一種導彈故障預測設備及方法技術

本發明專利技術提供一種新型導彈故障預測設備，可廣泛用于航天自動化測控技術領域，該設備主要由PXI測控系統、KVM一體機、打印機、測試電纜、歷史故障數據庫、導彈故障預測軟件等組成。本發明專利技術結合虛擬儀器技術與自動測控技術，與導彈故障診斷軟件直接對接。將歷次導彈故障診斷結果自動存儲進歷史數據庫中，應用預測算法，對下一次可能的故障部位進行預測，找出最有可能出現故障的部件，從而幫助故障診斷軟件快速確定故障范圍，避免以往從固定源頭開始診斷的診斷模式。有效節約診斷時間，提高測試效率。具有較高的使用價值，并已在多個戰術型號導彈測試、故障診斷領域中得到應用。

【技術實現步驟摘要】


本專利技術涉及航天自動化測控
，具體涉及一種對導彈故障數據進行存儲，對歷史故障數據自動進行算法分析，并給出結論，最終幫助測試人員快速完成導彈故障診斷的設備及方法。

技術介紹

導彈故障預測軟件，主要用于導彈的故障診斷中。每發導彈在出廠前，都必須經過嚴格的總裝測試環節。測試過程中如果某項指標出現異常，則需立刻對彈進行故障診斷。導彈的故障診斷目前擁有專用的設備平臺，且有專用的故障診斷軟件實現診斷自動化。
然而，由于一項指標出現的問題往往對應彈上多個部件，且各個部件之間往往還有若干對應關系，所以導彈的故障診斷通常包括多個待測子項目，整套故障診斷測試流程一般都需要大量測試時間，對導彈的各個部件無側重點的進行故障診斷測試，必將消耗大量人力、時間，且效率很低。

