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[導(dǎo)讀]  導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備  該測(cè)試設(shè)備是導(dǎo)彈武器系統(tǒng)中一個(gè)很重要的組成部分,承擔(dān)著對(duì)導(dǎo)彈的性能、參數(shù)等進(jìn)行檢測(cè),確定導(dǎo)彈品質(zhì)是否達(dá)到技術(shù)要求的任務(wù),是決定導(dǎo)彈能否成功發(fā)射的重要關(guān)口。其主要測(cè)試內(nèi)容包括對(duì)導(dǎo)彈系

  導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備

  該測(cè)試設(shè)備是導(dǎo)彈武器系統(tǒng)中一個(gè)很重要的組成部分,承擔(dān)著對(duì)導(dǎo)彈的性能、參數(shù)等進(jìn)行檢測(cè),確定導(dǎo)彈品質(zhì)是否達(dá)到技術(shù)要求的任務(wù),是決定導(dǎo)彈能否成功發(fā)射的重要關(guān)口。其主要測(cè)試內(nèi)容包括對(duì)導(dǎo)彈系統(tǒng)的硬件、軟件進(jìn)行全面檢查;檢查導(dǎo)彈系統(tǒng)內(nèi)各儀器連接是否正確,工作是否匹配;檢查導(dǎo)彈系統(tǒng)與其他分系統(tǒng)連接是否正確,工作是否匹配;檢查系統(tǒng)飛行軟件運(yùn)行的可靠性等。其測(cè)試結(jié)果是分析判斷導(dǎo)彈系統(tǒng)性能的重要依據(jù)。

  導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備主要由地測(cè)微機(jī)、采集控制器、監(jiān)控裝置、電源/模擬器等組成,它們之間都是通過I/O總線和專用總線接口相連。模擬量測(cè)試電路、數(shù)字量測(cè)試電路、開關(guān)量測(cè)試電路和其他電路通過測(cè)控總線和地測(cè)微機(jī)連接。其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

  專家系統(tǒng)

  該測(cè)試設(shè)備是70年代的產(chǎn)品,儀器采用大量分離元件,其工作可靠性較差。由于使用該設(shè)備時(shí)間較長,積累了較多的排故經(jīng)驗(yàn),具備了利用專家系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)該設(shè)備故障診斷的基本條件。該專家系統(tǒng)需對(duì)地面測(cè)試設(shè)備實(shí)現(xiàn)如下功能:

  ·對(duì)地面測(cè)試設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),反應(yīng)故障信號(hào);

  ·根據(jù)故障現(xiàn)象,利用專家診斷系統(tǒng)找出故障原因;

  ·根據(jù)專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)提出排除故障的方法或建議。

  考慮到數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織應(yīng)具備可靠性和關(guān)聯(lián)等特點(diǎn)。該專家系統(tǒng)采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)、用C++Builder(簡稱CB)前端開發(fā)工具開發(fā),實(shí)現(xiàn)Windows下的應(yīng)用。

  基于知識(shí)的故障診斷專家系統(tǒng)所依據(jù)的是知識(shí)庫中的知識(shí),良好的知識(shí)庫管理系統(tǒng)可以方便知識(shí)的獲取和知識(shí)庫的維護(hù)。針對(duì)導(dǎo)彈測(cè)試設(shè)備中數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)管理任務(wù)重等特點(diǎn),以及對(duì)各種數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)充性等方面的要求,本故障診斷專家系統(tǒng)中考慮使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),管理和維護(hù)。其好處是:

  (1)基于數(shù)據(jù)庫的知識(shí)庫管理是知識(shí)庫管理的新技術(shù)。數(shù)據(jù)庫中的表,不僅創(chuàng)建時(shí)比較方便,而且對(duì)于用戶來說維護(hù)也比較容易;發(fā)展的軟件技術(shù)也使數(shù)據(jù)庫與應(yīng)用程序之間的接口更容易實(shí)現(xiàn)。所以用數(shù)據(jù)庫特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行對(duì)知識(shí)的建立與維護(hù)是十分合適且方便的。

  (2)對(duì)知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)化組織與存儲(chǔ),并能有效地管理是建立專家系統(tǒng)時(shí)必須要考慮的問題。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上來建造知識(shí)庫,充分利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)功能,可以方便知識(shí)庫管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

     (3)基于數(shù)據(jù)庫的知識(shí)庫的建立和維護(hù)技術(shù),為診斷知識(shí)庫提供了易于擴(kuò)充和完善的框架。合理的知識(shí)庫組織和管理系統(tǒng)也是今后完善診斷知識(shí)的基礎(chǔ),通過不斷積累經(jīng)驗(yàn),不斷地完善已有的知識(shí)體系,最終可提高診斷系統(tǒng)的智能化水平。

