[發明專利]電動飛行器動力系統故障診斷及健康管理體系設計方法

在審

• 申請號: 202210587540.9
• 申請日: 2022-05-25
• 公開（公告）號: CN114996843A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 何洋;唐德佳;徐志偉;李款;孫華旺;張南
• 申請（專利權）人: 上海航天控制技術研究所
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/23;G06F30/27;G06F30/28;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/02;G06F119/14
• 代理公司: 中國航天科技專利中心 11009
• 代理人: 楊春穎

本發明公開了一種電動飛行器動力系統故障診斷及健康管理體系設計方法，包括：基于多層次仿真模型，建立故障知識庫；基于先進傳感器技術和基于非線性模型的深度置信網絡算法，結合故障知識庫，實現系統故障診斷及健康感知預測；構建系統關鍵指標評價體系，采用多輸入單輸出的健康決策生成過程，通過前期系統故障診斷及健康感知預測，采用數據統計及失效物理模型協調合作方式，建立分級分類管理策略，形成健康管理決策并執行。本發明旨在實現高價值飛行器大功率電推進系統故障診斷與健康管理系統的設計，滿足未來電動飛行器高效高性能和智能化發展趨勢。

技術領域

本發明屬于故障診斷及健康管理研究技術領域，尤其涉及一種電動飛行器動力系統故障診斷及健康管理體系設計方法。

背景技術

動力系統作為飛行器的“心臟”，其性能好壞直接決定了電動飛行器的推進能力，影響飛行器有效載荷、巡航時間等關鍵指標。受外部低溫低氣壓影響，系統長航時飛行過程中散熱困難，同時受大機動強過載復雜工況影響，系統機電非線性因素顯著提高，電機瞬時溫升、控制器電壓過沖跌落、電流過流及螺旋槳推力效能低等問題嚴重影響飛行器在航過程中的安全性和可靠性。長時間過熱、過效運行會嚴重損耗部件壽命，甚至造成系統失效，因此亟需面向飛行器動力系統構建狀態監測平臺，識別故障模式和風險，設計開發健康管理系統，促使電推進系統與上位機決策系統逐步融合，形成一套集智能自主狀態監測、健康感知及故障分級分類處理的故障診斷及健康管理體系。

目前國內相關高價值飛行器大功率電推進系統故障診斷與健康管理系統尚不成熟，配套評價方法與指標體系空白較多，難以適應未來電動飛行器高效高性能和智能化發展趨勢。

發明內容

本發明的技術解決問題：克服現有技術的不足，提供一種電動飛行器動力系統故障診斷及健康管理體系設計方法，旨在實現高價值飛行器大功率電推進系統高效高可靠運行。

為了解決上述技術問題，本發明公開了一種電動飛行器動力系統故障診斷及健康管理體系設計方法，包括：

基于多層次仿真模型，建立故障知識庫；

基于先進傳感器技術和基于非線性模型的深度置信網絡算法，結合故障知識庫，實現系統故障診斷及健康感知預測；

構建系統關鍵指標評價體系，采用多輸入單輸出的健康決策生成過程，通過前期系統故障診斷及健康感知預測，采用數據統計及失效物理模型協調合作方式，建立分級分類管理策略，形成健康管理決策并執行。

在上述電動飛行器動力系統故障診斷及健康管理體系設計方法中，基于多層次仿真模型，建立故障知識庫，包括：

梳理電動飛行器動力系統各單機部件、分系統到全系統工作機理，模擬真實工況，建立低-高空氣壓、溫度模型及復雜突變來流模型，針對部件機電、磁、溫度場開展有限元分析，采用電驅系統半實物或硬件在環仿真，通過注入不同類型故障信號，模擬各典型故障模式，提取故障參數，構建得到故障知識庫。

在上述電動飛行器動力系統故障診斷及健康管理體系設計方法中，真實工況包括：通過matlab中環境模型及往期飛試數據構建起飛、巡航、降落過程時外部大氣壓溫度及氣壓模型，擬合起飛巡航過程中大氣來流干擾變化，通過往期全尺寸低溫低氣壓及吹風試驗數據模擬螺旋槳真實推力與轉速對應關系搭建飛行器不同傾角下動力學仿真模型。

在上述電動飛行器動力系統故障診斷及健康管理體系設計方法中，基于先進傳感器技術和基于非線性模型的深度置信網絡算法，結合故障知識庫，實現系統故障診斷及健康感知預測，包括：

采用先進傳感器技術提取含有故障分量的特征參數，利用基于非線性模型的深度置信網絡算法對原始傳感數據進行數據級與特征級的有效融合提取，比對故障知識庫進行趨勢分析，實現系統故障診斷及健康感知預測。