基于证据理论的民航气象雷达故障诊断的策略

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摘要：1.引言 民用航空机载气象雷达（WXR）是机载导航系统的重要组成部分，是民航客机上的一种重要导航装备，具有探测飞机前方降水、湍流和风切变的功能。对于机载气象雷达的维护十分重要，对防止重大故障的发生可以起到未雨绸缪的作用。机载气象雷达的故障有很多

　　1.引言
　　民用航空机载气象雷达（WXR）是机载导航系统的重要组成部分，是民航客机上的一种重要导航装备，具有探测飞机前方降水、湍流和风切变的功能。对于机载气象雷达的维护十分重要，对防止重大故障的发生可以起到未雨绸缪的作用。机载气象雷达的故障有很多，分为硬件故障和软件故障，一般硬件故障包括磁场电源故障、复分接故障、VCO故障和风机故障等等，而软件故障则包括常见的计算机系统故障，接收机误码故障、计算机软件冲突故障和光端机误码故障等等。然而这些故障的发生直接影响到了飞机的可靠性和稳定性，所以对于雷达的故障诊断研究势在必行。因此，对于雷达系统的故障检测并且及时准确的确定故障原因是非常重要的。因为雷达系统的故障诊断研究中存在的许多的不确定因素，系统的故障种类繁多，所以我们应该克服的是雷达系统故障中存在的这种多不确定性。
　　针对这种多不确定性，本文采用的是基于证据理论的雷达系统故障诊断研究方法，来对雷达系统的故障信息进行分析，并实现故障发生的概率计算，并由此得出雷达系统的故障信息。
　　2. D-S证据理论
　　它反映了各个证据之间的冲突程度，由于模糊集在处理带有模糊的不确定性方面的问题时，其优势明显，许多学者提出将证据理论与模糊集相结合，利用二者的优点来表示和处理不精确的和模糊的信息。
　　3.机载气象雷达结构
　　（1）天线 向特定的方向发射和接收特定频段的电磁波。天线波束形状主要为扇形波束和针状波束，扫描方式为机械扫描和电扫（相扫和频扫）方式；扇形波束主要为圆周扫描和扇扫；针状波束主要为螺旋扫描，分行扫描和锯齿扫描。天线的基本技术指标：工作频率、天线最大增益、输入阻抗、阵面有效口径、阵元间距、阵面单元组成、方向图（水平波瓣和垂直波瓣宽度）、天线极化方式（垂直、水平或者全极化）、天线效能、环境温度和重量等等。
　　（2）收发开关 收发隔离。在发射状态：将发射机功率连接到天线，保护接收机输入端；在接受状态：将天线接收信号连接到接收机，防治发射机旁路信号。
　　（3）发射机 在特定的时间以特定的频率和相位产生大功率的电磁波。其基本性能指标是发射机形式、工作频段、输出峰值功率及带内功率起伏、改善因子限制、最大工作比和冷却方式等。
　　（4）接收机 放大微弱的回波信号和解调信号。一般采用超外差式，完成高频放大，混频、中频放大，检波、视频放大等。其性能指标：输入信号频率、输入本振频率、本振功率、接收组件增益、最大线性动态、噪声系数、带内增益平坦度、通道相位线性度、接收组件间幅度一致性、接收组件间相位一致性和自动增益控制等等。
　　（5）显示器 根据完成的任务可分为：距离显示器、平面显示器、高度显示器、情况显示器、综合显示器和光栅扫描显示器等等。
　　（6）信号处理 消除不需要的信号及干扰而通过或加强由目标产生的回波信号，通常在检测判决之前完成（MTI，多普勒滤波器组，脉冲压缩）。
　　4.基于证据理论的雷达故障诊断
　　根据雷达常见故障，将D-S证据理论应用到诊断雷达系统故障诊断中去。雷达系统故障导致的最终结果是雷达无法继续正常工作。为了保证故障诊断的准确性以及论文的严谨要求，决定分两种不同的方法来搜集各个故障发生的概率。其中一种搜集数据方法是通过对过去某一季度，雷达系统发生故障的案列进行搜集，归纳整理。并绘制故障案例统计图（如图2），能够更形象直观的观察各个故障发生的概率。另外，第二种故障数据搜集的方法是通过AMM手册为气象雷达故障数据赋值，作为此证据理论的基本数据。
　　统计中收发机的故障发生次数最多，高达35次，收发机是雷达的核心部件，负责处理系统的所有功能，工作量大，容易发生疲劳，其发生故障的概率比较高。不确定原因故障，主要是由于飞机维护时间较短，维修人员没有充足的时间来对雷达各个部件进行故障原因的判定，或者是由于飞行员的操作不当，出现故障误报。天线故障20次，这些故障全部发生在驱动组件上。其他部件故障不多，从统计上看，他们不是雷达系统的主要故障因素。像这样经常做一些统计，有助于维修人员自己的排故效率。
　　通过AMM排故手册对气象雷达赋值从以上计算结果可知：R2（收发机）的重要性要大于R1（天线平板/驱动器），R3（波导），R4（控制板），而R5（显示器）和R6（雷达罩）的是最低的，所以当气象雷达发生故障时，可以优先诊断最重要的收发机，再根据重要性的不同一次检查天线平板/驱动器、波导和控制板，最后检查显示器和雷达罩。
　　5.维修建议
　　雷达系统故障分析，定位、隔离以及维修，首先应该通过的是应用雷达自检系统，综合应用故障指示灯，故障报警，雷达的性能参数等，相关的软件和维修仪表对故障相关点进行检测和排查。假如故障原理复杂，不能及时找到原因，再利用故障诊断方法，根据诊断结果的顺序，即雷达系统各部位的发生故障概率的大小来进行故障诊断。
　　平时，应该对故障发生的概率进行一个统计，归纳整理。以便在证据理论诊断方法中提供有利真实的数据。
　　通过证据理论的分析数据在发现气象雷达发生故障时，可以优先对故障核属性进行先分析排故。证据理论综合了许多方面的故障信息，提高了诊断效率，为实时的故障诊断提供了有利条件。实例结果也说明了，证据理论可以很好的利用多元数据的冗余和互补的信息，降低了诊断的不确定性，提高了诊断的准确率。对于雷达系统故障诊断有着极大的帮助。
　　6.结论
　　本文结合雷达的多个常见故障，运用D-S证据理论进行计算和分析，通过融合将不同的证据源进行合并，并对故障的优先级和重要性进行了排序，期望对目前的故障排除方法能进行完善和补充。

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