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某型无人艇综合健康管理系统分析

胡剑 杨建军 蔡文涛

胡剑, 杨建军, 蔡文涛. 某型无人艇综合健康管理系统分析[J]. 中国舰船研究, 2021, 16(1): 1–7 doi:  10.19693/j.issn.1673-3185.01976
引用本文: 胡剑, 杨建军, 蔡文涛. 某型无人艇综合健康管理系统分析[J]. 中国舰船研究, 2021, 16(1): 1–7 doi:  10.19693/j.issn.1673-3185.01976
HU J, YANG J J, CAI W T. Analysis of integrated health management system for unmanned surface vehicle[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2021, 16(1): 1–7 doi:  10.19693/j.issn.1673-3185.01976
Citation: HU J, YANG J J, CAI W T. Analysis of integrated health management system for unmanned surface vehicle[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2021, 16(1): 1–7 doi:  10.19693/j.issn.1673-3185.01976

某型无人艇综合健康管理系统分析

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.01976
详细信息
    作者简介:

    胡剑,男,1978年生,硕士,工程师。研究方向:舰船总体及装备质量管理。E-mail:38605311@qq.com

    杨建军,男,1979年生,博士,教授。研究方向:装备质量与健康管理工程。E-mail:13667292444@163.com

    蔡文涛,男,1996年生,硕士生。研究方向:装备寿命预测。E-mail:15872380630@163.com

    通讯作者:

    杨建军

  • 中图分类号: U674.704

Analysis of integrated health management system for unmanned surface vehicle

图(9) / 表 (3)
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-27
  • 修回日期:  2020-12-13
  • 网络出版日期:  2020-12-29

某型无人艇综合健康管理系统分析

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.01976
    作者简介:

    胡剑,男,1978年生,硕士,工程师。研究方向:舰船总体及装备质量管理。E-mail:38605311@qq.com

    杨建军,男,1979年生,博士,教授。研究方向:装备质量与健康管理工程。E-mail:13667292444@163.com

    蔡文涛,男,1996年生,硕士生。研究方向:装备寿命预测。E-mail:15872380630@163.com

    通讯作者: 杨建军
  • 中图分类号: U674.704

摘要:   目的  为确保无人艇(USV)航行安全,降低维修保障费用,推行高效的维修保障模式,开展无人艇综合健康管理(IVHM)系统分析。  方法  根据某型无人艇的功能结构,对若干关键设备和船体展开故障模式、影响及危害度分析(FMECA); 基于运维需要,分析无人艇IVHM系统的功能需求,以设计其系统框架,并提出设计该系统所需的关键技术; 采用基于智能体仿真模型评估无人艇主题任务的成功性,分析保障资源需求。  结果  将设备故障参数和功能性参数作为输入,建立了基于智能体的IVHM系统模型,为USV的任务成功性评估和保障资源需求分析提供了推理依据。  结论  研究结果可为此类IVHM系统的设计提供思路。

English Abstract

胡剑, 杨建军, 蔡文涛. 某型无人艇综合健康管理系统分析[J]. 中国舰船研究, 2021, 16(1): 1–7 doi:  10.19693/j.issn.1673-3185.01976
引用本文: 胡剑, 杨建军, 蔡文涛. 某型无人艇综合健康管理系统分析[J]. 中国舰船研究, 2021, 16(1): 1–7 doi:  10.19693/j.issn.1673-3185.01976
HU J, YANG J J, CAI W T. Analysis of integrated health management system for unmanned surface vehicle[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2021, 16(1): 1–7 doi:  10.19693/j.issn.1673-3185.01976
Citation: HU J, YANG J J, CAI W T. Analysis of integrated health management system for unmanned surface vehicle[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2021, 16(1): 1–7 doi:  10.19693/j.issn.1673-3185.01976
    • 无人艇将传统船舶技术与智能化、自动化及先进的通信技术相结合,使其具备了自主性高、机动性强、隐身性能好等特点。军事上,无人艇被广泛用于部队保护、精确打击、反潜和扫雷等任务[1-2]。然而,在复杂和危险水域执行任务时,无人艇一旦出现致命的故障,就意味着维修保障难度的加大和维修成本的升高,战时,还会贻误战机,导致致命的后果。因此,针对无人艇的需要设计综合健康管理(IVHM)系统,实时监控艇上关键设备,评估和预测这些设备的健康状态及维修保障需求,对提高无人艇的战备完好性与任务成功性具有重要意义。

      目前,在无人艇健康管理研究方面,程焱明等[3-6]针对无人艇的蓄电池、综合电力系统、电池管理系统以及供电系统的健康管理分别进行了研究;顾兵等[7-8]提出了无人艇健康管理系统结构;杨旺林[9]构建了无人艇的运动模态实时监测系统;乔大雷等[10]设计了无人艇的机舱预测性维护系统。然而,上述研究仅解决了无人艇若干关键子系统或设备的健康管理问题,尚无法为无人艇动态调整任务及预测性维修需求分析与决策提供信息支持。

