一种通用雷达健康管理模型构建方法技术

本发明专利技术公开了一种雷达健康管理建模方法，属于雷达健康管理领域，特别涉及一种通用的雷达健康管理系统模型构建和处理方法。其中包括：一种将健康管理划分为6个二级模型的划分方法。各个模型的自身定义以及模型之间关系定义的构建方法。模型与模型之间数据交互和诊断处理的方法。此方法可满足不同雷达不同设备的不同健康管理需求，显著降低雷达健康管理模型和系统的复杂度，实现健康管理系统的高通用性和高可维护性。和高可维护性。和高可维护性。

【技术实现步骤摘要】
一种通用雷达健康管理模型构建方法


[0001]本专利技术属于雷达管理


技术介绍

[0002]目前在雷达设备健康管理的技术研究和使用研制中，通常一套系统的健康管理模型针对一型雷达设计，在性能和通用性方面，存在复杂度高，灵活性差，可复用性差和后期升级维护困难的问题。而受制于雷达设备多，监控点位多，故障逻辑复杂的特点，设计能满足多数雷达需求的通用健康管理模型存在较大的困难。

技术实现思路

[0003]针对雷达设备多，监控点位多，故障逻辑复杂的特点，解决健康管理系统的通用性和可维护性的问题，本专利技术提出了一种通用雷达健康管理模型构建方法。
[0004]为实现上述技术目的，本专利技术通过以下技术方案实现：
[0005]在雷达健康管理模型构建时将雷达健康管理模型划分为6个二级模型，分别为bit数据接收模型，bit数据处理模型，故障模型，设备评估模型，功能任务评估模型和预测模型，其中BIT数据接收模型与Bit数据处理模型为一一对应关系，其他均为不一一对应关系；健康管理系统通过每个模型的子模型之间的关联进行数据交互和处理。
[0006]进一步的，BIT数据接收模型存在自描述模型，实时数据模型。其他5模型都存在三个子模型，分别为自描述子模型，以及关系描述子模型，实时数据子模型。自描述子模型定义了模型本身的判断方法，关系描述子模型描述了模型自身与其他模型之间的关系，实时数据模型描述了本模型数据池中的内容。
[0007]更进一步的，Bit数据接收模型通过自描述子模型处理外部送来的数据，解析为对应的数据，生成单一实时数据子模型，并驱动bit数据处理模型通过关系描述模型和自描述纸模型中定义，生成实时数据子模型中的数据池数据，其他每个模型均设置定时器，通过关系描述子模型从其他模型的实时数据模型中定时遍历获取所需模型数据，并通过自描述子模型处理模型数据，并根据处理结果维护实时数据模型。
[0008]本专利技术构建健康管理系统模型，可满足不同雷达不同设备的不同健康管理需求，系统复杂度低，灵活性高，可复用性高，系统维护方便，显著降低雷达健康管理模型和系统的复杂度，有效解决健康管理系统的通用性和可维护性的问题，实现健康管理系统的高通用性和高可维护性。
附图说明
[0009]图1本专利技术系统架构图。
具体实施方式
[0010]下面结合附图对本专利技术作进一步的解释说明。
[0011]本专利技术优选的实施方案在雷达健康管理模型构建时将模型按照功能和任务划分为6个二级模型(以下简称模型)，分别为bit数据接收模型,bit数据处理模型，故障模型，设备评估模型，功能任务评估模型和预测模型，其中BIT数据接收模型与Bit数据处理模型为一一对应关系。
[0012]实施例的6个模型中，第一个bit数据接收模型的数据来源为外部，故仅拥有自描述子模型和实时数据子模型。其余各模型中每个模型均由三个子模型构成，即自描述子模型，关系描述子模型和实时数据子模型。
[0013]模型自描述子模型描述模型自身的属性，包括模型自身唯一的身份辨识ID，模型判断类别，模型判断方法，模型判断参数，模型影响范围，模型自我属性，模型与故障手册关联参数。
[0014]关系描述子模型描述本模型与其他模型之间的关系，包括本模型ID，对应的其他模型ID，关联判断逻辑，关联判断类型，关联判断参数。
[0015]实时数据子模型描述处理后的每个模型处理后的实时模型数据，实时模型数据中存储的是其他模型数据通过本关系描述子模型输入本模型后，通过自描述子模型产生的评估结果数据，实时数据子模型中存储的实时模型数据关键参数包括模型的id，模型名字，模型原始输入数据，模型最终状态，判断类型，更新时间等内容。
