基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统研究

本文介绍了基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统模型的构成和实现技术。文章中提出的基于动态链表的QAR数据译码技术为译码各种机型QAR原始数据提供了一种高效的方法。另外,系统将各种诊断知识组成知识库,以译码后的QAR数据为分析对象,以知识库中的知识为判据,最后智能地根据飞行性能,给出故障预测与故障诊断信息。     

航空器RNP运行中飞行轨迹监测的研究与实现

从分析RNAV／RNP运行对航空器飞行时机载设备的性能特点出发，说明了RNAV／RNP运行初期对飞行品质的监测要求和意义，并就QAR数据作为监测数据源进行了精度分析．表明其可用性，进而给出了一种通过处理QAR数据．反演实际飞行的仿真轨迹，与设计轨迹之间实现了直观比对，并计算给出了比对差值的均值与方差，实现了监测飞行品质的目的。     

QAR译码技术研究与自动译码系统的建立

针对目前国内航空公司使用的译码软件每次只能手动译码一个QAR原始数据文件问题,从分析飞行数据储存方式入手,研究QAR数据译码原理。在此基础上,设计出一套QAR自动译码系统,并通过人工译码验证工程值转换逻辑设定的准确性,以及通过将系统自动译码后数据与现有译码软件运行结果比对的方式验证该系统的可靠性,为航空公司日常运营中基于QAR数据的飞机性能监控提供了保障。     

民用航空发动机性能故障诊断途径

发动机性能状态监控是保证飞行安全的重要手段.航空专用数据链通信系统(ACARS)和快速数据存取记录器(QAR)已经越来越普遍地被各航空公司所采用.介绍了多个综合利用ACARS、QAR译码巡航报告等信息对V2500发动机进行性能故障诊断的案例,对如何利用多种手段和EHM软件对V2500发动机进行故障诊断作了总结.     

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。     

航空发动机控制系统传感器FDIA系统仿真

基于卡尔曼滤波器组,建立了航空发动机控制系统传感器故障诊断系统,实现了对单个传感器故障的检测、隔离与重构(FDIA),确保了发动机控制系统即使在传感器故障发生的情况下,依然能安全可靠地工作.同时利用Simulink建立一个通用的发动机传感器故障诊断仿真平台,在此仿真平台上,对故障的诊断进行仿真验证,并分析了测量噪声对故障诊断系统性能的影响,为发动机在线传感器故障诊断系统的实现提供理论依据.      

基于小波神经网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究

研究了基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络对航空发动机滑油系统进行故障诊断.试验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法.     

基于QAR数据的LEAP发动机HPV性能监控及维修策略研究

HPV是发动机引气系统重要部件之一。针对LEAP-1A发动机HPV设计缺陷导致可靠性低的问题,通过研究某航司机队HPV故障数据和技术原理,归纳典型故障和故障原因,提出一种基于QAR数据分析和“3σ”（三西格玛）原则评估发动机HPV正常下游压力范围的方法,并构建了HPV健康监控和故障诊断模型,该模型经某航司历史QAR数据验证有效。最后提出以可靠性为中心的HPV管控建议,为航司提升LEAP-1A发动机HPV可靠性提供参考。     

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析（PCA）的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明：该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。     

航空发动机故障诊断系统性能评价与仿真验证

航空发动机故障诊断系统对提高发动机安全性和可靠性具有重要的意义,其性能评价指标包括故障检测率、故障定位率、虚警率等.为此,基于混合卡尔曼滤波器组诊断原理,针对民用航空发动机常见的四种故障搭建了发动机故障诊断系统.采用蒙特卡罗仿真方法,对故障诊断系统在发动机健康和性能退化两种情形下的性能评价指标进行了仿真验证.仿真结果表明,两种情形下诊断系统均满足发动机故障检测率98％以上、故障定位率90％以上、虚警率不大于1％的工程应用需求.     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

基于粗糙集-神经网络的机载设备故障诊断方法研究

提出了一种基于粗糙集-神经网络的故障诊断方法。将粗糙集理论同神经网络结合起来可以用于机载设备的故障诊断。采用粗糙集理论对原始故障诊断样本进行处理,并根据条件属性对决策属性的正域的大小来选择条件属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过训练神经网络建立故障特征与故障之间的映射关系,实现故障的诊断。通过A320飞机燃油系统的故障诊断仿真实例,表明这种故障诊断方法的有效性。     

基于样本分位数的机载燃油泵故障状态特征提取及实验研究

机载燃油泵的健康状态关系着飞行任务的完成和飞行安全,对机载燃油泵的故障状态特征提取及诊断成为亟需解决的问题。通过对机载燃油实验系统的振动与压力信号进行综合分析,提出了一种基于样本分位数的故障状态特征提取方法。首先,根据样本分位数的渐近分布定理,讨论了样本分位数的统计特性,分析了故障状态与样本分位数的对应关系,从理论上保证了该方法的可行性,在实测数据统计分析的基础上,讨论了样本容量对样本分位数稳定性的影响;其次,根据样本分位数渐近分布定理计算各故障状态的置信区间,并与Bootstrap方法得到的置信区间进行对比,结果显示,依据样本分位数渐近分布定理得到的置信区间真实可靠,为在线故障诊断提供了依据;然后,以各故障状态下提取的样本分位数为特征向量构建贝叶斯判别函数,进行故障诊断;最后依据故障诊断的正确率对传感器进行优化,结果表明,同时安装振动传感器与压力传感器可以提高故障诊断的正确率,并且只安装1个压力传感器与1个特定方向的振动传感器即可对机载燃油泵的故障状态进行完全识别。为快速准确的在线判断机载燃油泵的状态提供了理论支撑,并且可以降低工程应用中机载燃油泵监测系统的体积、功耗及复杂性。     

