宋 秦，翟正軍，郭陽(yáng)明

（西北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，陜西 西安710072）

現(xiàn)代化、快節(jié)奏的高技術(shù)戰(zhàn)爭(zhēng)的特點(diǎn)是作戰(zhàn)規(guī)模大、強(qiáng)度高、對(duì)抗激烈。在這種條件下，各種武器系統(tǒng)必須保持良好的狀態(tài)，必須具備根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)形式變化實(shí)現(xiàn)快速部署和快速反應(yīng)的能力和維護(hù)保障能力，這就要求武器系統(tǒng)在時(shí)刻保持裝備的戰(zhàn)備完好性的同時(shí)，保障系統(tǒng)必須能準(zhǔn)確評(píng)估武器系統(tǒng)的實(shí)際狀態(tài)和戰(zhàn)斗水平，以保證作戰(zhàn)任務(wù)的成功率。隨著現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)、微電子技術(shù)的迅速發(fā)展，武器系統(tǒng)中大量采用了復(fù)雜的先進(jìn)電子產(chǎn)品，電子產(chǎn)品的性能不斷提高，集成度越來(lái)越高，越來(lái)越復(fù)雜，特別是各種微型電路的應(yīng)用，給測(cè)試和維護(hù)帶來(lái)了嚴(yán)重的問(wèn)題和負(fù)擔(dān)，加之這些電子產(chǎn)品的工作環(huán)境條件惡劣，也使得電子產(chǎn)品的故障預(yù)測(cè)和健康管理成為當(dāng)前影響戰(zhàn)備完好性、使用和保障費(fèi)用的主要因素之一。這些已引起了美英等國(guó)軍方的普遍關(guān)注。從目前的文獻(xiàn)可以看出[1-9]，國(guó)外已經(jīng)開(kāi)展了稱為電子產(chǎn)品故障預(yù)測(cè)與健康管理（electronics failure Prediction and Health Management，ePHM）的關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用開(kāi)發(fā)，ePHM及其相關(guān)技術(shù)已成為PHM研究的一個(gè)新的熱點(diǎn)，并成為PHM未來(lái)研究的重點(diǎn)[10]。

近年來(lái)，大量高技術(shù)、信息化武器系統(tǒng)/裝備在我國(guó)各軍種的陸續(xù)服役，使得復(fù)雜先進(jìn)電子產(chǎn)品的維護(hù)保障逐漸成為我軍未來(lái)使用、維護(hù)、維修的重點(diǎn)。提早開(kāi)展電子產(chǎn)品故障預(yù)測(cè)與健康管理的核心關(guān)鍵技術(shù)――電子產(chǎn)品故障預(yù)測(cè)理論和方法研究，對(duì)提高復(fù)雜武器系統(tǒng)可靠性、維修性、測(cè)試性、保障性和安全性，以及降低壽命周期費(fèi)用具有十分重要的意義。

眾所周知，在進(jìn)行試驗(yàn)測(cè)試研究時(shí)，往往需要布置多個(gè)測(cè)點(diǎn)，一般來(lái)說(shuō)測(cè)點(diǎn)愈多，愈能夠更多地了解所測(cè)物理量真實(shí)狀況。但是，測(cè)點(diǎn)愈多，所需的儀器設(shè)備也就愈多，工作量也會(huì)大大增加。人們一般希望用盡量少的測(cè)點(diǎn)，達(dá)到試驗(yàn)的目的，在試驗(yàn)中工作量較小的情況下得到比較完整、合理的試驗(yàn)數(shù)據(jù)[11]。目前國(guó)外開(kāi)展的ePHM研究中主要的方法是通過(guò)嵌入到電子產(chǎn)品中的傳感器收集和分析與故障密切相關(guān)的參數(shù)，利用關(guān)鍵參數(shù)的變化來(lái)診斷和預(yù)測(cè)故障，如利用焊接件焊點(diǎn)的電阻變化來(lái)預(yù)測(cè)電子產(chǎn)品的殘余壽命，利用動(dòng)態(tài)功耗來(lái)預(yù)測(cè)電路故障等。針對(duì)ePHM系統(tǒng)中大量的航空電子產(chǎn)品的故障預(yù)測(cè)需求，如何合理的選擇測(cè)點(diǎn)并尋找傳感器布局的優(yōu)選方案已成為一個(gè)迫切需要解決的問(wèn)題。