[0016]这三个模型中关系描述子模型与其他模型的对应关系如下，bit数据接收模型与bit数据处理模型是严格的一一对应关系，其他几个模型均非一一对应。其他模型仅提供基本的参数和判断结果。其他模型中的实时数据模型中的数据，阈值，判断结果以及定义等均可有其他模型中自描述模型进行重新定义。
[0017]如果某各模型关系描述子模型中描述的对应的其他模型不唯一，这包括其他模型之间的关系，以及之间的判断算法与权重信息，均在关系描述子模型中定义。
[0018]对于单一故障模型的构建，即故障由一个设备的一种状态引起的健康管理模型，用户仅需要在bit数据接收模型的自描述子模型中定义单一的数据解析规则，并将bit数据处理模型中自描述子模型中选择对应的判断规则，并将关联子模型中仅设置一个与Bit数据实时数据子模型对应的单一规则，同理在故障模型，设备评估模型，功能任务评估模型和预测模型的自描述子模型中选择对应的判断规则，并将关联子模型中仅设置一个与其他模型实时数据池模型中一一对应的规则，即可完成单一故障模型构建。
[0019]对于常规关联故障模型的构建，即故障由一个设备的多种状态引起，或多种设备的多种状态引起，多种状态的结果是恒定的健康管理模型，用户需要在bit数据接收的自描述子模型中定义对应的数据解析规则，并将bit数据处理模型中自描述子模型中选择对应的关联判断规则，并将关联子模型中仅设置多个与Bit数据实时数据子模型中数据一一对应的规则，同理在故障模型，设备评估模型，功能任务评估模型和预测模型的自描述子模型中选择对应的故障判断规则，并将关联子模型中设置多个与前一模型实时数据池模型中数据对应的规则，即可完成常规关联故障模型的构建。
[0020]对于复杂关联故障模型的构建，即故障由一个设备的多种状态引起，或多种设备的多种状态引起，多种状态的结果是非恒定(如存在冗余，互斥，互反等情况)的健康管理模型，用户首先在bit数据接收模型的自描述子模型中定义对应的数据解析规则，并将bit数据处理模型中自描述子模型中选择对应的关联判断规则，并将关联子模型中仅设置多个与
Bit数据实时数据子模型中数据一一对应的规则，在故障模型中，对故障关联类型进行归类，将不同类型的故障在故障模型中归类为单个或者数个子故障，并用自描述子模型分别描述这些子故障(如两个部件为冗余，则定义一个冗余子故障自描述模型，并将判断规则设置为最佳判断)，对于需要二次加工的数据(如数据取反，再处理等)，用户需在对应的关联子模型中关联对应其他模型实时数据池中数据规则时定义。在设备评估模型中，用户根据设备评估模型的构成，在关联子模型中设置与故障模型的实时数据子模型中对应的多条故障数据，并在自描述模型中对多条故障数据的关系进行定义，预测模型的自描述子模型中选择对应的故障判断规则，并将关联子模型中设置多个与其对应的模型实时数据池模型中数据对应的规则，即可完成复杂关联故障模型的构建。
[0021]同时根据上面定义的六个优选的实施例模型，本专利技术优选的健康管理模型的处理方法步骤为：
[0022]步骤1，系统启动时，系统自动加载模型自描述文件和模型关联文件，生成每个模型的自描述子模型和关系描述子模型。
[0023]步骤2，从故障模型开始，每个模型根据自描述子本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通用雷达健康管理模型构建方法，其特征在于：将雷达健康管理模型划分为6个二级模型，分别为bit数据接收模型，bit数据处理模型，故障模型，设备评估模型，功能任务评估模型和预测模型，其中BIT数据接收模型与Bit数据处理模型为一一对应关系，其他均为不一一对应关系；健康管理系统通过每个模型的子模型之间的关联进行数据交互和处理。2.根据权利要求1所述的一种通用雷达健康管理模型构建方法，其特征在于：所述BIT数据接收模型存在自描述模型、实时数据模型；其他5模型都存在三个子模型，分别为自描述子模型、关系描述子模型及实时数据子模型；其中自描述子模型定义了模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱伟宁，万岳，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七二四研究所，
类型：发明
国别省市：