信息技术 ＳＣｌＥＮＯＥ＆ＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ ． 皿圆 通信设备故障诊断技术～方法及评价研究 马字飞 （９６６２７ 北京 １０００８５） 摘要：本文针对信息化条件下的通信设备维护保养中故障诊断中的相关问题，从分析故障诊断的概念入手，进一步阐述了当前通信设备 故障诊断的前沿技术，进行故障诊断的优选方法，并提出了维修效果评价几个具体指标。 关键词：设备 故障 诊断 评价 中图分类号：ＴＮ９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１ ６７２－３７９１（２０１０）０３（ｂ）一Ｏ０１ ５－０１ 随着当今高科技的发展进步，通信设 备朝着大型化、自动化、智能化、复杂化、高 ２．３动态和远程诊断技术 动态诊断技术在系统工作时实时输出 障经验知识，对新故障则需要通过自学习 在数据库中增加学习模板集。二是专家系 速化、精密化、计算机化和流程化方向发 展，设备越进步、越发展，设备的维修管理、 故障诊断就越重要，故障诊断技术、诊断方 法和诊断效果评价在设备管理中的地位越 来越突出。 １故障诊断的概念 故障诊断的概念形成较早，该技术是 空间技术和自动控制技术基础上逐步发展 起来的。以电子计算机为核心的控制手段 在核能、航天、海洋工程的自动化过程中顺 利发展，而建立在半导体材料、真空技术和 光刻技术上的微电子技术则加速了故障诊 断技术的群体化趋势。从系统上看，故障包 括两层含义：一是系统偏离正常功能。它的 形成原因是因为系统的工作条件不正常而 产生的。通过参数调节或零部件修复又恢 复到正常功能，且其程度不断加强。二是设 备基本功能不能保证时则称为实效；一般 零部件失效可以更换，关键零部件失效，往 往导致整个系统功能丧失。故障诊断是指 对系统可能出现的故障进行检测，确定故 障发生的位置、严重程度，并自动消除故障 的影响，使系统回复正常工作。 ２故障诊断技术 ２．１容错技术 容错原是计算机系统中的一个概念， 即具有冗余能力的控制系统，即在某些部 件发生故障的情况下，系统仍能按原定性 能指标或性能指标略有降低，安全地完成 控制任务。现代大型复杂系统通常是容错 性很强的系统。容错技术的目的是降低故 障发生率。故障诊断技术是实现控制系统 容错性性能的重要保证。这种方法的最终 目的是为了系统资源利用率，并能利用较 多的硬件资源达到一定的容错性，同时对 系统更多地采用自主控制技术，使其具备 较强的故障诊断、隔离和系统重构能力。 ２．２效果验证技术 诊断效果验证是提高诊断效率的保 证，对于复杂的系统，经过一次故障诊断， 程序可能推理出集中故障诊断结果，为了 找到正确的故障，专家系统一般采用假设 验证的技术对诊断出的故障加以验证。在 这种情况下，如果对故障做出不符而实际 情况的选择而进行无谓的测试验证，会严 重影响专家系统诊断的效率。随着系统故 障诊断的复杂化，诊断决策方法在诊断过 程中的作用越来越重要。效果验证技术在 相当程度上减少诊断时间，提高诊断效率。 系统的有关工作及测试信号，相应的动态 统方法。专家系统是一种在相关领域中具 诊断系统及时对信号进行分析处理并给出 有专家水平解题能力的智能程序系统，它 分析结果。远程故障诊断技术是通过远程 能够根据人类专家提供的有关所要解决的 通信将有关信号及故障特征及时传到专家 问题的知识和已经储存在自身知识库中的 组，由专家组对故障原因进行分析后，得出 知识提出问题，并能给出具有领域专家水 判断结果。动态及远程故障诊断技术补充 平的解答。