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1、背景介绍

1)整体介绍

随着制造商、运营商与最终客户对复杂装备高效、可靠、安全运行要求不断提升,以往计划维修、事后维修等方式已不能满足智能化、数字化的生产服务模式变革,对装备持续的健康监控、精细化分析等需求日益增长。

故障预测与健康管理(PHM)技术利用先进的传感器技术,获取系统运行状态信息,借助智能推理算法,实现对系统状态分析与监控、诊断与预测评估,为智能化的运营服务、维修管理等提供决策支持。

健康管理云服务系统(C-PHM)是基于PHM技术,融合人工智能、大数据、云计算等技术,打造形成可复制、可推广的PHM云平台产品和解决方案,为航空、航天、轨道交通等领域提供运行管理、诊断、预测、评估、决策等应用服务,努力成为用户提升运营表现和企业营收的支撑平台,为用户创造价值。

2、(分类)系统介绍

1)系统组成

主要包括:

●         通用健康管理系统

●         健康管理APP服务

●         机器学习与智能引擎

●         专业健康管理工具

●         健康大数据中心

●         知识模型库

2)系统特点

3、重点产品

1)产品一

通用健康管理系统

结合典型行业需求,提供面向航天、航空、轨道交通等健康管理通用系统集成,提供行业整体解决方案与产品原型。

产品功能

机载设备

A-PHM机载设备,以固定方式安装在装备内部,与装备测试接口对接,实现数据采集、数据处理、存储记录、自主诊断、故障报警,以满足驾驶员、地面运营团队实时健康管理需求。

 

 

针对运行过程中出现的问题,地面运营团队可在装备返回前,提前规划检测维修活动,并在装备停机后将完整数据拷贝至地面的装备健康管理云服务平台,供事后详细分析。

 

数据采集

●       总线数据采集:提供1553B/ARINC 429/ARINC 664/CAN/FlexRay/RS422/RS485等多总线数据接口

●       传感器采集:可集成温度、振动、转数等传感器,满足发动机、传动系统等典型薄弱环节损伤检测

 

数据处理

●       数据解析:加载总线协议、解析、计算公式工程值

●       误码剔除:剔除因传感器异常、连接异常产生的误码

●       特征值计算:提供均值、峰值、周期、频率、幅值等计算以及FFT变换等

 

数据存储

●       数据存储:支持数据实时存储,支持64GB及以上 MSATA固态硬盘与SD磁盘传输

●       冗余处理:定期自动删除硬盘中历史冗余数据

 

诊断报警

●       超限检测:提供异常状态、性能超限、计时与计次超限检测功能

●       规则诊断:利用故障规则,实时诊断故障状态、定位故障部位

●       故障报警:通过声光报警,向驾驶员提示故障警告

 

数据通信

●       数据发送:利用无线通信网络,将实时数据转发至地面系统

●       远程升级:可接收远程升级文件,进行内嵌解析协议与诊断规则升级

 

 

便携终端

A-PHM便携终端,可随身配备给驾驶员、地面维修人员,实现现场数据采集、数据监控、交互式诊断、健康管理,并可通过无线网络访问装备健康管理云服务平台,获取远程支援。

 

数据采集

●       总线数据采集:支持1553B/ARINC 429/ARINC 466/CAN/FlexRay/ RS422/

RS385等多种总线

●       离线采集:采集装备维修中第三方设备检测数据,供现场诊断与事后分析排故

 

数据监控

●       实时监控:实时显示总数据与异常状态

●       数据回放:任意回放历史检测数据与故障记录

●       异常报警:对监控与回放中出现超差数据进行报警提醒

 

交互式诊断

●       故障诊断:提供故障树、故障手册、故障案例等交互式故障诊断功能,通过捕获异常状态,推理定位故障部位

●       可视化维修:提供问答方式的交互式排故指导,让排故所见即所得

 

健康管理

●       健康评估:评估整机、分系统、设备健康状态,量化健康等级,提醒影响健康薄弱环节

●       维修管理:提供历史健康查询、维修记录管理、维修保障提醒等功能;

●       支援接入:远程接入上传故障支援请求、交互故障状态、预约维修保养

 

标准化服务产品

依据OSA-CBM+标准PHM体系架构,采用通用化、模块化的设计思想,提供实时监控与判读、故障诊断、故障诊断、故障预测、健康评估、决策支持等服务。

 

