申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

申请日：2022-01-30

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN114925441B

主分类号：G06F30/15

分类号：G06F30/15;G06F30/20;G06F119/02;G06F119/06;G06F119/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2022.09.06#实质审查的生效;2022.08.19#公开

摘要：公开一种机载分布式PHM计算建模方法，具体包括下列步骤：机载PHM运行平台建模；PHM计算任务分配优化条件。本发明通过将计算资源进行分类、分级，明确计算资源的性能，构建计算资源的模型；通过区分在线、离线算法以及算法的精度、代价对算法进行分类，构建PHM算法模型；通过对机载设备的重要度进行划分，确定部件的监测需求，并对应相应的算法，构建机载PHM系统的运行需求模型。

主权项：1.一种机载分布式PHM计算建模方法，其特征在于，具体包括下列步骤：步骤一、机载PHM运行平台建模STEP1.机载分布式计算资源建模机载PHM系统由许多能够运行PHM算法的计算资源组成，假设某一机载PHM系统共有M个可用于运行PHM算法的计算资源；1计算资源分类CType这些计算资源是不同的嵌入式平台，具有不同的处理器架构，每个计算资源是同构系统或异构系统；根据机载PHM系统的计算资源所应用的嵌入式平台以及系统结构，对计算资源进行分类，假设全机PHM系统中的计算资源共有n类，为每一类资源分配一个标号i＝1，2，…n，如表1所示；表1机载PHM计算资源分类 其中，指代单ARM架构的计算资源，指代双DSP架构的计算资源，指代DSP+FPGA异构架构的计算资源，指代ARM+DSP+FPGA异构架构的计算资源；目前嵌入式平台发展的趋势是异构平台，在不同的功能需求下经常有新的嵌入式异构系统架构出现，无法穷举所有的架构类型，此处下标的规律是按照单核架构、多核同构架构、简单异构架构、复杂异构架构的类型排序，当有新的嵌入式系统架构应用到机载PHM系统中时，在类代号中继续补充新的下标序号即可；2算力分级CAbility在对计算资源分类的基础上，针对每一类计算资源，按照其计算能力进行分级，规定第i号计算资源的算力等级为i＝1，2，…，M；假设全机PHM系统中吞吐量最小的计算资源为第l号计算资源，则规定其算力等级并规定为单位计算能力；假设全机PHM系统中吞吐量最大的计算资源为第k号计算资源，参照单位计算能力的定义，则规定其算力等级则CAbilitymax即为全机PHM系统中计算资源的算力等级的最大值；计算资源参照单位计算能力向下取整，得到全机机载PHM系统所有PHM算法模型运行平台对应的算力等级i＝1，2，…，M；依据表1以及算力分级，机载PHM系统中的每一个计算资源都可以对应和i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，M，由此得到表2；表2机载PHM计算资源性能 STEP2.PHM算法性能建模对于某个机载部件，需要对PHM算法的运行需求进行建模；1确定实时性：PHM工程人员在进行PHM算法开发时，根据算法处理数据的时效性以及算法是否需要使用历史数据，将PHM算法分为在线算法和离线算法；处理的数据具有时效性且不需要使用历史数据的算法模型即为具有实时性的在线算法；处理的数据反应的是部件一段时间内的状态参数，或者需要使用历史数据的算法模型即为不具有实时性的离线算法；2确定计算资源需求：对于需要在机载PHM系统上运行的算法α，PHM工程人员在进行PHM算法开发时，需要针对算法的复杂度、逻辑结构、数据长度以及数据缓存等需求，通过算法在各类计算资源、各个算力等级的计算资源上进行测试，根据测试结果，确定各类资源上该算法在类资源上运行时，最少需要α代表不同的算法，i＝1，2，…，n，算力等级的计算资源才能满足算法运行的需求，由此能够为每个算法可以得到一个运行需求，即为表3；表3算法α运行需求 STEP3.