航空機(jī)電系統(tǒng)先進(jìn)診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)研究

王紅 楊占才 靳小波 封錦琦

摘要：本文首先分析了國外航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)產(chǎn)品的功能、性能及特點(diǎn)，然后對(duì)航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)研制流程進(jìn)行了分析，接著對(duì)可應(yīng)用于航空機(jī)電系統(tǒng)的先進(jìn)診斷與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了全面分析，主要包括基于任務(wù)剖面的跨系統(tǒng)交聯(lián)實(shí)時(shí)故障仿真與驗(yàn)證技術(shù)、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的故障模式識(shí)別、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的部件剩余壽命預(yù)測(cè)、基于性能衰退特性的健康狀態(tài)評(píng)估、基于自適應(yīng)技術(shù)的診斷預(yù)測(cè)模型修正等方面，最后結(jié)合國內(nèi)的研究現(xiàn)狀，論述了航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展過程中需要關(guān)注的主要問題，希望能夠?yàn)楹娇諜C(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用起到一定的推動(dòng)作用。

關(guān)鍵詞：機(jī)電系統(tǒng)；故障診斷；壽命預(yù)測(cè)；健康評(píng)估；模型修正

中圖分類號(hào)：TP206+.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.07.006

基金項(xiàng)目：國防基礎(chǔ)科研計(jì)劃（JCKY2016205A004，JCKY2017205B015）

航空機(jī)電系統(tǒng)（如液壓系統(tǒng)、燃油系統(tǒng)、環(huán)控系統(tǒng)、輔助動(dòng)力系統(tǒng)、電源系統(tǒng)、旋翼傳動(dòng)系統(tǒng)、起落架系統(tǒng)、生命保障系統(tǒng)、空降空投系統(tǒng)、空中加油系統(tǒng)等）是飛機(jī)的重要組成部分，其工作性能和工作狀態(tài)直接關(guān)系飛機(jī)系統(tǒng)的可靠性和安全性。隨著航空機(jī)電系統(tǒng)從功能、能量、控制和物理4個(gè)方面不斷向綜合化、電能化、數(shù)字化、高功率等方向發(fā)展，對(duì)系統(tǒng)的可靠性、維修性、安全性、測(cè)試性也提出了更高的要求。據(jù)國外經(jīng)驗(yàn)表明，采用先進(jìn)的故障診斷、壽命預(yù)測(cè)及健康管理技術(shù)，是提高航空機(jī)電系統(tǒng)可靠性、維修性及安全性的重要途徑，同時(shí)也是提高航空機(jī)電產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力和產(chǎn)品附加值的關(guān)鍵技術(shù)[1]。鑒于國內(nèi)航空機(jī)電系統(tǒng)的診斷與預(yù)測(cè)水平與國外還存在一定差距的實(shí)際情況，本文在借鑒、分析了美國Impact Technologies公司和歐宇航凱希典測(cè)試與服務(wù)公司（EADS CASSIDIAN T&S）的航空機(jī)電系統(tǒng)預(yù)測(cè)及健康管理產(chǎn)品功能、性能及特點(diǎn)基礎(chǔ)之上，結(jié)合我國新一代飛行器機(jī)電系統(tǒng)預(yù)測(cè)及健康管理研究需求，對(duì)可應(yīng)用于航空機(jī)電系統(tǒng)的先進(jìn)診斷與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了全面分析，包括基于任務(wù)剖面的跨系統(tǒng)交聯(lián)實(shí)時(shí)故障仿真與驗(yàn)證技術(shù)、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的故障模式識(shí)別、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的部件剩余壽命預(yù)測(cè)、基于性能衰退特性的健康狀態(tài)評(píng)估、基于自適應(yīng)技術(shù)的診斷預(yù)測(cè)模型修正等方法，并對(duì)現(xiàn)有的算法模型進(jìn)行了對(duì)比，最后結(jié)合國內(nèi)的研究現(xiàn)狀，論述了航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展過程中需要關(guān)注的主要問題，為飛行器機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)水平的進(jìn)一步提升發(fā)揮作用[2-3]。

1國外航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)產(chǎn)品分析

國外專業(yè)從事航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)產(chǎn)品研發(fā)的供應(yīng)商眾多，本文以國外著名的美國Impact Technologies公司、澳大利亞PHM Technology公司和以色列ALD公司的機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)產(chǎn)品為例，分析其產(chǎn)品功能、性能及特性。