技術實現思路

本專利技術解決的問題是現有的導彈故障預測方法效率低；為解決所述問題，本專利技術提供一種導彈故障預測設備及方法。
本專利技術提供的導彈故障預測設備包括:PXI測控系統、KVM一體機、歷史故障數據庫、測試電纜、導彈故障預測軟件;所述歷史故障數據庫存儲歷次導彈故障診斷結果;所述導彈故障預測軟件根據歷史故障數據庫預測下次發生故障的部位,并對歷史故障數據庫實時更新;所述PXI測控系統控制根據預測結果對導彈進行測試，并反饋至導彈故障預測軟件,找出故障；所述KVM一體機用于終端操作和顯示。
進一步，還包括測試電纜，所述測試電纜用于與待測導彈連接。
進一步，還包括接口適配器和自檢裝置；所述接口適配器提供連接接口，所述自檢裝置用于設備自檢。
進一步，所述的導彈故障預測軟件分為數據庫更新調用軟件與算法分析預測軟件；所述數據庫更新調用軟件與導彈故障預測軟件對接，更新歷史故障數據庫;算法分析預測軟件通過預測算法對歷史故障數據庫中數據進行分析，對下一次可能的故障部位進行預測。
進一步，所述預測算法包括最小二乘法和指數平滑法。
本專利技術所提供的導彈故障預測設備的預測方法，包括：
步驟一、導彈故障預測軟件調動歷史故障數據庫，預測各種故障發生的機率；
步驟二、發生故障后，根據步驟一中的預測結果，PXI測控系統針對機率高的故障開始測試，找出故障。
本專利技術的優點包括：
本專利技術結合虛擬儀器技術、自動測控技術及預測、庫存管理技術，對測試項目進行采集分析、故障診斷，將故障診斷的最新結果自動存儲在歷史故障數據庫中。通過該數據庫表中的數據，便可利用預測算法，如時間序列分析預測法中的指數平滑法及最小二乘法等算法，對歷史故障數據庫的歷史數據進行分析，預測出下一個階段最易出現的故障位置。并在下次故障診斷前自動給與測試人員提示，讓測試人員可以迅速定位故障最易發生的幾個位置，相較于以往需要逐個項目依次測試的診斷方式，有的放矢的進行測試診斷可以大大縮短故障診斷時間，進而提升測試工作效率。
本專利技術已成功應用于部分戰術型號導彈的故障診斷測試中，并取得了良好的經濟和科研效果。
附圖說明
圖1本專利技術導彈故障預測系統測試系統結構組成示意圖。
具體實施方式
由
技術介紹
可知，在進行導彈測試過程中，若出現某項指標超差，則將立刻轉到導彈故障診斷流程。然而在進行導彈故障診斷時，目前的導彈故障診斷是對整發導彈的全部測試項目逐個進行測試；現有導彈故障診斷方法效率低。專利技術人研究發現生產條件一致或接近，同一批次或相鄰幾個批次的導彈故障部位都有一定關聯性。因此通過編寫一種導彈故障預測軟件，對歷史診斷記錄分析出最有可能出現的故障位置，讓故障診斷軟件更有針對性地進行診斷分析，能夠提升工作效率，很大地縮短測試時間。
下面結合附圖和實施例對本專利技術作進一步說明：
本專利技術所提供的導彈故障預測設備與導彈測試設備共設備平臺，如圖1所示是本專利技術的設備硬件組成示意圖，包括PXI測控系統11、KVM一體機12、接口適配器13、自檢裝置、打印機15、測試電纜16、導彈故障預測軟件。
所述的PXI測控系統是PXI-8110、PXI-2503、PXI-2530、PXI-4065等標準硬件板卡的總稱，主要提供測試控制、參數測試、數據采集以及外部端口功能測試所需的硬件資源。其中PXI-8110是一個嵌入式的零槽控制器，內部預裝WindowsXP操作系統、PXI總線板卡的所有驅動以及導彈故障預測軟件與SQL-SERVER數據庫軟件。
所述的KVM一體機主要用于導彈故障預測設備的終端操作與顯示。
所述的歷史故障數據庫是通過SQL-SERVER數據庫軟件搭建，每次導彈故障診斷得出的故障部件、故障信息都會自動添加至數據庫中，以供導彈故障預測軟件調用。
所述的導彈故障預測軟件分為數據庫更新調用軟件與算法分析預測軟件兩部分。數據庫更新調用軟件與導彈診斷軟件對接，在歷史故障數據庫中建立一個故障歷史次數表，每個批次導彈各部分發生故障的總次數均存儲在表中。單發導彈故障診斷結束獲取故障部位后，自動獲取相應的診斷信息，其對應批次的故障次數加一，以保證數據庫中數據始終處于最新狀態。算法分析預測軟件通過預測算法對歷史故障數據庫中的數據進行預測分析，得出下次測試各部件最易發生故障的百分比，并通過人機交互界面反饋給用戶。為保證軟件的可移植性，使其與導彈故障診斷軟件可直接對接。故障預測軟件使用與導彈故障診斷軟件同樣的編程語言—LabView2011，來完成本故障預測軟件的編寫。并生成了可視化用戶交互界面。
預測算法是整個導彈故障預測系統的核心，預測算法是否準確的關鍵在于是否可以按照已有的數據和數據變化的趨勢建立適當的數學模型,當模型能很好地反映數據的內在變化規律,則模型的預測數據就會與實際的數據比較吻合,反之則存在較大的誤差。
定量分析預測法是一類重要的預測算法，此類方法首先依據調查研究所得的數據資料，運用統計方法和數學模型，近似地揭示預測對象及其影響因素的數量變動關系，建立對應的預測模型，據此對預測目標做出定量測算的預測方法。時間序列分析預測法作為定量分析預測法的一種，以連續性預測原理作指導，利用歷史觀察值形成的時間數列，對預測目標未來狀態和發展趨勢做出定量判斷。經多次建模驗證，最終確定了以時間序列分析預測法中的最小二乘法與指數平滑法相結合，作為預測算法進行建模應用。
指數平滑法具有使用方便、操作簡單等特點，采用“重近輕遠”的策略，對時間序列進行修均，它更加注重時間序列的長期數值對于未來預測值的共同影響，即對時間序列的各個數據進行加權平均，時間越近的數據，其權值越大，使其跟蹤時序的變化。三次指數平滑是在二次平滑值的基礎上又進行了一次平滑，可以用它來估算二次多項式的參數值，建立的模型為:
(1)
該模型是非線性的，它類似于二次多項式相，能夠較好的顯現時序的變化趨勢，經常用于預測非線性變化時序的發展狀況。三次指數平滑法的預測參數分別由下式計算得出：
(2)
(3)
(4)
平滑值分別為：
(5)
(6)
(7)
其中初始值取系數值為0.2，由遞推的方式，從第一組數據推出當前最新一次項目故障值的平滑值。通過公式（1）-（7）求出對應的預測參數、、值，從而求出下一次故障可能發生次數的預測值。
趨勢外推預測法
在一個時間序列中，往往存在某種長期趨勢。趨勢外推法就是給它選擇一個合適的趨勢曲線方程，以作為外推預測本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種導彈故障預測設備，其特征在于,包括:?PXI測控系統、歷史故障數據庫、KVM一體機、測試電纜、導彈故障預測軟件;所述歷史故障數據庫存儲歷次導彈故障診斷結果;所述導彈故障預測軟件根據歷史故障數據庫預測下次發生故障的部位,并對歷史故障數據庫實時更新;?所述PXI測控系統控制根據預測結果對導彈進行測試，并反饋至導彈故障預測軟件,找出故障；所述KVM一體機用于終端操作和顯示。

【技術特征摘要】
1.一種導彈故障預測設備，其特征在于,包括:PXI測控系統、歷史故障數據庫、KVM一體機、測試電纜、導彈故障預測軟件;所述歷史故障數據庫存儲歷次導彈故障診斷結果;所述導彈故障預測軟件根據歷史故障數據庫預測下次發生故障的部位,并對歷史故障數據庫實時更新;所述PXI測控系統控制根據預測結果對導彈進行測試，并反饋至導彈故障預測軟件,找出故障；所述KVM一體機用于終端操作和顯示。
2.依據權利要求1所述的導彈故障預測設備，其特征在于，還包括測試電纜，所述測試電纜用于與待測導彈連接。
3.依據權利要求1所述的導彈故障預測設備，其特征在于，還包括接口適配器和自檢裝置；所述接口適配器提供連接接口，所述自檢裝置用于設備自檢。
4.依據權利...

【專利技術屬性】
技術研發人員：陳思，夏征農，張宏軍，吳偉，曹玉華，
申請(專利權)人：上海機電工程研究所，
類型：發明
國別省市：上海;31