[發明專利]基于觀測器的直升機主減速器振動特征閾值設置方法

在審

• 申請號: 201811518727.3
• 申請日: 2018-12-12
• 公開（公告）號: CN109670145A
• 公開（公告）日: 2019-04-23
• 發明（設計）人: 單添敏;沈勇;王景霖;林澤力;曹亮;顧浩天
• 申請（專利權）人: 中國航空工業集團公司上海航空測控技術研究所
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06N3/04
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 朱顯國

本發明公開了一種基于觀測器的直升機主減速器振動特征閾值設置方法，本發明采用相關性分析的方法對飛參發參進行優化約減；將飛參發參作為網絡輸入，振動特征參數作為網絡輸出，利用正常狀態下的樣本數據訓練建立多隱含層BP神經網絡觀測器，并計算得到正常樣本殘差；采用統計分布的原理，計算殘差閾值。將實際測得的飛參、發參作為已訓練好的神經網絡的輸入，計算得到相應的振動特征參數的估計輸出，將其與殘差閾值求和，從而得到當前飛參發參情況下的自適應動態閾值。

技術領域

本發明屬于直升機故障診斷與健康管理領域，具體地說，是一種基于觀測器的直升機主減速器振動特征閾值設置方法。

背景技術

對直升機主減速器的振動特性進行分析，可以認為主減速器的振動主要來自于四個方面：主減速器內部各類旋轉機械本身的振動，直升機飛行狀態變化引起的振動，故障引發的振動和噪聲。在進行狀態監測、故障診斷與預測時，若采用固定閾值的方法，當飛行狀態變化引起的振動變化大于健康狀態變化引發的振動變化時，會對診斷與預測結果進行干擾。

通常，直升機在飛行過程中狀態多變，扭矩、速度等參數變化頻繁，導致直升機的振動特性變化較大從而掩蓋了因其本身健康狀態變化而產生的振動特性的變化。

因此，為提高故障診斷與健康管理系統處理結果的可信度，盡可能減小飛行狀態變化導致的影響，需要開展基于飛行狀態的自適應動態閾值設置方法研究。

發明內容

本發明的目的在于提供一種可以根據直升機的飛行狀態自適應設置直升機主減速器監測特征動態閾值的方法。采用了基于神經網絡觀測器，可根據飛行狀態的不同生成動態閾值。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于觀測器的直升機主減速器振動特征閾值設置方法，包括以下步驟：

步驟一：針對直升機機上監測的各種飛行狀態參數、發動機狀態參數(簡稱飛參發參)和振動特征參數，選取正常狀態下的樣本數據，將數據標準化，利用標準化后的樣本數據，計算每個飛行狀態參數、發動機狀態參數與振動特征參數之間的相關性，根據設定的相關性系數下閾值，選取相關性高于下閾值的飛參發參；

步驟二：針對選取的飛參發參數據，采用基于神經網絡觀測器的方法，將選取的飛參發參數據做為神經網絡輸入，振動特征參數作為神經網絡輸出，利用樣本數據對神經網絡觀測器進行訓練；

步驟三：針對訓練完成的神經網絡觀測器，將正常狀態下飛參發參樣本數據作為觀測器輸入，得到的輸出與相對應的振動特征參數進行比較，得到正常狀態下振動特征參數樣本的殘差；

步驟四：針對生成的正常狀態樣本殘差，假設其服從正態分布，計算殘差的均值和標準差，并根據根據k倍σ原則確定設定相應的殘差超限閾值；

步驟五：針對步驟一中已經篩選出的飛參發參，獲取同一直升機主減速器的實測飛參發參數據，輸入訓練完成的神經網絡觀測器中，得到振動特征參數的理論值，將其與步驟五得到的殘差超限閾值進行求和，從而得到振動特征的自適應動態閾值。

本發明與現有技術相比，其顯著優點為：可以根據直升機的飛行狀態的變化，自適應設置直升機主減速器監測特征的動態閾值，隨著飛行狀態的變化動態調整閾值。

附圖說明

圖1為雙隱含層BP神經網絡結構圖。

圖2為振動特征殘差生成。

圖3為基于殘差概率分布的殘差閾值計算。

圖4為自適應動態閾值計算。

具體實施方式