基于TEAMS的雷达故障诊断系统设计

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【摘 要】为了使技术人员和舰员随时获得专家级的帮助，实现快速故障定位、修复装备,利用美国QSI公司最新研制的TEAMS软件套件，以装备建模的方法，设计基于teams的雷达故障诊断系统。

【关键词】雷达;交互式电子技术手册（IETM）;BITE检测点

某新型对海对空警戒雷达是大量装备于我军大型水面舰艇的主战雷达。该型装备以其技术的先进性、战斗的高效性、良好的易用性和较高的可靠性深得使用部队的欢迎。由于该型雷达结构及原理复杂，舰员及一般维修人员修理能力较弱，导致装备完好率低，修复周期长，影响了部队日常训练及各项任务的完成。利用美国QSI公司最新研制的TEAMS软件套件，以装备建模的方法，设计基于TEAMS的雷达故障诊断系统，可以使技术人员和舰员随时获得专家级的帮助，实现快速故障定位、修复装备。这对于提高装备的维修性、可用度，降低全寿命周期费用具有重要的意义。同时又能极大降低系统研制难度、周期和费用，取得良好的效果。

一、装备维护系统工具套件（The TEAMS Tool Set）简介

装备维护系统工具套件是专门提供先进的针对系统健康状况的管理软件的美国QSI公司研制的。The TEAMS?Tool Set 包括五个模块：

（1）系统建模软件TEAMS -Modal

（2）嵌入式诊断模块TEAMS-RT

（3）智能维护助手TEAMATE

（4）模块管理和维修数据收集工具TEAMS-KB

（5）远程诊断和数据管理服务器TEAMS-RDS

TEAMS组合了功能强大的多种信号流程图，与信息理论－AI算法一起建模，针对UUT或SUT产生接近优化的诊断策略。TEAMS软件提供简便的方法建立系统或产品模型，并自动进行测试性，可靠性和维护性分析。在TEAMS中，模型可以由外部导入，也可由使用方便的GUI创建。

二、对雷达进行故障诊断的总体思路

TEAMS软件提供简便的方法建立系统或产品模型，并自动进行测试性，可靠性和维护性分析。利用TEAMS软件对某型雷达进行综合测试诊断总体思路如下：

1、分析某型雷达实现的功能。

2、分析实现雷达每项功能分配给参与这项功能实现的各电路板的任务，即实现该功能，各电路板发挥的作用，并形成文档以便参考；

3、对雷达设备自带的测试点进行分析。测试点分为两类：一类是可直接用肉眼观察的，包括面板上的状态灯、接线盒上电压表示数、显示器等；另一类是需要用仪器测量的，包括面板上的检测口、各电路板上的监测口等。

4、利用TEAMS所建模型对雷达的测试性进行评估，给出详细的指标；

5、根据3的结果进一步分析模型，找出模型无法检测到的功能，即仅靠设备提供的监测点无法监测到的功能；

6、深入分析4中无法检测到的各项功能，并提出可行的测试方案；

7、总结以上部分的研究成果，给出综合测试的方案；

8、归纳各块电路板的输入输出信号特点，设计通用平台测试诊断电路板。

三、装备维护系统工具套件（TEAMS）在系统中的应用

本系统主要用到系统建模软件（TEAMS-Modal）、智能维护助手（TEAMATE）。将雷达系统的电路结构和测试点、测试标准等知识融入到TEAMS-Modal软件，即在TEAMS-Modal建立雷达系统模型。通过TEAMATE软件运行生成一个可提供指导检修人员使用的以网页界面形成出现的一个辅助诊断软件。此辅助诊断软件可进一步编译以后，脱离开发软件系统，形成一个相对独立的可在其它电脑上运行的智能交互式电子技术手册（IETM）。将此电子技术手册安装于笔记本电脑带到检修现场，用于指导雷达故障的检测和排除（主要解决方法是更换故障单元）。

电子技术手册软件界面结构如下图：

四、雷达测试点分析

某型雷达的测试点可以分为两类。其中一类是BITE检测点，即可直接用肉眼观察或人耳听的检测点，包括面板上的状态灯、接线盒上电压表示数、显示器等；另一类是测试性检测点，即需要用仪器测量的测量点，包括面板上的检测口、各电路板上的监测口等。

1、BITE检测点的析

BITE检测点由分布在各分机面板上的状态灯、接线盒上状态灯和电压表、显示器等组成。分析应给出各检测点的检测点名称、检测点位置、检测的功能、测量仪器和测量标准等，本系统共设22个BITE检测点。

2、测试性检测点的分析

测试性检测点包括面板上的检测口、各电路板上的监测口等。各检测口的分析应包括如下内容：检测点名称、检测点位置、信号来源、检测的功能、测量仪器和测量标准等。其中机柜面板上设测试性检测点26个，机柜内部测试性检测点36个。

五、雷达测试性评估

运用TEAMS软件对包含以上检测点的某型雷达模型进行可测性分析，得到测试性各项指标如下：

故障覆盖率（Percentage Fault Detection） ： 98.65%

故障隔离率（Percentage Fault Isolation） ： 62.52%

模糊组大小（Ambiguity Group Size ） ： 3.23