嚴峰,陳曉,王新民,彭程,胡亞洲

(1.中航工業(yè)直升機設計研究所,江西景德鎮(zhèn) 330001,2.西北工業(yè)大學自動化學院,陜西西安 710129)

改進的離散小波-優(yōu)化極限學習機在傾轉旋翼機故障診斷中的應用

嚴峰1,陳曉2,王新民2,彭程2,胡亞洲2

(1.中航工業(yè)直升機設計研究所,江西景德鎮(zhèn) 330001,2.西北工業(yè)大學自動化學院,陜西西安 710129)

針對傾轉旋翼機飛控系統(tǒng)的故障診斷問題,提出一種改進的離散小波-優(yōu)化極限學習機(OMELM)的故障診斷算法。提出自適應啟發(fā)式小波去噪方法對采集的信號進行消噪,定義了帕塞瓦爾能量用來提取測量信號經(jīng)離散小波變換分解后的特征,并對OMELM進行了改進。將提取的故障能量特征進行歸一化后輸入到改進的OMELM多分類器中進行分類,以美國XV-15傾轉旋翼機為例進行仿真驗證。結果表明文中方法平均辨識率高,診斷時間短,對未來我國進行傾轉旋翼機故障診斷的研究有一定參考價值。

航空、航天系統(tǒng)工程;傾轉旋翼機;故障診斷;離散小波;優(yōu)化極限學習機;自適應啟發(fā)式小波去噪

0 引言

傾轉旋翼機是一種介于直升機、固定翼飛機之間的新構型飛行器,通過機翼兩端短艙的傾轉,可以在直升機模式和固定翼模式之間進行過渡轉換。由于氣動布局構型和操縱特性比較復雜,且飛控系統(tǒng)實現(xiàn)了直升機操縱和固定翼操縱的結合,其如果發(fā)生故障會對傾轉旋翼機的飛行操縱產(chǎn)生較大的影響。因此,開展傾轉旋翼機飛控系統(tǒng)的故障診斷研究十分重要。

從20世紀80年代國外開始研發(fā)傾轉旋翼機以來,到目前為止國內外學者對傾轉旋翼機的研究大部分集中在氣動力建模[1-4]、飛行控制[5-7]等方面,據(jù)文獻資料僅有Kim團隊在韓國政府的支持下于2012年開始研究傾轉旋翼無人機飛控系統(tǒng)的容錯控制[8],暫時還沒有人涉足傾轉旋翼機飛控系統(tǒng)的故障診斷,不過韓國政府對容錯控制的關注表明了故障診斷和容錯控制是傾轉旋翼機未來的研究趨勢。

早在20世紀80年代,神經(jīng)網(wǎng)絡開始應用于故障診斷的研究中[9-10],并且越來越得到重視。目前解決飛控系統(tǒng)故障診斷問題最具潛能的方法之一被認為是神經(jīng)網(wǎng)絡[11],并且該方法已在B737和X-36無尾翼飛機上進行了試驗驗證[12-13],可見神經(jīng)網(wǎng)絡不僅從理論上還是從工程應用方面都引起了人們廣泛的關注。然而傳統(tǒng)學習算法固有的一些缺點,如訓練速度慢、容易陷入局部極小點以及學習速率的選擇敏感等成為制約其發(fā)展的主要瓶頸。因此,探索一種訓練速度快、獲得全局最優(yōu)解,且具有良好的泛化性能的訓練算法是近年來的研究熱點和難點。

2011年以來,極限學習機(ELM)作為故障診斷領域的一種新方法被國內外學者關注和研究[14]。ELM是Huang等[15]于2006年根據(jù)摩爾-彭羅斯(MP)廣義逆矩陣理論提出的一種機器學習新算法。后來根據(jù)Bartlett[16]理論,Huang等對傳統(tǒng)ELM進行改進,提出了優(yōu)化極限學習機(OMELM)算法[17]。OMELM算法隨機地選擇輸入權值和隱層節(jié)點閾值,并且輸出權值是在確定的輸入權值和隱層節(jié)點閾值的基礎上求得,因而可能存在一系列并非最佳的輸入權值和隱層節(jié)點閾值,導致OMELM的分類精度受到影響。

