基于邊緣計算的艦炮故障預測系統設計

閆 戈，吳 婷，楊 誠，汪 浩，譚艾迪

(中國船舶工業綜合技術經濟研究院，北京 100081)

0 引言

艦炮通常分為電氣和火炮系統兩部分，是一種集光機電液于一體的復雜武器，須在短時間內連續、不間斷地高速射擊，對可靠性要求高。目前對艦炮系統的保障方式仍以“事后維修”和“定期維修”為主，不能實時判斷艦炮系統的工作狀態，且少量的監測系統及也是以狀態監測及故障診斷為目的[1-3]，無法準確預測故障發生時間，難以保證艦炮執行訓練或者任務時的可靠性和安全性，且設備的過度維保造成資源的浪費，也不能避免突發性故障[4]。隨著戰場對艦炮性能需求的提高，艦炮性能退化和故障導致的風險在加大的同時，其維修成本也大幅提高，如何在節約維修保障成本的同時，提高艦炮系統的能力成為迫切解決的問題[5]。

1 故障預測技術和邊緣計算

1.1 故障預測技術

故障預測技術是在故障診斷的基礎上發展得到的一種更為精準的維護保障方式。故障預測的最大價值在于剩余生命的預測，技術人員利用設備的設計數據、狀態數據等信息，采用合適的方法，預測對象在未來的一段時間內何時發生故障以及發生什么故障，提前制定維護保障方案，實現基于狀態的維護，可以有效地保障設備的工作效率。

故障預測技術的出現為提高艦炮武器的可靠性和維修保障能力提供了一種新的手段。故障預測技術在艦炮系統維護窗口期內選擇最合適的維護策略和維修計劃，在統籌全系統維護內容的基礎上，制定全局最優的維護方案，節省人力物力，保障系統的工作能力，目前在船舶主推進系統[6]、柴油機[7]、民用飛機[8]、航空電子及裝甲車輛等方向[9-10]已經取得了較好的使用效果。

1.2 邊緣計算

傳統的故障診斷系統一般都是將數據上傳至上位機進行統一處理。隨著接入監測設備數量的增加，系統對數據傳輸帶寬和處理的實時性均提出了更高的要求。邊緣計算作為新興技術，可以很好地解決傳輸數據量大、網絡帶寬要求高的問題[11-12]。

邊緣計算核心在于可將計算、存儲、網絡和應用服務前移至靠近物或者數據源的一側。邊緣計算可以有效地降低網絡帶寬和數據中心壓力、提高應用服務的實時響應能力、增強數據安全性[13-14]。

邊緣計算主要由設備層、邊緣主機層和終端層組成，其技術架構[15]如圖1所示，功能分別如下：

1)設備層，包括各種需要監測的設備、系統、部件和其他監測系統，主要是監測對象，并對其進行信號數據得收集；

2)邊緣主機層，對收集的各類信號進行處理，該層基本完成必須的數據處理工作，僅將數據結果上傳至終端層；

3)終端層，主要用于查看邊緣主機層數據處理結果，此外，當需要查看某一設備某一時段的工作數據時，可以通過控制軟件將階段數據上傳，進行進一步分析，有效地降低了數據量的傳輸。

圖1 邊緣計算技術參考架構

本文針對艦炮基于狀態的維護保障需求，設計了一種艦炮故障預測系統，考慮艦炮系統及其搭載的艦船平臺特殊使用環境，引入了邊緣計算技術架構，將計算和存儲資源前移到數據采集前端，在平臺端實時進行預測和健康狀態評估，實現自主式維護保障。

2 系統架構設計

艦炮故障預測系統從功能上分為三部分，包括基于windows平臺的人機交互界面，用于故障預測系統的管理與控制；基于Linux RT系統的數據流管理軟件，用于采樣數據流的處理分析；基于傳感器及機內自檢系統的數據感知系統，用于艦炮工作狀態數據的收集。

圖2 艦炮故障預測系統架構圖

根據功能需求，艦炮故障預測系統架構設計方案如圖2所示，系統分為三層子系統，包括數據感知子系統、數據處理子系統以及上位機子系統。數據感知子系統通過安裝振動、壓力、溫度傳感器以及接入機內自檢系統的電壓、電流、溫度信號實現艦炮的狀態參數感知，并傳送至數據處理子系統進行分析處理；數據處理子系統主要用于信號數據的特征提取、狀態識別(健康評估)、故障預測、數據處理結果的上傳、采樣配置的下載、信號數據的儲存等，是艦炮故障預測系統的核心子系統。系統采集的狀態數據在數據處理子系統完成故障預測計算故障，并將預測結果上傳至上位機；上位機主要用于系統采樣參數的配置、狀態數據及預測結果的顯示、數據管理和歷史數據分析等。