1.1美國Impact Technologies公司診斷與預(yù)測(cè)產(chǎn)品

美國Impact Technologies公司是一家專業(yè)的航空故障診斷與預(yù)測(cè)產(chǎn)品供應(yīng)商，其相關(guān)產(chǎn)品達(dá)到幾十種，而且已經(jīng)在美國F-35、F-22等新型戰(zhàn)斗機(jī)的研制過程中發(fā)揮了重要作用。下面僅以可用于航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)開發(fā)的SignalPro？異常狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)、ReasonPro？診斷/預(yù)測(cè)推理軟件、GPSys？齒輪壽命預(yù)測(cè)系統(tǒng)等為例進(jìn)行說明。

（1）SignalPro？異常狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)

SignalPro？異常狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模發(fā)動(dòng)機(jī)平臺(tái)，該系統(tǒng)可提高機(jī)械或其他系統(tǒng)的信噪比，還可進(jìn)行早期預(yù)警，指示系統(tǒng)狀態(tài)的細(xì)微變化，如系統(tǒng)性能下降或傳感器漂移等情況。特別是在載荷、振動(dòng)、環(huán)境溫度等綜合環(huán)境因素影響系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的情況下，SignalPro？的效果更加明顯。

SignalPro？可獨(dú)立使用，還可同環(huán)境與性能在線監(jiān)測(cè)平臺(tái)、生產(chǎn)工藝跟蹤軟件、控制系統(tǒng)以及其他各種不同類型的應(yīng)用軟件組合使用。目前SignalPro？已經(jīng)應(yīng)用在艦船傳感器故障診斷、航空發(fā)電機(jī)性能監(jiān)測(cè)、直升機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)診斷/預(yù)測(cè)及健康評(píng)價(jià)、艦船燃?xì)鉁u輪-壓縮機(jī)污垢監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。

（2）ReasonPro？診斷/預(yù)測(cè)推理軟件

ReasonProTM是一款可擴(kuò)展的軟件平臺(tái)，基于規(guī)則和案例進(jìn)行綜合推理，以組合失效模型為主要特點(diǎn)，支持各種類型診斷/預(yù)測(cè)推理模型的嵌入，并且采用XML形式的診斷/預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)更為精確的故障隔離。目前，該軟件套件已經(jīng)應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)及液壓、環(huán)控等子系統(tǒng)，船舶推進(jìn)系統(tǒng)、水陸兩棲車輛系統(tǒng)和F-18機(jī)載系統(tǒng)等領(lǐng)域。

該軟件以XML格式構(gòu)建組合失效模型知識(shí)庫，該知識(shí)庫通過與推理算法的交互實(shí)現(xiàn)診斷/預(yù)測(cè)模型的運(yùn)行，該知識(shí)庫存儲(chǔ)了系統(tǒng)相關(guān)信息（如異常檢測(cè)、診斷知識(shí)、觀察現(xiàn)象、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、預(yù)測(cè)知識(shí)等）與故障或失效模式進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以故障或失效模式傳播路徑為基礎(chǔ)，ReasonPro？軟件可通過其“監(jiān)視器”激活診斷/預(yù)測(cè)序列進(jìn)行分析，并給出診斷和預(yù)測(cè)結(jié)論等信息。

（3）GPSys？齒輪壽命預(yù)測(cè)系統(tǒng)

Impact公司開發(fā)的GPSys？齒輪壽命預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并將一種專業(yè)的齒輪預(yù)測(cè)模型嵌入到系統(tǒng)中，該模型通過對(duì)物理失效模型、HUMS振動(dòng)特性模型和歷史數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵傳動(dòng)系統(tǒng)中齒輪失效的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。GPSys？軟件集成了所有設(shè)計(jì)、操作和檢測(cè)方面的有效信息源，這些信息作為剩余壽命預(yù)測(cè)的輸入，有助于提升預(yù)測(cè)精度。目前，該系統(tǒng)已經(jīng)用于國外某型飛機(jī)附件機(jī)匣診斷、預(yù)測(cè)系統(tǒng)研制、試驗(yàn)及驗(yàn)證領(lǐng)域[4]。