1 ePHM中測(cè)試點(diǎn)的優(yōu)化步驟

電子產(chǎn)品尤其是航空電子產(chǎn)品，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜，工作環(huán)境條件惡劣，要求具有更高的可靠性，對(duì)其進(jìn)行視情維修/維護(hù)顯得尤為重要。因此在研究測(cè)試點(diǎn)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)應(yīng)結(jié)合航空電子產(chǎn)品的特性和工作環(huán)境，借鑒已有的PHM和ePHM研究成果，從狀態(tài)監(jiān)測(cè)獲取信息的完備性、準(zhǔn)確性以及利用信息的充分性出發(fā)，開(kāi)展電子產(chǎn)品故障預(yù)測(cè)中測(cè)試點(diǎn)優(yōu)化方法的研究。

航空電子產(chǎn)品結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜，當(dāng)某種故障將要發(fā)生或某些輕微故障發(fā)生后，可能導(dǎo)致產(chǎn)品中多個(gè)測(cè)量點(diǎn)處會(huì)出現(xiàn)故障。診斷就是檢測(cè)故障和隔離故障的過(guò)程，而來(lái)源于測(cè)試點(diǎn)的參數(shù)信息是診斷過(guò)程中檢測(cè)和隔離故障的基礎(chǔ)。因此，要對(duì)電子產(chǎn)品的故障進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，首先必須搞清楚電子產(chǎn)品中可能或已經(jīng)出現(xiàn)的故障情況并明確其危害性，從而進(jìn)一步確認(rèn)監(jiān)測(cè)源[12]。

對(duì)于一個(gè)系統(tǒng)而言，可能發(fā)生的故障模式難以窮盡，如果把所有因素都考慮進(jìn)去，勢(shì)必使測(cè)試設(shè)計(jì)極為復(fù)雜。因此，必須先進(jìn)行故障模式、影響及危害性分析，以確定故障率高、危害性大的故障模式，把這些故障模式作為測(cè)試點(diǎn)選取的參考重點(diǎn)。故障模式影響及危害性分析 （Failure Mode and Effects Criticality Analysis，F(xiàn)MECA）目前已是一種趨于成熟的方法，被廣泛應(yīng)用于設(shè)計(jì)評(píng)審和可靠性分析，表 1列出了一些電子產(chǎn)品的常見(jiàn)故障模式，這些故障模式基本上概括大多數(shù)產(chǎn)品可能發(fā)生的故障現(xiàn)象[13]。

電子產(chǎn)品故障危害性分析主要的指標(biāo)有致命度和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，量化后的致命度和風(fēng)險(xiǎn)度數(shù)值代表了故障模式的破壞力大小。致命度的計(jì)算公式：

影響度的評(píng)估項(xiàng)目一般為所有項(xiàng)目的總和。例如發(fā)生某個(gè)故障時(shí)，子系統(tǒng)、系統(tǒng)、安全性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境方面均受到影響，這時(shí)影響度的計(jì)算公式：

通過(guò)對(duì)具體電子產(chǎn)品對(duì)象的故障提取，故障模式危害性分析，進(jìn)一步確定監(jiān)測(cè)源，進(jìn)而研究利用測(cè)量值確定測(cè)試點(diǎn)的選取和優(yōu)化方法。在選取測(cè)試點(diǎn)時(shí)要特別關(guān)注一些位置，例如，在重要信號(hào)的反饋回路上，在較長(zhǎng)的時(shí)序邏輯通道上，在有冗余電路上增加測(cè)試點(diǎn)等。針對(duì)具體的電子產(chǎn)品對(duì)象，期望提出一種數(shù)學(xué)模型，根據(jù)一定的優(yōu)化算法和約束條件，以最大檢測(cè)精度、最大檢測(cè)覆蓋面、最小成本等為準(zhǔn)則確定其約束模型，目標(biāo)模型，從而提出一種測(cè)試點(diǎn)優(yōu)化的方法。

綜上可以得出電子產(chǎn)品測(cè)試點(diǎn)優(yōu)化的一般步驟：

1）電子產(chǎn)品的故障模式和危害性分析 通過(guò)故障模式和危害性分析進(jìn)行電子產(chǎn)品的故障診斷，目前數(shù)字電路和模擬電路各自的故障診斷方法已存在很多，主要的研究方向集中在如何對(duì)數(shù)?；旌想娐愤M(jìn)行故障診斷。

2）測(cè)試點(diǎn)的選取 根據(jù)故障模式和危害性分析得出風(fēng)險(xiǎn)度/致命度評(píng)估分析表，以最大檢測(cè)精度、最大檢測(cè)覆蓋面、最小成本等為準(zhǔn)則，為具體電子產(chǎn)品的測(cè)試點(diǎn)定義選取規(guī)則，選取合理的測(cè)試點(diǎn)。