3 系統硬件設計

3.1 數據感知子系統

根據常見的故障類型以及故障模式，考慮機內自檢系統現有狀態參數無法足夠表征關鍵部件的退化狀態，在不影響艦炮結構和性能的基礎上，新增振動、溫度、壓力傳感器抓取部件的狀態信息，并對傳感器布局進行優化設計，實現利用最少數量的傳感器獲取艦炮系統的全面狀態信息。

數據感知子系統，如圖1，包括數據采集模塊以及總線數據獲取模塊，用于對艦炮關鍵系統的信號數據進行采集，并將采集的實時信號數據傳輸至數據處理子系統的數據采集處理平臺。關鍵系統包括自動機、火炮控制柜、隨動電機、隨動變頻器、電源機柜、炮床；數據采集模塊包括振動、溫度、壓力傳感器，分別用于采集艦炮炮架的振動信號、隨動變頻器的溫度信號以及自動機的壓力信號；總線數據獲取模塊用于獲取艦炮系統火炮控制柜的電壓電流信號、隨動電機的溫度信號以及電源機柜的電壓信號。

3.2 數據處理子系統

數據處理子系統是艦炮故障預測系統的核心組成，包括CompactRIO集成式控制器、數據存儲模塊、電源模塊、數據輸入模塊。

數據輸入模塊用于解析BIT總線信號數據，并對數據采集模塊采集的信號數據進行異常點剔除、降噪濾波、時間對準處理等；數據存儲模塊用于存儲采集的信號和特征數據；電源模塊為控制器提供電源；控制器負責數據的特征提取、狀態識別、故障預測、預測結果的上傳、配置參數的下載等，各模塊集成為CompactRIO數據采集平臺，安裝于加固機箱內，如圖3所示。艦炮故障預測系統采用Labview作為上位機軟件及數據采集硬件平臺的控制程序開發環境。

圖3 信號處理分析子系統硬件平臺

其中，CompactRIO集成式控制器主要功能包括裝載數據輸入及通信模塊；利用機箱上的FPGA核心實現基于硬件的時序控制(精確定時、嚴格觸發等)、數據采集、信號處理、結果輸出操作；運行應用程序，連接外圍設備、記錄數據；將數據經信號線存入儲存硬盤中；數據處理結果的上傳及實時顯示；參數配置、系統調試等。信號輸入模塊主要功能包括利用模擬輸入通道采集傳感器信號；利用同步觸發機制實現數據的同步采集等。

CompactRIO集成式控制器負責特征提取、狀態識別、故障預測等數據處理內容以及下載上位機指令和上傳數據處理結果等，是數據采集平臺的核心組成部件，其功能單元組成如圖4所示，包括：1)功能配置單元，用于接收上位機的控制指令，為硬件系統設置系統采樣通道、采樣率、模型關鍵參數等；2)特征提取單元，進行數據時域、頻域、時頻域的分析處理，完成特征提取，并構建特征向量，用于狀態識別單元和故障預測單元的輸入；3)狀態識別(健康評估)單元，利用艦炮數據構建狀態識別模型，實現艦炮系統關鍵部件的實時運行狀態識別；4)故障預測單元，利用艦炮數據構建故障預測模型，計算得到實時預測結果，并結合歷史數據和實時運行狀態數據，對算法模型訓練、迭代和管理，不斷提高模型適應性，確保故障預測結果的準確率；5)結果輸出單元，用于將數據結果上傳至上位機進行顯示及管理。CompactRIO數據采集平臺具備體積小、穩定性高、寬溫、可配置性強的特點，可以滿足不同工作任務下的數據采集需求。

圖4 集成式控制器功能單元組成

3.3 上位機

考慮到艦炮工作環境惡劣、便于數據管理以及結果觀測性要求高的特點，艦炮故障預測系統選用高配置平板電腦作為上位機。為滿足實際的狀態監測和故障預測需求，共設置4個模塊，分別為：

