文昌俊，陳 立，黃一凡，陳 哲

(1 湖北工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院，湖北 武漢 430068； 2 湖北省現(xiàn)代制造質(zhì)量工程重點實驗室，湖北 武漢 430068)

對裝備進行測試性分析，可以提早發(fā)現(xiàn)冗余測試、不可測故障、隱含故障等，為后期裝備故障診斷建立良好基礎(chǔ)，從而節(jié)約測試時間與成本[1-3]。目前國外的測試性分析與設(shè)計系統(tǒng)主要有美國QSI公司的TEAMS軟件和美國DSI公司的eXpress軟件，但這兩款軟件在國內(nèi)代理價格昂貴。為了解決測試性分析過程成本高的問題，馬瑞萍[4]提出了一種基于故障-測試相關(guān)矩陣的測試性分析方法，并以楊鵬[5]數(shù)據(jù)為例，證明其測試性指標(biāo)分析方法的可靠性。張巧炫[6]介紹了一套完整的測試性指標(biāo)計算體系，并利用VC++6.0平臺開發(fā)了測試性分析及輔助設(shè)計軟件。丁昊[7]利用Visio進行二次開發(fā)并配合C#語言,設(shè)計出雷達發(fā)射機系統(tǒng)測試性建模與分析軟件，該系統(tǒng)可進行測試性建模以及測試性分析。

以上研究均利用基礎(chǔ)語言開發(fā)，對使用人員編程能力要求較高，在擴展系統(tǒng)功能時需要專業(yè)的開發(fā)人員進行編程開發(fā)，費時費力，其系統(tǒng)計算的各項測試性指標(biāo)未進行界面設(shè)計。為此本文詳細總結(jié)了測試性分析方法，提出了各項測試性指標(biāo)分析過程，利用LabVIEW進行G語言圖形編程，設(shè)計了基于D矩陣的測試性分析系統(tǒng)，通過實例證明，系統(tǒng)能高效、準(zhǔn)確地完成測試性分析工作。

1 裝備測試性

裝備測試性是指裝備能及時準(zhǔn)確地確定其狀態(tài)(可工作、不可工作或性能下降)。作為裝備質(zhì)量的特性之一，裝備測試性存在于整個裝備的生命周期，對裝備的可靠性、維修性、綜合保障、戰(zhàn)備完好性、壽命周期都有極大的影響[8]。因此在裝備設(shè)計完成后，需要在裝備結(jié)構(gòu)模型上添加多信號流圖以及相關(guān)測試，建立多信號流圖模型。測試性分析人員對多信號流圖模型分析可得到故障F與測試T之間的關(guān)系，這個關(guān)系通常用D矩陣表示。D矩陣又稱故障-測試相關(guān)矩陣，其具體表達形式如下[9-10]：

式中，矩陣元素dij是一個布爾變量，如果故障Fi能被測試Tj檢測，則令dij= 1，否則令dij= 0。矩陣中列向量表示測試Tn能檢測隔離的故障，描述了其檢測隔離故障的能力；行向量表示故障Fm能被測試檢測，描述故障Fm出現(xiàn)的征兆。

2 裝備測試性分析方法

為了判斷裝備設(shè)計完成后裝備的測試性水平，需要對其測試性進行分析，提前發(fā)現(xiàn)測試性設(shè)計中的不足，避免后期裝備出現(xiàn)故障時檢測不到故障或者隔離不到故障部件等問題。測試性主要指標(biāo)有故障檢測率(FDR)、故障隔離率(FIR)，不可測故障、冗余測試、模糊組。以上指標(biāo)常用于裝備單故障分析，但實際情況下故障有時是多故障一起發(fā)生，因此還需要引入偽故障和隱含故障兩個測試性指標(biāo)。測試性分析過程如圖1所示，各指標(biāo)具體概念[11]及分析方法如下。

圖 1 測試性分析流程

1)不可測故障 裝備中所有測試不能檢測到的故障，其表達式為Fi=?，即在D矩陣中行向量元素全為0所對應(yīng)的故障，則定義為不可測故障。

2)故障檢測率 在規(guī)定的時間內(nèi)，使用規(guī)定的方法所檢測到被測裝備的故障數(shù)與被測裝備故障總數(shù)的比值。獲取故障檢測率方法是將D矩陣的全0行刪除，得到新矩陣A，其故障檢測率為矩陣A的行數(shù)Nn與D矩陣的行數(shù)Nj之比,表達式為：