1.2澳大利亞PHM Technology公司診斷與預(yù)測(cè)產(chǎn)品

澳大利亞PHM Technology公司研發(fā)的MADe產(chǎn)品是一套輔助狀態(tài)感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)的軟件工具。該平臺(tái)可滿足機(jī)械、液壓等機(jī)電系統(tǒng)全壽命階段的診斷與預(yù)測(cè)需求。MADe在專注于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)獲取的同時(shí)，通過引入先進(jìn)的傳感器相關(guān)技術(shù)，對(duì)傳感器的布局進(jìn)行優(yōu)化，有效地降低了裝備的虛警率、縮短了停機(jī)時(shí)間，并減少了多余的維修。MADe平臺(tái)通過模糊認(rèn)知圖（fuzzy cognitive map）和鍵合圖（bond graph）技術(shù)，自動(dòng)推導(dǎo)系統(tǒng)中各個(gè)層次對(duì)故障的響應(yīng)，分析故障的傳遞路徑及其影響。

MADe是一款集成的產(chǎn)品建模、RAM分析和PHM設(shè)計(jì)的軟件工具包，包括三個(gè)軟件模塊。MADe系統(tǒng)故障響應(yīng)行為的建模和分析模塊：其系統(tǒng)模型可直接生成FMECA數(shù)據(jù)，用于MADe RAM和MADe PHM。MADe RAM（可靠性、可用性和維修性）：用于系統(tǒng)可靠性、可用性和維修性評(píng)估；MADe PHM（診斷和健康監(jiān)控）：用于設(shè)計(jì)診斷、預(yù)測(cè)和健康管理系統(tǒng)并評(píng)估其能力。MADe是一款系統(tǒng)、子系統(tǒng)、部件、零件建模軟件工具，可用于在設(shè)計(jì)過程中識(shí)別和評(píng)估潛在的功能和安全關(guān)鍵項(xiàng)（FMECA）。MADe可以應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)及產(chǎn)品各個(gè)設(shè)計(jì)階段（概念設(shè)計(jì)、初步設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、技術(shù)更新、產(chǎn)品改進(jìn)），適用于高復(fù)雜、高集成的多域機(jī)電系統(tǒng)[5]。

1.3以色列ALD公司診斷與預(yù)測(cè)產(chǎn)品

以色列ALD公司研發(fā)的PHM Commander是一款適用于復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)及產(chǎn)品的故障診斷與預(yù)測(cè)貨架產(chǎn)品，如圖1所示。它幫助用戶靈活地收集、跟蹤、分析和管理故障，收集并分析整個(gè)過程中的多種參數(shù)，進(jìn)而對(duì)裝備進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和健康管理。在確保所有數(shù)據(jù)完整性的基礎(chǔ)上，它可以作為跨區(qū)域、跨組織的故障知識(shí)庫，分析裝備的售后維護(hù)、現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行的故障類型分布、故障發(fā)生趨勢(shì)、視情維修方案、裝備健康狀態(tài)等，靈活地進(jìn)行產(chǎn)品信息導(dǎo)入、查詢、統(tǒng)計(jì)、分析、管理，以優(yōu)化售后服務(wù)工作。

該產(chǎn)品可確保機(jī)電系統(tǒng)及產(chǎn)品可靠性、安全性、維修性和關(guān)鍵性能指標(biāo)的改進(jìn)。ALD的PHM方法與傳統(tǒng)的由制造商驅(qū)動(dòng)的維修政策不同，目前由MRO和車間維修等機(jī)構(gòu)實(shí)施。PHM Commander是基于預(yù)測(cè)的維修決策的基礎(chǔ)。ALD PHM方法是一種基于故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）的整體系統(tǒng)維護(hù)方法。

2航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)流程及特點(diǎn)分析

航空機(jī)電系統(tǒng)是飛行器的關(guān)鍵部分，其診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證方法的可行性直接關(guān)系到飛行器全機(jī)模型驗(yàn)證的合理性與有效性。首先分析研究航空機(jī)電系統(tǒng)的故障機(jī)理，明確主要故障表現(xiàn)形式、故障原因、故障影響及故障傳播關(guān)系，以危害性大、維護(hù)成本高為原則選擇需要診斷的故障模式。然后分析故障模式與故障征兆的對(duì)應(yīng)關(guān)系，明確對(duì)故障和性能退化敏感的物理量作為故障征兆監(jiān)測(cè)參數(shù)，監(jiān)測(cè)參數(shù)要具備高度敏感性、高度可靠性及實(shí)用性（如參數(shù)獲取的難易程度及經(jīng)濟(jì)性）等特點(diǎn)[6]。在上述分析的基礎(chǔ)上，制訂參數(shù)監(jiān)測(cè)方案、試驗(yàn)方案、特征提取方案、故障診斷方案、壽命預(yù)測(cè)方案、健康管理方案、維修決策方案及模型驗(yàn)證方案等內(nèi)容，為后續(xù)飛行器級(jí)診斷與預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證奠定基礎(chǔ)。航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)研究流程如圖2所示。

