自動駕駛儀故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計初稿

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1、自動駕駛儀故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計(自動化專業(yè)碩士畢業(yè)論文整理的小論文) 摘要:以樹結(jié)構(gòu)先序遍歷為核心,設(shè)計了遍歷推理算法,可用于較為直觀的知識獲取、診斷邏輯解釋機制以及故障診斷推理,使診斷信息在故障樹的結(jié)構(gòu)中體現(xiàn)得較為明晰。根據(jù)自動駕駛儀系統(tǒng)故障知識特點,設(shè)計了一種基于故障樹的推理機制對系統(tǒng)進行故障診斷。建立了某飛機自動駕駛儀故障樹,設(shè)計了針對故障樹數(shù)據(jù)庫的先序遍歷推理機和解釋機制,進行合乎故障樹模型的樹關(guān)聯(lián)知識獲取,結(jié)合相應(yīng)的維護修理知識和BIT檢測結(jié)果,完成專家系統(tǒng)的知識更新和對系統(tǒng)的故障診斷。初步實驗結(jié)果表明,故障診斷準(zhǔn)確,該專家系統(tǒng)具有一定的實用性和擴展性。 自動駕駛儀是涵蓋了許多子

2、系統(tǒng)的集成系統(tǒng),涉互,用戶須確認中間現(xiàn)象1。有些對故障知識進行了及部件種類較多,故障因果關(guān)系復(fù)雜,針對該系統(tǒng)的原理細化,但是用戶須通過指向特定子樹以斷方法在其維護修理時的需求較高。確認推理流程來進行診斷。許多故障數(shù)據(jù)庫的建隨著機內(nèi)檢測(BIT)技術(shù)的完善,越來越多的自立在地面測試中獲得2,并沒有和實際飛行數(shù)據(jù)以及動駕駛儀系統(tǒng)可得到自檢測。然而,許多被BIT技術(shù)飛行員操縱信息結(jié)合,因此影響了專家系統(tǒng)工作內(nèi)存檢測到的故障事件看似孤立,但在特定的模型框架中(workingmemory)的真實性,導(dǎo)致虛警或誤報。是有關(guān)聯(lián)的。因此建立一個良好的故障模型和推理方針對上述問題,本文根據(jù)自動駕駛儀故障知識的法

3、將提高故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。 關(guān)鍵詞:自動駕駛儀;故障樹;專家系統(tǒng); 作為定性故障模型,故障樹方法對于飛控系統(tǒng)較為有效 。然而當(dāng)前有些基于故障樹的專家系統(tǒng)缺乏自動化手段,通常是用戶按照相應(yīng)測試步驟,經(jīng)專家系統(tǒng)進行試探性診斷。比如有些故障樹診斷系統(tǒng)雖然對故障對象建立了完備的故障樹,但過于依賴人機交作者簡介:張競凱(1981),男,河北泊頭人,博士,主要研究方 關(guān)聯(lián)知識獲取,從而完成專家系統(tǒng)維護;結(jié)合相應(yīng)的維護修理知識以及飛行參數(shù)和BIT檢測結(jié)果，提出了基 于樹結(jié)構(gòu)的故障樹數(shù)據(jù)庫設(shè)計及其有限遍歷推理機通過故障樹的推理機制來實現(xiàn)對該類系統(tǒng)的故障診斷，并設(shè)計了相應(yīng)的解釋方法;最后

4、通過實例驗證該系統(tǒng)的實用性和可擴展性。 1自動駕駛儀故障樹拓撲結(jié)構(gòu) 工學(xué)博士，主要研究方向為飛行控制與仿真、容錯控制、智能計算等;朱江樂(1982)，男，安徽蚌埠人，博士，主要研究方向為飛行容錯控制。 及其相關(guān)數(shù)據(jù)連線進行故障診斷。 當(dāng)前高可靠性民機常采用多余度飛控系統(tǒng)配置方 收稿日期:2010-03-28 向為飛行控制系統(tǒng)故障診斷及其專家系統(tǒng)技術(shù);章衛(wèi)國(1956)，男，安徽南陵人，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為先進飛行控制和智能控制;劉小雄(1973)，男，陜西周至人， 自動駕駛儀部件按照更換可行性分為外場可更換組件(LRU)和內(nèi)場可更換組件(SRU),針對這兩

5、種組件的診斷和維修要求不盡相同。本文主要針對LRU[6] 。 式,其中又以四余度比較監(jiān)控和三余度自監(jiān)控方式最為常用45］。隨著自監(jiān)控技術(shù)的日益提高，三余度配置方式在提高監(jiān)控效率、降低多余度配置成本和增強系統(tǒng)的故障容忍能力方面都有著較好的應(yīng)用前景因此，本專家系統(tǒng)針對三余度配置的自動飛行系統(tǒng)進行診斷。 [5]。 ,人 對可靠性要求較高的民機余度通道運行狀態(tài)主要為熱并行運行方式，故不用考慮冷備件邏輯形式3231~3029?1110~98?1一奇偶校驗位符號狀態(tài)矩陣數(shù)據(jù)區(qū)源/目的識別位標(biāo)志位 此外，自動駕駛儀設(shè)備異常有時并非僅由故障引起因素也應(yīng)作為設(shè)備異常原因在建立故障樹時考慮進去,以免系

