·１１０·《测控技术》２０１１年第３０卷第５期扩展ＦＭＥＣＡ方法应用研究石君友，纪超（北京航空航天大学可靠性与系统工程学院，北京１００１９１）摘要：阐述了扩展ＦＭＥｃＡ在ＰＨＭ设计中的重要性，以及现有扩展ＦＭＥＣＡ方法存在的不足。在现有扩展ＦＭＥＣＡ方法的基础上，对扩展ＦＭＥＣＡ的内涵进行了修正，分析了扩展ＦＭＥＣＡ与传统ＦＭＥＣＡ之间的关系。新增了故障演变特性分析、故障先兆分析、故障诊断与预测的定量评价等分析内容，并对现有的故障症状、传感器和测试点布局、故障诊断与预测方法等分析内容进行了补充。建立了新的扩展ＦＭＥｃＡ分析表格，并给出了扩展ＦＭＥＣＡ的实施流程。以某机轮刹车控制系统为案例，应用了扩展ＦＭＥＣＡ方法。案例应用结果验证了扩展ＦＭＥＣＡ方法的可行性和效果。关键词：测试性；故障模式；症状；先兆；故障诊断；故障预测中图分类号：吼０２＋．１Ｓｔｕｄｙ文献标识码：Ａ文章编号：１０００—８８２９（２０１１）０５—０１１０—０５ｏｎＥｎｈａｎｃｅｄＦＭＥＣＡＭｅｔｈｏｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳＨＩＪｕｎ—ｙｏｕ，ＪＩＣｈａｏ（Ｓｃｈ００ｌｏｆＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａＩｌｄＳｙｓｔｅｍＥｎ尊ｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｈ肌ｇｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄｆ１ＭＥＣＡｉｎＰＨＭｄｅｓｉｇｎｉｓｄｅｓｃｒｉｂｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓｈｏｎｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｅｎｈａｎｃｅｄＦＭＥＣＡｍｅｔｈｏｄｓｇｉｖｅｎ．ＢａｓｅｄｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｅｎｈａＪｌｃｅｄＦＭＥＣＡｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｍｅａｎｉｎｇｏｆｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄＦＭＥＣＡｉｓｍｏｄｉｆｉｅｄ．ａｎｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄ．ＦＭＥＣＡａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌＦＭＥＣＡｉｓａｎａＬｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｎｅｗｃｏｎｔｅｎｔｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃａＪｌａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｐｒｅｃｕｒｓｏｒａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｑｕａＪｌｔｉｔａｔｉｖｅｅＶａｌｕａｔｉｏｎｓｏｆｆａｉｌｕｒｅｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇａｄｄｅｄ．Ｔｈｅｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｆｏ珊ａｔｉｏｎａｂｏｕｔｃｏｎｔｅｎｔｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｌｌｅｆａｉｌｕｒｅｓｙｍｐｔｏｍａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｌａｙｏｕｔｏｆｎｅｗａｎｄｔｅｓｔｐｏｉｎｔｓ，ａｎｄｔｈｅｆ撕ｌ－ｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓｍｅｔｈｏｄａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｌｓｏ百ｖｅｎ．ＴｈｅｔａｂｌｅｏｆｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄＦＭＥＣＡｉｓｃｒｅａｔｅｄ，ｔｏａｎｄｔｈｅｎｏｗｏｆｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄＦＭＥＣＡｉｓｇｉＶｅｎ．ＡｂｒａｋｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｉｒｐｌａｎｅｗｈｅｅｌｓｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄＦＭＥＣＡｍｅｔｌｌｏｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｈａｎｃｅｄＦＭＥＣＡｍｅｔｈｏｄ．Ｋ９ｙｗｏｒｄｓ：ｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ；ｆａｉｌｕｒｅｍｏｄｅ；ｓｙｍｐｔｏｍ；ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ；ｆａｉｌｕｒｅｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｆ越１ｕｒｅｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓａｐｐｌｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅ预测和健康管理（ＰＨＭ）是指利用设备的状态信息，借助各种智能推理算法来评估设备自身的健康状态的技术¨Ｊ。通过ＰＨＭ可显著降低维修、使用和维护保障费用，提高复杂装备的可靠性和战斗力，因此ＰＨＭ技术在航空领域得到大量应用旧。６Ｊ。ＰＨＭ设计不仅关注故障的诊断，也关注故障的预测，因此以故障模式、影响及危害性分析（ＦＭＥＣＡ）为核心的故障分析工作是ＰＨＭ设计的重要工作内容之一。由于传统的ＦＭＥｃＡ工作是面向故障的诊断设计，因此针对故障预测的分析需求，对扩展ＦＭＥｃＡ技术的研究得到了很大的重视。文献［７—９］分别对扩展ＦＭＥｃＡ的基本分析内容、分析表格形式、与健康管理的关联关系等进行了阐述，为扩展ＦＭＥＣＡ的应用奠定了基础。目前，现有文献中提供的扩展ＦＭＥＣＡ方法在应用中存在以下不足：①分析内容和表格设计仅考虑了故障症状、传感器位置、故障检测方法和故障预测方法等，未考虑故障演变特性分类、故障先兆、故障诊断与预测方法配置分类；②没有提供扩展ＦＭＥｃＡ分析结果的评价参数，不能对诊断与预测设计结果进行定量评价；③缺少完整的操作流程，不便于工程应用操作。