通過上述流程分析，總結(jié)出航空機(jī)電系統(tǒng)PHM研究主要特點(diǎn)如下：（1）從前期的故障機(jī)理分析，到后期的模型驗(yàn)證，診斷與預(yù)測(cè)流程是一個(gè)反復(fù)迭代的過程，需要通過分析、建模、驗(yàn)證的多次迭代過程才能實(shí)現(xiàn)規(guī)定的功能和性能。（2）診斷與預(yù)測(cè)過程涉及環(huán)節(jié)眾多，每個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)誤差都會(huì)影響診斷與預(yù)測(cè)決策的準(zhǔn)確性，因此需要研制人員仔細(xì)分析誤差影響，掌握誤差傳遞規(guī)律，進(jìn)而合理進(jìn)行誤差分配。（3）在前期分析準(zhǔn)確的前提下，影響航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵在于故障注入與仿真是否有效、故障模式識(shí)別是否準(zhǔn)確、壽命與健康狀態(tài)預(yù)測(cè)是否可信、模型修正是否合理有效等。

3航空機(jī)電系統(tǒng)先進(jìn)診斷與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)

3.1基于任務(wù)剖面的跨系統(tǒng)交聯(lián)實(shí)時(shí)故障仿真與驗(yàn)證技術(shù)

跨系統(tǒng)交聯(lián)故障是指飛行器各個(gè)成員系統(tǒng)在工作過程中，由于系統(tǒng)之間相互耦合作用，故障現(xiàn)象復(fù)雜多樣，難以準(zhǔn)確隔離和定位的故障。跨系統(tǒng)交聯(lián)故障不僅是飛行器全機(jī)級(jí)、區(qū)域級(jí)最重要的故障表現(xiàn)形式，也是飛行器最難準(zhǔn)確隔離的故障，目前已經(jīng)成為研制使用單位最迫切、最急需解決的關(guān)鍵問題。

為了提高跨系統(tǒng)交聯(lián)故障診斷隔離的準(zhǔn)確度，迫切需要在飛行器全機(jī)級(jí)、區(qū)域級(jí)地面試驗(yàn)驗(yàn)證過程中采用一種可靠、有效的故障仿真手段對(duì)所有相關(guān)故障進(jìn)行模擬，并且將故障準(zhǔn)確而有效地注入到相互交聯(lián)的成員系統(tǒng)之間，以確保在地面試驗(yàn)驗(yàn)證階段對(duì)交聯(lián)故障進(jìn)行準(zhǔn)確模擬，為驗(yàn)證故障診斷模型提供可靠而有效的故障注入手段。

針對(duì)任務(wù)區(qū)域級(jí)內(nèi)部成員系統(tǒng)之間交聯(lián)故障仿真，可采用基于總線的集中控制、分布式注入的方式實(shí)現(xiàn)，具體實(shí)現(xiàn)原理如圖3所示。在跨系統(tǒng)交聯(lián)故障仿真建模與驗(yàn)證中，包括輸入準(zhǔn)備、跨系統(tǒng)交聯(lián)故障仿真模型搭建和故障仿真驗(yàn)證等幾個(gè)程序。在輸入準(zhǔn)備過程中，包含搭建工作環(huán)境和資料搜集兩方面內(nèi)容；在跨系統(tǒng)交聯(lián)故障仿真模型搭建過程中，主要包括模型加載、連接模型接口、創(chuàng)建模型間通信函數(shù)、補(bǔ)充變量收發(fā)狀態(tài)機(jī)等幾個(gè)建模環(huán)節(jié)；在故障仿真驗(yàn)證過程中，主要包括故障仿真驗(yàn)證和故障仿真結(jié)果分析兩部分工作。具體過程如圖4所示。