6、統(tǒng)誤報。根據(jù)上述對余度配置和故障信息邏輯結(jié)構(gòu)的分析，可以設(shè)計如圖1所示的故障樹。 圖1中頂級故障征兆是以飛控系統(tǒng)的自動駕駛儀為核心,它所表征的是？自動駕駛儀自動斷開%;邏輯符號？，%表示？與%邏輯,?%表示？或％邏輯;方塊節(jié)點？％描述的頂事件和中間事件表示？系統(tǒng)級故障征兆%和？中間故障征兆%;圓形節(jié)點？&%的基本事件 2故障診斷專家系統(tǒng) 基于故障樹推理的自動駕駛儀故障診斷專家系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖2所示。系統(tǒng)工作主要分為飛行數(shù)據(jù)接收和處理、故障知識獲取以及故障診斷3個過程。 2.1數(shù)據(jù)存儲、接收和預(yù)處理 飛行參數(shù)和BIT信息存儲的主要形式是ARINC429信息字該類信息字的最直接表示

7、形式是二進制，此外還可以通過十六進制和十進制間接表示。標(biāo)志位（前8 位）一般表示該信息字名稱、總線類型等信息，機載數(shù)據(jù)發(fā)送端發(fā)送的數(shù)據(jù)先將其摘除。而從第9-32位的信息在ICD文檔中均有定義，這些位主要表示部件的 。該類型信息有32位，一般有5種應(yīng)用格式：BNR、BCD、離散、維護和AI。其中離散數(shù)據(jù)（即DISC數(shù)據(jù)）表示離散量，主要表征設(shè)備狀態(tài)、操作等離散信息。該類信息是診斷需要的主要數(shù)據(jù)源。信息字各段定義如表1所示。 表1ARINC429信息字各段定義工作狀態(tài)、操作模式等信息。比如用一個十進制數(shù)1024（2o）表示某個信息字的值，說明從第9位開始，向左數(shù)的第10個數(shù)（相當(dāng)于第18位）

8、被置？1%,根 [10]據(jù) ICD9信息查找第18位定義,即可判斷出其所表示的具體信息。 數(shù)據(jù)接收和預(yù)處理主要讀取飛行數(shù)據(jù)服務(wù)器發(fā)送來的信息，并將信息中所需的數(shù)據(jù)寫入以參數(shù)名命名的參數(shù)文件（圖2中的工作內(nèi)存）中。 行故障診斷的推理是反向鏈推理，即已知征兆，在假設(shè)征兆發(fā)生為真的基礎(chǔ)上，獲得支持該征兆發(fā)生的其他事件的過程。技術(shù)實現(xiàn)如下所述。 當(dāng)檢測到某時刻出現(xiàn)系統(tǒng)故障征兆（比如自動駕駛儀自動斷開或無法正常接通）時，診斷程序開始進行故障樹推理診斷，以頂事件為起點進行基于先序遍歷的查找（如圖3所示）。在查找每個節(jié)點時，根據(jù)該節(jié)點的？Parameter%屬性值（如表2所示），打開相應(yīng)參數(shù)數(shù)據(jù)文

9、件，將數(shù)據(jù)文件中的該時刻值和該節(jié)點的?ParaValue%屬性值進行？&%運算，若運算結(jié)果仍為?ParaValue%屬性值，于是匹配成功，這說明該故障樹節(jié)點為系統(tǒng)故障征兆的一個故障原因。如此，遍歷完所有節(jié)點后，結(jié)束診斷。 圖2故障診斷專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖2.2知識的表示和獲取 知識主要指基于故障樹形式的診斷規(guī)則和邏輯。 知識獲取技術(shù)的基礎(chǔ)是建立有效的知識表示和存儲方式，根據(jù)圖1的故障樹，結(jié)合信息字的相應(yīng)值，可以設(shè)計數(shù)據(jù)表，通過各字段定義，描述故障樹節(jié)點信息，并以此為核心設(shè)計關(guān)系數(shù)據(jù)庫，便于在故障診斷專家系統(tǒng)中操作。數(shù)據(jù)表定義如表2所示。 表2表21故障樹節(jié)點事件數(shù)據(jù)表 字段名數(shù)據(jù)類型說

10、明 ID 數(shù)字 用于識別故障樹各節(jié)點的數(shù)字代碼 eventame 文本 節(jié)點故障信息 Parent 數(shù)字 節(jié)點上一級ID number_children 數(shù)字 節(jié)點的子事件個數(shù) Logicalgate 文本 子事件節(jié)點的邏輯關(guān)系 Parameter 文本 確定該事件發(fā)生的32位參數(shù)信息字名 ParaValue 數(shù)字 表征故障事件發(fā)生的32位參數(shù)信息字值 由于本系 統(tǒng)以 LabWindows/CVI為開發(fā)環(huán)境，因 此采用樹控件表示故障樹結(jié)構(gòu)，樹項控件則表示故障樹節(jié)點事件信息，控件ID和故障樹事件ID綁定。 所有操作借助表格控件、樹控件和數(shù)據(jù)庫接