γFD=Nn/Nj

3)模糊組 兩個及兩個以上的故障具有相同的故障特征無法區(qū)分，表達式為Fm=Fn，判斷模糊組方法為矩陣A所在元素相同的行向量所對應(yīng)的故障。

4)故障隔離率 在規(guī)定的時間內(nèi)，使用規(guī)定的方法，正確隔離到不大于規(guī)定的可更換單元數(shù)的故障數(shù)，與此同一時間內(nèi)所檢測到的故障數(shù)的比值。獲取故障隔離率方法是在新矩陣A的基礎(chǔ)上將模糊組合并成一個行向量并獲取新矩陣B，如果不存在模糊組，則直接將矩陣A賦值給矩陣B。故障隔離率為矩陣B的行數(shù)Nm與D矩陣所有故障對應(yīng)的行數(shù)Nj之比, 表達式為：

γFI=Nm/Nj

5)冗余測試 兩個及以上的測試特征相同，表達式為Tm=Tn(m≠n),判斷冗余測試方法為B矩陣中元素相同的列向量所對應(yīng)的測試。

6)隱含故障 同一時間內(nèi)故障Fm和故障Fk同時發(fā)生時的故障特征。與故障Fm單獨出現(xiàn)的故障特征一樣，表示為Fk∨Fm=Fm(m≠k)，即Fk是Fm的隱含故障。

7)偽故障 若故障Fk存在隱含故障集，隱含故障集中的某些故障同時發(fā)生時的故障征兆與故障Fk的故障征兆相同，則這些故障集稱為偽故障集，用X表示，偽故障為X中故障數(shù)目最少的集合，即

∨?fm∈XFm=Fk(fk?X)

3 測試性分析系統(tǒng)設(shè)計

為了快速完成基于D矩陣的測試性分析，減少測試性分析成本及編程時間，避免進行二次開發(fā)時需要在基礎(chǔ)語言編程中考慮變量、定義函數(shù)等問題，利用LabVIEW與MATLAB混合編程開發(fā)了裝備測試性分析系統(tǒng)。系統(tǒng)由人機交互界面以及MATLABB數(shù)據(jù)處理兩部分組成。

本文通過調(diào)用LabVIEW的顯示控件，在其前面板中搭建人機交互界面，以此顯示所需要的故障檢測率、故障隔離率等測試性指標(biāo)，同時系統(tǒng)通過MATLAB Script節(jié)點直接調(diào)用MATLAB程序，完成測試性分析，將分析得到的測試性指標(biāo)傳輸至人機交互界面進行顯示。裝備測試性分析系統(tǒng)搭建步驟如下。

步驟一，利用LabVIEW搭建用戶與數(shù)據(jù)管理模塊。系統(tǒng)通過設(shè)定用戶賬號來保證實驗數(shù)據(jù)安全，同時每一次測試性分析所獲得的各項指標(biāo)存儲至數(shù)據(jù)管理模塊，為后期測試性增長積累歷史數(shù)據(jù)。

步驟二，利用MATLABB進行測試性分析。首先利用MATLAB中find函數(shù)判斷D矩陣中不可測故障(行向量元素全為0)個數(shù)，記錄這些行向量所對應(yīng)的故障為不可測故障，將其在D矩陣中刪除，刪除不可測故障的D矩陣記錄為A矩陣，并通過計算A矩陣行數(shù)與D矩陣行數(shù)之比獲得故障檢測率參數(shù)值(FDR)。其次，聯(lián)合運用unique函數(shù)與splitapply函數(shù)得到矩陣A中各組相同行向量，將每組中相同的行向量定義為模糊組，并分別將這些模糊組中行向量合并為一個行向量，獲得矩陣B，通過計算矩陣B行數(shù)與D矩陣行數(shù)之比獲得故障隔離率參數(shù)值(FIR)。接著將B矩陣進行轉(zhuǎn)置，得到B’矩陣，此時行向量對應(yīng)測試，同上一步一樣可以獲得各組相同行向量，將這些相同行向量分別定義為冗余測試，并進行合并和轉(zhuǎn)置獲得矩陣C。隨后由隱含故障的定義可知，將矩陣C中故障Fk所對應(yīng)的行向量分別與其他故障Fm對應(yīng)的行向量進行與運算，如果結(jié)果Fk∨Fm=Fm(m≠k)，則定義Fk是Fm的隱含故障。最后在每一個Fk獲得的隱含故障集中，將各隱含故障所對應(yīng)的行向量分別進行遍歷或運算，隱含故障集中不同故障同時出現(xiàn)的征兆(行向量或運算)與Fk行向量相同，將這些集合定義為偽故障集，集合中故障數(shù)量最少的集合定義為最小偽故障。