  系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型

  系統(tǒng)的硬件部分主要是對(duì)導(dǎo)彈地面測(cè)試設(shè)備的模擬量測(cè)試信號(hào)、數(shù)字量測(cè)試信號(hào)和時(shí)序量測(cè)試信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和檢測(cè),與計(jì)算機(jī)之間采用串行通訊的方式,提供專家系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集信息。其結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

  專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

  通過對(duì)該地面測(cè)試設(shè)備可能發(fā)生故障的分析,有兩種不同的故障判別方式。一種是針對(duì)確定因素進(jìn)行推理的精確故障診斷模式;另一種是針對(duì)多因素模糊判斷的模糊判別故障診斷模式。因此,在知識(shí)的獲取、表示和推理等的機(jī)制上采取了不同的方法。圖3示出該專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型。

  專家系統(tǒng)一個(gè)重要的功能就是新知識(shí)的學(xué)習(xí)能力,該專家系統(tǒng)知識(shí)庫可以根據(jù)不同型號(hào)需要改進(jìn)更新而重新充實(shí),專家系統(tǒng)中的故障庫系統(tǒng)承擔(dān)著為學(xué)習(xí)系統(tǒng)準(zhǔn)備學(xué)習(xí)樣本的重要任務(wù),該系統(tǒng)的故障實(shí)例可以以{原始信號(hào),診斷結(jié)論,維修措施}形式進(jìn)行記錄,這樣記錄的實(shí)例通用性比較強(qiáng),在理論上可以供多個(gè)專家系統(tǒng)使用,不同型號(hào)的地測(cè)設(shè)備的故障診斷專家系統(tǒng)可以應(yīng)用自己的征兆識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別,將實(shí)例轉(zhuǎn)化為適合自己的形式進(jìn)行學(xué)習(xí)。該專家系統(tǒng)做了專門的應(yīng)用程序窗口來進(jìn)行對(duì)知識(shí)的獲取,包括添加、修改、刪除等操作。針對(duì)精確故障推理知識(shí)和故障模糊判斷知識(shí)的不同要求,分別做了不同的知識(shí)獲取窗口應(yīng)用程序,既可以通過向維修專家和所記錄的維修資料來獲取知識(shí),也可以通過系統(tǒng)自學(xué)習(xí)來獲取知識(shí)。

  在專家系統(tǒng)中,核心環(huán)節(jié)是推理機(jī),推理的知識(shí)存放在相應(yīng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中,知識(shí)推理控制著整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行并使之按照一定的推理策略去解決問題。由于故障分析中存在確定性知識(shí)和模糊性知識(shí),所以知識(shí)推理采用了狀態(tài)鏈推理和模糊推理兩種不同的方法。

  用戶按照系統(tǒng)提示進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢查,確定故障現(xiàn)象,系統(tǒng)接下來會(huì)給出造成這一現(xiàn)象的各種原因,并給出相應(yīng)的排除建議。如果故障還未排除則進(jìn)行其他原因的查找,直到排除故障為止。模糊推理通過權(quán)重確定、加權(quán)平均模型和定量指標(biāo)綜合等得出評(píng)價(jià)模糊矩陣,對(duì)評(píng)判結(jié)果進(jìn)行綜合決策。

  結(jié)語

  該故障診斷專家系統(tǒng)主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于:實(shí)現(xiàn)了無負(fù)載動(dòng)態(tài)接入、多通道智能掃描,采用全程在線隔離硬件測(cè)試技術(shù),解決了檢測(cè)診斷設(shè)備因全程接入而干擾被測(cè)裝備、因監(jiān)測(cè)能力弱無法實(shí)時(shí)在線而需被測(cè)裝備配合完成診斷的技術(shù)難題;采用狀態(tài)鏈推理與模糊推理相結(jié)合的推理方法,并運(yùn)用故障自學(xué)習(xí)自適應(yīng)算法,優(yōu)化了狀態(tài)與故障的描述方法,提高了狀態(tài)識(shí)別、故障診斷的效率和定位精度,保證了在線監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)跟蹤、故障診斷的同步實(shí)現(xiàn);采用模塊化設(shè)計(jì)技術(shù)、變量分類封裝技術(shù)、可重用性設(shè)計(jì)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)診斷軟件中數(shù)據(jù)處理與診斷邏輯分離,大大提高了軟件的運(yùn)行效率、可靠性和可移植性。

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