故障树分析法在无人机故障诊断中的应用

李强 霍淑珍 郑伟

摘 要：文章为了实现对无人机的故障诊断，对无人机故障诊断和故障树分析法的特点进行了剖析，并将二者进行了有机地融合。最终文章建立了无人机的故障树模型，通过故障树分析法为专家系统的构建提供了思路。

关键词：无人机；故障树分析法；故障诊断；专家系统

中图分类号：V267 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）27-0155-02

Abstract： In order to realize the fault diagnosis of UAV， the characteristics of UAV fault diagnosis and fault tree analysis are analyzed， and the two methods are combined organically. Finally， the paper establishes the fault tree model of UAV， and provides ideas for the construction of expert system through fault tree analysis.

Keywords： UAV； fault tree analysis； fault diagnosis； expert system

随着科技的发展，无人机的功能越来越多，越来越复杂。为了提高无人机的可靠性和安全性，無人机的故障检测和诊断成为了日常必不可少的关键环节。而由于无人机故障诊断的复杂性和特殊性，使得对其进行故障诊断成为一个难点问题。

故障树分析法是利用故障树模型对研究对象进行分析的方法。通过对无人机的建模发现：无人机的各子系统均可以按照树型结构表示各种故障之间的逻辑关系，二者之间存在紧密的联系。因此，将故障树分析法应用到无人机的故障诊断中，成为了一种很好的解决办法。

1 无人机故障诊断的目的和意义

无人机不仅在农业、航拍、测绘、救灾等民用领域应用广泛，在军事、国防等领域对军事建设也做出了巨大贡献[1]。和有人机相比，无人机造价低、容易实现、机动灵活、功能多样，最关键的是飞行员无需进入现场就能够完成多项任务，如作战、预警、侦查等。尤其是在近几次美国参与的现代化战争中，无人机的成功应用显示了无人机的巨大优势，因此国内外均开始竞相研制各类无人机。但无人机作为一个庞大的系统，其内部结构复杂，尤其是军用无人机，不仅具有多个主要系统，且各系统间关系复杂。往往一个系统故障，会产生连锁反应波及到其他系统。此外，随着各种高科技技术的引入，无人机功能的增加，以及对无人机作战能力和使用寿命的要求，使得无人机的各个系统设计复杂化，对其后期的检测与维护带来了巨大的困难。

作为无人机测试和维护的重要环节，无人机的故障诊断因此成为了一个关键问题，越来越多的国家投入大量人力、物力开展无人机外场故障诊断系统的研制。无人机需要在多种环境条件下开展工作，为了保证飞行安全并顺利完成飞行任务，无人机在起飞前需要进行一系列的检测，完成对无人机当前状态的评估及故障排除：需要对无人机的各项参数及机载设备进行故障诊断，还要对检测到的故障进行分析并报警，让维护人员进行处理，将故障排除在起飞线之前[2]。当前，随着人工智能技术的发展，其在无人机故障诊断上得到了广泛的应用，极大地提高了无人机故障诊断的效率和准确性。

2 故障树分析法的作用及特点

故障树是指以最不希望发生事件为出发点，逐级描述可能引起故障发生的所有原因及其相互关系的树状逻辑关系图。

故障树分析法是指通过分析可能造成系统故障的硬件、软件等因素，对故障原因构建故障树模型，通过对故障树进行分析最终找到故障原因的一种方法[3]。

运用故障树分析法，首先要从系统最不希望发生的故障开始，找到能够直接导致该故障发生的故障原因，再将这些故障原因分别展开，找到产生这些故障的下一级原因，直至找到构成系统的基本单元为止[4]。故障树自身就是构成这些故障原因的串联或并联组合方式。

通过这种图形演绎法，我们可以把系统故障及导致其故障的各种原因形象地绘成故障图表，这样能较直观地表达系统、故障、元部件之间的相互关系，并体现各故障因素对系统故障产生影响的途径及程度。

3 故障树分析法与无人机故障诊断的联系

对无人机的故障诊断一般采用专家系统进行分析。专家系统是基于知识的一种计算机程序，它对某领域的知识进行总结并制定规则，通过严密地推理，快速准确地定位故障点及故障原因。采用了专家系统的故障诊断，具有形式统一、表达直观、模块性强、容易推理的优点。故障树分析法是一种倒立树的逻辑图法，其目的是找到导致顶事件发生的所有故障因素，这种自上而下的诊断方式为专家系统推理机的设计提供了便利[5]。

具体来讲，故障树的树根节点对应专家系统要解决的问题，叶子节点对应专家系统的推理结果，对故障树进行遍历的过程对应专家系统的推理过程。此外，故障树一般还具有标准的知识结构，可以利用系统的故障树设计知识库的表示方法并将故障树的结构和内容直接添加到知识库中，完成知识获取任务[6]。

4 无人机故障树的建立与分析

无人机由数个系统组成，每个系统又分为几个模块。虽然每个模块及内部各单元之间可能存在错综复杂的对应关系，但是根据信号传递的路径，可以按照无人机的各项功能，构建按功能划分的唯一确定的故障树。按照上述思路，要想建立无人机的故障树模型，需要分析每种功能对应的无人机的硬件资源及信号流通途径，设计出结构类似、互不相同的故障树。由于无人机内部各关联单元之间一般都是逻辑关系，也就是说任意一个下级故障都会导致上级故障的发生。按照这一顺序抽丝剥茧、层层深入即可建立每种功能完整的故障树模型。下面以油门反馈异常故障树为例进行分析。

油门反馈包含了无人机的串口、A/D、DO模块，每个模块之间相互联系，油门反馈功能如果想正常工作，必须保证所有模块都功能正常。油门反馈的原理是：无人机的地检串口接收到地面传来的推油门指令，之后允许对应推油门的DO通道输出信号，随后由A/D通道采集数据得到反馈的油门位置，飞控系统最终得到采样结果并通过地检串口返回[7]。图1为油门反馈异常故障树模型及对应诊断意见。

与油门反馈故障树的建立方法类似，无人机各项功能的故障树均可从工作原理、硬件结构出发，分析每种功能之间的关系，逐层深入，层层展开，最后根据故障类型，得到各种故障的解决办法。对无人机建立出完整的故障树模型后，就可以按照专家系统的分析方法进行下一步的诊断检测。

5 结束语

本文论述了故障树分析法针对于无人机故障诊断的应用，同传统的故障诊断方法相比，以故障树分析法为基础建立起来的故障诊断专家系统，既降低了故障模型建立的难度，又保证了故障诊断的可靠性，实现了对无人机故障的快速排查并给出科学的解决方案，为维修人员提供了高效、准确的故障排除方案，为无人机提供了强大的技术保障能力。

参考文献：

[1]陈翔宇.无人机测控系统通用化关键问题研究[D].南京航空航天大学，2013.

[2]郭庆梁.无人机起飞线检测与故障分析系统设计与实现[D].电子科技大学，2017.

[3]epin M. Fault tree analysis//Assessment of Power System Reliability. Springer London， 2011：61-87.

[4]高超.船舶电气事故的故障树分析研究[D].大连海事大学，2014.

[5]苏健，陈玉强，陈军伟，等.基于故障树分析的火控系统故障诊断专家系统设计[J].计算机测量与控制，2013，21（11）：3008-3010+3020.

[6]郭伟伟.基于故障树技术的远程故障诊断专家系统的研究[D].西安：西北工业大学，2007.

[7]杨柳庆.基于586-Engine的小型无人机飞行控制系统设计[D].南京：南京航空航天大学，2011.