趙 佳， 呂 弘， 劉 寶， 於拯威

(南京模擬技術(shù)研究所， 江蘇 南京 210016)

基于模糊Petri網(wǎng)的衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)故障診斷

趙 佳， 呂 弘， 劉 寶， 於拯威

(南京模擬技術(shù)研究所， 江蘇 南京 210016)

針對衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)的動態(tài)故障診斷問題， 提出基于模糊Petri網(wǎng)的故障診斷方法. 在分析衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)的故障機(jī)理和失效特征的基礎(chǔ)上， 根據(jù)故障模式的重要度， 獲取輸入庫所的相應(yīng)權(quán)值， 然后利用模糊Petri網(wǎng)對衛(wèi)星接收系統(tǒng)的故障進(jìn)行動態(tài)診斷. 該方法既解決了輸入庫所的權(quán)重精確性問題， 又充分利用了模糊Petri網(wǎng)的動態(tài)診斷過程， 提高了故障定位的準(zhǔn)確性. 仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明該方法有效， 且具有較強(qiáng)的通用性和工程應(yīng)用價(jià)值.

模糊Petri網(wǎng)； 故障診斷； 衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)； 故障模式重要度

Abstract: In need of dynamic fault diagnosis for GNSS receiver, Fuzzy Petri Net was proposed. Based on the analysis of the fault mechanism and failure characteristics, the corresponding different weights of Fuzzy Petri Net input arcs were assigned according to fault pattern importance. The dynamic fault diagnosis for GNSS receiver was carried out by using the Fuzzy Petri Net. The method not only solved the accuracy of input arcs, but also made full use of the dynamic diagnosis process of the Fuzzy Petri Net with the fault position correctness improved. Simulation and testing results show that the method was effective and useful in engineering.

Keywords: Fuzzy Petri net; fault diagnosis; GNSS receiver; importance of failure mode

0 引 言

無人直升機(jī)具備突出的懸停、 低空低速和良好的機(jī)動性能[1-3]， 可以長時(shí)間在特定區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控、 取樣、 探測、 中繼等活動. 因此， 隨著航空科學(xué)技術(shù)的發(fā)展， 無人直升機(jī)技術(shù)受到越來越多的關(guān)注， 并被應(yīng)用到地理監(jiān)測、 森林防火、 軍事演習(xí)等諸多領(lǐng)域， 并攜帶越來越多技術(shù)先進(jìn)、 功能全面、 品質(zhì)優(yōu)良的高端設(shè)備. 這些設(shè)備既有保證飛行安全的傳感、 控制、 鏈路設(shè)備， 也有為實(shí)現(xiàn)任務(wù)的載荷設(shè)備. 這些設(shè)備在提高無人直升機(jī)系統(tǒng)性能和任務(wù)有效性的同時(shí)， 也帶來了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化， 導(dǎo)致其故障率相應(yīng)增加， 給系統(tǒng)的測試、 維護(hù)和保障帶來不少的問題. 任何存在而又不能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)的隱藏故障狀態(tài)， 如果不能得到及時(shí)糾正， 都會成為無人直升機(jī)系統(tǒng)不可靠度的一部分.

衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System Receiver， GNSS Receiver)作為無人直升機(jī)的重要機(jī)載傳感設(shè)備之一， 為直升機(jī)提供精確的位置、 速度信息， 其可靠性直接關(guān)系到飛機(jī)是否能夠?qū)崿F(xiàn)安全起降和飛行. 因此， 一旦出現(xiàn)故障， 了解其故障的動態(tài)傳遞過程， 對其隱形的故障進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷和定位， 使無人直升機(jī)能夠及時(shí)啟動備用傳感設(shè)備， 實(shí)現(xiàn)安全返航和事后維修等等都有重要的作用. 因而， 研究該設(shè)備的準(zhǔn)確、 快速的自動故障診斷技術(shù)顯得尤為重要.

Petri網(wǎng)理論[4]作為人工智能故障診斷技術(shù)， 非常適合描述并列、 次序發(fā)生的故障動態(tài)演變過程， 為提高系統(tǒng)的容錯性， 不少學(xué)者將模糊理論[5]和Petri網(wǎng)結(jié)合， 對規(guī)則、 變遷置信度等進(jìn)行了模糊化， 并在多個領(lǐng)域尤其是電力領(lǐng)域的故障診斷方面， 獲得了較為廣泛的運(yùn)用[6-13]， 但在其它領(lǐng)域的故障診斷中應(yīng)用較少.