為了提高OMELM的分類精度,本文提出了基于復合混沌的算法來搜索OMELM模型的最佳輸入權值及隱層節(jié)點閾值。另外從提高時間效率的角度出發(fā),本文定義了帕塞瓦爾能量用來提取測量信號經(jīng)離散小波變換分解后的特征,最后將歸一化后的能量特征向量輸入到改進的OMELM網(wǎng)絡進行故障類型診斷。

1 傾轉旋翼機XV-15的動力學模型

本文以具有機翼、雙旋翼、水平尾翼和雙垂尾翼布局的美國傾轉旋翼機XV-15為研究對象,其氣動布局如圖1所示。

圖1 傾轉旋翼機XV-15的氣動布局示意圖Fig.1 Aerodynamic layout of tiltrotor aircraft

傾轉旋翼機的6自由度非線性動力學模型描述為

式中:x、u和y分別表示狀態(tài)向量、控制輸入向量和輸出向量。

(2)式和(3)式中:[u,v,w]和[p,q,r]分別是飛行速度v和轉動角速度ω在機體坐標軸系各軸上的分量;[φ,θ,ψ]是姿態(tài)角,即通常所指的歐拉角;[xg, yg,zg]是傾轉旋翼機在地面坐標系中的位置;[θ0, θ0,c,θs,θs,c]是總距、差動總距、縱向周期變距和差動縱向周期變距;[δe,δa,δr]是升降舵、襟副翼和方向舵偏角;[βM,Ω,XFL]是發(fā)動機短艙傾轉角,旋翼轉速和襟翼偏轉角。

旋翼轉速和襟翼偏轉角的取值[2]如下:

旋翼轉速

襟翼偏轉角

2 改進的離散小波-OMELM方法

2.1 自適應啟發(fā)式小波去噪

噪聲信號通常表現(xiàn)為高頻信號,對原信號進行離散小波分解后,噪聲部分通常會含在高頻分解系數(shù)即小波系數(shù)中,對高頻分解系數(shù)以門限閾值等形式進行處理,然后對信號進行重構,就可以達到消除噪聲的目的。

假設1w=(w1,…,wN)是用來估計閥值的小波系數(shù)向量,向量長度為N.

自適應啟發(fā)式小波去噪算法如下:

步驟1選定一個合適的小波基與分解層數(shù)L,對含噪信號進行離散小波分解。

步驟2對每一層的高頻分解系數(shù)采用自適應啟發(fā)式方法進行閾值量化。

閾值量化是影響小波去噪效果的關鍵,故提出自適應啟發(fā)式方法選取閥值TR,如下:

步驟2.1計算變量η和κ:

2.2 離散小波故障特征提取

離散小波對去噪信號f(t)的L層分解表示為

2.3 改進的OMELM

與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡算法不同,ELM網(wǎng)絡的輸出權值能以最小化模的方式計算。文獻[16]中Bartlett理論指出,前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡訓練誤差較小時,網(wǎng)絡輸出權值的范數(shù)值越小,網(wǎng)絡具備的泛化性能就越好。據(jù)此,Huang等對傳統(tǒng)ELM進行改進,提出了OMELM算法[17]。

基于優(yōu)化理論,利用代價參數(shù)C來平衡最小化輸出權值的模‖β‖和最小化訓練誤差ξi的權重,則OMELM的數(shù)學模型可表示為(17)式的形式。

OMELM隨機地選擇輸入權值和隱層節(jié)點閾值,并且輸出權值是在確定的輸入權值和隱層節(jié)點閾值的基礎上求得,因而可能存在一系列并非最佳的輸入權值和隱層節(jié)點閾值,導致OMELM的分類精度受到影響。混沌運動具有遍歷性、隨機性和規(guī)律性的特點,同遺傳算法等隨機搜索算法相比,更適合用于學習模型的優(yōu)化。為了提高OMELM的分類精度,本文提出基于復合混沌的算法來搜索OMELM模型的最佳輸入權值及隱層節(jié)點閾值。

定義2 稱(18)式

3 基于改進的離散小波-OMELM的故障診斷算法

4 仿真實驗結果與分析

仿真實驗是在IBM計算機(奔騰4,CPU 3.00 GHz,內存2 G)上進行的,編程環(huán)境是Matlab R2009a.