      因此,本文将根据某型无人艇的功能结构组成,对无人艇的部分关键设备进行故障模式、影响及危害性分析(FMECA),着眼于使用和维修需要,分析无人艇IVHM系统的功能需求,提出无人艇IVHM系统框架,以及设计无人艇IVHM系统的关键技术。此外,采用基于智能体的仿真方法,对无人艇的总体IVHM系统模型进行推理,以为无人艇的任务成功性评估及保障资源需求分析提供推理依据。

    • 准确分析无人艇IVHM系统的功能需求,可以避免因实现额外功能而增加的非必要成本。首先,根据无人艇的系统结构组成,从设备层到系统层对无人艇进行FMECA分析,以明确对无人艇的航行安全或任务成功性构成重大影响的关键设备; 然后,从使用及维修需要出发,分析无人艇的关键设备及无人艇系统总体上对IVHM系统的功能需求。

    • 无人艇系统结构组成如图1所示。

      图  1  无人艇系统结构组成示意图

      Figure 1.  Structure diagram of the USV

    • 从主要设备的关键部件到整个无人艇系统,采用 FMECA分析方法进行分析,具体内容包括:部件或设备的故障模式、局部影响、最终影响和危害度。限于篇幅,本文根据关键部件或设备的故障模式对最终任务的危害度只给出了部分分析结果,具体如表1所示。

      表 1  无人艇FMECA分析得到的部分结果

      Table 1.  Partial results of the USV by FMECA

      设备及结构部件故障模式局部影响最终影响危害度
      导航雷达发射机脉冲速调管性能异常发射机功率输出异常无人艇导航精度下降,可能导致任务失败严重
      主电机转子转子不平衡主电机失常任务无法正常进行严重
      联轴器联轴器损坏主电机失常任务无法正常进行严重
      轴承轴承故障主电机失常任务无法正常进行严重
      船体结构船体破损船舱进水可能导致任务失败严重

      表1分析可知,无人艇的导航雷达、主电机和船体结构等都是IVHM需要重点关注的关键设备或重要组成部分。

    • 对于IVHM系统而言,如果需要实现无人艇的航行安全、降低维修保障费用和推行新型高效的维修保障模式,则该系统的功能一般需要包括:健康监测与评估、寿命预测、故障诊断、任务能力评估、辅助维修决策、保障资源需求分析等。从使用需求看,若要确保航行安全并成功执行任务,需要对无人艇内的关键设备及其部件进行健康监测和寿命预测,实时评估无人艇执行任务的能力;从维修需求看,若要用最少的费用获得较高的完好性,需要无人艇自身具备故障诊断及辅助维修决策和保障资源需求分析等功能。基于表1分析的结果,表2给出了无人艇、部分关键设备和船体结构的IVHM功能需求。

      表 2  无人艇综合健康管理系统功能需求分析部分结果

      Table 2.  Partial results of functional requirement analysis for the USV IVHM system

      名称IVHM功能
      健康监测
      与评估
      寿命
      预测
      故障
      诊断
      任务能力
      评估
      辅助维修
      决策
      保障资源
      需求分析
      无人艇
      导航雷达
      主电机
      船体结构
    • 为了能够对无人艇的关键设备或部分设备进行有效的状态检测与故障预测,实时评估无人艇的能力,首先,应根据无人艇的关键设备或部分设备的健康管理需求,合理设置设备的检测手段,通过对比部件的状态参数与设备健康等级阈值,判别部件的健康状态,并根据部件故障或失效模型,预测部件的故障或寿命;接着,通过所建立设备的故障传播模型和故障诊断模型,对设备进行故障预测及故障诊断;然后,通过故障−维修规则库、预防性维修规则,自动生成维修建议及需求清单;最后,利用设备的健康状态参数,通过建立无人艇仿真模型,实时评估无人艇剩余任务能力。无人艇IVHM系统功能实现的基本原理如图2所示。

      图  2  无人艇综合健康管理系统的功能原理

      Figure 2.  Functional principle of the USV IVHM system

    • 无人艇是由各类电子设备、机电设备、机械结构组成的弱耦合系统,各设备或部件之间的功能与故障独立性较强,为确保无人艇IVHM系统的执行效率,该系统应采用分布式架构。根据无人艇系统的构成,将IVHM系统设计为3层,其中底层为各关键设备的部件层,中间层为设备层,顶层为无人艇的系统层。根据无人艇的使用特点,部件层IVHM系统应部署在艇上,构成艇载IVHM系统;设备层与系统层IVHM系统应部署在岸上,构成岸基IVHM系统。艇载IVHM系统与岸基IVHM系统之间通过数据流程设备进行数据通信,共同构成完整的无人艇IVHM系统。

