故障树方法在传感器子系统可靠性分析中的应用
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇故障树方法在传感器子系统可靠性分析中的应用范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
摘要：飞行控制系统是飞机的重要组成部分，其先进程度已成为飞机性能和作战效能的关键因素，因此有必要对其可靠性进行深入研究。飞行控制系统的可靠性主要由感知对象状态的传感器子系统、实施数据处理和执行控制功能的飞控计算机子系统、操纵舵面运动的伺服作动子系统决定。文章针对飞控系统的传感器子系统的特点，引入了故障树分析方法，对传感器子系统建立了故障树模型，采用定性分析与定量计算得出该子系统的故障模式、可靠度、关键重要度，为可靠性设计和故障诊断提供了依据。结果表明，故障树分析法是对传感器子系统进行可靠性分析的一种有效方法。
关键词：飞控系统；传感器子系统；可靠性；故障树
中国分类号：TP399文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)07-1656-02
The Application of Fault Tree Method for Sensors Subsystem's Reliability Analyze
LIU Xiao-dan
(Shaanxi Radio & TV University, Xi'an 710065, China)
Abstract: The Fly Control System is an important part of an aeroplane. It is admitted that the fly control system design is the kernel station in the aeroplane design, and its' design level is the key factor for the performance of an aeroplane. So it is important to study the fly control system's reliability for the performance and safety of the aeroplane. Fly control system's reliability deceided by sensors subsystem, flight control computer subsystem, servo actuation subsystem. According to the characteristic of the sensors subsystem, introduces Fault Tree Analysis method. Then set up fault tree model for sensors subsystem and make reliability anlysis for it. The result shows that Fault Tree Analysis is a good method to appraise sensor system's reliability.
Key words: flight control system; sensors subsystem; reliability; fault tree
1 概述
飞行控制系统是飞机的重要组成部分，其先进程度已成为飞机性能和作战效能的关键因素，因此有必要对其可靠性进行深入研究。飞行控制系统的可靠性主要由感知对象状态的传感器子系统、实施数据处理和执行控制功能的飞控计算机子系统、操纵舵面运动的伺服作动子系统决定，以上这3个子系统是飞控系统完成其功能和任务的基本平台，每个子系统性能的优劣直接决定着整个飞行控制系统的性能[1]。
本文重点研究传感器子系统的可靠性，在飞行控制系统中装有各种各样的传感器，它们用来精确测量飞机的各种运动参数，如姿态角、迎角、角速率、飞行高度和速度等，这些参数可以完善的描述飞机的运动状态及其在空间的位置，当获得这些参数后，便可以按一定的控制规律人工或自动地控制飞机，使其按给定姿态、航向和轨迹飞行。[2]把这些在飞行控制系统中用到的不同类型的传感器统统归入传感器子系统，再进一步对其可靠性进行研究。考虑到工程系统中的可靠性评估不应该仅仅是简单的得到可靠性计算结果，还要能够对故障原因做出分析和准确的判断，这样才能提高飞行的可靠性，减少飞机维护的盲目性，保证飞行任务的顺利完成。基于此想法，本文采用了故障树分析方法对传感器子系统进行可靠性评估。
2 传感器子系统的故障树分析
2.1 传感器子系统故障树建模