实时监控与判读子系统

提供装备实时状态监控与历史数据回放,采用智能判读引擎,实时掌握装备运行状态,及时获取异常及超限信息,为装备诊断、排故、维修提供输入。

地理信息监控

●        全景监控:显示不同区域,装备分布、总体健康状态统计信息

●        位置监控:实时显示当前装备地理位置信息

●        路径跟踪:跟踪历史运行轨迹,辅助任务路径规划

 

数据监控

●        数据监控:以文字、仪表盘、曲线多种方式展现装备运行状态、性能指标

●        数据计算:实时计算峰值、功率、频谱特性等特征数据

●        数据回放:按型号、时间、对象组合条件回放历史数据

●        数据比对:提供单装备自身比对与多装备数据比对功能

●        异常报警:提供实时数据、历史数据报警提醒功能

 

数据判读:

●        状态判读:提供状态判读功能,识别复杂工况条件;

●        数据判读:采用数据门限与规则条件,判读参数在特定工况下异常信息;

●        操作判读:采用与驾驶操作相关参数进行组合判读,捕获异常驾驶行为与不良驾驶习惯;

●        事件判读:综合环境信息、状态信息、参数信息,分析行驶颠簸、冰冻等特殊事件。

 

故障诊断子系统

采用专家经验与人工智能等技术,提供案例/规则/故障树全方位综合诊断服务,依托平台专业领域故障模型,提升机械、机电、电子等复杂系统故障诊断能力。

故障诊断

●       多级实时诊断:提供整机、分系统、设备多级故障诊断功能,满足多级维修保障需求

●       故障树遍历:提供系统、分系统、设备多级故障树推理,通过与状态、参数、事件绑定,提升故障树自动检索能力

●       故障案例诊断:提供文字、图像、音视频等故障案例检索功能,支持故障案例自动生成

●       面向信号诊断:支持时频域转换、噪声提取、主成分分析,满足发动机、机械、结构等薄弱环节故障检测

●       故障模型诊断:提供基于定性、有向图等模型诊断功能,提升故障诊断的准确性与定位深度

 

 

排故支持

●       模糊度分析:针对多个诊断结果,提供模糊度、历史排故统计等支持功能,将诊断结果进行排故,辅助排故人员优选;

●       电子手册:提供故障隔离手册、维修排故手册、图解零件目录等诊断维修电子化资源,供维修排故参考;

 

故障统计

●       故障记录:根据单次排故情况,提供故障记录表上报功能,将故障现象、排故情况等进行记录,供后续维修对接与后续诊断参考;

●       故障报告:提供故障报告生成功能,供与排故、维修传递;

 

故障预测子系统

针对装备主动性、预防性健康管理需求,提供数据驱动、失效物理等多种预测服务,实现短期异常预警、长期性能趋势预测以及时寿件寿命预警。

参数短期预警

●       参数短期预警:针对短期内出现异常数据,采用突变点检测、峰峰拟合等方式,实现对短期实时数据异常捕获,预测未来超限情况。

●       故障预测推理:根据多参数预测结果,采用故障规则推理多参数关联关系,捕获未来的故障隐患与影响机理。

 

长期性能预测

●       针对结构裂纹损伤、供电系统容量衰降等典型性能退化部件,提取长期数据特征值,拟合性能衰退曲线,预测未来性能趋势,为具有使用寿命的关键部件检修、更换提供数据支持;

 

物理模型预测

●       针对典型部件,构建失效物理模型,例如等效电路模型、温度漂移模型、点电荷电场物理模型等,提供失效预测功能。通过影响因子、历史数据,预估未来性能指标,进而估计未来剩余寿命。

 

时寿件预警

●       针对刹车、油滤、继电器等具有累计加电时间、行驶里程数、开关次数的设备,通过分析历史使用频度、性能退化趋势,预计未来可继续使用的剩余寿命,为装备运营人员开展视情维修提供预警提醒功能。

 

健康评估子系统

针对影响、表征复杂装备健康水平的因素,包括系统功能、性能指标、寿命水平以及外部事件(例如,恶劣环境、人为操作因素),提供装备健康状态建模功能,利用门限评定、退化评估、层次评判等评估方法模型,实现装备系统、分系统、设备多级评估功能,为装备调度使用、检修维修、安全监管提供数据依据。