基于EWT-熵值方法的发动机风扇叶片损伤监控

为了从发动机性能数据中寻找风扇叶片外来物损伤航班特征,从而将风扇叶片受外来物损伤的航班区分出来,在机载快速存储记录器（quick access recorder, QAR）数据检测中提出将经验小波分解和信息熵结合的方法。通过对各航班原始振动数据的拟合平滑处理和经验小波分解,提取了分解后各模态的能量熵和,分析了添加汉明（Hanmming）窗函数的多尺度熵,结果表明：拟合后数据的熵值变化更明显,且风扇叶片受外来物损伤航班的能量熵和有10%以上的降低趋势,改进后的多尺度熵有40%以上的增长趋势,均明显异于其他正常航班。证明采用EWT-熵值方法可以较好地对发动机风扇叶片外来物损伤情况进行监控。     

QAR数据处理在气动力矩参数辨识中的应用

长期飞行引起的结构疲劳损伤和复杂环境下的腐蚀损伤等因素导致飞机的气动模型会随时间略有变动,而飞机气动模型的辨识对于分析飞机当前的运行状况具有重要意义.为了完成飞机气动模型的再次辨识,通过分析、处理飞机自带的快速存取记录器(QAR)数据,根据动力学原理建立气动力矩数学模型,最后运用极大似然法辨识出各气动导数.经验证,辨识结果满足仿真要求,可应用于模拟飞行、机务维修信息指导和事故预警与重现等.     

GA—HCM混合聚类算法及其在液体火箭发动机故障检测中的应用

针对HCM聚类算法对初始值和学习参数具有较强依赖性的缺点，提出了GA－HCM混合聚类算法。应用改进的基因算法为HCM算法选取初始种子解，使滑动数据窗上的聚类算法以功能层次分明的“导师一学生”制智能结构出现，从而实现了“精”与“初”相结合的解空间搜索算法，使HCM聚类算法能较快收敛到问题的最优解。同时针对液体火箭发动机系统动力学的特殊性，利用我们提出的一种适用于离线或在线系统故障检测与诊断的算法框架，基于实际试车数据对GA－HCM混合聚类算法进行了准实时的数字仿真。仿真结果表明该算法基本上克服了HCM算法的缺点，能有效地用于液体火箭发动机的事后故障分析或在线故障诊断。该故障诊断框架能区分干扰噪声、永久性故障或间歇性故障所引起的异常数据现象，并能形成当前系统的故障特征模式。对缓变故障的早期检测能力使该算法框架极富应用前景。     

基于改进滑动时间窗口的国产民用飞机APM参数筛选研究

合适的飞行性能监测（APM）参数筛选方法可实现国产民用巡航飞机性能监控参数的高效筛选,为飞机性能分析计算提供可靠的数据基础。在无迹卡尔曼滤波（UKF）中引入 Sage-Husa 噪声估计器,构造自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）,利用 AUKF 对快速存取记录器（QAR）数据进行降噪;给出稳定巡航参数筛选的标准,采用改进滑动时间窗口算法对稳定巡航参数进行筛选,并通过国产 ARJ21 飞机的样本数据进行验证。结果表明：自适应无迹卡尔曼滤波算法能够提高数据的可靠性,改进滑动时间窗口算法使筛选效率提高约 50%。     

自适应滑模容错跟踪飞行控制律的设计

当飞行控制系统操纵面发生卡死或控制效率损伤故障时,采用自适应滑模控制方法进行容错跟踪飞行控制律的设计。采用单位向量法进行滑模控制器的设计,利用李雅普诺夫理论和Barbalat引理设计自适应滑模调节规律,同时能够保证闭环系统的渐近稳定性。利用某型飞机线性化模型进行仿真,结果表明,带有自适应调节规律的滑模控制方法不仅适合于正常情况下飞行控制律的设计,而且对操纵面损伤和卡死故障情况具有较强的适应能力,具有很好的跟踪控制效果和强鲁棒性。     

基于LS-SVM的飞控系统传感器故障诊断

针对飞控系统故障诊断难的问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)设计了一个飞控系统传感器的故障诊断系统.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于LS-SVM的故障诊断系统能对各型传感器的故障进行诊断和定位,验证了该方法的有效性和先进性.     

综合容错飞行控制系统的设计与仿真

将主动容错控制与被动容错控制相结合,提出了一种综合容错飞行控制系统的设计方法。首先利用基于凸优化的线性二次型控制器构造可靠控制系统,然后通过故障检测滤波器对执行机构进行故障检测分离,并使用伪逆法重构控制律。仿真结果表明,该方法提高了飞行控制系统的可靠性。