部件监测需求建模假设：飞机可执行m种飞行任务，飞机的机载PHM系统一共对x个机载部件进行状态监测，机载PHM系统获取其健康状态参数以表征部件的健康状态；首先构建参数以表征部件的监测需求；1部件重要度i＝1，2，…，x：根据部件失效对飞行安全产生的危害度对部件进行重要度的划分，部件失效对飞行安全危害越大则越大；2任务重要度j＝1，2，…，m：飞机的每一飞行任务都有一个编号j，j＝1，2，…，m，其中m为飞机可执行飞行任务种类，根据部件失效对飞行任务完成度的危害对部件进行部件的任务重要度进行划分，部件失效对某一飞行任务的完成度危害越大则越大，执行不同的飞行任务时同一个部件的可能相同；3部件健康等级NHealtht：t表示NHealtht是时间的函数，随着时间的推移，部件的性能逐渐退化，NHealtht改变；机载部件的失效是逐渐退化的过程，在部件退化的初期，其退化过程往往是平稳的，基于当前对部件健康状态等级的评估对部件进行健康等级的划分，部件失效的可能性越大则NHealtht越大；4监测需求NMonitort： 所构建的监测需求NMonitort，表征某一个部件对于监测的需求迫切度；STEP4.设置PHM算法运行方式对于某个部件，工程人员在其PHM算法的开发阶段，需要根据其退化模型为其选择若干种算法，在不同的监测需求下对应不同的监测采样率和故障诊断与寿命预测算法；算法、采样率、监测间隔的设置具有以下规律：⑦监测需求较低时，所选择的算法具备低功耗、低算力需求的特点，算法可以是离线算法或者是在线算法，传感器的采样率较低，监测间隔时间长；算法的目标是监测并发现部件的早期故障特征；⑧随着监测需求的增大，所选择的算法的实时性、计算精度提高，以在线算法为主，传感器的采样率提高，监测间隔时间缩短甚至为持续监测；算法的目标是在部件出现早期故障特征之后，准确识别部件的加速退化过程；⑨当监测需求继续增大，应当选择具备高精度和实时性特点的算法，传感器采样率达到最高，监测方式为实时监测；算法的目的是在部件的加速退化阶段准确预测部件的剩余使用寿命，在部件发生故障时能够立即对故障进行准确的识别和定位；在所有x个机载部件中，最高的监测需求为PHM开发人员为每个部件在每个确定的NMonitort下找到一种PHM算法，算法1，0表示部件1在NMonitort＝0时运行的算法，算法1，1表示部件1在NMonitort＝1时运行的算法，以此类推，算法x，N表示部件x在NMonitort＝N时运行的算法；PHM开发人员为每个部件在每个确定的NMonitort下都设定PHM算法运行时数据的采样率和算法两次连续运行之间的时间间隔；得到表4；表4PHM算法运行方式 STEP5.确定算法运行性能根据表4中的采样率和监测间隔，PHM工程人员在进行PHM算法开发时，需要对PHM算法在不同的计算资源下的性能进行测试，测试内容为：对于算法α，当其运行在类，计算能力为的计算资源下时，可以确定其单次执行的计算延迟和功耗得到表5；表5PHM算法α运行性能 STEP6.确定PHM系统运行需求当机载PHM系统运行时，能够根据每个机载部件的当前时刻的监测需求确定当前时刻整个PHM系统中需要运行的所有算法及其采样率、运行间隔和算法运行性能，且假设每个PHM算法都只在一个计算资源上运行；假设t时刻一共有l个需要运行的PHM算法，则这些需要运行的PHM算法及其采样率、运行间隔和算法运行性能构成一个集合；就确定出t时刻机载PHM系统的运行需求和运行性能，即机载PHM系统运行的需求及任务分配的空间；步骤二、PHM计算任务分配优化空间构造假设某一时刻，机载PHM系统需要同时运行K个算法；在获得PHM系统运行的需求及任务分配的空间的基础上，在任务分配空间内对PHM计算任务分配优化；以机载PHM系统中所有算法执行的延迟和功耗作为评价指标构造性能指标函数JD： 其中， 为K维列向量，表示一共有K个需要运行的算法，分别分配到n1、n2、…、nK号计算资源上运行； 和分别表示第i个算法在当前分配的计算资源中执行的延迟时间和功耗；k1、k2为权重因子，表示算法执行延迟和计算功耗在性能指标中的权重，满足k1+k2＝1，k1、k2≥0；约束条件为：算法需要在能够在满足最低算力等级需求的计算资源上运行；在上述分配优化条件的基础上，再利用寻优算法，将每个需要运行的PHM算法分配到一个计算资源上，使得上述分配优化条件中的性能指标函数JD最小，即达到PHM系统算法运行的总体性能最优。

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