1)參數配置模塊，參數配置模塊包括通道配置和信號采集模塊采樣率的配置，可以滿足不同數據采集任務下，不同通道數量和不同采樣率的組合需求。

2)數據管理模塊，將下位機儲存在硬盤里的數據上傳至上位機電腦中，便于后期的分析。

3)數據顯示模塊，配合數據管理模塊，對同步到上位機的數據進行觀測，在展示波形的同時還能夠對各個通道采集信號進行簡單的數據統計。方便用戶實時監測采樣信號，及時發現待測信號的異常狀態，在必要時及時調整測試任務。

4)數據分析模塊，配合數據管理模塊，歷史數據分析模塊對同步到上位機的數據進行運行趨勢、狀態識別、故障預測等數據分析。

系統采用LabVIEW軟件作為開發工具，完成了艦炮故障預測系統的開發，安裝于上位機平板電腦，通過觸摸屏對系統進行操作控制，實現艦炮運行狀態信號的實時在線監測、參數顯示、數據管理以及歷史數據分析等。

4 軟件平臺設計

4.1 系統軟件結構設計

軟件選用NI公司的Labview軟件，以NI硬件結構體系為基礎，結合模塊化、多線程的軟件設計思想進行開發，使其具備數據采集、存儲、網絡通信、實時數據顯示、歷史數據查看、數據管理及任務配置的功能。對于數據的任務配置，測試人員可以根據需求，在上位機上靈活的進行采集通道的選擇和采樣率的設置。對于數據存儲，采用文件的形式進行存儲，存儲的文件格式支持.dat、.txt等多種文件格式，軟件平臺結構如圖5所示。

圖5 軟件平臺結構

4.2 系統數據處理流程

本文基于邊緣計算技術架構，將數據處理前移至設備端即靠近數據源頭，邊緣主機層負責數據處理工作，日常工作時，上位機只負責數據處理結果的查看。當對歷史數據有分析需要時，通過控制指令將數據庫中的數據上傳至上位機，并進行進一步的數據處理分析。

首先系統的數據采集模塊和總線數據獲取模塊負責艦炮關鍵系統的數據收集，完成數據的第一次預處理如AD轉換等；將數據輸送至CompactRIO數據采集平臺進行數據的第二次預處理如野點剔除和歸一化處理等，完成預處理后數據進行特征提取及儲存，一方面將特征提取數據處理結果上傳至上位機顯示，另一方面結合歷史數據構建特征矩陣，用于訓練狀態識別、故障診斷和故障莫測模型，用于歷史數據的分析，系統數據處理流程如圖6所示。

圖6 系統數據處理流程

4.3 系統界面設計

軟件界面如圖7～10所示。系統啟動后，登錄客戶端自動接入參數配置界面，包括界面選擇欄、控制按鈕欄、通道欄、數據曲線顯示欄、通道自檢狀態欄等。其中，界面選擇欄用于選擇用戶配置、數據顯示、數據管理、歷史數據分析界面；控制按鈕欄實現程序開始運行、停止等功能。通道欄用于顯示波形的通道；數據曲線顯示欄顯示當前選中通道的數據曲線。

圖7 系統配置界面

圖8 數據顯示界面

圖9 數據管理界面

圖10 數據分析界面

5 結束語

本文提出并設計了一種基于邊緣計算的艦炮故障預測系統，在傳統監測與故障診斷的基礎上同時引入了故障預測技術和邊緣計算技術。故障預測技術可以實現艦炮關鍵系統的運行狀態分析，準確預測故障發生時間，提前規劃維修任務；系統引入的邊緣計算技術架構，將艦炮系統信號數據處理工作下移至下位機，上位機負責數據處理結果的顯示及管理，便于用戶的觀測，也更有利于現場的實施。設計的艦炮故障預測系統較傳統的狀態監測系統優勢明顯，詳細對比見表1。

表1 設計系統和傳統系統優勢對比

基于邊緣計算的艦炮故障預測系統通過采集艦炮系統的溫度、振動、壓力、電壓、電流信號，完成艦炮狀態數據的采集與儲存，不斷積累有效的運行數據，并實現艦炮關鍵系統的運行趨勢監測、狀態識別、故障預測，可以提前規劃維護保障方案，保證艦炮執行訓練或任務時的可靠性和安全性，提高艦炮系統的工作效能，同時可以對備品備件優化，降低維護保障成本。通過邊緣計算技術架構，可以有效地提高了數據處理的實時性、降低了數據傳輸量以及系統軟硬件的要求，更便于與其他系統的集成。