基于PHM的水下航行体综合保障系统

随着现代武器装备的采购费用和使用与保障费用日益庞大，经济可承受性成为一个不可回避的问题。据美军综合数据，在武器装备的全寿命周期费用中，使用与保障费用占到了总费用的72%。装备综合保障是全寿命周期的系统工程，在总体技术的基础上，包含装备的设计、论证评估、试验验证、作战运用等阶段。随着装备战术性能指标的不断提高，装备的测试性、故障诊断以及维修保障等问题越来越受到重视。而PHM(Prognostics and Health Management)技术作为装备综合保障中的关键技术之一，它能降低装备全寿命周期费用、缩短综合保障时间、提高作战效能、保障任务实施成功率。目前PHM技术已逐步运用于航空航天、军事科学、大型工业系统等领域，取得了理想的效果。

1 PHM技术概述

PHM技术的发展大致经历了由外部测试到机内测试，进而独立的一门学科，然后是综合诊断的提出与运用，最后发展到现在的预测与健康管理PHM技术。PHM系统可分为4个层次：数据采集、数据整理和分析、状态检测与故障预测和趋势分析、维修和保障决策。工程应用及技术分析表明，PHM技术有以下3个主要作用：(1)通过减少备件、保障设备、维修人力等保障资源需求，降低维修保障费用。(2)通过减少维修，特别是计划外维修次数，缩短维修时间，提高战备完好率。(3)通过健康感知，减少任务过程中故障引起的风险，提高任务成功率。PHM技术可有效地弥补现有水下航行体保障技术的不足，为部队进行故障预测、诊断、排查提供理论支撑，是实现水中兵器综合保障网络化、智能化、健康化的可靠保障，有效地满足装备综合保障的迫切需要。

2 水下航行体PHM综合保障技术

根据水下航行体各功能部分的特点、故障模式，部队保障面临的实际难点，将采用PHM技术的综合保障系统大致分为基于性能参数的监测、评估、预测系统和基于故障物理模型的剩余寿命预测。(1)基于性能参数的监测、评估、预测系统。建立一套探测、评估和预测系统，如通过相关专用保障设备、多种传感器组合系统，实时监测具有反映水下航行体作战状态、健康情况，以及维修保养状态的相关参数信息。根据这些反馈信息，定期或不定期地对水下航行体进行维护、保养。(2)基于故障物理模型的剩余寿命预测。根据经验，建立各系统、电子组部件的故障物理模型。同时，也要依赖于监测、评估系统取得的各种参数信息，然后根据各种故障物理模型，对各系统、电子组部件进行故障预测、管理、分析达到健康管理的目的。

2.1体系架构的构建

针对现阶段水下航行体的综合保障实际情况以及其组成结构和综合保障的特点，引入故障物理模型的概念，提出了一种基于性能参数的监测、评估、预测和维修保障系统，组成结构如图1所示。综合保障系统大体分为4层：数据采集、数据预处理、综合决策和数据后端;以及多个功能组成部分：传感器系统、各种专用保障设备、数据融合、故障预测专家系统、自主学习知识库、综合故障模型数据库、远程支援、故障维修策略、信息管理中心等。

2.2数据采集

数据采集中包括传感器系统及各种专用保障设备，采用红外、光电图像传感器以及视觉观测，目标优先级化、路线计划以及其他自动识别技术等手段探测、识别、采集被测系统的各种参数信息，并将收集到的数据进行打包、分析，并进行有效转换和传输等。传感器系统采用工业现场总线组网的方式，将各个传感器连接在一起，形成三维一体、全天候的监控网络，能够快速地获取装备准确的状态信息。

2.3数据预处理

在该层次中数据融合处理、故障预测专家系统、自主学习知识库和综合故障模型数据库相互协调、配合，形成一个统一的有机整体，共同完成故障的预处理、诊断。数据融合处理是对传感器和各种探测系统得到的数据通过各种措施，如多图像数据处理、自适应神经网络的传感器图像融合技术，通过融合过程进行处理，得到定性的概念并进行定量计算。该部分功能还包括对数据的检索、存储、归档和压缩，并转换成后续部件可以处理的有效形式。

(1)基于异常现象信息的故障诊断与故障预测。通过被观测对象在非正常工作状态下所表现出来或可侦测到的异常现象进行故障诊断，并基于趋势分析进行故障预测，如图2所示。

基于异常现象信息进行故障诊断与故障预测的任务是：基于历史统计数据、故障注入获得的数据等各类已知信息，针对当前产品异常现象特征，进行故障损伤程度的判断及故障预测。概率分析方法、人工神经网络、专家系统、模糊集、被观测对象物理模型等都可用于建立异常现象与故障损伤关系模型。

(2)基于故障状态信息的故障诊断与故障预测。直接采信被测观测对象功能及性能信息进行故障诊断，是置信度最高的故障诊断方法。典型方法是电子产品的机上测试(BIT)，一般情况下，电子设备提供BIT测试的硬件电路和软件系统，为用户提供系统功能验证的能力。同时，用户还可以根据所采集的电压、电流、数据流等信息，对系统内部节点进行测试。

(3)本设计故障诊断、预测方法。设计中的故障诊断流程设计如图3所示，水下航行体包括多个子系统，包括控制系统、动力推进系统、自导系统、导航系统、总体性能系统等。各系统均采用图3所示故障诊断流程，通过采集系统，实时检测各系统、组部件的关键状态信息，实现故障诊断的任务。例如，动力系统中，主机供电回路的电压和电流、控制器回路供电电源状态、数字IO口状态等关键信息，通过传感器实时监测状态信息，进行故障预测、诊断。

同时，由于某水下航行体具有很多系统和组部件，形成的故障模式也很多，不同故障模式可能需要的建模理论、预测算法和分析技术也会各不相同。

2.4综合决策

该模块主要对水下航行体的PHM管理进行综合判别、决策，形成维修保障策略，并且将这一系列有用图3故障预测、诊断流程的过程、数据记录在数据中心，通过综合显控模块，实现人机交互的接口。其是实现装备状态监测、故障预测和趋势分析的重要一环，是PHM的核心技术之一，目前形成了一些比较成熟的手段，如基于模型、基于规则、基于数据等。

2.5数据后端

远程支援是利用信息技术利用后勤保障基地强大的技术储备作为支撑，为前方装备提供远程故障诊断、维修保养策略，提供及时、准确的数据支撑和决策支持，有效提高了远程保障装备的维修性、作战效能、使用方便等效果。

信息管理中心可将故障预测、检测、决策、维修保养等过程数据高效地管理，提高数据准备与处理的时效性，改善数据的精度、统一性与质量，更好地提高装备的完好性和作战效能。故障维修策略是各种信息通过综合决策整理、归纳，形成一整套的故障维修方法，及时有效地满足部队维修保养的需要。

3 结束语

未来的战争是网络化、一体化的全方位作战体系，实现装备后勤保障管理水平智能化、网络化，充分发挥装备的战斗性能，是必要且迫切的。文中以综合保障系统为主要的研究对象，在分析PHM内在机理的基础上，对基于PHM技术的综合保障系统进行了介绍和分析，对构建水下航行体综合保障体系、提高装备战备完好率，以及作战效能等方面具有重要意义。