3.2基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的故障模式識(shí)別方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)均是軟件計(jì)算的重要方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，但以權(quán)值表達(dá)的知識(shí)形式不易理解，不能充分利用領(lǐng)域?qū)＜掖罅康恼Z言知識(shí)；而模糊邏輯可以較好地利用語言知識(shí)，且知識(shí)表達(dá)形式易理解，但卻存在自學(xué)習(xí)能力弱，難以利用數(shù)值信息的不足，因而將兩者結(jié)合形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，將更具有優(yōu)越性。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)能夠很好地解決專家系統(tǒng)的知識(shí)和規(guī)則獲取問題，具有很強(qiáng)的實(shí)用性，適用飛行器復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷[7]。

故障模式識(shí)別實(shí)際上是故障診斷的過程，即通過對(duì)部件外部征兆的監(jiān)測(cè)，取得特征參數(shù)的正確信息，實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別、定位和隔離。依據(jù)航空機(jī)電系統(tǒng)診斷結(jié)果具有模糊性、專家經(jīng)驗(yàn)較多等特點(diǎn)，以試驗(yàn)數(shù)據(jù)為學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行模式識(shí)別模型設(shè)計(jì)，采用模糊推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)作式的專家系統(tǒng)對(duì)航空機(jī)電系統(tǒng)的故障模式進(jìn)行識(shí)別，其結(jié)構(gòu)如圖4所示。

3.3基于性能衰退特性的健康狀態(tài)評(píng)估方法

航空機(jī)電系統(tǒng)的一些關(guān)鍵設(shè)備及部件從正常到故障通常會(huì)經(jīng)歷一系列的退化狀態(tài)（見圖6），這使得基于性能衰退特性的健康狀態(tài)評(píng)估方法成為可能。基于性能衰退特性的健康狀態(tài)評(píng)估方法，主要通過監(jiān)控部件性能退化參數(shù)對(duì)其性能退化狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、跟蹤和度量，借助可靠的評(píng)估模型實(shí)現(xiàn)健康狀態(tài)評(píng)估，其中的技術(shù)難點(diǎn)是性能參數(shù)退化軌跡的獲取以及如何保證評(píng)估精度。目前，國內(nèi)外科研人員正在陸續(xù)開展基于性能退化數(shù)據(jù)的健康狀態(tài)評(píng)估研究，如美國Impact Technologies公司針對(duì)液壓泵實(shí)現(xiàn)了基于性能退化試驗(yàn)數(shù)據(jù)的健康狀態(tài)評(píng)估，但大多數(shù)研究機(jī)構(gòu)尚未取得成熟的研究成果。

開展基于性能衰退特性的健康狀態(tài)評(píng)估技術(shù)研究主要包括以下三方面的內(nèi)容：（1）通過失效模式及失效機(jī)理分析、專家知識(shí)、歷史經(jīng)驗(yàn)、試驗(yàn)研究等方式確定產(chǎn)品的性能退化參數(shù)，可以一個(gè)或多個(gè)；（2）通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)等進(jìn)行深入分析和研究，確定性能參數(shù)的退化軌跡及表征不同退化狀態(tài)的閾值；（3）建立多個(gè)性能退化狀態(tài)評(píng)估模型（基于灰色理論、曲線擬合、回歸分析、統(tǒng)計(jì)分析等方法），通過綜合評(píng)判給出健康狀態(tài)評(píng)估結(jié)果。基于性能衰退特性的健康狀態(tài)評(píng)估結(jié)果如圖7所示。

3.4基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)電設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)技術(shù)

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的壽命預(yù)測(cè)是比較熱點(diǎn)的技術(shù)，其實(shí)質(zhì)是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，利用該模型對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。壽命預(yù)測(cè)通常以時(shí)間序列為基礎(chǔ)，時(shí)間序列是指某一系統(tǒng)變量或指標(biāo)的數(shù)值或觀察值按其出現(xiàn)時(shí)間的先后順序，且間隔時(shí)間相同而排列的一列數(shù)值。基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)過程是通過被預(yù)測(cè)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)造依時(shí)間變化的序列模型，并借助一定規(guī)則來預(yù)測(cè)未來。