鑒于此， 本文在分析衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)的故障機(jī)理和失效特征的基礎(chǔ)上， 根據(jù)故障模式的重要度程度， 獲取輸入庫所的相應(yīng)權(quán)值， 然后利用模糊Petri網(wǎng)對衛(wèi)星接收系統(tǒng)的故障進(jìn)行動態(tài)診斷， 有效解決了輸入庫權(quán)值的精確性問題， 提高了算法的適應(yīng)性， 對故障的快速定位提供依據(jù). 仿真和試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性.

1 衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)故障分析及故障模式重要度獲取

1.1 故障分析

衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)通過通信接口， 采用不同標(biāo)識的報(bào)文對外輸出各類數(shù)據(jù)， 其典型故障之間的關(guān)系如圖 1 所示.

圖 1 衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)故障關(guān)系Fig.1 GNSS receiver fault relationship

圖 1 中， 衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)的故障主要分為通信故障和報(bào)文異常. 通信故障包含通信接口有關(guān)的所有硬件和接口故障. 報(bào)文異?？煞譃閳?bào)文數(shù)據(jù)校驗(yàn)異常、 數(shù)據(jù)信息異常. 數(shù)據(jù)信息異常又可分為定位標(biāo)識異常、 時(shí)間異常、 經(jīng)緯度異常、 高度異常、 地速異常、 地速航向異常、 垂速異常. 根據(jù)導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)定位、 定時(shí)的基本原理[11]， 衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)定位方式為以位置解算為基本， 其他信息在此基礎(chǔ)上獲取. 位置解算需一定數(shù)量的衛(wèi)星， 衛(wèi)星數(shù)量過少將直接導(dǎo)致經(jīng)緯度數(shù)據(jù)異常， 同時(shí)導(dǎo)致其他數(shù)據(jù)異常. 但衛(wèi)星數(shù)量過少并不一定是衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)內(nèi)部故障引起， 也可能是使用條件未滿足要求. 因此， 研究衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)故障以搜索到的衛(wèi)星數(shù)量滿足解算要求為前提. 然而， 地速還可以通過多普勒頻移值獲得， 對經(jīng)緯度和衛(wèi)星數(shù)量的依賴度略低. 為了更清晰地表達(dá)衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)各故障模式的重要程度， 根據(jù)是否對飛行安全有影響， 將故障模式引起后果的嚴(yán)重程度分為高、 中、 低3類， 并列于表 1.

表 1 中， 重要程度“高”， 表示發(fā)生此類故障將影響飛行安全； 重要程度“中”， 表示此類故障可能會影響飛行安全， 但可以由其它傳感設(shè)備的數(shù)據(jù)替代或者可以通過其它數(shù)據(jù)解算獲?。?重要程度“低”， 表示此類故障一般不影響飛行安全， 或可以通過其他數(shù)據(jù)解算獲取.

表 1 故障模式與嚴(yán)重程度

1.2 故障模式重要度的獲取

為充分利用現(xiàn)有故障分析方法， 將故障樹的定量分析方法引入本文， 用于計(jì)算故障模式的重要度. 根據(jù)容斥定理， 故障發(fā)生概率的計(jì)算公式為

式中：Q為系統(tǒng)故障發(fā)生概率；Kn為第n個最小割集發(fā)生的概率.

結(jié)構(gòu)重要度計(jì)算公式描述為

概率重要度計(jì)算公式為

式中：Ii為第i個故障模式的概率重要度；qi為第i個故障模式發(fā)生的概率.

關(guān)鍵重要度計(jì)算公式為

式中：IIi為第i個故障模式的關(guān)鍵重要度， 用于計(jì)算庫所的輸入權(quán)值.

2 模糊Petri網(wǎng)故障診斷原理

模糊Petri網(wǎng)故障診斷， 其基本結(jié)構(gòu)如圖 2 所示， 可定義為一個8元組[4,6,9,12]

圖 2 模糊Petri網(wǎng)故障診斷的基本模型Fig.2 The basic fuzzy Petri net model

式中：P={p1,p2,…,pn}為庫所的集合， 即故障模式集合；T={t1,t2,…,tn}為變遷的集合， 即故障傳遞路徑節(jié)點(diǎn)；C∶P→T為關(guān)聯(lián)矩陣， 用于描述網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)， 即故障模式和故障傳遞路徑節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系. 當(dāng)庫所pi指向變遷tj， 則cij=-1； 當(dāng)變遷tj指向庫所pi， 則cij=1； 無聯(lián)系， 則cij=0.；I∶P→T為庫所到變遷的輸入權(quán)值矩陣，I=[λij]，λij=[0,1].O∶T→P為變遷到庫所的輸出權(quán)值矩陣，O=[Oij]，oij∈[0,1].F={fin,fout}， 為變遷處理函數(shù)集合；fin=cij*λij， 用于計(jì)算變遷的輸入概率；fout=cij*oij， 用于計(jì)算變遷的輸出概率.Tλ為變遷閾值， 用于判斷變遷是否激發(fā)的門限值.