但专家系统需要改进的方面有： 了原有故障诊断技术的两大不足，即在故 诊断知识获取，系统自学习，故障检测与诊 障诊断种的“及时性”和“专家性”的问题。 断的实时性等。以后的发展方向为，在改进 而建立在容错技术基础上的动态和远程故 专家系统本身的基础上，将专家系统作为 障诊断技术可以和控制技术有机结合后， 集成的故障检测与诊断的一个模块，提高 实现工作状态的装备自检测，故障状态分 系统的智能化程度，或与人工神经网络等 解和实时现场专家诊断。 技术结合，改善系统自学习能力。 ３．３定性推理法 ３故障诊断的方法 定性推理方法是以定性约束的形式表 ３．１信号分析法 示系统知识，利用已知的系统的不完全信 信号分析法是目前故障诊断的主要方 息按照某种定性推理策略对系统行为进行 法，有时域分析方法、频域分析方法和时 定性描述和解释。定性推理的方法有：定性 频域分析方法。时间序列的分析方法是 模型方法、定性过程理论、定性仿真、符号 对有序的观测数据进行统计处理与分析 有向图和可能因果图等。集成定性和定量 的一种数学方法。通常所说的时序方法是 等多种知识以及综合系统深浅层的智能故 对观测数据建立差分方程形式的数学模 障检测与诊断推理，不需要系统的精确模 型一时序模型，再依据模型对系统进行分 型，并利用有限的信息进行诊断推理，因而 析研究的一种方法。时序模型本身是相应 能快速检测与诊断，是故障诊断的一项有 系统的一种数学描述。近年来，时序参数 效途径。 模型方法在故障诊断中得到广泛的应用。 通过时序模型的建立将观测数据所包含 ４故障诊断的评价 的有关系统运行状态的信息凝聚在较少 ４．１及时性 的模型参数中，并以此构成相应的判别参 及时性是所有故障监测系统的首要性 数，以判断系统是否处于故障状态。在数 能指标。及时检测故障，可以极大地提高系 学上，把那些没有适当数学描述的信息结 统修复和进行事故预防的能力。故障对系 构称为“模式”。模式识别，就是已知若干 统参数影响有一个形成和发展的过程。在 模式，要求判断待检测模式属于那一类。 故障形成的初期，故障对系统参数和性能 采用时序分析的方法进行故障检测大致 影响并不明显，容易被系统的噪声或模型 包含四个方面的内容：特征信号的选择、 误差的影响所掩盖，因而很难被检测出来。 模式向量的形成、判别函数构造和系统模 ４．２误报警率 式识别。系统的不同状态对应于不同的模 错误的将噪声或模型误差的影响当成 式。故障诊断就是从实际出发，选择恰当 故障所产生的影响而发生的故障报警，成 的特征信号，先在参考状态下，处理后获 为误码报警。故障检测系统的灵敏度越高， 得系统参考模式（基准状态），再对系统目 报警润值选的约小，则误报警率就越高。 前的状态下的特征信号进行处理，用所构 ４．３漏检率 造的判别函数去进行判别，以确定系统目 系统发生故障，而诊断系统除了系统 前所处的状态属于那一种模式。 本身的故障外，往往是由于故障检测系统 ３．２人工智能法 不够灵敏所致。 基于人工智能的模式识别方法有自己 ４．４严重性 独到的方面，主要有两类：一是模式识别的 检测出故障后，要求对故障的危害程 方法。即在大量的试验数据和经验材料的 度和危害等级做出评价，并确定维修方案。 支持下，用模式识别的方法进行故障检测 ４．５不完整性 与诊断是可行和比较有效的。这种方法是 一个实际故障诊断系统往往是针对具 根据工作数据和运行经验，先建立正常状 体故障类型设计的，他对其他类型的故障 态与参数模板对比，可实现故障的检测与 可能不凑效，这也是影响诊断系统的一个 诊断。模式识别的前提是必须有大量的故 因素。 科技资讯ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ １ ５