      部件层IVHM系统在已有机内测试(BIT)的基础上,根据环境监测以及无人艇及设备对部件状态监测的需要,合理加装监测点,通过各类传感器采集部件及环境监测的参数信息,满足部件状态监测、健康评估、故障诊断或寿命预测等功能需求;部件状态信息上传至设备,为设备的故障预测、故障诊断及健康评估提供输入。

      设备层IVHM系统汇总所属部件提供的状态与故障信息,利用故障传播模型及部件故障预测模型,进行设备级的故障预测;利用案例信息和经验信息,在部件故障信息的支持下,应用故障诊断模型,通过人机交互实施设备级的故障诊断;监测或计算设备性能参数,根据设备健康等级设定,对设备健康予以评估;结合状态−维修规则、故障−维修决策规则以及预防性维修规则,生成设备维修建议。设备健康及故障相关信息上传至无人艇系统,为无人艇剩余任务能力仿真评估提供输入。

      无人艇IVHM系统的系统层汇总了各设备提供的设备状态与故障信息,根据无人艇的后续任务规划,应用任务仿真模型实时评估无人艇的剩余任务能力,并预测剩余任务中可能出现的重点故障,并预估出维修需求及保障资源需求。

      综合无人艇的结构组成及IVHM系统划分与部署分配,无人艇IVHM系统结构如图3所示。

      图  3  无人艇综合健康管理系统结构

      Figure 3.  IVHM system structure of the USV

    • 为重点预防无人艇控制系统失灵、动力丧失、船体结构破损进水等问题,本文所研究的健康管理系统重点针对控制系统中的关键电子设备、柴油机与其他设备的连接部位,以及易破损进水位置进行了监测设计及预警管理。

    • 为实现导航雷达的综合健康管理,参考文献[4],采用了从FMECA分析到监测手段分析,再到健康评估模型建立、故障诊断模型构建以及维修决策分析的技术路线,如图4所示。具体步骤如下:

      步骤1:导航雷达FMECA分析。明确导航雷达的关键部件、关键元器件,故障机理、故障影响等。例如,发射机是导航雷达关键部件之一,脉冲速调管是发射机的关键性器件,其管体电流和收集极电流值允许的变化范围为±20%,若电流超过此范围,则速调管状态异常,从而影响发射机的功率输出。

      步骤2:状态监测手段的分析与设计。例如,针对速调管阴极电流的监测,可采用电流传感器+数字万用表的监测方式。

      步骤3:建立健康评估模型。针对发射机的健康状态评估,利用小波技术对阴极电流的矩形脉冲信号进行特征提取,通过隐马尔科夫链模型计算相对熵,据此判断发射机的健康状态。

      步骤4:建立故障诊断模型。例如,针对发射机中容易发生故障的子模块(包括功放组合分机、多注脉冲速调管、脉冲变压器、水冷系统、喷泵电源等),可采用贝叶斯网络模型进行发射机故障诊断的辅助决策。

      步骤5:维修决策分析。导航雷达属电子装备,其故障规律一般呈指数分布,而定期维修难以奏效,故在有技术状态监测的条件下,可对检测和诊断结果做出视情维修安排,设定LF为功能失效阈值,LP为潜在失效阈值。当部件处于0~LP段时,为运转区;当部件处于LP~LF时,为预防区。对于处于不同阶段的部件或设备,自动生成维修建议和需求清单。

      图  4  导航雷达综合健康管理系统的技术路线图

      Figure 4.  Technical roadmap of the navigation radar's IVHM system

    • 主电机IVHM系统采用如图5所示技术路线,具体实现步骤如下:

      步骤1:主电机FMECA分析。明确主电机的主要故障模式是振动,故障是由电磁振动、转子不平衡或电机局部过热等原因所致。

      步骤2:状态监测手段的分析与设计。例如,针对主电机振动监测设计振动加速度传感器,针对温度监测设计温度传感器等。

      步骤3:建立健康评估模型。根据振动烈度,设定主电机健康评估标准,将实测得到的振动烈度与标准值进行对比,以评估主电机健康状态。

      步骤4:建立故障诊断模型。模型将主电机振动特征值与电磁振动、转子不平衡或电机局部过热等故障原因相互映射,通过振动特征值和不同故障原因对主电机振动进行故障隔离。

      步骤5:维修决策分析。主电机属电气装备,应采用视情维修与定期维修相结合的维修方式。

      图  5  主电机综合健康管理系统的技术路线图

      Figure 5.  Technical roadmap of the main motor's IVHM system

    • 无人艇若因意外碰撞导致船体结构破损、舱内进水,将严重影响无人艇执行任务的能力。因此,必须实时监控艇的进水情况,为无人艇的正确使用提供决策依据。图6所示为船体结构IVHM系统的技术路线,具体实现步骤如下:

