数据量,提高资源利用率,后续数据检索、挖掘的效率也比较高。

图 2 基于事件的数据存储原理

状态监控基本原理如上图,系统实时监控总线上制动踏板状态和车速,当制动踏板状态为踩下并且车速大于20公里/小时,产生刹车事件。当事件产生时采集总线上车速、刹车压力和发动机转速,事件前后各10个点,间隔0.2秒,并生成状态监控报告。事件和状态监控报告均存储到数据库。

本项目采用PHM系统集成软件(PIDS)建立状态监控系统模型,流程如下:

  • 建立总线通信模型,对总线通信协议进行描述,RTPS按照该模型对总线数据进行解析;

  • 建立FMECA模型,对系统各组成单元的故障模式、故障原因及故障影响进行描述,该模型可用于RTPS显示故障原因等维护辅助信息,也可用于ALTK生成贝叶斯网络结构模型;

  • 通过对系统原理的分析,建立告警事件模型,对告警逻辑进行描述,用于RTPS监控信号,产生告警;

  • 通过对系统原理的分析,建立事件模型,对事件逻辑进行描述,用于RTPS监控信号产生事件,触发生成状态监控报告;

  • 通过对系统原理的分析,建立状态监控报告,对采集的信号、触发点位置及采样点数进行描述;

图 3 状态监控系统构建

2.2 电子系统故障诊断

电子系统故障诊断的基础是设备和系统的测试性设计,即BITE,然而BIT只是解决了故障检测问题,故障隔离则需要根据BIT与故障模式的依存关系模型进行推理。本系统采用测试性建模与分析软件建立依存模型,并将其导入PIDS与其它模型一起生成安装包并部署到RTPS上执行。

图 4 基于依存关系模型的电子系统故障诊断

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