 

评估建模

●       提供系统评估模型创建功能,覆盖整机、分系统、设备。通过提供系统功能关联、性能指标关联、剩余寿命关联以及特殊事件等定性、定量关联,实现系统评估模型构建

 

康评估

●       利用装备实时测试数据、故障诊断数据、预测预警结果,结合历史维修记录、评估结果,量化装备功能、性能、寿命以及特殊事件对装备历史、当前及未来健康水平影响,输出健康指数、划分健康等级

 

健康预警

●       结合装备健康评估结果,详细分析影响装备健康水平的因素,从故障、性能、安全三个方面展现薄弱环节、评估数值、健康等级。针对评估结果不合格项,提出告警提醒

 

健康管理

●       单装健康管理:纵向比对可获取装备健康自身健康变化趋势与短板、分析检修、维修前后健康恢复情况。横向比对可分析评价技术状态相似装备的健康的共性问题与差异

●       多装健康管理:比对批次装备健康状态,分析多装备健康分布,挖掘共性健康薄弱环节,为装备优选排序、整修提供数据支撑。

 

决策支持子系统

针对驾驶员、机务人员、运行调度人员等不同人员对装备安全监控、健康管理、维修保障等不同装备业务需求,对各类数据、流程进行快速、高效整合,通过丰富的展示分析手段提供所需信息,灵活快速地响应装备运营管理变化,为装备运营企业搭建一套完善的PHM技术应用辅助决策分析体系。本系统集A-PHM系统多业务中心、分析中心、控制中心、挖掘中心于一体的全方位BI解决方案。同时,随着装备健康管理的快速发展,如智能便携终端、物联网、云计算等发展,提供了移动装备健康管理、远程技术支援和云平台等更多的交互协同应用。

 

2)产品二

健康管理微服务系统

基于微服务的健康管理云服务系统,提供服务部署、服务查询、服务调用、服务监控环境,满足内部平台应用与第三方系统服务调用需求与监控。

健康管理微服务子系统架构

 

健康管理微服务可视化

 

3)产品三

健康管理APP工具

结合复杂装备健康管理需求,提供专业化的诊断、预测、评估工具产品族,为健康管理平台云服务应用提供支撑,包括故障树工具、评估建模工具等。

图 1某典型故障树APP

 

4)产品四

机器学习与智能引擎

通过数据挖掘、机器学习、深度机器学习算法包,利用可视化图形建模工具,完成诊断、预测等算法建模,并形成典型案例支撑服务应用,建立健康管理建模工具,提供面向健康管理模型的机器学习在线训练和学习引擎以及模型验证测试工具。

 

 

5)产品五

复杂装备大数据中心

为复杂装备海量数据提供接入、存储、计算、分析以及可视化的服务,提供了当前主流的分布式计算、存储和分析框架,以实现高效的数据处理。在集成Hadoop、SAP等典型大数据产品与管理工具基础上,围绕典型行业,建立适合于健康管理应用服务的大数据数据模型,提供健康管理的大数据解决方案。配合数据接入子系统,基于定义的PHM数据模型,实现特定行业的数据接口适配,并提供底层数据挖掘服务。

 

6)产品六

暂无

4、解决方案

1)解决方案一

民用飞机PHM解决方案

需求概述

民用飞机制造业正在从“制造企业”转向“制造服务业”,逐渐形成了市场和服务价值高于制造的理念。如何提供优质的客户服务,已成为企业生存发展并在市场竞争中取胜的关键。在此转型背景下,主制造商要致力于更好更快地提供运营监控、快速响应、维修排故、技术支援等服务。

近年来,多起民航事故,暴露了制造商、航空公司对飞机健康状态监控、安全评估能力不足,如何提高飞机的安全性与经济性、改善客服服务品质已经成为未来航空业持续发展和向“智能生产”转变的关键。新兴的飞机故障预测与健康管理技术(PHM)可望改变传统的航空维修模式,使维修更具主动性,以提高飞机利用率,为客户创造价值。

系统组成

大型客机实时监控与健康管理系统由地面运营中心、集成开发平台、便携终端三部分组成,为航空公司、制造商、民航管理部门提供机上健康数据采集、地面实时监控、预测分析、健康管理等PHM应用。