機(jī)電設(shè)備的壽命是指設(shè)備從開始使用到淘汰的整個(gè)時(shí)間過程，即設(shè)備從投入使用開始，到因設(shè)備磨損、到壽而不能繼續(xù)使用，最后報(bào)廢為止所經(jīng)歷的全部時(shí)間。它主要由設(shè)備的有形磨損以及疲勞載荷所決定，受到有形磨損影響的以摩擦損耗為主，是根據(jù)磨損壽命來確定，因疲勞載荷作用影響明顯的，根據(jù)疲勞壽命來確定。尋求能夠表征設(shè)備磨損程度（即損傷程度）的參數(shù)或者參數(shù)特征是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的剩余壽命預(yù)測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵研究內(nèi)容。目前能夠支撐機(jī)電設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)技術(shù)研究的數(shù)據(jù)源包括飛行器飛行參數(shù)、故障記錄數(shù)據(jù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)等，但其特點(diǎn)是量大、無序、規(guī)律性差，而且飛行器運(yùn)行過程復(fù)雜，存在多任務(wù)剖面的情況，導(dǎo)致壽命預(yù)測(cè)難以實(shí)現(xiàn)。

為了摸索并實(shí)現(xiàn)機(jī)電系統(tǒng)關(guān)鍵部件壽命預(yù)測(cè)，需要一個(gè)長期試驗(yàn)、觀察、分析、總結(jié)的過程，通過采用壽命試驗(yàn)平臺(tái)，開展加速壽命試驗(yàn)，獲取壽命參數(shù)信息，通過對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，得到壽命預(yù)測(cè)特征參數(shù)，分析特征參數(shù)伴隨時(shí)間歷程的變化趨勢(shì)，弱化其隨機(jī)性，強(qiáng)化其壽命衰減的規(guī)律性，進(jìn)而構(gòu)建壽命預(yù)測(cè)模型，對(duì)關(guān)鍵部件進(jìn)行剩余壽命預(yù)測(cè)，從而得到壽命預(yù)測(cè)結(jié)果。如果根據(jù)壽命特征分析，能夠找出某個(gè)代表性參數(shù)可以表征關(guān)鍵部件性能退化，則通過構(gòu)建基于單性能參數(shù)的壽命預(yù)測(cè)模型可實(shí)現(xiàn)壽命預(yù)測(cè)，如采用灰色理論方法；如果經(jīng)過研究，關(guān)鍵部件性能退化需要多個(gè)參數(shù)共同表征，那么需要構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)，如采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元回歸等方法，如圖8所示。

3.5基于自適應(yīng)技術(shù)的診斷預(yù)測(cè)模型修正方法

航空機(jī)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，組成部件眾多，動(dòng)態(tài)特征明顯，實(shí)際上診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)是通用的，針對(duì)不同具體對(duì)象，不同工況，需要調(diào)整的是模型主要參數(shù)，因此在實(shí)際使用中，診斷與預(yù)測(cè)模型是個(gè)不斷調(diào)整不斷修正的過程，以增強(qiáng)模型的魯棒性、時(shí)效性。航空機(jī)電系統(tǒng)性能退化過程中，不可避免地伴隨很多隨機(jī)干擾，也可能存在突發(fā)的異常事件，且工況多變，因此需要跟蹤歷史狀態(tài)信息、近期狀態(tài)信息、當(dāng)前狀態(tài)信息、未來可能狀態(tài)信息，并結(jié)合知識(shí)庫，對(duì)診斷預(yù)測(cè)模型做出更新、修正。

診斷預(yù)測(cè)模型修正主要研究兩個(gè)方面的內(nèi)容，一是模型修正判據(jù)，即什么條件下需要進(jìn)行模型修正，二是模型修正方法。診斷預(yù)測(cè)模型在試驗(yàn)驗(yàn)證環(huán)節(jié)、試飛應(yīng)用階段或者實(shí)際應(yīng)用過程中能夠得到全面使用和驗(yàn)證，當(dāng)出現(xiàn)模型性能持續(xù)下降、模型相關(guān)信息需要更新、模型應(yīng)用對(duì)象變更、模型性能要求變化等情況時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行修正。不同原理的模型需要不同的修正方法。診斷分類器主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等有監(jiān)督學(xué)習(xí)型算法，可從更改模型輸入/輸出參數(shù)、修正模型學(xué)習(xí)參數(shù)、調(diào)整模型結(jié)構(gòu)參數(shù)等方面著手修正模型。診斷推理機(jī)主要基于大量知識(shí)、規(guī)則實(shí)現(xiàn)故障推理，因此，可以通過知識(shí)/規(guī)則的增加、修改、刪除實(shí)現(xiàn)推理機(jī)模型修正。預(yù)測(cè)模型主要基于時(shí)間序列進(jìn)行趨勢(shì)外推，可通過模型輸入更改、最優(yōu)初始條件參數(shù)修改、模型參數(shù)學(xué)習(xí)更新等方式實(shí)現(xiàn)模型修正。上述模型修正過程中，需要采用自適應(yīng)最優(yōu)濾波算法，以全自動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)濾波過程，對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和處理，自主地迭代、學(xué)習(xí)、驗(yàn)證，最終得到符合要求的模型。基于自適應(yīng)技術(shù)的診斷預(yù)測(cè)模型修正方法如圖9所示。

