航空機電產品故障預測和健康管理技術

杜志興

摘 要：隨著航天系統(tǒng)復雜性與綜合性、智能化程度的提高，對航空機電產品的維護與保障的成本不斷提高，同時由于組成環(huán)節(jié)與影響因素的增加，航空機電產品發(fā)生故障的幾率也越來越大。基于航空機電產品可靠、安全、經濟方面考慮，故障預測與健康管理技術受到了越來越多的重視與應用。在國內外的航空機電產品檢測技術中，故障預測與健康管理技術已經成為了核心的技術。該文主要介紹了故障預測與健康管理在航空機電產品中的發(fā)展情況，以航空機電產品為例對故障預測與健康管理技術進行了闡述與分析。希望通過對故障預測與健康管理技術現(xiàn)狀的描述來為未來更加先進的航空機電產品故障預測與健康管理技術的發(fā)展提供參考與依據(jù)。

關鍵詞：航空 機電產品 故障預測與健康管理

中圖分類號：TP206 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）06（a）-0164-01

故障預測與健康管理技術的作用是監(jiān)控和預測系統(tǒng)完成其功能的狀態(tài)，其中包括剩余壽命、故障預測等。相關的分析研究表明，故障預測與健康管理技術能夠將維護的費用降低，提高系統(tǒng)或設備的完好、保證任務的成功。電子系統(tǒng)的故障預測與健康管理技術已經成為了國內外的研究熱點。航空機電產品中也可以使用故障預測與健康管理技術，該文對其進行了探討，希望為以后的航空機電產品的發(fā)展提供參考。

1 故障預測與健康管理技術概述

故障預測與健康管理（Prognostic and Health Management，簡稱PHM）中包含著連個方面的內容，一方面是健康，即與期望的正常性能狀態(tài)相比較的性能下降程度或偏差程度；另一方面是預測，即以系統(tǒng)現(xiàn)在或者歷史性能狀態(tài)為依據(jù)，對部件或者系統(tǒng)的功能狀態(tài)進行預測性的診斷。PHM技術的發(fā)展基礎是傳統(tǒng)的健康監(jiān)控與故障診斷技術。系統(tǒng)與設備性能不斷增加、變得更為復雜，再加上信息技術的飛速發(fā)展，PHM技術的發(fā)展歷程可以歸結為從開始的外部測試發(fā)展到機內測試，漸漸地發(fā)展成為一門獨立的學科，隨著綜合診斷的提出與不斷發(fā)展，PHM體系形成并得到了完善。

2 針對飛機典型部件的故障預測與健康管理系統(tǒng)建模

2.1 飛機輔助動力系統(tǒng)的輔助動力系統(tǒng)模型整體理念

輔助動力系統(tǒng)的性能衰減是飛機輔助動力系統(tǒng)的部件常見的物理故障。根據(jù)轉速、排氣溫度、燃油流量等的改變導致的輔助動力系統(tǒng)可測參數(shù)的變化，就可以根據(jù)可測參數(shù)的變化來診斷相應的運行狀態(tài)。比較完整的PHM建模過程是PHM的整個檢測流程的模型建立，包括從傳感器及數(shù)據(jù)采集模型、數(shù)據(jù)預處理模型、特征提取模型、健康狀態(tài)預報模型與壽命預測與保障決策模型。

2.2 特征提取模型

近幾年來，信息提取中使用最為廣泛的是小波變換。小波變換能夠細分與分離被測信號的不同頻率成分，從而得到其中有用的頻率成分，因此是一種較為有效的特征提取方法。在小波變換提取信號的過程中，能夠根據(jù)被測信號的不同頻率成分對信號的任意細常進行調節(jié)，提高信噪比與分辨率。

2.3 健康預測與診斷系統(tǒng)

健康預測與診斷系統(tǒng)的開發(fā)效率可以通過集成的方式來實現(xiàn)提高，使各模塊的能力能夠實現(xiàn)共享，輔助動力系統(tǒng)健康預測與診斷系統(tǒng)的各個模塊與整個系統(tǒng)都能得到好處。輔助動力系統(tǒng)的健康預測與診斷系統(tǒng)在集成的形式之下成為一個整體對待，能夠使系統(tǒng)滿足不同的功能需求、配置活體系結構。采用全數(shù)字電子控制系統(tǒng)的輔助動力系統(tǒng)都是較為先進的，因此輔助動力系統(tǒng)的健康預測與診斷系統(tǒng)與數(shù)學電控系統(tǒng)之間有著非常密切的聯(lián)系，兩者需要的參數(shù)（如轉子轉速、排氣溫度、燃油流量等）大部分是相同的，有些功能（如傳感器故障預測、超限檢測等）也是都需要的。兩者不同的地方在于，就超限檢測而言，健康預測與診斷系統(tǒng)側重于向機組和地勤人員告警，數(shù)字電控系統(tǒng)則是依據(jù)輔助動力系統(tǒng)的健康狀況報告來改變控制的規(guī)律，將異常狀態(tài)的影響進行降低，從而保證工作的安全。

2.4 健康狀態(tài)預報與剩余壽命預測

健康狀態(tài)預報與剩余壽命預測需要對被測對象的健康狀況分類，以正常、性能下降、失效為標準來進行劃分，通過特征提取的結果來進行狀態(tài)的識別。按照故障的識別方式可以將輔助動力系統(tǒng)的故障分為基于模型的預測法、基于知識的預測法、基于數(shù)據(jù)的預測法等。其中基于模型的預測要以輔助動力系統(tǒng)的數(shù)學模型與部件失效模型為基礎；基于知識的預測不需要精確的數(shù)學模型；基于數(shù)據(jù)的預測則數(shù)學模型與物理模型都不需要。

3 輔助動力系統(tǒng)的故障與壽命的預測過程

預測的過程主要的步驟為：第一步，在HMM的參數(shù)估計過程中得到狀態(tài)轉換估計；第二步，在HMM參數(shù)估計過程中得到狀態(tài)周期的概率密度函數(shù)，通過該函數(shù)來計算平均值與偏差；第三步，從分類計算的結果中得出健康狀態(tài)；第四步，設備的剩余使用壽命通過向后的迭代運算進行預測。

輔助動力健康預測與診斷要在輔助動力系統(tǒng)的設計、研制階段中作為設計的特性來重視，將輔助動力系統(tǒng)的監(jiān)視、診斷、預測從設計方面進行提高，實現(xiàn)輔助動力健康預測與診斷的效益最大化。

4 結語

故障預測和健康管理技術已經成為了國內外航空機電產品中狀態(tài)維修與自主式保證的核心技術，成為了發(fā)展前途非常廣泛的軍民兩用技術，具有可靠、保障、安全、降低費用等優(yōu)勢。故障預測和健康管理技術的開發(fā)、成熟與推廣已經在歐美國家得到了重視，并有了較為顯著的成效。

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