      图  6  船体结构综合健康管理系统的技术路线图

      Figure 6.  Technical roadmap of hull structure's IVHM system

      步骤1:监测手段分析。通过艇载速度传感器、姿态传感器,实时监测无人艇的航行速度与航行姿态。使用非线性无人艇空间自由度运动模型模拟实艇运动状态,并且设定破损位置和面积,将控制量同时传入运动模型与扩展卡尔曼滤波器,滤波器则通过将实时量的测量值作为输入,来实现对船体结构破损进水的干扰力和力矩的实时估计。对破损进水造成的损失浮力与力矩值进行估算后,可分析损失浮力估计值是否超过某个设定阈值,据此判断船体结构是否发生破损。其后,计算进水力臂,通过进水力臂的数值确定进水的具体舱室。

      步骤2:状态评估。通过知识库和推理机智能判断无人艇艇体结构是否破损进水。知识库存储了各种各样的知识,包括由无人艇艇体结构破损状态组成的事实库和由推理规则组成的规则库。推理机将数据库中的事实与知识库中的规则前提事实进行匹配,若某规则匹配成功,即满足条件,然后提取该项规则的结论部分作为监视结果,例如,是否破损及破损位置等。

      步骤3:使用决策。根据破损情况及任务状态,给出无人艇是否可以继续执行当前任务或者其他任务的决策建议。

    • 为实现对无人艇执行任务的成功性进行仿真,同步分析了保障资源需求。从无人艇与系统及设备的关联关系方面,明确各系统及设备在执行任务过程中的行为规则,以及组成设备部件产生故障的规律。依据故障对设备功能造成的影响,将无人艇、系统、设备、部件、故障视为“智能体”,并定义各级“智能体”的内部行为规则和外部通信机制。将表3所示故障规律参数、功能性能参数作为输入,对给定无人艇任务剖面下执行任务的成功性及保障资源需求进行分析。图7所示为无人艇的系统结构组成以及任务成功性和保障资源推理所用的智能体仿真模型。

      表 3  无人艇关键部件仿真输入参数

      Table 3.  Simulation input parameters of USV's key components

      设备部件可靠性指标维修性指标
      导航雷达发射机指数分布0.000 3正态分布(3.6; 0.5)
      主电机转子威布尔分布(1.5; 5 650)正态分布(3.8; 0.5)
      联轴器威布尔分布(1.5; 5 500)正态分布(3.9; 0.5)
      轴承威布尔分布(0.5; 55 000)正态分布(3.7; 0.5)

      图  7  无人艇智能体仿真模型

      Figure 7.  Agent-based simulation model of the USV

      根据智能体仿真模型,在主题任务智能体中定义状态变迁图,由待命到执行任务的触发条件为A和B,分别代表消息触发及条件触发。图7所示的运行结果为执行任务成功或失败提供的触发依据。其中,无人艇执行任务的成功次数和失败次数等由具体的数据和饼状图标显示,执行任务所需时间及次数由折线图显示,图8给出了执行任务成功性仿真结果示例。在保障资源智能体中,存在用库存状态图和进货状态图来描述保障资源库存与消耗的情况。根据经济订货批量(economic order quantity,EOQ)模型计算最优库存、最优进货点和最优批量,同时以图表形式给出单位时间需求分布,以及最大需求发生时的分布、库存、有货时间比例和满足需求比例。图9所示为保障资源需求分析示例。

      图  8  主题任务成功性的仿真结果

      Figure 8.  Simulation results of main mission success

      图  9  保障资源需求分析的仿真结果

      Figure 9.  Simulation results of requirement analysis of supporting resource

    • 本文结合某型无人艇执行任务时的航行安全、降低维修保障费用以及推行新型维修保障模式等问题,对无人艇的功能结构组成进行了FMECA分析,并从使用和维护要求方面分析了无人艇IVHM的功能需求。基于此,提出了无人艇IVHM系统框架,并指出了实现IVHM系统所需的关键技术。此外,结合无人艇系统结构组成,采用基于智能体的仿真方法,对IVHM系统模型进行推理仿真,给出了诸如主题任务、保障资源分析等结果。

      基于功能需求分析,提出了初步的IVHM系统体系结构。通过建立设备故障仿真模型,对模型进行了有效的状态监测,可直观显示仿真结果,进而为IVHM系统的故障预测和维护保障决策提供依据,同时为运行提供可靠保障。

参考文献 (10)

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