3）測(cè)試點(diǎn)的優(yōu)化 利用優(yōu)化算法和優(yōu)化模型，考慮各測(cè)試點(diǎn)可以布局的傳感器方案，對(duì)已選定的測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。

2 測(cè)試點(diǎn)故障相關(guān)參數(shù)及影響因素

表1 電子產(chǎn)品典型故障模式Tab 1 Typical failure modes of electronic products

可測(cè)試性（Testability）又稱為測(cè)試性，是系統(tǒng)和設(shè)備能及時(shí)、準(zhǔn)確地確定其工作狀態(tài)（可工作、不可工作、工作性能下降），并隔離其內(nèi)部故障的一種設(shè)計(jì)特性?？蓽y(cè)試性是武器裝備本身的一種設(shè)計(jì)特性，描述了測(cè)試信息獲取的難易程度。

測(cè)試點(diǎn)優(yōu)化是可測(cè)試性研究的一個(gè)方向，其最常見(jiàn)的設(shè)計(jì)指標(biāo)是故障檢測(cè)率，可以根據(jù)已確定的系統(tǒng)可用度、可靠度，通過(guò)權(quán)衡分析，確定故障檢測(cè)率和隔離率要求。也可以根據(jù)故障檢測(cè)率和隔離率來(lái)估算系統(tǒng)的可用度或可靠度。

可用度 A（ta）與故障檢測(cè)率 PFD、可靠度 R（tm）之間的關(guān)系可用式（4）表示：

式中，A（ta）表示系統(tǒng)在 ta時(shí)間的可用度；R（tm）表示系統(tǒng)在任務(wù)時(shí)間 tm內(nèi)無(wú)故障工作的概率，R（tm）=exp（-λtm），其中，λ 為系統(tǒng)故障率。PFD表示系統(tǒng)發(fā)生故障在任務(wù)事件或任務(wù)后檢查時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出的概率；M（tr）表示檢測(cè)出的故障在tr時(shí)間內(nèi)修復(fù)好恢復(fù)到使用狀態(tài)的概率。

由可靠性理論推出，大部分電子器件的失效率與時(shí)間的關(guān)系可呈現(xiàn)浴盆曲線。經(jīng)過(guò)老化篩選的電子器件，多處于偶然失效期，失效率則近似為常數(shù)。相應(yīng)的，電子設(shè)備的失效率也遵從相似的關(guān)系。失效率λ與平均故障間隔時(shí)間MTBF的關(guān)系如下：

外部環(huán)境因素會(huì)對(duì)電子器件造成損傷，降低其可靠性，是引發(fā)電子設(shè)備故障的重要原因。表2給出了影響電子產(chǎn)品可靠性主要的環(huán)境因素[12]。

表2 影響電子元器件可靠性的環(huán)境因素Tab 2 The environmental foutors affect the reliability of electronic components

3 ePHM中測(cè)試點(diǎn)優(yōu)化過(guò)程的幾點(diǎn)問(wèn)題

3.1 特定電子產(chǎn)品的電路故障診斷方法的選取與應(yīng)用

數(shù)字電路設(shè)備中一個(gè)元器件、一個(gè)電路或設(shè)備的物理故障是千變?nèi)f化的。為了研究故障對(duì)電路或設(shè)備的影響，診斷故障的位置，必須對(duì)故障作一些分類，選擇最典型的故障，這個(gè)過(guò)程稱故障的模型化。數(shù)字電路中一般說(shuō)來(lái)其故障總數(shù)是有限的，其中大部分故障都可以用固定型模型化故障s-a-1和s-a-0來(lái)仿真。數(shù)字電路的故障診斷包括故障檢測(cè)和故障定位。目前主要診斷方法有：窮舉測(cè)試法、偽窮舉測(cè)試法和測(cè)試碼生成法等。而對(duì)于模擬電路，由于其元件參數(shù)具有容差、普遍存在非線性和反饋等原因，使得模擬電路的故障診斷較數(shù)字電路的故障診斷復(fù)雜得多[14]。

