基于多信号模型的一种飞行器红外成像系统测试性建模与分析

基于多信号模型的一种飞行器红外成像系统测试性建模与分析

李勇冠,周恩华,朱倩倩

航空工业洪都，江西 南昌  330024

摘要：针对过去测试性分析方法计算繁琐、周期长、效率低等缺点, 基于模型的方法成为目前测试性分析技术的趋势。本文以多信号模型为基础, 结合一种飞行器红外成像系统测试性建模与分析实例，具体给出多信号模型的表示和建模, 故障-测试相关矩阵以及故障检测率和故障隔离率等分析过程和算法，为一种飞行器红外成像系统或其他电子装备的测试性建模与分析提供一套有效的方法。

关键词：红外成像系统；多信号模型；测试性建模；测试性分析

1.引言

    测试性这一术语最早于1975年由LiourF等人在《设备自动测试性设计》一文中提出。随后，测试性便相继用于诊断电路的设计及其它各个领域, 并于20世纪70年代末兴起了测试性这门新兴学科, 且逐渐成为一门独立学科。测试性是指装备能及时准确地确定其状态（可工作、不可工作或性能降低），并隔离其内部故障的一种设计特性。

    20 世纪60 年代初,美国人De Paul 首次提出了逻辑模型的概念。经过半个世纪的发展, 国内外学者在测试性建模和分析方法研究方面做了大量的研究工作,先后诞生了定量模型、定性模型、故障树模型、功能角色图模型、有向图模型、符号有向图模型、键合图模型、信息流模型、多信号流图模型、Petri 网络模型和贝叶斯网络模型等一大批有影响、有代表性的模型[1]。基于模型的测试性建模与分析技术成为技术发展的主流和趋势。

    本文在结合实际工作和查阅相关文献基础上, 对基于多信号模型建模方法及测试性分析思路进行深入研究,利用多信号流图模型对一种飞行器红外成像系统进行分层测试性建模，并采用相关性矩阵模型诊断方法对这种分层模型进行测试性分析，从而实现对一种飞行器红外成像系统的测试性建模与分析。

2.多信号模型知识获取

多信号模型建模方法通过分析系统的原理和功能,确定各组成之间的依赖关系,将其转化为多信号模型的各构成要素并以通过定义信号(功能)以及组成单元(故障模式)、测试与信号之间的关联性,来表征系统组成、功能、故障及测试之间相关性的一种模型表示方法[3]。

2.1 模型的信号描述

多信号模型包括一系列模块、信号、测试等构成要素，从形式上讲, 多信号模型由下列元素组成[4]:

（1）有限的系统构成元件集合,其元素叫做故障组元, 表示系统包含C个具有独立和相对完整功能的最小功能模块；

（2）系统独立信号集合,表示系统具有K个独立信号；

（3）n维可行测试集合；

（4）n维测试点集合；

（5）每个测试点对应一组测试集合；

（6）每个元件影响一组信号集合；

（7）每个测试检测一组信号；

（8）有向图中,有向图的边表示系统的物理连接。

2.2故障-测试相关性矩阵

多信号模型建模的最终目标是获取被分析对象的元件失效和测试间的依赖性关系─故障-测试相关性矩阵。故障-测试相关性矩阵代表诊断结论和测试间的依赖性关系,是测试性相关指标计算的依据。若某列所对应的实体与某行所对应的实体相关，则相应的元素为1，否则为0。故障-测试相关性矩阵[5]的表示如下。

其中,矩阵的行代表模型中测试集合T；列代表有限元件集合C； 矩阵元素代表测试和诊断结论的依赖性关系,即当=1时,测试可以观测到元件的失效或元件的失效可以被测试观测,反之则不能。因此，通过对故障-测试相关性矩阵的分析和计算，可以得到测试性设计相关的性能和指标。

3.一种飞行器红外成像系统测试性建模

分层建模思想:对复杂的系统按功能和结构进行合理地划分，使其由数量有限的几个可更换单元构成，可以使选定测试点和确定诊断测试顺序变得容易。比如，将系统按功能进行划分，可划分为系统级、子系统级、LRU、SRU、部件等层次。本文正是运用分层建模思想对红外成像系统进行测试性建模。