步驟三，利用LabVIEW搭建人機交互界面。將D矩陣數(shù)據(jù)存儲在文檔中，在LabVIEW程序框圖面板中建立讀取文檔數(shù)據(jù)模塊，并通過MATLABB Script節(jié)點調(diào)用步驟二中編寫的程序進行測試性分析，得到故障檢測率、故障隔離率、不可測故障、模糊組、冗余測試、隱含故障、偽故障具體測試性指標(biāo)值。在LabVIEW前面板中按照各測試性指標(biāo)數(shù)據(jù)類型選用合適的數(shù)據(jù)顯示控件，依據(jù)單故障、多故障測試性指標(biāo)分別建立具有友好度高的顯示界面。裝備測試性分析系統(tǒng)人機交互界面見圖2。

圖 2 測試性分析系統(tǒng)人機交互界面

4 實例

為了驗證系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，在搭建測試性分析系統(tǒng)后，采用文獻[5]中導(dǎo)彈系統(tǒng)級D矩陣數(shù)據(jù)進行驗證。其數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 導(dǎo)彈系統(tǒng)級D矩陣

運行系統(tǒng)后，系統(tǒng)讀取保存在文檔中的導(dǎo)彈系統(tǒng)級D矩陣后，調(diào)用MATLABB進行單故障與多故障測試性分析。單故障測試性分析的主要參數(shù)有故障檢測率、故障隔離率、不可測故障、模糊組、冗余測試。多故障測試性分析的主要參數(shù)有隱含故障與偽故障。

通過分析可知總故障數(shù)有32個，測試有22個，其中不可測故障為故障21、23、29、31，無冗余測試，有三組模糊組，分別為故障(10,18)，故障(11,30)，故障(13,16)，故障檢測率為87.5%，故障隔離率為78.1%，單故障數(shù)據(jù)測試性分析結(jié)果如圖2左端所示。

由于隱含故障與偽故障數(shù)據(jù)較多，本文只展示具有隱含故障和偽故障這一部分?jǐn)?shù)據(jù)(圖3、4所示)。由圖3可知，故障22為故障14、故障15的隱含故障，故障9、13、22、27為故障17的隱含故障。由圖4可知，故障17、20、24具有偽故障，其中故障17的偽故障集有故障(9，27)，故障(9，13，27)，故障(9，13，22，27)，故障17的最小偽故障為故障(9，27)。故障20的偽故障集有故障(12，19)，故障(12，13，19)，故障20的最小偽故障為故障(12，19)。故障24的偽故障集有故障(9，14，15)，故障(9，13，14，15)，故障(9，13，14，15，22)，故障24的最小偽故障為故障(9，14，15)。通過對比文獻[4]與文獻[5]發(fā)現(xiàn)本系統(tǒng)分析方法正確，結(jié)果準(zhǔn)確無誤。

圖 3 部分隱含故障數(shù)據(jù)

圖 4 部分偽故障數(shù)據(jù)

5 結(jié)論

本系統(tǒng)采用LabVIEW與MATLABB混合編程搭建了裝備測試性分析系統(tǒng)，運用G語言進行圖形化編程，通過直接調(diào)用LabVIEW前面板中各類數(shù)據(jù)顯示控件，可以按照使用者需求快速建立友好的人機交互界面，避免了需要運用基礎(chǔ)語言進行前端界面設(shè)計與編程，減少編程難度。同時在MATLABB中直接調(diào)用了其自身所含的各類函數(shù)進行測試性分析，避免重新進行函數(shù)編程，減少代碼數(shù)量，降低了對測試性分析人員的編程要求，節(jié)約編程時間，提高了測試性分析效率。