圖2 故障診斷系統(tǒng)的結構Fig.2 Fault diagnosis system structure

傾轉旋翼機巡航時處于固定翼模式,此時發(fā)動機短艙傾轉βM=90°,旋翼轉速Ω=589 r/min,襟翼偏轉角XFL=0°.設計魯棒PID控制律使傾轉旋翼機水平平飛(高度1 800 m,速度80 m/s).圖3給出了平飛控制律設計的仿真結構。

圖3 平飛控制律設計仿真結構圖Fig.3 Simulation structure of level flight control law design

為了使改進的離散小波-OMEIM診斷效果好,精度高,應該選擇故障類型能影響到的,并且容易測量的傾轉旋翼機輸出信號進行樣本采集。執(zhí)行器發(fā)生故障后,選擇傾轉旋翼機的快變量俯仰角速度作為故障測量信號。圖4給出了升降舵卡死在-8°時,俯仰角速度的故障輸出情況。

圖4 升降舵卡死在-8°時俯仰角速度輸出Fig.4 Pitch rate output curve of elevator stuck at-8°

圖4中綠色曲線為無噪情況下的信號,藍色曲線為有噪聲情況下的信號,紅色曲線為采用2.2節(jié)中的自適應啟發(fā)式小波去噪后的信號。從該圖中可以看出,無噪俯仰角速度信號從第10 s開始發(fā)生故障,急劇增大;加噪后的情況將卡死之前和之后的俯仰角速度信號微小變化幾乎掩蓋了;去除噪聲之后的曲線變化趨勢和原曲線一致,這也說明了自適應啟發(fā)式小波去噪算法的有效性。

4.1 故障注入及信號采集

執(zhí)行器故障注入過程如下:預先設定執(zhí)行器的故障位置和故障時刻,未到達該時刻前系統(tǒng)一直以正常方式運行,到達該時刻后系統(tǒng)輸出逐漸偏離正常位置,直至到達并保持在故障位置,即

假設故障發(fā)生時間為10～50 s.考慮正常飛行和3種故障類型:升降舵卡死,卡死程度為-8°;升降舵損傷,損傷程度為80%;襟副翼卡死,卡死程度為2°.

對傾轉旋翼機的俯仰角速度信號進行采樣,設采樣周期Ts=12.5 ms,采樣間隔10Ts,采樣時間T= 16 s,采集的樣本點數(shù)則為T/(10×Ts)=128.在故障發(fā)生后的第1個采樣周期開始采集數(shù)據(jù),正常飛行和每個故障類型均采集30組樣本,為保證分類的準確性,每類隨機選擇8組作為訓練樣本,剩下的22組作為測試樣本。

4.2 分類結果與分析

離散小波進行變換分解時,分解層數(shù)選擇5,基小波選擇db4[19].圖5為采集的俯仰角速度樣本信號經(jīng)過離散小波分解后各層系數(shù)的表示曲線。

圖5 俯仰角速度故障信號去噪后的離散小波分解Fig.5 Discrete wavelet decomposition of pitch rate fault signal after denoising

根據(jù)(16)式提取圖6小波分解后各層系數(shù)的能量特征,按(26)式對特征向量歸一化,將歸一化后的特征向量輸入到改進的OMELM多分類器中進行故障診斷。圖6是歸一化后的特征向量對應的條形圖,從左到右依次表示d1、d2、d3、d4、d5和c5對應的歸一化特征向量。

圖6 各層系數(shù)能量特征的歸一化Fig.6 Energy feature normalization of every layer

為了與其他故障診斷算法作比較,采用辨識率r來評價故障診斷的精度:

式中:Nt是每類測試樣本數(shù);Nc是每類測試樣本中正確診斷的數(shù)目。

采用改進的離散小波-OMELM(方法1)和基本的OMELM(方法2)進行故障診斷,診斷結果如表1所示。

表1 傾轉旋翼機執(zhí)行器故障診斷情況Tab.1 Fault diagnosis of tiltrotor aircraft actuator

表1中診斷時間為訓練時間加上測試時間,平均辨識率為測試樣本中正確診斷的數(shù)目占測試樣本總數(shù)的百分比。分析表1知:在診斷正常飛行時,方法1(本文方法)的辨識率大于方法2;診斷升降舵和襟副翼卡死時,兩種方法的診斷精度都比較高;3種故障類型中,兩種方法診斷精度最低的均是升降舵損傷80%。方法1(本文方法)對故障進行診斷的平均辨識率要大于方法2,為96.59%;所需的診斷時間比方法2要短。這是由于經(jīng)過離散小波特征提取之后的維數(shù)(6個)小于基本的OMELM方法的輸入特征維數(shù)(12個),因此收斂速度比較快。

為了直觀地觀察、分析結果,這里以圖形的形式給出最終的測試集預測結果,如圖7所示。

圖7為方法1(本文方法)和方法2在22×4= 88組測試集上的測試結果。橫軸表示測試樣本數(shù),縱軸表示故障模式類別取值,整數(shù)1～4分別表示正常飛行、升降舵卡死、升降舵損傷和襟副翼卡死?？梢灾庇^地看出本文方法對正常飛行和升降舵損傷80%的樣本誤判個數(shù)分別為1個和2個,方法2對正常飛行、升降舵損傷80%以及襟副翼卡死2°的樣本誤判個數(shù)分別為2個、2個和1個。

圖7 測試集測試結果對比Fig.7 Comparison of test results of test sets

5 結論

本文用自適應啟發(fā)式小波去噪方法對故障信號進行去噪,然后用定義的帕塞瓦爾能量提取離散小波分解后各層系數(shù)的特征,將特征向量歸一化后輸入到改進的OMELM分類器中進行故障模式的多分類。仿真時分別采用本文方法和基本的OMELM方法進行故障診斷,根據(jù)仿真結果得到以下結論:

1)利用本文方法對故障進行診斷時,考慮了實際系統(tǒng)采樣時夾雜的噪聲影響,并且用離散小波提取的特征維數(shù)比基本的OMELM方法要少。

2)本文方法平均辨識率高于基本的OMELM方法,診斷時間小于基本的OMELM方法,因此整體上優(yōu)于基本的OMELM方法。

傾轉旋翼機有旋翼和固定翼兩套操縱系統(tǒng),當它以直升機模式飛行時,參與操縱控制的執(zhí)行器與固定翼模式下是不一樣的,但執(zhí)行器的故障模型均是一樣的,即本文提出的方法實際上對飛機的直升機模式也是有效的。

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Fault Diagnosis of Tiltrotor Aircraft via Improved Discrete Wavelet-OMELM

YAN Feng1,CHEN Xiao2,WANG Xin-min2,PENG Cheng2,HU Ya-zhou2
(1.AVIC China Helicopter Research and Development Institute,Jingdezhen 330001,Jiangxi,China;
2.School of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710129,Shaanxi,China)

An improved discrete wavelet-optimization method-based extreme learning machine(OMELM) algorithm is presented for the fault diagnosis of flight control system in tiltrotor aircraft.An adaptive heuristic wavelet denoising method is used to denoise the sampled signal.Feature vector of each layer is extracted using Parseval energy after the discrete wavelet decomposition of fault signal.The energy feature is normalized as the improved OMELM network input,and then the actuator fault models is classified using the improved OMELM network.Finally,an XV-15 tiltrotor aircraft mode is validated by simulation.The results show that the method has a higher average recognition rate,and needs a short diagnosis time.

aerospace system engineering;tiltrotor aircraft;fault diagnosis;discrete wavelet transform; optimization method-based extreme learning machine;adaptive heuristic wavelet denoising

V275+.1

A

1000-1093(2014)11-1914-08

10.3969/j.issn.1000-1093.2014.11.025

2013-11-24

嚴峰(1978—),男,高級工程師。E-mail:123683941@qq.com;

陳曉(1982—),女,博士研究生。E-mail:candychch@mail.nwpu.edu.cn