[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

技術領域

本發明屬于液壓伺服系統的故障診斷技術領域，具體涉及一種基于神經網絡的多余度副翼作動器故障檢測、診斷與性能評估方法。

背景技術

飛機副翼作動器是飛機飛控系統的重要組成部分。對副翼作動器進行故障檢測與故障診斷是提高飛機飛控系統可靠性和安全性的重要手段之一。針對副翼作動器的一些常見故障，如傳感器故障、力馬達故障以及泄漏故障等，早期檢測與處理能夠提高飛機的使用效率，并且有效提高飛控系統的安全性。因此，對于多余度副翼作動器進行故障檢測與故障診斷十分必要。同時，近年來，為了克服“維修不足”和“維修過剩”的矛盾，基于狀態的維修(CBM)應運而生。CBM技術對設備的運行狀態進行監測，通過對被監測設備進行量化性能評估和自動故障診斷來決定設備的維修需求。因此，為了實現副翼作動器的CBM，對其進行精確的性能評估十分必要。

作為飛控系統的重要組件，近些年，針對副翼作動器故障檢測與故障診斷的研究比較廣泛。這些方法可以分為兩類：基于模型的方法和數據驅動的方法。基于模型的方法是通過建立副翼作動器的物理或數學模型來進行故障檢測、診斷與評估的一種方法，這種方法的優點是評估結果可信度高，缺點是建模過程比較復雜，模型的驗證困難。相對于基于模型的方法，由于無需建立副翼作動器的數學或物理模型，基于數據驅動的副翼作動器故障檢測與診斷的研究更多。但是，目前的研究方法一般所針對的對象是單余度系統，而實際應用中，為了提高飛機飛行的可靠性和安全性，所采用的副翼作動器多為多余度作動器。由于其余通道對于故障通道輸出的糾正與補償作用，使得多余度副翼作動器的檢測與診斷尤為困難，因此，目前針對多余度副翼作動器故障檢測與故障診斷的方法比較少。除此之外，由于缺乏性能評估的方法，對副翼作動器實施基于狀態的維修還比較困難。

為了解決上述問題，本發明提出了一套針對多余度副翼作動器的故障檢測、診斷與性能評估的方法。在進行多余度副翼作動器故障檢測時，采取了基于雙級神經網絡的方法，雙級神經網絡由兩個RBF神經網絡組成，其中，第一個RBF神經網絡用來跟蹤多余度副翼作動器并實時產生殘差，另一個RBF神經網絡同步輸出自適應閾值，通過比較殘差和自適應閾值，達到故障檢測的目的。針對多余度副翼作動器的故障診斷，同樣采用RBF神經網絡來估計力馬達電流，并且計算出估計的力馬達電流與各個通道實際力馬達電流的比值，通過比較各個通道力馬達電流的比值，即可實現故障的定位與故障類型的初步確定。最后，利用從正常運行的殘差數據中提取出時域特征來訓練SOM神經網絡，并使用該訓練好的SOM神經網絡來對多余度副翼作動器進行性能評估，獲取健康度(CV值，變化范圍0到1)，為維修提供依據。

發明內容

本發明的目的是為了解決以下問題：多余度條件下，由于其余通道對于故障通道輸出的糾正與補償作用，造成的故障檢測困難問題；飛機在飛行過程中，由于指令的隨機性和氣動載荷的影響，造成的多工況條件下故障檢測擾動大的問題；多余度副翼作動器在發生故障時，故障定位與故障類型確定問題；為了支持作動器的視情維修，多余度副翼作動器的性能評估問題。

本發明采用的技術方案為：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。

進一步的，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。