[發明專利]一種多余度副翼作動器故障檢測、診斷與性能評估方法

有效

• 申請號: 201410759484.8
• 申請日: 2014-12-10
• 公開（公告）號: CN104390776B
• 公開（公告）日: 2016-11-16
• 發明（設計）人: 呂琛;袁航;陳子涵;夏立群;王可
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G01M13/00
• 分類號: G01M13/00;F15B19/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;賈玉忠

1.一種多余度副翼作動器故障檢測、診斷與性能評估方法，其特征是：該方法所針對的副翼作動器是多余度副翼作動器，該方法的步驟如下：

步驟一、針對該對象，利用輸入指令信號和輸出位移信號，基于雙級神經網絡獲取殘差和自適應閾值，實現故障檢測；若檢測無故障，則執行步驟三，若檢測到故障，則執行步驟二以及步驟三，來獲取多余度副翼作動器的故障信息以及故障程度；

步驟二、利用輸入指令信號、輸出位移信號和力馬達電流信號，采用兩個神經網絡構建觀測器，估計力馬達電流并計算力馬達電流比，通過對比力馬達電流比，實現故障初步定位和分類；

步驟三、利用輸入指令信號和輸出位移信號，采取兩種不同神經網絡相配合的方法，基于多余度副翼作動器正常運行數據，實現作動器性能評估；

步驟四、利用輸入指令信號、輸出位移信號，引入氣動載荷數據，設計特定的訓練指令譜，基于雙級神經網絡獲取殘差和自適應閾值，實現實時故障檢測。

2.根據權利要求1所述的一種多余度副翼作動器故障檢測、診斷與性能評估方法，其特征是：所述的多余度副翼作動器為閉環控制液壓系統，且控制部分包含大于或等于兩個余度，即包含多個相同的控制通道，機械液壓部分為一個余度。

3.根據權利要求1或2所述的一種多余度副翼作動器故障檢測、診斷與性能評估方法，其特征是：步驟一中所述的雙級神經網絡，第一個神經網絡作為系統觀測器，其輸入為輸入指令信號和上一時刻的作動器位移信號，輸出為作動器估計位移輸出；第二個神經網絡用來生成自適應閾值，其輸入為輸入指令信號和作動器估計位移信號，輸出為自適應閾值；利用輸入指令信號和作動器估計位移做差，獲取殘差信號；將殘差信號和自適應閾值比較，達到多余度副翼作動器的故障檢測。

4.根據權利要求1或2所述的一種多余度副翼作動器故障檢測、診斷與性能評估方法，其特征是：步驟二中所述的兩個神經網絡，第一個神經網絡作為系統觀測器，其輸入為輸入指令信號和上一時刻的作動器位移信號，輸出為作動器估計位移輸出；第二個神經網絡作為力馬達電流觀測器，其輸入為輸入指令信號和作動器估計位移信號，輸出為力馬達估計電流；用力馬達估計電流和各個通道的實際力馬達電流相除，獲取力馬達電流比；將作動器正常工作時的力馬達電流比與各個通道的力馬達電流比做對比，實現故障通道定位與初步故障分類。

5.根據權利要求1或2所述的一種多余度副翼作動器故障檢測、診斷與性能評估方法，其特征是：步驟三中所述的兩種不同神經網絡，第一個神經網絡作為系統觀測器，其輸入為輸入指令信號和上一時刻的作動器位移信號，輸出為作動器估計位移輸出；利用輸入指令信號和作動器估計位移做差，獲取殘差信號；第二個神經網絡為自組織映射神經網絡，利用從作動器正常運行時獲取的殘差信號中提取的時域特征訓練該自組織映射神經網絡，之后，將從作動器實際運行時的殘差信號中提取出的時域特征輸入到訓練好的自組織映射神經網絡中，獲取最小量化誤差，并歸一化，達到多余度副翼作動器性能評估的目的。

6.根據權利要求1或2所述的一種多余度副翼作動器故障檢測、診斷與性能評估方法，其特征是：步驟四中所述的雙級神經網絡，第一個神經網絡作為系統觀測器，其輸入為輸入指令信號、上一時刻的作動器位移信號以及氣動載荷數據，輸出為作動器估計位移輸出；第二個神經網絡用來生成自適應閾值，其輸入為輸入指令信號、作動器估計位移信號以及氣動載荷數據，輸出為自適應閾值；在訓練系統觀測器和自適應閾值神經網絡時，所利用的訓練指令譜的幅值和頻率在實際幅值頻率范圍內線性增加，遍歷所有可能范圍內的幅值和頻率；利用輸入指令信號和作動器估計位移做差，獲取殘差信號；將殘差信號和自適應閾值比較，達到多余度副翼作動器的實時故障檢測。