收稿日期：２０ｌＯ一０７—２０作者简介：石君友（１９７３一），男，满族，黑龙江人，高级工程师，博士，主要研究领域为电子产品的可靠性设计分析、测试性设计分析与验证；纪超（１９８６一），男，山东人，硕士研究生，主要研究方向为工业工程。万方数据扩展ＦＭＥＣＡ方法应用研究针对这些不足，本文修正了扩展ＦＭＥｃＡ的内涵，新增了故障演变特性分析、故障先兆分析、故障诊断与预测的定量评价等分析内容，并对现有的故障症状、传感器和测试点布局、故障诊断与预测方法等分析内容进行了补充，建立了新的分析表格，给出了扩展ＦＭＥ—ｃＡ的实施流程，并通过案例应用验证了方法的有效性。１扩展ＦＭＥＣＡ的内涵扩展ＦＭＥＣＡ是在ＦＭＥＣＡ基础上，对故障模式的演变特性、故障症状和先兆进行分析，确定传感器／测试点的布局，以及应采用的故障诊断与预测方法，并进行了故障诊断与预测覆盖范围定量评价的分析方法。扩展ＦＭＥＣＡ与ＦＭＥＣＡ之间的差异对比如图ｌ所示。故障诊断／预测定量评价扩展ＦＭＥｃＡＩ故障演变特性ｌｌ故障先兆ｌ传感器／测试点布局｜｜故障预测方法Ｉ故障模式；ｌ故障症状ｌ严酷度／危害度ｌ故障诊断方法Ｉ千千千１ｌ臣亟口匝巫困区圈ＭｃＡ图ｌ扩展ＦＭＥＣＡ与ＦＭＥＣＡ之间的差异对比传统ＦＭＥｃＡ的分析内容包括：故障模式、故障原因、任务阶段与工作方式、故障影响、严酷度／危害度、故障检测方法、设计与补偿措施等¨¨１２Ｊ。扩展ＦＭＥ．ｃＡ的分析内容包括：故障模式、严酷度／危害度、故障演变特性、故障症状、故障先兆、传感器／测试点布局、故障诊断方法、故障预测方法、故障诊断／预测定量评价等。其中故障模式、严酷度／危害度是从传统ＦＭＥ－ＣＡ中直接引用的，故障症状是在传统ＦＭＥｃＡ的故障影响分析基础上分析故障的可能症状，故障诊断方法是在ＦＭＥｃＡ的故障检测方法基础上确定出故障的具体诊断方法，其他分析内容则与传统ＦＭＥＣＡ无关联。２扩展分析内容２．１故障演变特性分析故障演变特性是指故障发生／发展过程的变化特性。根据常规的故障演变特性分类方式，可以将故障分为两大类：突变故障、渐变故障。突变故障也称为二值故障，是指简单的故矽无故障情形。突变故障多是由于偶然因素引起的故障，这种故障很容易进行检测，但不便于进行有效的预测。渐变型故障是指产品的规定性能随使用时间（循环、次数）增加而逐渐衰退的情万方数据形，不仅可以进行检测，也可以进行预测。在航空装备中，故障的诊断与预测方法具有机内、机外等多种配置形式。为了方便确定适用的诊断与预测方法配置，在扩展ＦＭＥｃＡ中将故障的演变特性细分为如下３种类型：①突变故障：故障演变时间极短的故障；②快速演变故障：故障演变时间小于飞行任务时间的渐变故障；③慢速演变故障：故障演变时间大于飞行任务时间的渐变故障。这３种类型故障的故障诊断与预测配置如表ｌ所示。表ｌ故障诊断与预测配置２．２故障症状／先兆分析（１）故障症状分析。进行故障症状分析的目的是为确定相应的故障诊断方法提供基础。故障症状是指通过人们观察和测量得到的对故障的感性认识，它可以指示具有一定概率的一种或多种故障的存在¨３｜。在ＦＭＥＣＡ中，已经具有了与故障症状分析相似的内容，即故障影响分析。故障影响偏重于描述故障导致的功能、安全、任务成败或经济性方面的不良后果，其内容往往不是对故障症状的描述，因此需要在ＦＭＥｃＡ的故障影响分析结果的基础上，进一步分析故障症状。故障症状主要体现为故障模式在系统范围内的定量、定性表现。定量表现一般是通过表征故障现象或者影响的定量参数来表达。定性表现一般是指不能用定量参数直接表达的，或者不能准确量化的故障现象。进行定量描述时可以从症状所在位置、参数量值等方面进行说明，进行定性描述时可以从症状所在位置、特征表现等方面进行说明。