模糊Petri網(wǎng)的診斷過程為： ① 利用故障分析方法， 并結(jié)合實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn)， 獲取故障模式重要度定量數(shù)據(jù)； ② 根據(jù)重要度的不同， 對相應(yīng)庫所的權(quán)重進(jìn)行賦值； ③ 計(jì)算各變遷的輸入概率， 并判斷變遷是否發(fā)生； ④ 求取輸出概率， 并計(jì)算下一個庫所的概率， 直至終止庫所， 當(dāng)最終庫所中概率大于某一數(shù)值時(shí)， 則判斷庫所對應(yīng)的故障模式為真實(shí)故障.

3 實(shí)例驗(yàn)證

圖 3 衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)的故障診斷模型Fig.3 GNSS receiver Fault diagnosis model

某型無人直升機(jī)配備的衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)， 故障關(guān)系如圖 1 所示， 可得其模糊Petri網(wǎng)故障診斷的模型如圖 3 所示. 圖3中，P1代表衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)系統(tǒng)故障；P2代表設(shè)備通信故障和通信異常；P3代表報(bào)文異常；P4代表數(shù)據(jù)校驗(yàn)錯誤；P5代表信息異常；P6～P13依次代表定位標(biāo)識異常、 衛(wèi)星數(shù)量異常、 高度異常、 經(jīng)緯度異常、 狀態(tài)標(biāo)識異常、 地速異常、 地速航向異常、 垂速異常.

由分析可得， 衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)的最小割集與故障模式一致. 根據(jù)實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)， 各故障模式發(fā)生的概率為

K={0.001,0.003,0.002,0.002,0.002,0.005,0.002,0.004,0.002,0.002}

由此可得各最小割集結(jié)構(gòu)重要度， 則庫所輸入權(quán)值和輸出權(quán)值， 具體如圖 4 所示.

其中:P6～P13的輸入權(quán)重分別為： 0.095,0.095,0.095,0.240,0.095,0.190,0.095,0.095.

圖 4 庫所輸入輸出權(quán)值Fig.4 Different weights of input and output arcs

衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)的模糊Petri網(wǎng)診斷過程中， 各庫所的重要度歸一化分布如圖 5 所示. 由圖 5 可知， 對于衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)， 報(bào)文異常為關(guān)鍵故障， 信息異常為關(guān)鍵庫所， 即關(guān)鍵故障， 但兩者為中間故障. 因此對于最終故障模式中， 經(jīng)緯度異常P9的重要度最高， 表明在所有故障模式中， 此故障為關(guān)鍵故障， 結(jié)合表1， 此故障發(fā)生時(shí)， 對飛行安全影響程度高， 需重點(diǎn)關(guān)注.

當(dāng)系統(tǒng)故障發(fā)生時(shí)， 通過模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行故障定位， 若假設(shè)P0=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]T， 且點(diǎn)火都發(fā)生， 由圖 6 清晰可得故障的動態(tài)定位過程， 最終的定位結(jié)果也為P9， 即經(jīng)緯度異常， 表明該方法有效.

圖 5 庫所重要度分布Fig.5 Pattern importance distribution of net places

圖 6 故障的動態(tài)定位過程Fig.6 The dynamic process of fault diagnosis

4 結(jié) 論

本文分析了衛(wèi)星導(dǎo)航接收系統(tǒng)的故障機(jī)理和失效特征. 根據(jù)對應(yīng)故障模式的重要度程度， 獲取輸入庫所的相應(yīng)權(quán)值,并利用模糊Petri網(wǎng)對衛(wèi)星接收系統(tǒng)的故障進(jìn)行動態(tài)診斷， 解決了輸入庫權(quán)值的精確性問題， 提高了算法的適應(yīng)性， 且為故障的快速定位提供方法. 仿真和試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性.

下一步的研究工作， 將考慮此方法應(yīng)用于小型無人直升機(jī)其他傳感器故障定位的效果.

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FaultDiagnosisforGNSSReceiverBasedonFuzzyPetriNet

ZHAO Jia, Lü Hong, LIU Bao, YU Zhengwei

(Nanjing Research Institute on Simulation Technique, Nanjing, 210016, China)

1671-7449(2017)05-0438-05

TM93

A

10.3969/j.issn.1671-7449.2017.05.012

2017-03-22

國家高科技研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2014AA09A511)

趙 佳(1981-)， 男， 工程師， 博士， 主要從事無人直升機(jī)導(dǎo)航與飛行控制技術(shù)等研究.