模擬電路故障診斷常用的方法有元件參數(shù)辨識(shí)法，這種方法已經(jīng)比較成熟，但是需要特定的數(shù)學(xué)模型，且絕大部分方法都是針對(duì)無(wú)容差電路的元件級(jí)診斷，計(jì)算量大，一般只適用于離線診斷，難以應(yīng)用于在線工程診斷。對(duì)于無(wú)容差電路的元件級(jí)診斷，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以取得很好的效果。在眾多方法中，故障字典法因適用于非線性電路及診斷條件沒(méi)有嚴(yán)格的限制、且簡(jiǎn)單有效、實(shí)用性強(qiáng)，因而在工程上多用這種方法。但是，它不能用于軟故障診斷，且由于多故障的組合數(shù)太大，在實(shí)際中只能用于解決單個(gè)硬故障問(wèn)題，因而其應(yīng)用受到限制[14]。

電路故障診斷研究從多故障法和字典法開(kāi)始起步，主流是研究多故障的診斷方法。近年來(lái)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算以及它們的融合）的智能計(jì)算技術(shù)成為許多領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用研究也取得了很大的進(jìn)展。

如何根據(jù)特定的電子產(chǎn)品選取合適的故障診斷方法，并有效使用這種方法得到合理的監(jiān)測(cè)源，已成為測(cè)試點(diǎn)優(yōu)化研究中面臨的第一個(gè)挑戰(zhàn)。

3.2 測(cè)試點(diǎn)的優(yōu)化算法和優(yōu)化模型

在測(cè)試點(diǎn)的優(yōu)化方案中，一般是根據(jù)給定的性能指標(biāo)，利用試湊法來(lái)確定相關(guān)的幾何參數(shù)，應(yīng)用這種方法不能保證得到的解是最優(yōu)解。在優(yōu)化設(shè)計(jì)算法中有強(qiáng)搜索方法和弱搜索方法。強(qiáng)搜索方法是利用目標(biāo)函數(shù)及約束函數(shù)的梯度信息以確定性方式進(jìn)行搜索，如梯度法，其優(yōu)點(diǎn)是搜索效率高，收斂速度快，缺點(diǎn)是容易陷入局部最優(yōu)解；弱搜索方法是通過(guò)在設(shè)計(jì)空間中大量地采樣，以隨機(jī)方式進(jìn)行搜索，如窮舉法，其優(yōu)點(diǎn)是能夠解決和處理非凸和不連續(xù)的目標(biāo)函數(shù)，能以較大的概率搜索到全局最優(yōu)解，缺點(diǎn)是搜索效率低，收斂速度慢。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等一系列優(yōu)化算法正在被各領(lǐng)域的研究者使用。遺傳算法（Genetic Algorithms）是基于生物進(jìn)化理論的原理發(fā)展起來(lái)的一種高效的隨機(jī)搜索與優(yōu)化的方法。它是一種啟發(fā)式的隨機(jī)搜索方法，根據(jù)"生存競(jìng)爭(zhēng)"和"優(yōu)勝劣汰"的原則，使所要解決的問(wèn)題從初始解逐漸逼近最優(yōu)解?？梢哉f(shuō)遺傳算法是強(qiáng)搜索方法和弱搜索方法的結(jié)合，既不會(huì)偏向于局部最優(yōu)解，又能啟發(fā)式地自適應(yīng)搜索到全局最優(yōu)點(diǎn)[15]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）是對(duì)人腦最簡(jiǎn)單一種抽象和模擬，是由大量的神經(jīng)元按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法所構(gòu)成的，是一個(gè)具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時(shí)間動(dòng)力系統(tǒng)，其主要特點(diǎn)有分布存儲(chǔ)和容差性，自適應(yīng)性和自組織性，并行處理性和層次性[16]。

在測(cè)試點(diǎn)優(yōu)化方案的建立過(guò)程中，應(yīng)有效利用人工智能技術(shù)選取符合特定電子產(chǎn)品的優(yōu)化算法，以最大檢測(cè)精度、最大檢測(cè)覆蓋面、最小成本等為準(zhǔn)則確定其約束模型，目標(biāo)模型。

4 結(jié)束語(yǔ)

測(cè)試點(diǎn)的優(yōu)化問(wèn)題是電子產(chǎn)品故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)的重要分支，是從監(jiān)測(cè)源的角度來(lái)探索ePHM的理論和方法。由于國(guó)內(nèi)對(duì)PHM以及ePHM的研究起步較晚，只是近兩年才開(kāi)始進(jìn)行ePHM初步的研究，ePHM技術(shù)目前遠(yuǎn)未達(dá)到成熟，尚不能進(jìn)入應(yīng)用，但它代表了PHM未來(lái)的一種重要發(fā)展趨勢(shì)。我國(guó)應(yīng)積極開(kāi)展對(duì)ePHM技術(shù)的研究，以便盡快與國(guó)際接軌。

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