在进行故障症状分析时，还应注意以下原则：①故障症状具有传递特性时，应根据故障隔离需求，确定症状的合理观测位置；②条件允许时，尽可能列出多个不同类型的故障症状，以便于进行症状和诊断方法的优选；③如果一个故障模式具有多个故障症状，应优先选择便于进行故障诊断／预测的故障症状进行后续分析。·１１２·（２）故障先兆分析。进行故障先兆分析的目的是为确定相应的故障预测方法提供基础。故障先兆是指在故障模式演变的初期观测到的故障外在表现。对于渐变故障，除了分析故障发生后的故障症状，还需要分析故障先兆。通常是在故障症状分析的基础上，从中选择合适的症状类型来分析相应的故障先兆。２．３传感器／测试点布局分析在故障症状／先兆分析结果的基础上，可以确定出进行症状／先兆测试的传感器／测试点及其位置布局。对于电子系统，症状／先兆通常是以电压、电流、电阻等电信号表示的，因此需要确定症状／先兆在系统中对应的信号测试位置，即测试点位置。对于非电产品，症状／先兆通常由非电类物理量表示的，需要采用传感器进行变换，因此需要确定采用哪些传感器进行测试，以及传感器的放置位置。对于特殊的电信号测试，如电流测试，也可以采用传感器进行变换测试。常用的传感器类型如表２所示。表２主要的传感器种类种类说明温度传感器羹誓藩霎芋换的传感器’女。电阻测温器、热敏电阻、进行电压、电流、磁场、功率、频率测量的传感器，如电传感器电感电压传感器、温度电压传感器、电容电压传感器、霍尔效应传感器等。机械传感器装銎霸耋篙幕惹纂姜箍要罴霎基ｇ錾耄黧墨，湿度传感器萋錾震鬈惹羹霎，感器’如电容式湿度传感器、电阻光学传感器翌誊薯霉慧翥弓磊：；；：ｉ鬟Ａ。光纤微弯传感器、通过磁光效应、磁致伸缩效应等对位置、运动和流量磁传感器等物理量进行传感的传感器，如霍尔效应传感器、磁藓伸缩倍臆器、磁力计等．２．４故障诊断／预测方法分析在传感器／测试点布局分析基础上，还需要分析确定相应的故障诊断与故障预测方法。对于突变故障，只需确定故障诊断方法，对于快速演变故障和慢速演变故障，不仅需要确定故障诊断方法，还需要确定故障预测方法。（１）故障诊断方法分析。在ＦＭＥｃＡ中，已经具有了与故障诊断方法分析相似的内容，即故障检测方法分析。可以基于故障检测方法分析结果，进一步整理确定故障诊断方法。对于航空装备，可以选用的故障诊断方法如表３所示‘１在诊断配置中，机内诊断通常采用ＢＩＴ实现，机外诊断可以采用外部自动测试、人工测试方法实现。在万方数据《测控技术》２０１１年第３０卷第５期进行故障诊断方法分析时，应根据传感器／测试点的设置与测试参数的类型以及诊断模式的配置需求，确定具体的故障诊断方法。表３故障诊断方法诊断方法类别含义方法示例利用设计到系统或设备内的测试硬件电压求和ＢＩＴ机内测试（ＢＩＴ）和软件，对系统或设备全部或局部进环路ＢＩＴ行自动诊断测试。边界扫描ＢＩｒｒ利用外部的自动测试设备（Ａ１呱）、自ＡＴＥ测试外部自动测试曩麓嚣美客耋慧是冀雯毳中翌裁试的自动诊断测试。以维修人员操作为主，对系统或设备目测人工测试誉霞焘等警答蓑羹錾型嚣；毒茅娑霉。纛：！嘉器用外部测试设备。（２）故障预测方法分析。目前研究的故障预测方法可以分为预置损伤标尺法、数据驱动方法、失效物理方法３类。其中，数据驱动方法的工程应用案例最多，也最成熟，是进行故障预测方法分析中应重点考虑的方法。表４给出了可以选用的数据驱动方法¨５｜。表４数据驱动的故障预测方法在预测配置中，机内预测可以采用统计方法实现，机外预测可以采用统计方法、机器学习方法实现。在进行故障预测方法分析时，应根据传感器／测试点的设置与测试参数的类型，以及预测模式配置需求，确定具体的故障预测方法。２．