11、口函數(shù)完成，這些工具在LabWindows/CVI中均有封⑹裝，不再贅述。 2.3推理機制圖3遍歷函數(shù)主要流程 根據(jù)圖3的遍歷流程結(jié)合圖1的故障樹，得到故障事件的檢索序列如圖4所示（事件已編號）。 2.4解釋機制 專家系統(tǒng)應(yīng)用的領(lǐng)域?qū)＜抑R包含許多經(jīng)驗性信息,因此通過解釋機制闡明診斷邏輯和策略可以提高專家系統(tǒng)透明度。較為常用的解釋方法有預(yù)置文本法、執(zhí)行跟蹤法、策略解釋法和自動程序員法等。本系統(tǒng)采用執(zhí)行跟蹤法。 根據(jù)該法，解釋機制分為兩個部分：故障樹遍歷顯示和診斷結(jié)論。前者在故障診斷流程執(zhí)行中即已經(jīng)得到匹配事件ID序列,再通過遍歷顯示故障樹并框選故障樹相應(yīng)樹項控件進行可視化解釋；后者則

12、利用已得到的匹配序列以及符合故障樹的邏輯語言組成診斷結(jié) ◎…0圖4故障樹諸事件檢索序列3故障診斷測試及主要人機接口 現(xiàn)通過實驗對本系統(tǒng)進行測試。 首先讀取工作內(nèi)存中參數(shù)數(shù)據(jù)文件。各參數(shù)的采樣頻率一樣,且其應(yīng)用類型均為DISC數(shù)據(jù)。通過ICD定制,32位DISC型的信息字的數(shù)據(jù)區(qū)（如表1所示）各位可以定義為操作模式選擇、LRU故障告警、各系統(tǒng)工作狀態(tài)等信息，以1表示某事件發(fā)生，以0表示未發(fā)生。 將信息字按參數(shù)分類，依據(jù)數(shù)據(jù)區(qū)各位定義解析，繪制數(shù)據(jù)圖形，觀察其相對于時間的變化情況。 圖5為某型飛機某段飛行期間相關(guān)參數(shù)被解析并分類之后的示意圖。分別用實線、虛線和方塊表示余度通道1、2、3

13、的各部件狀態(tài)變化。該圖只揭示了各參數(shù)的改變情況，無法得到自動駕駛儀自動斷開原因?，F(xiàn)通過本文設(shè)計的專家系統(tǒng)進行推理，并將診斷結(jié)論和圖5參數(shù)改變信息作比較。 自動駕駛儀自動斷開2次（兩次由0跳變?yōu)?）。第1次在第10s，因采取復(fù)飛模式，為防止自動駕駛設(shè)備和人工操作發(fā)生沖突，故自動駕駛儀自動斷開。復(fù)飛操作持續(xù)至第295s后，自動駕駛儀重新連接。 第2次自動斷開在第754s。此前第600s時，余 相關(guān)參數(shù)的解析和分類 圖5度通道1的FCC故障，根據(jù)故障樹邏輯（圖1），通道1棄用。第673s，余度通道2的伺服系統(tǒng)故障，通道2棄用。第754s，余度通道3的AHC故障，通道3棄用。此時3個余度通

14、道均故障，自動駕駛儀自動斷開。 故障診斷和解釋界面如圖6所示。首先？自動駕駛儀自動斷開%作為？列舉信息%檢測到的故障征兆，發(fā)生時間分別為16?13?25和16?25?49。由于前者是?IOCrimaAcademicJourneilfSIcclronicriibhsri由于復(fù)飛操作導(dǎo)致，其診斷毋庸贅述。后者對應(yīng)的是部件故障導(dǎo)致的斷開，其對應(yīng)樹項控件被自動框選。 匹配事件ID序列包含對應(yīng)圖1中的？1號FCC系統(tǒng)故障%、?2號伺服系統(tǒng)故障％和？3號AHC故障%,于是自動框選其對應(yīng)的樹項控件，并生成結(jié)論文本。 當(dāng)各故障事件的邏輯關(guān)系變化后，可通過知識獲取模塊進行修改。知識獲取模塊界面如圖7所示

15、,專 家在選擇故障樹后，先對故障樹遍歷顯示，再通過刷新故障樹表中的數(shù)據(jù)對所選樹進行訪問，借助一系列操作（刪除、插入和修改）使故障知識得到更新。圖6圖61診斷和解釋圖掛咼聽■圖I一邏輯關(guān)聯(lián)并診斷,若故障相互影響的延遲時間較長ritl^±^FKS(SEff丄崗1214HXSH-rtA.TlBil2SHC)p13曲FltrHr?5r^wSfilr甌「導(dǎo)戟無裁is啟歳故常-r馬g號丸0臨曲障諫)r可：號丈氣機憩附rw丹?urtMi-re?ftiBia：araor訂弓號靦系握靜障—-rib3目軌姿乎蜿曲陳P73瀉UC那|L-M”I?a*n**IM— 茁障衽土；目3J好股目丘冏iifH?因：由

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17、一 ■.

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