摘要:飞机液压系统为飞机的飞行操纵、起落架收放、机轮刹车、前轮转弯、发动机反推力等提供液压能源,对整架飞机的安全性和经济性有很大的影响,因此对液压系统进行健康评估有利于航空公司对飞机的维修管理。健康评估是指系统接受来自不同监控模块及其他健康评估模块的数据,持续不断地将来自多个信息源的数据进行累计和融合,从而得到对飞机健康状态的评价.
关键词:飞机液压系统;健康状态综合评估技术;
众所周知,飞机健康状态的优劣直接影响甚至决定飞机的飞行安全,对飞机健康状态评估是否准确、客观显得尤为重要,因此,飞机健康状态综合评估方法具有重要的研究意义与应用价值。在造成各类飞行事故的诸多因素中,飞机液压系统占了将近三成。
一、液压系统的定义及组成
按照航空产品技术资料编写规范的定义,民机液压系统是指使液压油在压力下供至公共点以便再行分配到其它规定系统的部件和零件。民用飞机液压系统按功能可分为液压能源系统和工作回路两个部分。液压能源系统为飞机上所有使用液压驱动的活动部位提供液压能源,并保证卸荷与散热等方面的要求。液压能源系统主要由泵源、能量转换装置、油箱、控制阀、管路及指示系统等组成。
二、飞机液压系统健康状态综合评估技术
1.相异性表示。首先假设一个表示集,R={p1,p2,…,pN},pi∈F(F 为特征空间),pi可以被认为是系统的某个健康状态。对于一个新的健康状态为相异性衡量,是标量。是基于表示集R 的相异性表示,相异性空间的维数则由R 中的样本个数决定。上述条件保证了仅假设CH和它的逆命题都是成立的。仅假设作为目标识别的基础,可以简述为:对于相似的对象,它们的表示接近。CH的逆命题同样可以简述为:若两个对象的表示接近,则它们是相似的对象,也就是说可以归为同一类。在度量定义中的三角不等式和对称性可以确保相异性衡量的一致性,因此度量可以作为一种相异性衡量。但是,对于相异性衡量本身,对称性和三角不等式不是必要条件。本文将范数引出的度量作为计算所需的相异性衡量。
2.评估模型介绍。本文采用的模型为基于相异性表示的单类线性规划分类器。在该模型中,相异性空间是一个N 维非负空间。对象和相异性衡量是坐标值d(z,pi)。若表示集R 与z 相似,则d(z,pi)接近0,体现在相异性空间中,就是该点接近于原点。对于单类分类器(即健康评估模型),可以直接由正常状态模式组成表示集R。在相异性空间内,由于正常状态模式都靠近原点,所以可用一个锥体包含所有的△,锥体的顶点就是相异性空间的原点,锥体的底面就是超平面通过最小化锥体的体积,可以找到边界用以描述正常状态模式的集合。在相异性空间内,锥体的底即超平面就是边界。在得到边界以后,就可以利用该超平面进行相关健康评估。由于正常模式集中可能含有一些非正常样本,这会导致元素过大,从而严重影响式的求解。因此,有必要对相异性进行规格化。由于 函数非线性单调,采用该函数在此处对相异性进行规格化,规格化后的相异性。
3.基于相异性表示的健康评估。结合液压系统驾驶舱效应、维修手册中传感器位置以及测量参数,可以确定民航飞机液压系统的监控参数,分别为系统压力、液压泵的输出压、油箱油量及液压油的温度。这几个参数可以直接通过传感器得到,能够很好地反应整个液压系统的运行情况。由于在实际情况下液压系统的数据较难获得,所以在以模拟仿真数据的方法,采用平滑和等方差处理,得到液压系统的正常训练样本200 个,以及验证样本中的200 个正常样本和30个非正常样本。相异性表示的评估模型需要选取适当的模型参数。根据模型的简介可以得到,及正常模式集允许的拒绝率是需要选取的模型参数。根据相异性衡量随的减小而增加。
因此,随着增大,非正常验证样本的“故障”状态评估的准确率下降,而正常验证样本“健康”状态评估的准确率上升。对于正常和非正常样本“健康”状态的评估准确率。其中,红色实线表示正常样本的健康状态检出率,表示非正常样本的健康状态检出率。训练样本所有组成元素的平均值。非正常验证样本的“故障”状态评估的准确率下降,而正常验证样本“健康”状态评估的准确率上升。参数表示正常模式集允许的拒绝率。增大意味着拒绝率变大,这样会有较多的样本被评估为非“健康”状态。与相反变大会使超平面边界变小,这样就会有更多的样本落在锥体以外。因此,非正常验证样本“故障”状态评估的准确率会上升,而正常验证样本“健康”状态评估的准确率会下降。随着增大,非正常验证样本(虚线)“故障”状态评估的准确率上升,而正常验证样本(实线)“健康”状态评估的准确率下降。
4.健康评估结果。健康指数是默认值,它可以根据液压系统历史样本数据设定,也可以根据客户要求设定。本文将液压系统中的一个最健康的状态作为原点,健康、亚健康、异常、故障状态的临界数据作为边界,基于相异性表示的单类线性规划分类器模型其中,对于正常样本准确率达到了97%,而非正常样本的准确率达到了93.3%。两类样本的准确率均达到了较高的数值,可见模型参数的选择是合理的,评估模型的结果是令人满意的。在非正常状态中,故障状态超过1/3;而异常状态与亚健康状态由于较难区分,常常放在一起考虑,这两种状态占了20%;“健康” 状态明显不属于非正常样本,模型结果也很好地证明了这一点,该状态样本因此可以说明,基于相异性表示的单类线性规划分类器模型可以很好地对非正常样本进行健康评估。基于相异性表示的模型,无论对于正常样本还是非正常样本,健康评估的准确率要高于基于支持向量机超球模型。支持向量机超球模型可以对绝大部分的正常样本进行健康评估,但是健康指数主要集中而相异性表示模型得出的健康指数分布比较平均,基于相异性表示模型对正常样本的评估,有个别的健康指数达到了故障级别;对非正常样本的评估则比较准确。因此,认为相异性模型更适合评估非正常样本,但是这个观点仅仅是推断,还需要理论分析方面的支持。模型参数对正常和非正常的检测率有很大的影响,基于相异性表示的模型对于测试样本的健康评估要优于基于支持向量机的模型。
三、液压系统发展趋势
液压系统的压力级别是系统最基本参数之一,是液压系统和液压附件设计的最重要的依据。传统主流飞机都采用3000psi液压压力级别,并已保持了半个世纪。目前最先进的B787以及A380的工作压力都由3000psi增加到5000psi。高压化有利缩小动力元件尺寸、减轻重量,同时提高飞控系统的响应速度。另外,压力脉动引起的管路振动是液压系统失效的主要原因,随着飞机液压系统向高压、大流量和大功率方向发展,由动力源产生的流量压力脉动和由此诱发的管道振动也越来越突出。同时,随着传感器技术的发展,对系统状态参数和健康情况的监视也不断完善,有助于飞行员作出反应,还能够作为系统自动控制和故障重构的输入条件。
本文采用基于相异性表示的方法,利用单类线性规划分类器模型对民机液压系统进行健康评估。在已选择相应参数的情况下,采用基于相异性表示的单类线性规划分类器模型可以得到准确率较高的结果。
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