５故障诊断／预测定量评价在上述分析基础上，应进一步对故障诊断、故障预测方法的故障覆盖范围进行定量评价。定量评价参数包括：故障诊断覆盖率、关键故障机内诊断覆盖率、故障预测覆盖率，关键快速演变故障机内预测覆盖率。（１）故障诊断覆盖率（７，。）。故障诊断覆盖率是指采用所有故障诊断方法进行诊断的故障模式数量与全部故障模式数量之比。其计算模型为‰：誓×１００％‰２丽×１Ｕｕ％（１）【１’式中，ⅣＤ为所有故障诊断方法可诊断的故障模式数扩展ＦＭＥＣＡ方法应用研究·１１３·量；Ⅳ，为产品的故障模式总数。（３）故障症状／先兆分析。（２）关键故障机内诊断覆盖率（７。耶）。根据ＦＭＥＣＡ报告的三级影响，结合相似产品数关键故障机内诊断覆盖率是指采用机内诊断方法据、工作原理分析或仿真分析，确定故障模式的故障症进行诊断的关键故障模式数量与全部关键故障模式数状。对于快速演变故障、慢速演变故障，还需要确定出量之比。其计算模型为相应故障先兆。最后确定出症状／先兆关联的产品。Ⅳ～ｙ∞＝—≠×１００％（２）（４）传感器／测试点布局。根据故障症状／先兆，选择确定监测所需的传感器式中，ⅣｃＤ为采用机内诊断方法可诊断的关键故障模式以及传感器的位置，或者监测所需测试参量、测试项目数量；帆为产品的关键故障模式总数。以及相应的测试点，以获得最佳的监测效果。（３）故障预测覆盖率（ｙ伽）。（５）故障诊断／预测方法分析。故障预测覆盖率是指采用所有故障预测方法进行根据选择的故障症状／先兆以及相应的传感器／测预测的故障模式数量与全部渐变故障模式数量之比。试点，选择相应的故障诊断方法和故障预测方法，用于其数学模型为故障模式的诊断和预测。＾，．ｙ帆＝子×１００％（３）（６）定量评价。式中，Ⅳ，为所有预测方法可预测的故障模式数量；虬选择定量评价参数，根据扩展ＦＭＥＣＡ分析表格，为产品的渐变故障模式总数。对故障的诊断／预测范围进行定量评价。（４）关键快速演变故障机内预测覆盖率（ｙ∞朋）。４案例应用关键快速演变故障机内预测覆盖率是指采用机内预测方法进行预测的关键快速演变故障模式数量与全针对某型飞机的机轮刹车控制系统的设计需求，部关键快速演变故障模式数量之比。其计算模型为在ＦＭＥｃＡ的基础上，对其开展了扩展ＦＭＥｃＡ分析工作。表５给出了其机轮刹车控制系统的部分扩展７伽＝笋×１００％（４）“∞ＦＭＥＣＡ分析表格。式中，帆，为机内预测方法可预测的关键快速演变故障通过对扩展ＦＭＥｃＡ分析内容进行统计，该系统模式数量；』、『。。为产品的关键快速演变故障模式总数。的故障模式总数为１７４，其中突变故障６８个，快速演变故障２５个，慢速演变故障８１个。３分析表格与实施流程取其中严酷度等级为Ｉ、Ⅱ的故障模式作为关键３．１分析表格设计故障，计算得到的定量评价结果如表６所示。根据扩展ＦＭＥＣＡ分析内容，设计了扩展ＦＭＥＣＡ５分析表格形式（见表５）。结束语３．２实施流程扩展ＦＭＥＣＡ方法是进行故障诊断和预测初步分扩展ＦＭＥＣＡ方法的实施流程如图２所示，具体析的重要手段。在扩展ＦＭＥｃＡ中，通过将故障分类步骤如下。为突变故障、快速演变故障、慢速演变故障，便于有针（１）确定故障模式基本信息。对性地进行故障诊断／预测的初步配置。将故障先兆根据ＦＭＥＣＡ报告，确定被分析对象的产品名称、与故障症状分离，可以描述早期故障的表现。通过定故障模式，以及故障模式的严酷度等级和发生概率等量评价，可以得到故障诊断／预测初步设计的总体效级等基本信息。果。建立的分析表格和实施流程对工程中实施扩展（２）故障演变特性分类。ＦＭＥＣＡ工作具有指导作用。