3.6航空機(jī)電系統(tǒng)故障診斷和預(yù)測(cè)算法模型對(duì)比分析

目前已有多種診斷和預(yù)測(cè)算法可應(yīng)用于航空機(jī)電系統(tǒng)的診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)研究當(dāng)中。其中信號(hào)分析診斷方法有傅里葉變換、希爾伯特變換等利用數(shù)據(jù)頻域當(dāng)中的特征信號(hào)來診斷系統(tǒng)設(shè)備故障。亦有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的診斷預(yù)測(cè)方法如高斯混合模型、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別等用于診斷故障模式。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊技術(shù)等方法可用與系統(tǒng)故障的預(yù)測(cè)。部分診斷預(yù)測(cè)方法及其作用、優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)見表1[8]。

4需要關(guān)注的幾個(gè)問題

（1）現(xiàn)有理論方法成熟度低，航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展后勁不足

實(shí)現(xiàn)航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)的支撐技術(shù)主要包括：傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)采集軟件設(shè)計(jì)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)、故障診斷技術(shù)、壽命預(yù)測(cè)技術(shù)、驗(yàn)證評(píng)價(jià)技術(shù)等。我國開展的相關(guān)技術(shù)研究，對(duì)機(jī)電系統(tǒng)典型部件故障機(jī)理、特征提取方法、診斷預(yù)測(cè)算法等進(jìn)行了研究和摸索，與國外差距逐步縮小。但由于多年來傳感器技術(shù)發(fā)展未受重視，航空機(jī)電系統(tǒng)的故障診斷工作開展不深入，缺少故障數(shù)據(jù)的積累、故障模式的全面分析、故障原因的深入解析等，嚴(yán)重影響了診斷和預(yù)測(cè)技術(shù)的開展；同時(shí)國內(nèi)對(duì)航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證與評(píng)價(jià)工作剛起步，對(duì)所得到的研究結(jié)果缺乏強(qiáng)有力的驗(yàn)證，對(duì)其有效性的評(píng)判缺乏支撐。

（2）試驗(yàn)數(shù)據(jù)積累不足，知識(shí)獲取難度大，導(dǎo)致模型準(zhǔn)確度不夠

目前，在航空機(jī)電故障預(yù)測(cè)與健康管理系統(tǒng)研制過程中，由于歷史數(shù)據(jù)積累不足導(dǎo)致知識(shí)獲取難度大，已成為業(yè)內(nèi)共識(shí)。知識(shí)獲取的主要途徑有專家經(jīng)驗(yàn)、仿真試驗(yàn)、物理試驗(yàn)、歷史數(shù)據(jù)挖掘等手段。專家經(jīng)驗(yàn)主要指設(shè)計(jì)人員、可靠性分析人員及維修人員在實(shí)際工作中總結(jié)的各種診斷案例，最終總結(jié)成規(guī)則，可以作為專家系統(tǒng)的規(guī)則知識(shí)。專家經(jīng)驗(yàn)大多無法定量進(jìn)行描述，應(yīng)用專家經(jīng)驗(yàn)的主要困難在于有效、可靠地提煉與總結(jié)規(guī)則知識(shí)。

在研究過程中，歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息是建模與模型驗(yàn)證的關(guān)鍵，而目前積累的可用歷史數(shù)據(jù)較為匱乏，直接導(dǎo)致模型成為開發(fā)過程中的薄弱環(huán)節(jié)，這不僅影響診斷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，對(duì)其工程實(shí)際應(yīng)用也造成很大影響[9]。

（3）驗(yàn)證技術(shù)和指標(biāo)體系不完善，導(dǎo)致現(xiàn)有的航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)研究成果難以評(píng)價(jià)