 

系统功能

实时监控:

▪         航班与航行动态监控:实时掌握飞机的运行和技术状态

▪         故障与事件监控:实时掌握故障报告、维修信息、超限事件、异常事件等

▪         状态参数监控:实时掌握关键的飞行参数

▪         勤务信息监控:实时掌握燃油、发动机滑油、APU滑油等预警信息

 

故障诊断:

▪         手册与案例诊断:针对实时下行故障信息,链接到交互式电子化技术手册资源进行排故,包括故障隔离手册、飞机维修手册等

▪         专家故障诊断:分析监控信息的数据特征,利用丰富的历史案例经验,统计出可能的故障原因及排故措施,随着C919的运营,案例库将得到极大的丰富

▪         智能故障诊断:针对航后数据建立智能分析平台,对历史故障信息进行关联性分析和大数据挖掘

 

故障预测:

▪         趋势预测:长期分析海量飞行数据,实现对飞机性能衰减规律的趋势预测

▪         故障预警:对预测结果、勤务类信息、飞机健康状态进行预警;

▪         故障预测:及时了解飞机性能衰减的变化规律,预测典型系统及其关键部件可能发生故障隐患的时间;

▪         寿命预测:评估飞机关键时寿件的剩余寿命。

 

健康管理:

▪         健康评估:综合处理飞机健康状态的预测和评估信息,管理机队、单机和部件的健康状态,实现科学合理的调度;

▪         健康管理:对飞机历史健康状态信息进行统计分析,形成相关的分析报告,为航材预测、维修计划修订等提供数据输入;

▪         决策支持:提供飞行品质分析、安全风险分析、机队健康分析等,为飞机签派、安全管控、机务维修决策提供支持。

 

系统特点

▪         实现对飞机液压、燃油、飞控、起落架、发动机等关键设备健康管理

▪         支持ARINC429/ARINC664等航空标准数据

▪         支持飞机降落后通过地面通信网络传输完整、连续的飞行数据

▪         故障诊断可链接到交互式电子化技术手册资源进行排故,支持故障隔离手册、飞机维修手册等

▪         具备与制造商、航空公司内外部相关系统接口和机务维护管理系统交联的能力

▪         提供集中访问门户,向航空公司、制造商提供网络式信息交互服务

▪         为机务工程师、快速响应工程师及航材管理工程师等提供主动技术支持

 

典型案例

▪         国产大飞机实时监控与健康管理系统

▪         国产支线飞机实时监控与健康管理系统

▪         航空公司引进型飞机实时监控与健康管理系统

2)解决方案二

航天器PHM解决方案

需求概述

高密度发射、民用航天等产业发展与持续可靠性、安全性提升,进一步提高对航天器运管智能化水平、精细化水平的要求。同航空装备相比,航天器具有工况复杂多变、在轨检修困难、突发异常易造成系统失效报废等特点,航天器健康管理对数据分析的智能化水平、精确性、实时性、主动性要求更高。

航天器实时预警与健康管理系统,定位在轨过程,以天地通信网络为基础,全面获取状态信息、参数信息、异常报警信息,实现实时诊断、数据趋势预测、健康状态评估,为地面运管策略提供决策支持,达到提高航天器可靠性、延长在轨寿命的目的。

 

系统组成

航天器实时预警与健康管理系统系统由星载健康监控设备、地面运营中心、集成开发平台三部分组成,为航天器运管单位提供地面实时监控、故障诊断、故障预测、健康管理等PHM应用。

系统功能

星载健康监控:

▪         星载健康采集:利用1553B总线,实时采集分系统关键设备参数

▪         自主判读诊断:实时判读健康数据,推理故障模式

▪         自主健康管理:自主切换工作模式、备份单机,自主恢复健康状态

 

实时监控:

▪         状态监控:监控在轨位置、对日对地位置、设备工作模式;

▪         数据监控:实现海量数据实时超限监控;

▪         数据判读:实时判读航天器状态、数据、故障字等关联关系,挖掘潜在的异常状态;

 

故障诊断:

▪         综合状态分析:结合历史数据,分析多工况下航天器自身与相似产品异常区别,推理多参数关联模型,挖掘状态与数据异常

▪         故障树诊断:利用故障树模型,实时推理引起异常的故障部位

▪         基于模型诊断:利用地面故障模型,实时推理系统异常数据,定位故障部位;