对传感器子系统进行故障树分析，第一步是要建立合理的故障树模型：首先在结构上对传感器子系统进行分解，把系统的总体结构分解为下一层次的子结构，并一直分解到底层的传感器部件。在本系统中将传感器子系统失效作为顶事件T，丢失角速率信息作为中间事件M1，丢失姿态信息作为中间事件M2，丢失速度信息作为中间事件M3，丢失航向信息作为中间事件M4，丢失高度信息作为中间事件M5，丢失位置信息作为中间事件M6。对于中间事件M1，三轴速率陀螺失效和惯性导航系统失效作为第3层子节点；对于中间事件M2，垂直陀螺失效和惯性导航系统失效作为第3层子节点；对于中间事件M2，气压传感器失效、大气数据计算机失效、GPS失效、惯性导航系统失效作为第3层子节点；对于中间事件M4，磁航向传感器失效、GPS失效、惯性导航系统失效作为第3层子节点；对于中间事件M5，气压传感器失效、无线电高度表失效、大气数据计算机失效、GPS失效、惯性导航系统失效作为第3层子节点；对于中间事件M6，GPS失效和惯性导航系统失效作为第3层子节点。图1是传感器子系统的故障树模型，表1是对图1中各个符号代表的事件的说明。
2.2 传感器子系统故障树定性分析
根据求解最小割集的下行法[6]，得到传感器子系统故障树的最小割集是x1x9、x2x9、x8x9。这3条最小割集代表了传感器子系统的3种故障模式：
1）三轴速率陀螺和惯性导航系统同时失效的情况下，传感器子系统失效；
2）垂直陀螺和惯性导航系统同时失效的情况下，传感器子系统失效；
3）GPS和惯性导航系统同时失效的情况下，传感器子系统失效。
从最小割集的分析可以看出，传感器子系统的设计符合可靠性系统设计的原则，即不存在只包含一个底事件的一阶最小割集，因此也就不存在单点故障。与此同时，求出传感器子系统的最小割集还有以下几个方面的意义：
1）提高了发现系统故障原因的效率：当发现传感器子系统失效时候，不用挨个检查每个部件，而是首先检查最小割集中包含的底事件1，2，8，9是否发生，也就是检查三轴速率陀螺、垂直陀螺、GPS、惯性导航系统是否出现故障；
2）确定系统的薄弱环节：最小割集中包含的底事件反映了系统的薄弱环节，具体到传感器子系统中就是三轴速率陀螺、垂直陀螺、GPS、惯性导航系统这4个部件。换句话说，要提高传感器子系统的高可靠性，最有效的方式就是提高这4个部件的可靠性。
3）有效的指导对系统的维修：根据最小割集的定义，如果系统的某一故障模式发生了，则一定是该系统中与其对应的某一个最小割集中的全部底事件发生了，因此当进行维修时必须要修复同一最小割集中的全部故障部件才能恢复系统的可靠性。例如，当检测到垂直陀螺发生故障时并进行维修后，还必须要修复包含垂直陀螺的最小割集中的其它部件，也就是惯性导航系统，这样才能恢复系统可靠性水平。
2.3 传感器子系统故障树定量分析
2.3.1 传感器子系统可靠度计算
将传感器子系统故障树中每个底事件xi的发生概率表示为Fi(1≤i≤9)， 具体见表2。
根据2.2中的定性分析结果，传感器子系统故障树的最小割集是x1x9、x2x9、x8x9，则故障树的顶事件T可以表示为：
系统的不可靠Fs的表达式可以表示为，
将表2中Fi的值代入，得到顶事件发生概率Fs=0.000001，即传感器子系统的可靠度Rs=1-Fs=0.999999。
2.3.2 传感器子系统底事件的概率重要度计算
对传感器子系统底事件 的概率重要度[6]计算如下，
代入表2中Fi的值就能够得到底事件x1的概率重要度，根据该方法得到故障树子系统所有底事件的概率重要度见表3。
根据以上的定性和定量分析结果可以看出，底事件9的发生概率的变化对顶事件发生概率的变化影响最大，其次是底事件8，然后是底事件1、2。因此为了有效的提高传感器子系统的可靠度，首先应该考虑提高惯性导航系统的可靠度，然后是提高GPS的可靠度，最后是三轴速率陀螺和垂直陀螺的可靠度。根据以上的定性和定量分析结果可以看出，底事件9的发生概率的变化对顶事件发生概率的变化影响最大，其次是底事件8，然后是底事件1、2。因此为了有效的提高传感器子系统的可靠度，首先应该考虑提高惯性导航系统的可靠度，然后是提高GPS的可靠度，最后是三轴速率陀螺和垂直陀螺的可靠度。
3 结论
对飞控系统的传感器子系统建立故障树模型并进行相关的定性和定量分析，可以有效的预知系统的故障模式,为改进设计提供依据，对保障飞机的可靠性有着实用工程意义。
参考文献：
[1] 刘林,郭恩友.飞行控制系统的分系统[M].北京:高等教育出版社,2003.
[2] 姚一平.可靠性及余度技术[M].北京:航空工业出版社,1985.
[3] 曾声奎,赵延弟,张建国,等.系统可靠性设计与分析教程[M].北京:北京航空航天大学出版社,2001.
[4] 张平,陈宗基.自修复飞控系统的可靠性估计[J].北京航空航天大学学报,1999,25(3):260-263.
[5] 齐晓慧,杨志军,吴晓蓓.无人机自我修复飞行控制系统研究综述[J].控制工程,2006,13(6):513-516.
[6] 金星,洪延姬.系统可靠性评定方法[M].北京:国防工业出版社,2005.