1.2.4 故障预测与健康监测的典型体系框架分析

健康监测系统中诊断、评估、预测和决策等算法的有效执行，如各类信息如何产生、如何用于控制健康监测环境，都形成了框架设计的基础。另外，系统的知识库如何与分布在不同等级的控制中心相匹配也是健康监测框架设计需要解决的一个重要问题。因此，基于控制和知识分布的不同，本书将所有健康监测系统体系结构分为两大类进行分析：中央控制的体系结构和分布式控制的体系结构。

1.中央控制的体系结构

一般来说，健康监测的应用对象较简单且安装了足够多的传感器的健康监测系统体系结构，都属于中央控制类型。

中央控制的健康监测系统体系结构如图1-13所示。中央控制的健康监测系统获取传感器数据和外部事件信号，执行一系列算法，完成故障诊断、健康评估、寿命预测等。由于整个健康监测系统的控制是集中的，因此，所有模型的激活都是由中央控制的。知识库中包含传感器、设备的失效状态和健康参数等信息，为中央控制提供支持。

Vachtsevanos开发了一个增强预测的诊断系统（PEDS）框架，如图1-14所示，属于中央控制类型的体系结构。这是一个以数据库为导向的设计，试图成为一个通用的诊断与预测系统。尽管数据库没有明确定义为知识库，但它保存了大多数的配置并提供一个通用的图表。基于案例的推理是在以前案例的基础上，结合逻辑推理，得到一些行为建议。这个系统体系结构中有许多独一无二的特点，如构成因果关系的调整模型等。

2.分布式控制的体系结构

分布式控制的体系结构更加组件化，而且特地为系统的物理分布（也可能是流动的）形成设计结构。控制和知识库是分等级的，因此，控制和知识库也被分为几层，分布的各层通过一个网络通信。分布式控制的健康监测系统体系结构如图1-15所示。

美国空军JSF飞机的健康监测系统是典型的分布式控制体系结构，如图1-16所示。

JSF飞机健康监测系统可分为机载健康监测和地面健康监测两部分。位于JSF飞机ICP的机载健康监测系统是一个层次化的系统，根据飞机的功能结构将其划分为若干区域进行管理，其信息来源包括从设备传感器获取的信息和ISAWS管理器输出的飞行关键信息。飞行中，机载健康监测对任务关键信息进行处理并输出给显示与控制台，报告给驾驶员，并将与维修相关的信息通过无线通信链路传输到地面健康监测，报告给维修人员；降落后，维修人员通过PMD从机载健康监测获取页面对所需的健康监测数据进行进一步的分析。机载健康监测实现了包括故障检测和故障隔离在内的增强性诊断、低层次分系统或系统的性能监测，以及关键系统和部件的故障预报与寿命跟踪，其关键技术包括传感器的布置、数据及信息的特征提取、增强的诊断/BIT、故障告警验证、信息融合、健康模型、故障选择性报告等。地面健康监测从故障诊断数据库中读取飞行器下载的健康信息并进行诊断推理，其诊断结果可用作机载健康监测诊断结果的补充和验证。采用网络化技术，移动终端可以访问和维护故障诊断数据库，并且该数据库可以在飞机飞行前后及飞行时不断学习和改进。所有与地面控制站相关的系统都通过分布式光纤网（Fiber Distributed Data Interface，FDDI）连接。

3.框架特性分析

尽管上述两类健康监测体系结构的多个案例中没有描述框架的特性，但从其设计描述中也可以分析出一些结论。

1）具有中央控制的体系结构的系统

具有中央控制的体系结构的系统具有以下优点。

（1）系统具有一定的学习能力，用于改进系统的输出结果的准确度。

（2）对不同问题领域具有一定的可重用性。

但其缺点也很明显，具体如下。

（1）单调地组织诊断、评估、预测等活动，按顺序开展，使得系统的容错能力较差。

（2）尽管应用了学习策略，学习策略的意义在于改进结果，而系统并没有从学习中组织自己。

（3）不具有良好的可扩展性，如果问题的范围发生了变化，不能简便地实现系统升级。

2）具有分布式控制体系结构的系统

具有分布式控制体系结构的系统具有以下优点。

（1）分级组织成员，不仅能提高系统的输出结果的准确性，而且使得系统的容错能力较强。

（2）具有较强的学习能力，利用基于模型的推理，基于案例的推理等策略改进系统的精确度。

（3）具有较好的扩展性。

（4）对不同问题领域具有一定的可重用性。

但是该类系统也具有一定的不足，具体如下。

（1）系统结构较为复杂，其维修性可能成为一个大问题。

（2）系统学习策略的应用仅仅是为了修正结果，并不会从学习中组织自己。

综上，对于较复杂的情况选用分布式控制体系结构比中央控制体系结构更加合适，但在设计系统时需要多关注其维修性，并且可以通过引入自学习能力来提升该类系统的能力。