 

故障预测:

▪         趋势预测:预测母线电压、蓄电池组放电终压、动量轮转数等具有数据退化趋势;

▪         故障预警:预测太阳电池阵、蓄电池、陀螺仪、动量轮等薄弱环节故障状态与时间范围;

▪         寿命预测:预测供配电系统功率、容量等寿命短板剩余使用时间;

 

 

健康管理:

▪         健康评估:评估分系统、整星健康状态,输出健康指数与健康等级;

▪         健康管理:多维度比对卫星健康状态及长期健康变化趋势,挖掘系统健康薄弱环节;

▪         决策支持:辅助地面运管遥控指令发送,实现远程检修、降级使用等策略支持。星座健康评估,决策卫星变轨等机动应用。

3)解决方案三

轨道交通装备PHM解决方案

需求概述

随着我国高速铁路、地铁等运营总里程和高速列车上线数量的逐年稳步增加,如何确保高铁、动车组、城市轨道交通等装备运行的安全性和提高运维过程中经济性已成为未来重要方向。轨道交通装备故障预测与健康管理系统通过车载监测系统获取车辆的状态数据,并结合地面监测系统验证评估车辆系统或部件的健康状态;地面数据中心通过车地通讯系统接收车辆状态特征数据,并基于大数据分析和故障预测与健康管理(PHM)方法进行故障诊断、趋势分析、寿命预测,同时进行信息可视化,为用户提供信息服务和决策支持,最终提高运行安全性和运维经济性。

 

系统组成

轨道交通装备故障预测与健康管理系统系统由星载健康监控设备、地面运营中心、集成开发平台三部分组成,为航天器运管单位提供地面实时监控、故障诊断、故障预测、健康管理等PHM应用。

 

系统功能

车载信息采集终端

▪         采集通道配置

▪         数据采集服务

▪         数据实时显示(振动、转速等数据)

▪         数据存储回放

▪         协议配置管理

▪         部件信息管理

▪         故障信息提取

▪         故障特征频率计算

▪         波形信号特征值提取

▪         故障隔离定位分析

▪         分析结果显示

 

故障诊断与健康管理服务平台

▪         底层采集与数据存储

▪         综合管理

▪         数据分析

▪         故障预测与趋势分析

▪         健康评估

 

4)解决方案四

直升机PHM解决方案

需求概述

传统的直升机设备测试方式、定期检测体制,不能保证在第一时间获知故障预发生概率,严重影响了设备的可用性,降低了其使用效率。在直升机复杂应用环境(如山区、海上及沙漠)下,设备关键部件寿命会受到环境条件的严重影响,其状态或寿命会严重偏离常态下的正常值。同时,现有直升机设备由于受测试信息、测试手段、评估方法等因素的限制,在使用周期内,其过程寿命或剩余寿命难以预估,导致不能根据其寿命情况进行有效准确的修理和维修决策。

 

系统组成

A-HUMS(先进直升机健康状态与使用管理系统)由机载系统(含机载采集处理单元及机载显示单元)、地面站系统以及开发平台系统组成,为直升机使用/维护/设计单位提供增强的、空地一体化的健康管理工具。

 

系统功能

A-HUMS机载系统

▪         旋翼系统、传动系统、发动机信号实时获取

▪         自适应数据预处理与特征提取功能

▪         飞行状况实时报警

▪         发动机功率检查

▪         操作及使用监控

▪         64GB/128GB可选SSD大数据实时存储

▪         230Kbps空地无线链路的实时通信

▪         1553B/ARINC 429航电总线接入

▪         802.11无线WIFI通信

▪         支持惯导MEMS/GPS扩展

▪         体小质轻的整体设计,4.3英寸800*600高分辨率

▪         显示屏

 

 

 

A-HUMS地面站系统

提供网络版(B/S版)及单机版(C/S)两种应用模式,满足网络化综合分析与健康管理的需求以及单机化、便携式维修诊断与健康监测需求。

▪         数据绘制与回放分析

▪         基于规则、案例和故障树的高级专家诊断功能

▪         机械振动分析与诊断

▪         参数趋势预测分析

▪         发动机功率检查

▪         旋翼椎体与动平衡

▪         飞行状态识别

▪         动部件疲劳寿命分析及剩余寿命预测

▪         操作使用监测

▪         部件级/分系统级/整机级健康评估与管理

▪         基于空地无线数据链路的机队远程实时监控

▪         (网络版)