借助扩展ＦＭＥＣＡ方法根据相似产品数据，分析每个故障模式的演变特可以对故障诊断／预测方法进行初步配置和分析，在此性，将故障模式分类为突变故障、快速演变故障、慢速基础上还需要开展故障诊断／预测方法的权衡和详细演变故障。设计，才能真正实现故障的诊断和预测。确定故障模式基本信息故故障症状／先兆分析传感器／测试点布局故障诊断／预测方法分析障定·产品名称演·故障症状量做障模式变·故障先兆·传感器／测试·故障诊断方法评·严酷度等级特·关联产品·传感器布局／测试点·故障预测方法价·发生概率等级性图２扩展ＦＭＥＣＡ方法实施流程万方数据·１１４·《测控技术》２０１１年第３０卷第５期表５扩展ＦＭＥＣＡ案例表格（部分）表６定量评价结果ｆｅｒｅｎｃｅＰｒｏｇＩｌｏｓｔｉｃｓａｎｄＨｅａｌｔｈＭａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｃ］．Ｄｅｎｖｅｒ，评价参数故障数量统计评价结果／％Ｃ０．２００８：１—１１．［１０］ＧＪＢ／ｚ１３９ｌ一２００６．故障模式、影响及危害性分析指南［ｓ］．２００６．［１１］曾声奎，赵廷弟，张建国，等．系统可靠性设计分析教程［Ｍ］．北京：北京航空航天大学出版社，２００１：１０１一１１６．参考文献：［１２］康锐，石荣德．ＦＭＥｃＡ技术及其应用［Ｍ］．北京：国防工［１］马飒飒，陈国顺，方兴桥．复杂装备故障预测与健康管理业出版社，２００６：６—８．系统初探［Ｊ］．计算机测量与控制，２０ｌＯ，１８（１）：ｌ一４．［１３］ＧＢ／Ｔ２２３９４—２００８／Ｉｓ０１３３７９：２００３．机器状态监测与诊［２］ｓｈｅｎＴ，ｗ锄ＦＹ，ｃｕｉｗＭ，ｅｔａ１．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ０ｆｐｒｏ印ｏｓｔｉｃ断数据判读和诊断技术的一般指南［ｓ］．２００８．孤ｄｈｅａｌｔｈｍ肌ａｇｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｉｒｃｒａ血ｆｕｅｌｓｙｓｔｅｍ［１４］田仲，石君友．系统测试性设计分析与验证［Ｍ］．北京：［Ａ］．２０１０ＰｍｇＩｌｏｓｔｉｃｓ＆ＳｙｓｔｅｍＨｅａｌｔｈＭ蚰ａｇｅｍｅｎｔｃｏｎ－北京航空航天大学出版社，２００３：２１４—２６７．ｆｅｒｅｎｃｅ［Ｃ］．Ｍａｃａｌｌ，２０１０：１—７．［１５］派克·迈克尔，康锐．故障诊断、预测与系统健康管理［３］ＮｉｕＧ，ＡｎａＩｌｄＤ，ＰｅｃｈｔＭ．Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ蛆ｄｈｅａｌｔｈｍａＩｌａｇｅ－［Ｍ］．香港：香港城市大学故障预测与系统健康管理研ｍｅｎｔｆｏｒｅｎｅｒｇｅｔｉｃ眦ｔｅｒｉａｌｓｙｓｔｅｍｓ［Ａ］．Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ＆Ｓｙｓ—究中心，２０１０：８１—９９．口ｔｅｍＨｅａｌｔｈＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ［ｃ］．Ｍａｃａｌｌ，２０１０：１４—２１．［４］Ｍａｚｓ．ＡｎｅｗｌｉｆｅｓｙｓｔｅｍａｐｐｒｏａｃｈｔｏｔｈｅｐｍｇｎｏｓｔｉｃａＩｌｄ（上接第１０９页）ｈｅａｌｔｈｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＰＨＭ）ｗｉｔｌｌｓｕｎｒｉｖａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ｄｙｎａｍｉｃ［２］张卫东．激光陀螺捷联惯导系统自标定技术研究［Ｄ］．