航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)驗(yàn)證是指通過功能分析、費(fèi)效比分析、綜合優(yōu)化方法等來評(píng)定診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的優(yōu)劣。診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)只有通過仿真驗(yàn)證和實(shí)物驗(yàn)證，經(jīng)不斷改進(jìn)和完善，才能滿足工程要求，為航空機(jī)電系統(tǒng)PHM系統(tǒng)的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)提供基礎(chǔ)技術(shù)支撐。由于不同物理對(duì)象采用的診斷與預(yù)測(cè)模型有一定的差別，故一般情況下單一方法很難完成驗(yàn)證任務(wù)，需要多種方法互為補(bǔ)充、相互驗(yàn)證，才能得到比較理想的驗(yàn)證效果。目前，國內(nèi)還缺乏相關(guān)驗(yàn)證技術(shù)的必要手段，沒有全面的診斷與預(yù)測(cè)驗(yàn)證和指標(biāo)評(píng)估體系，使得其研究成果難以評(píng)價(jià)[10]。

5結(jié)束語

本文是在充分分析了美國Impact Technologies公司、澳大利亞PHM Technology公司和以色列ALD公司的航空機(jī)電系統(tǒng)預(yù)測(cè)及健康管理產(chǎn)品基礎(chǔ)之上，結(jié)合我國新一代飛行器機(jī)電系統(tǒng)預(yù)測(cè)及健康管理研究需求，對(duì)可應(yīng)用于航空機(jī)電系統(tǒng)的先進(jìn)診斷與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了全面分析，包括基于任務(wù)剖面的跨系統(tǒng)交聯(lián)實(shí)時(shí)故障仿真與驗(yàn)證技術(shù)、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的故障模式識(shí)別、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的部件剩余壽命預(yù)測(cè)、基于性能衰退特性的健康狀態(tài)評(píng)估、基于自適應(yīng)技術(shù)的診斷預(yù)測(cè)模型修正等先進(jìn)且實(shí)用的方法，并對(duì)現(xiàn)有的算法模型進(jìn)行了對(duì)比，最后結(jié)合國內(nèi)的研究現(xiàn)狀，論述了航空機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展過程中需要關(guān)注的主要問題，希望能夠?yàn)轱w行器機(jī)電系統(tǒng)診斷與預(yù)測(cè)水平的進(jìn)一步提升發(fā)揮重要作用。

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作者簡(jiǎn)介

王紅（1969-）女，博士，研究員。主要研究方向：航空自動(dòng)化測(cè)試、故障診斷、健康管理及測(cè)試性技術(shù)。

楊占才（1975-）男，碩士，研究員。主要研究方向：飛行器綜合測(cè)試、綜合診斷、故障預(yù)測(cè)技術(shù)。

Tel：15001271283E-mail：15001271283@163.com

靳小波（1987-）男，碩士，工程師。主要研究方向：航空機(jī)電系統(tǒng)故障診斷、故障預(yù)測(cè)及健康管理技術(shù)。

封錦琦（1979-）男，碩士，研究員。主要研究方向：航空地面測(cè)試、測(cè)試性及故障診斷技術(shù)。

Research on Advanced Diagnosis and Prognosis Technology of Aeronautical Electromechanical System

Wang Hong，Yang Zhancai*，Jin Xiaobo，F(xiàn)eng Jinqi

AVIC Beijing Changcheng Aeronautical Measurement and Control Technology Research Institute，Beijing 100176，China

Abstract： This paper first analyzes the functions， performance and characteristics of foreign aviation electromechanical system diagnostic and prediction products， then analyzes the development process of aviation electromechanical system diagnosis and prediction， and then carries out the key technologies of advanced diagnosis and prediction that can be applied to aviation electromechanical systems. The comprehensive analysis mainly includes cross-system crosslink real-time fault simulation based on task profile， fault pattern recognition based on fuzzy neural network expert system， remaining life prediction of components based on multi-parameter fusion， health status evaluation based on performance degradation characteristics， and adaptive based technical diagnostic prediction model correction and other aspects. Finally， combined with the domestic research status， this paper discusses the main issues that need attention in the development of aviation electromechanical system diagnosis and prediction technology， hoping to play a certain role in promoting the application of aviation electromechanical system diagnosis and prediction technology effect.

Key Words： aeronautical electromechanical system； fault diagnosis； life prognosis； health assessment； model correction