▪         基于GIS的机队航行动态监控(网络版)

▪         机队综合健康管理(网络版)

 

 

A-HUMS开发平台

▪         传感器网络优化建模工具

▪         方法模型集成开发工具

▪         仿真运行与调试验证工具

系统特点

▪         空地一体化的直升机健康管理工具

▪         丰富多样的应用入口,支持单机/Web/移动访问

▪         基于载荷实测的旋翼关键部件寿命预测

▪         多模式多信息源融合的旋翼关键部件故障诊断

▪         覆盖旋翼、传动系统的PHM应用,支持整机模型扩展

典型案例

▪         国产无人直升机尾桁状态监控与诊断

▪         国产无人直升机远程监控与健康管理

▪         国产直升机健康与使用管理

5)解决方案五

风洞自主式保障系统解决方案

需求概述

近年来,随科研任务的增加,风洞试验任务也日趋繁重。设备长期处于超负荷运行状态,故障率逐年上升;目前普遍采取的定期维修和事后维修两种检修方式,已难以满足长期安全运行的需要,“试修”矛盾日益明显。

大型风洞试验装备自主式维修保障系统利用健康管理技术,综合运用多传感器数据融合、在线监测、特性分析、故障诊断、状态评估和寿命预测、装备维修管理等多种技术,及时发现故障隐患并预测故障发展趋势,实现智能辅助决策,并利用信息化手段构建装备管理软件平台,达到风洞装备的科学化决策、精细化管理和精确化保障的目的。

 

系统组成

结合风洞自身特点,风洞自主式维修保障系统由四个层次组成,即状态采集层、数据层、业务层和表示层。

系统功能

状态监控

  • 技术状态监控:采用振动、应变、声发射、温度、压力、流量以及电参量等传感器,实时采集风洞装备性能状态,并进行分析评价;
  • 试验状态监控:实时接收各个试验分系统的信息,显示试验运行状态并检测异常事件;
  • 性能预测及维修决策结论:根据多次试验过程中的综合信息,判断各个重点部件、部位的性能变化趋势,绘制分析曲线。

故障诊断

  • 基于专家系统的诊断:支持多种规则的描述方式,实时推理,及时发现故障;
  • 基于故障树的诊断:建立风洞试验装备的故障树模型,快速推理并定位故障部位;
  • 基于案例的诊断:通过案例库的加载与维护,自动匹配特征并生成诊断结论;

故障预测

  • 趋势预测:根据提取的振动、应变等参数,预测结构性损伤裂纹、轴承磨损、不对中、不平衡等故障的发展趋势;
  • 故障预警:形成预测阀值体系,及时预警;
  • 寿命预测:预测形成设备的建议使用寿命结论;

维修决策

  • 静态维修决策:根据诊断和预测结论,参考历史维修经验,形成基于静态知识的决策建议;
  • 动态维修决策:根据维修要素与优化策略,建立装备维修决策模型,形成动态维修优化决策报告;

装备管理

  • 日常管理:对试验装备的采购、入库、使用、维修、计量、报废、综合统计等业务流程进行信息化管理,动态监控所有装备的信息。
  • 合同管理:实现装备的采购、生产加工、备品备件库存的动态管理;
  • 电子档案及法律法规:以台账为基础、保存了设备整个使用寿命周期内的各类信息,以及现行的规章制度和法规。

 

 

 

 

系统特点

▪         实现对风洞装备中机械类、机电类、结构类和电子类设备的健康管理;

▪         层次化结构设计,兼容多种类型传感器及数据采集设备,扩展能力强;

▪         提供多种故障诊断推理机制,能够全方面满足各种类型故障的诊断需求;

▪         实现对风洞重点部位的性能分析和趋势预测,辅助开展智能维修决策;

▪         支持装备信息的快速流转,以信息化促进装备管理工作的科学化和智能化;

典型案例

▪         某型低速风洞自主式维修保障系统;

▪         某型跨声速风洞自主式维修保障系统。

 

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