高新技术装备复杂度及集成度的急剧增加给装备的测试维修带来了极大的挑战。为减少装备的维修费用,提高装备的可用性和战斗力,装备的维修保障模式已由传统的事后维修、定期维修向基于状态的维修、预知维修及自主维修等新型维修模式转变。健康状态评估(HSE)作为这些新型保障体系中的关键技术,能有效触发自主维修的决策机制,是实现自主维修的前提和基础。装备HSE性能水平的提高极大依赖于装备对故障的测试和感知能力,在装备设计阶段并行开展可测性设计能有效解决这一问题。为此,本文在部委级重点预研基金项目“面向装备健康管理的可测性设计理论与技术”和国家自然科学基金项目“基于故障演化测试时效性的健康管理可测性机制与传感优化选择方法”的支持下,从面向HSE的可测性建模与预计、测试优化选择、传感优化选择以及健康状态评估推理等方面,开展了面向HSE的可测性设计关键技术研究。论文主要研究内容和结论如下:1.面向装备健康状态评估的可测性建模与预计针对面向HSE的可测性设计需要建立装备中故障演化与可利用测试关联关系的核心要求,本文扩展了传统FMECA的内容,新增故障演化机制分析,提出了故障模式、演化机制、影响及危害度的分析方法。以此为基础,阐述了基于故障演化可测性建模的基本原理、流程和方法。首先,通过分析装备中与故障严重程度相关的故障征兆参数,建立故障模式与故障征兆的布尔关系矩阵;其次,通过键合图分析方法建立各个征兆参数与测试的相关性矩阵,该矩阵描述了表征故障严重程度的征兆参数在装备中测试节点上的响应。以上两个相关性矩阵描述了装备中故障演化与测试的相关关系。同时,根据HSE对可测性预计提出的新需求,本文在故障可检测率、故障可隔离率基础上,新增了故障可跟踪率与故障可预测率,以这四个可测性指标分别描述装备对故障的检测、隔离、跟踪及预测能力,并提出了面向HSE的可测性预计策略与方法,为面向HSE的可测性方案设计和基于故障演化可测性模型的HSE推理奠定了基础。2.面向装备健康状态评估的可测性方案设计面向HSE的可测性方案设计的核心关键之一是“测试项目选择”和“传感手段选择”。为此,本文提出了基于故障演化可测性模型的测试优化选择方法和基于时效性及敏感性的传感优化选择方法。基于装备的故障演化可测性模型及面向HSE的可测性预计结果,以测试数目最低为优化目标,分别考虑内、外部测试的可测性指标约束,建立了基于故障演化可测性模型的测试优化选择模型;综合遗传算法较好的全局寻优能力及模拟退火算法良好的局部搜索能力的特点,给出基于自适应遗传退火算法的测试优化选择模型的求解流程。针对优化选择出的测试集,分析与测试节点相对应的传感手段属性,从传感对故障的时效性及敏感性两个方面,建立传感对故障演化过程的可跟踪能力和对故障早期状态可检测能力的量化指标。在此基础上,根据设计任务要求分析内、外部传感设计的优化目标和约束,并考虑多个传感实现一个测试和一个传感实现多个测试两种情况,建立基于时效性及敏感性的传感优化选择模型;针对模型多目标、多约束、非线性等特点,给出了基于自适应遗传退火算法的传感优化选择模型的求解流程。3.基于故障演化可测性模型的健康状态评估推理针对健康状态的静/动态评估问题,考虑装备故障模式的相关属性,使用离散的健康状态表征故障演化过程中故障的严重程度,根据测试对不同故障严重程度的响应区间,使用广义测试对测试区间进行划分。进而,结合可测性方案优化设计后生成的故障演化可测性模型,建立装备健康状态与广义测试的相关性矩阵。在此基础上,考虑测试输出不确定性因素,以贝叶斯静/动态推理理论为基础,构建了基于健康状态-广义测试的静/动态HSE推理模型。针对该模型约束复杂,目标函数非线性的问题,提出一种基于拉格朗日-自适应遗传算法的HSE模型求解策略。该方法通过拉格朗日乘子松弛模型约束,把拉格朗日算子作为可自适应选择的染色体,使用自适应遗传算法进行种群的交叉、变异,大大地减少了算法迭代时间并有效提高了HSE精度。4.软件平台开发与验证案例研究基于上述研究成果,设计开发了面向HSE的可测性设计软件。以电动舵机系统为对象,应用本软件开展了面向舵机系统健康状态评估的可测性建模与预计、测试优化选择、传感优化选择、考虑不确定测试输出下的健康状态评估等应用验证。结果表明本文所研究的理论和方法为工程技术人员开展面向HSE的可测性设计提供了有力的途径,具有良好的理论与工程应用价值。