长ｂｙｂｒｉｄｆａｕｌｔｍｏｄｅｌｓ，ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｇａｆｎｅｔｈｅｏｒｙ，ａｎｄｔｈｒｅｅ—ｌａｙ·沙：国防科学技术大学，２００２∞１．ｓｕｒ、ｒｉｖａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ［Ａ］．２００９ＩＥＥＥＡｅｍｓｐａｃｅｃｏｎｆｅｒ．［３］吉翠萍，雷宏杰，陈璞，等．激光陀螺捷联惯导系统元件误ｅｎｃｅ［Ｃ］．Ｂｉｇｓｋｙ，ＭＴ，２００９：ｌ一２０．差自标定技术［Ｊ］．火力与指挥控制，２００６，３１（１１）：１５—１７．［５］ＢａｇｕｌＹＧ，ｚｅｉｄＩ，Ｋ锄ａｎｈｉＳＶ．Ａｆｒ砌ｅｗｏｒｋｆｏｒｐｒｏｇｎｏｓ－［４］杨晓霞，黄～．外场标定条件下捷联惯导系统误差状态可ｔｉｃｓａｎｄｈｅａｌｔｈｍａｍｇｅｍｅｍｏｆｅｌｅｃｔｍｎｉｃｓｙｓｔｅｍｓ［Ａ］．２００８观测性分析［Ｊ］．中国惯性技术学报，２００８，１６（６）：５５ｌ一ＩＥＥＥＡｅｒｏｓｐａｃｅｃｏｎｆｂｒｅｎｃｅ［Ｃ］．Ｂｉｇｓｋｙ，ＭＴ，２００８：ｌ一９．５５８．［６］彭宇，刘大同，彭喜元．故障预测与健康管理技术综述［５］杨晓霞，黄一．利用Ｅｓ０和ＴＤ进行的激光捷联惯组误［Ｊ］．电子测量与仪器学报，２０１０，２４（１）：１—９．差参数外场标定方法［Ｊ］．中国惯性技术学报，２０１０，１８［７］田瑾，赵廷弟．面向ＰＨＭ系统的扩展式故障模式影响分（１）：１—９．析技术研究［Ｊ］．航空维修与工程，２００６（４）：３４—３７．［６］缪玲娟，田海．车载激光捷联惯导系统的快速初始对准及［８］ＫａｃｐｒｚｎｓｋｉＧＪ，ＲｏｅｍｅｒＭＪ，ＨｅｓｓＡＪ．Ｈｅａｌｔｌｌｍ蚰ａｇｅＩｎｅｍ误差分析［Ｊ］．北京理工大学学报，２０００，２０（２）：２０５—ｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎ：ｄｅｖｅｌ叩ｍｅｎｔ，ｓｉｍｌｌｌａｉｉｏｎ粕ｄｃｏｓ∥ｂｅｎｅｆｉｔ叩ｔｉ－２０８．ｍｉｚａｔｉｏｎ［Ａ］．ＩＥＥＥＡｅｒｏｓｐａｃｅｃｏＩｌｆｅｒｅｎｃｅＰｍｃｅｅｄｉｎｇｓ［Ｃ］．［７］严恭敏，秦永元．激光捷联惯组的双轴位置转台标定仿真２００２，６：３０６５—３０７２．［Ｊ］．中国惯性技术学报，２００７，１５（１）：１２３—１２７．［９］ＫｕｒｔｏｇｌｕＴ，ＪｏｈｎｓｏｎｓＢ，ＢａｒｓｚｃｚＥ，ｅｔａ１．Ｉｎｔｅ酬ｉｎｇｓｙｓｔｅｍ［８］ｓａｖａｇｅＰＧ．ｓ昀ｐｄｏｗｎｓｙｓｔｅｍｐｅ南珊蚰ｃｅ蚰ａｌｙｓｉｓ［Ａ］．ｈｅａｌ血ｍ肌ａｇｅｍｅｎ“ｎｔｏｔｈｅｅａｄｙｄｅｓｉｇｎｏｆａｅｍｓｐａｃｅｓｙｓｔｅｍｓＮＡＴ０ＲＴ０ｋｃｔｕｒｅ：ａｄｖ锄ｃｅｓｉｎｎａｖｉｇａｔｉｏｎａｎｄｉｎ—ｕｓｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｆａｌｌｌｔａ１１ａｌｙｓｉｓ［Ａ］．２００８Ｉ呲ｅｍａｔｉｏｎａｌＣｏｎ．ｔｅｇｍｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇ）ｒ［ｃ］．２００４ｍ２．口万方数据扩展FMECA方法应用研究
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
石君友， 纪超， SHI Jun-you， JI Chao
北京航空航天大学,可靠性与系统工程学院,北京,100191测控技术
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