[發(fā)明專利]一種直升機(jī)自動(dòng)傾斜器多故障模式識(shí)別方法及裝置

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310701221.7
• 申請(qǐng)日: 2013-12-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103674538A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 熊毅;房紅征;文博武;羅凱;鄧薇;王偉;李蕊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京航天測(cè)控技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G01M13/00
• 分類號(hào): G01M13/00;G01M13/04
• 代理公司: 工業(yè)和信息化部電子專利中心 11010
• 代理人: 梁軍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及測(cè)量測(cè)試以及故障診斷等技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種直升機(jī)自動(dòng)傾斜器多故障模式識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著低空領(lǐng)域的開(kāi)放，直升機(jī)將在救援、搜索、航拍、運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域井噴式發(fā)展。自動(dòng)傾斜器是直升機(jī)上最重要的部件之一，是將經(jīng)直升機(jī)飛行操縱系統(tǒng)傳遞過(guò)來(lái)的駕駛員或自動(dòng)駕駛儀的指令轉(zhuǎn)換為旋翼槳葉受控運(yùn)動(dòng)的一種裝置。其中，大軸承又是自動(dòng)傾斜器的核心部件，旋翼的總距及周期變距操縱都要通過(guò)它來(lái)實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行中的直升機(jī)軸承的任何故障或失效都可能導(dǎo)致操縱系統(tǒng)發(fā)生故障，造成重大人身和財(cái)產(chǎn)損失。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有運(yùn)行的直升機(jī)都是通過(guò)定檢定修的方式對(duì)自動(dòng)傾斜器軸承進(jìn)行維護(hù)，以便讓飛行員及時(shí)采取降落或降級(jí)使用等措施，避免重大事故發(fā)生。

國(guó)內(nèi)目前現(xiàn)有的直升機(jī)自動(dòng)傾斜器軸承檢測(cè)分析裝置，主要包括試驗(yàn)機(jī)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器、計(jì)算機(jī)、電控系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)及冷卻器等，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)航空螺旋槳、飛行器的軸承異常信息、結(jié)構(gòu)健康、故障診斷進(jìn)行初步判斷，可部分提高軸承的運(yùn)行安全可靠性。

然而，其缺陷在于，對(duì)故障監(jiān)測(cè)、診斷效率不高。因此，迫切需要研究一種快速、準(zhǔn)確的故障診斷手段，實(shí)現(xiàn)直升機(jī)自動(dòng)傾斜器多故障模式識(shí)別的在線監(jiān)測(cè)與診斷，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率，確保直升機(jī)自動(dòng)傾斜器的安全使用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是直升機(jī)自動(dòng)傾斜器多故障模式的在線監(jiān)測(cè)與識(shí)別，確保軸承的安全使用。本發(fā)明提供了一種直升機(jī)自動(dòng)傾斜器多故障模式識(shí)別方法及裝置。用以解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)直升機(jī)自動(dòng)傾斜器的故障監(jiān)測(cè)、診斷效率不高的問(wèn)題。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種直升機(jī)自動(dòng)傾斜器多故障模式識(shí)別方法。所述方法包括以下步驟：對(duì)實(shí)時(shí)采集的直升機(jī)自動(dòng)傾斜器的模擬量信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以得到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；提取所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)時(shí)域特征；通過(guò)將每個(gè)所述時(shí)域特征和與其對(duì)應(yīng)的時(shí)域特征門限閾值范圍進(jìn)行比較，確定一個(gè)或多個(gè)疑似故障；基于所述一個(gè)或多個(gè)疑似故障對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得一個(gè)或多個(gè)故障信息。

其中，所述模擬量信號(hào)包括振動(dòng)模擬量信號(hào)和溫度模擬量信號(hào)；對(duì)實(shí)時(shí)采集的模擬量信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以得到所述模擬量信號(hào)對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括：對(duì)采集的振動(dòng)模擬量信號(hào)和溫度模擬量信號(hào)進(jìn)行信號(hào)調(diào)整；對(duì)調(diào)整后的振動(dòng)模擬量信號(hào)和溫度模擬量信號(hào)進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，以獲得振動(dòng)模擬量信號(hào)對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以及溫度模擬量信號(hào)對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

其中，所述時(shí)域特征至少包括：峭度、峰值因子、脈沖因子、裕度因子及波形因子。

其中，將每個(gè)所述時(shí)域特征和與其對(duì)應(yīng)的時(shí)域特征門限閾值范圍進(jìn)行比較，以確定一個(gè)或多個(gè)疑似故障，包括：如果所述時(shí)域特征不在所述時(shí)域特征門限閾值范圍內(nèi)，則判定為針對(duì)所述時(shí)域特征的疑似故障。

其中，預(yù)先訓(xùn)練徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟如下：采集性能完好的直升機(jī)自動(dòng)傾斜器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和發(fā)生各類故障的直升機(jī)自動(dòng)傾斜器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，作為訓(xùn)練集；基于所述訓(xùn)練集對(duì)預(yù)設(shè)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得預(yù)測(cè)出正確故障信息的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

其中，基于所述一個(gè)或多個(gè)疑似故障對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得一個(gè)或多個(gè)故障信息，包括：提取所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)特定特征；將所述產(chǎn)生疑似故障的一個(gè)或多個(gè)時(shí)域特征，以及所述一個(gè)或多個(gè)特定特征作為預(yù)先訓(xùn)練的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以獲得一個(gè)或多個(gè)故障信息。

本發(fā)明還提供了一種直升機(jī)自動(dòng)傾斜器多故障模式識(shí)別裝置，所述裝置包括：直升機(jī)自動(dòng)傾斜器軸承、一個(gè)或多個(gè)傳感器、與傳感器數(shù)量相等的信號(hào)調(diào)理器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器、數(shù)字信號(hào)處理器、時(shí)序及邏輯控制器；每個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集直升機(jī)自動(dòng)傾斜器軸承的模擬量信號(hào)，并傳送給對(duì)應(yīng)的信號(hào)調(diào)理器，以對(duì)所述模擬量信號(hào)進(jìn)行信號(hào)調(diào)理；時(shí)序及邏輯控制器控制模數(shù)轉(zhuǎn)換器對(duì)調(diào)整后的模擬量信號(hào)進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，以得到模擬量信號(hào)對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并將所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)字信號(hào)處理器；數(shù)字信號(hào)處理基于預(yù)先獲得的時(shí)域特征門限閾值范圍和預(yù)先訓(xùn)練的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以獲得一個(gè)或多個(gè)故障信息。

其中，所述數(shù)字信號(hào)處理器還用于：提取所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)時(shí)域特征；通過(guò)將每個(gè)所述時(shí)域特征和與其對(duì)應(yīng)的時(shí)域特征門限閾值范圍進(jìn)行比較，確定一個(gè)或多個(gè)疑似故障；基于所述一個(gè)或多個(gè)疑似故障對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得一個(gè)或多個(gè)故障信息。

其中，所述數(shù)字信號(hào)處理器還用于：如果所述時(shí)域特征不在所述時(shí)域特征門限閾值范圍內(nèi)，則判定為針對(duì)所述時(shí)域特征的疑似故障。

其中，所述時(shí)域特征至少包括：峭度、峰值因子、脈沖因子、裕度因子及波形因子。