3.1 红外成像系统的功能及组成

红外成像系统是一种接收波长为到电磁辐射的自动寻的装置。红外成像系统接收目标的红外辐射，并将其转换成电信号，然后经放大、选频，在从信息中分离出位置信息，最终将此位置信息送到终端的伺服机构，实现导引作用。与大多数导引头一样，它的任务是在给定的条件下，完成对目标的搜索、识别、捕获和跟踪，给出目标位置信息，并引导飞行器，一般主要由红外成像器和视频信息处理器组成。

3.2 红外成像系统故障模式及影响分析

3.2.1分析方法

采用硬件法对红外成像系统进行故障模式及影响分析（FMECA）。

3.2.2约定层次

      初始约定层次：飞行器；第一层（分系统）约定层次：红外成像系统；第二层（部件）约定层次：红外热像仪、伺服稳定平台、视频跟踪器、导引头控制器、二次电源、导引头壳体。

3.2.3故障影响

      故障影响分为“局部影响”、“高一层次影响”和“最终影响”三个层次。

3.2.4故障检测方法

      故障检测方法是指在飞行器实际使用过程中可用的检测方法，例如目视检查、流程检测、探伤检查。

3.2.5 FMECA表格

表1 故障模式及影响分析表

初始约定层次：飞行器

约定层次：红外成像导引头

3.3测试性建模

对红外成像系统的功能及工作原理分析后，可获取红外成像系统多信号流图。依据FMECA表格和红外成像导引头多信号流图建立故障-测试相关性D矩阵：

（1）定义系统元件集C=｛红外热像仪，伺服稳定平台，视频跟踪器，导引头控制器器，二次电源，导引头壳体｝。

（2）信号集K=｛输出图像不清晰，无图像输出，结构件变形，平台不转动，平台失控，视线角、角速度输出异常，不能稳定跟踪目标或不能获取目标并输出图像，不能正常工作，不能反馈导引头工作状态，与各接口通信不正常， CCD无电源，陀螺无电源，稳定平台运行失调，成像不清晰，变形，结构件变｝

（3）测试集T=｛流程检查-红外热像仪，流程检查-伺服稳定平台,流程检查-视频跟踪器,流程检查-二次电源 ,目视检查，探伤检查｝。

（4）测试及测试点见故障-测试相关性矩阵。

将各模块的故障分为全局故障和功能性故障，分析每个故障影响的信号以及测试所能观测到的信号，得到故障-测试相关性矩阵如表2所示。

表2 红外成像系统的故障-测试相关性矩阵

3.4 测试性分析结果

（1）故障检测率

     相关D矩阵故障检测率计算公式：

（2）模糊组大小

比较相关矩阵D中各行,如果有, 则对应的诊断结论是不可区分的,可作为一个模糊组处理。具有相同行元素的行个数即为该模糊组大小。

（3）故障隔离率

    相关D矩阵故障隔离率计算公式:

由红外成像系统的故障-测试相关性矩阵, 最终分析得到红外成像系统

故障检测率：
 

故障隔离率：
 

4.结论

本文介绍了多信号模型试性建模方法，并通过一种飞行器红外成像系统测试性建模实例验证了基于多信号模型测试性建模方法的可行、有效性计算简单、周期短、效率高等特点，适用于测试性相关领域中的测试性设计分析。在产品研制过程中，通过测试性建模—测试性分析—改进测试性设计的流程，进而提高产品性能；对于已有产品，通过测试性建模分析，评估产品的测试性设计，为新产品的测试性设计提供有益的借鉴。

参考文献

[1]丘静等著.装备测试性建模与设计技术［M］. 北京:科学出版社, 2012.

[2]林志文，贺喆，杨士元．基于多信号模型的雷达测试性设计分析［J］. 系统工程与电子技术, 2009，31（11）：2782-2784。

[3]侯青剑, 王宏力．惯性测量组合测试性分析与改进［J］. 战术导弹技术,2009，10（6）：58-61。

[4]刘海明，易晓山．多信号流图的测试性建模与分析［J］. 中国测试技术,2007，33（1）：50-53。

[5]杨智勇，许爱强，牛双诚．基于多信号模型的系统测试性建模与分析［J］. 工程设计学报,2007，14（5）：365-368。

[6]钟任华等著.飞航导弹红外导引头［M］. 北京:宇航出版社, 1995.

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