张忠州
石家庄海山实业发展总公司，河北 石家庄 050000
摘要:文章首先解析环控系统出现故障检验现况，然后对其典型故障问题进行探究，最后针对这些典型故障提出有效处理对策，希望能为飞机环控系统故障问题提出有效参考价值。
关键词:环控系统;典型故障;解决对策
1分析环控系统故障监测现况和典型故障
1.1环控系统工作原理
虽然目前国外更加先进的飞机环控系统已经开始运用空气蒸汽循环制冷系统，然而，在我国依然使用空气循环制冷系统作为核心，因此，专门针对该制冷系统进行重点探究工作。
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1.2故障检测典型问题和解决对策
1.2.1误报和漏报效率高及解决方法
现阶段很多机电系统目标都具备非线性环节，而对于该环节的故障进行检验所使用的方法，大多都是以分析模型为基础，简单而言，就是将非线性环节当做线性，进而可以使用很多试用型的数字模型方式开展故障检验操作。而在这阶段，模型由于具备不确定性，务必会给建模带来很大失误，从而会对故障阀值的设定精准性带来不利影响，导致漏报以及误报的效率逐渐上升。
除了以上这些问题，系统实际上还伴随很多外界的干扰因素，这些干扰因素会给系统监测以及故障诊断造成很大难度。由于输入以及输出的变量测试方法具有差异性，在灵敏度方面也各不相同，对于变量的选择，会给阀值的确定带来不利影响。系统实际运转过程中会跟随环境以及运转时间等各个原因发生改变，对应的参数增加等也会伴随不一样的漂移，而在建模期间，如果确定好模型，很少会对参数的改变情况进行考虑，并且其变化规律也很难掌握，因此，固定的阀值所产生的变化不具备适应性，务必会提高误报等问题发生。
对于上述所分析的问题，可以运用理论知识的方法作为基础来确认阀值大小，系统可以不具备非常准确的数字模型，对其误差以及没有建立好的模型动态和未知状态的干扰因素等都有非常好的鲁棒性。经常用到的方法是以神经网络方式以及专家系统等各项方法为基础。对于专家系统而言及不足的地方是所采用的阀值大小跟各个领域的专家有很大关系，会伴随知识获取存在瓶颈问题;开展模拟推理的方式，其不足之处是该方法是一种最佳的阀值，是由一定的经验以及定性解析所获得。使用神经网络能够模拟所有非线性函数，该方法有非常强的自适应性能以及非常强的鲁棒性，用这样的优势能够自适应的获得最优阀值。该方法的基本原理就是把阀值当做模型偏差，以及无法得知所输入的函数等，把全部这些变量可以当做输入，阀值则是输出。
1.2.2实时检验缓变和快变故障及解决方法
发生故障问题不是缓慢就是快变这样两种状态，如果出现缓变故障时，在其发生前期故障幅度非常小的情况，就可以开展检测工作，针对快变故障，在故障发生过程中，需要快速检验出，并且及时运用相应措施。有的故障检验方法一般只对缓变或会变故障有非常好的检测功能，而没有办法两者兼顾。特别是系统长时间处于静态时所导致的突发故障情况，检测过程中通常都会发生非常大的时滞性。对于会发生缓变以及会变故障的系统而言，可以运用一种对状态有非常强跟踪水平的方式，从而满足故障实时检测功能。
在环控系统当中，能够满足热交换作用的主要设备就是换热器。该设备的结构呈现出非常繁杂的管道式，很容易发生缓变以及突变的情况。例如结构所导致的故障发生，由于长时间积累使结构的面积和问题越来越大，从而会对换热效率造成缓慢情况。例如堵塞故障，若有个非常大的杂质将管道堵塞，会直接降低有效的流通面积，导致出口的温度快速发生改变。因此，对这类故障发生特征而言，就要使用一种方式，在监测有关参数运转情况时，可以维持实时性以及精准性。
这些年针对换热器出现故障，所运用的诊断方法探究工作很多都集中在参数估计的方法行业当中，而对于过程参数出现不同改变的特征估计方法探究非常少。此次专门提供使用强跟踪滤波器（STF）对系统的输出以及过程参数开展估计，可以有效兼顾参数出现不同变化的特征。STF在各个领域使用过程中都能体现出非常优秀的功能，有的专家会使用其自适应校正估算误差，并且及时跟踪状态的改变;还有的专家会运用STF实时在线，估计推力器或脱机等实施机构的情况以及偏差故障等。通过借助STF各个领域的使用经验可以将其检验模型跟换热器的模型联合在一起，充分将其在系统中的稳定状态十对突变以及缓辩问题的检验能力发挥出来，从而可以达到对换热器故障问题的实时监测。
1.2.3检测强噪声前提下的微弱故障信号
对于机械设备振动信号而言，使用其状态参量的机器运转情况进行监测以及故障诊断期间。一边由于机械故障引起的转速不稳定、载荷变化以及大量的冲击和摩擦等，导致了非平稳振动信号的产生。另一面传统且基于平稳信号的处理方法在设备发生故障时很难发挥作用，因为设备各部分的结构和运行速度存在差异，振动信号中包含的不同部件的故障特征频率分布在不同的频带上。尤其是当设备的一部分出现早期缺陷时。缺陷的动态信号很弱，经常被其它部位的振动信号和随机噪声淹没，给信号检测带来很大困难。所以怎样有效将信号跟噪声进行分离，在高噪声的影响下，监测出现故障的信号非常弱，这也是信号检测中非常重要的目标之一。
在环控系统当中，非常重要的旋转机械设备就是涡轮冷却器，该设备以振动信号的故障检测方法作为基础，是最有效的，同时也是现阶段很多探究中重要运用的方法之一。实际运用这种方法，就会发生上面问题出现非常弱的信号，被非常高的噪声掩盖的状况。怎样在如此复杂的频率震动信号当中有效获取故障信号，同样是环控系统出现故障检验中典型问题之一。
弱信号不仅代表信号的幅度很小，主要是指被噪声掩盖的信号。微弱信号检测技术的最重要的任务是提升信号中的信噪比，关键是如何抑制噪声，提升信噪比。如今常用的微弱信号时域检测方法有采样积分和数字平均、自适应噪声消除等，经常用到的频域方式有快速傅立叶变换、滤波等。由于科技和工程运用的快速发展，许多新的方法逐渐被采用，如随机共振、智能检测、差分振荡器等。
3总结
总之，由于飞机系统中有许多部件，因此准确判断环控系统的故障是非常必要的。为了有效处理和消除系统内出现的典型故障，要求维修人员根据故障隔离手册、飞机维修手册等，结合这些手册，准确、快速地识别和排除故障，尽可能节省时间和维修费用，保证飞行的准点和安全，进一步提升飞机的使用率。
参考文献
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