亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        面向民用飛機(jī)排故的增強(qiáng)型符號有向圖

        2016-11-18 02:35:58周虹陳志雄
        航空學(xué)報(bào) 2016年12期
        關(guān)鍵詞:有向圖故障診斷矩陣

        周虹, 陳志雄

        1.上海工程技術(shù)大學(xué) 航空運(yùn)輸學(xué)院, 上海 201620 2.上海工程技術(shù)大學(xué) 汽車工程學(xué)院, 上海 201620

        面向民用飛機(jī)排故的增強(qiáng)型符號有向圖

        周虹1,*, 陳志雄2

        1.上海工程技術(shù)大學(xué) 航空運(yùn)輸學(xué)院, 上海 201620 2.上海工程技術(shù)大學(xué) 汽車工程學(xué)院, 上海 201620

        針對民用飛機(jī)故障的動態(tài)特性及維修體制,在符號有向圖(SDG)模型中引入動態(tài)元素,并融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型,提出一種結(jié)構(gòu)和參數(shù)能隨工況變化而調(diào)整的增強(qiáng)型有向圖(ESDG)模型。進(jìn)而提出基于故障依賴矩陣的相容根樹搜索算法與分層診斷策略,能解決實(shí)際排故中常常因部分狀態(tài)未測量而造成診斷信息缺失的問題。該方法能滿足分級維修中不同診斷精度的要求。多個工況的綜合診斷進(jìn)一步提高了推理分辨率。最后以某民機(jī)發(fā)動機(jī)引氣系統(tǒng)為實(shí)例說明了該方法的有效性。

        民用飛機(jī)排故; 符號有向圖; 故障依賴矩陣; 未測節(jié)點(diǎn); 相容根樹

        民用飛機(jī)在排故過程中往往遇到疑難故障,其引發(fā)因素繁多且相互耦合, 對疑難故障的排除重在準(zhǔn)確診斷[1]。符號有向圖(Signed Directed Graph,SDG)因?yàn)槟馨菹到y(tǒng)深層知識,描述系統(tǒng)狀態(tài)變量間的因果關(guān)系和故障傳播路徑[2],在系統(tǒng)故障診斷方面有廣泛的研究與應(yīng)用[3-11]。但由于飛機(jī)故障的動態(tài)特性,傳統(tǒng)SDG方法在飛機(jī)系統(tǒng)故障診斷的實(shí)際應(yīng)用卻受到限制。

        1) 民用飛機(jī)故障間的聯(lián)系與故障發(fā)生時機(jī)具有很大關(guān)系[12],飛機(jī)完成一次飛行任務(wù),運(yùn)行工況不斷變化,系統(tǒng)變量穩(wěn)態(tài)點(diǎn)及變量相關(guān)性可能隨之變化。傳統(tǒng)SDG模型不能隨工況的變化調(diào)整結(jié)構(gòu)和參數(shù),難以滿足故障分析的需要。

        2) 由于技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的原因,變工況過程中許多狀態(tài)不易測量,診斷時獲得的樣本往往是部分樣本[13],使得傳統(tǒng)定義的相容性故障傳播通道失效。

        3) 民用飛機(jī)主要采用分級維修體制[14],不同維修場合對系統(tǒng)故障的隔離精度要求也不相同。傳統(tǒng)SDG模型缺少系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與組成信息,不能有效描述故障傳播層次,難以為分級診斷提供支持。

        為解決民用飛機(jī)多工況過程中故障模型接續(xù)性與分級診斷兩方面問題,本文引入結(jié)構(gòu)動態(tài)SDG模型概念,為變量間的影響關(guān)系設(shè)置使能條件,并將SDG模型與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型相融合,形成一個新的增強(qiáng)型有向圖(Enhanced Signed Directed Graph, ESDG)模型,不僅表達(dá)各工況變量復(fù)雜的因果關(guān)系,同時也描述系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)組成,并能適應(yīng)不同工況需求動態(tài)變化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)。

        1 ESDG模型相關(guān)定義

        定義1ESDG為一個二元組(Gs,U),其中U:{u0,u1,…,um}(m∈N)為模型適用的工況條件。具體工況D是U的一個子集,即D?U。Gs為有向圖,由6部分組成:

        Gs=(C,V,E,φ,Γ,Ψ)

        有限模塊集C={c1,c2,…,cn}。模塊是指組成系統(tǒng)的實(shí)體對象,是一個具有輸入和輸出接口的獨(dú)立體。

        節(jié)點(diǎn)集合V=VS∪VF={v1,v2,…,vn}。其中VS為系統(tǒng)狀態(tài)變量節(jié)點(diǎn)集合,VF為故障節(jié)點(diǎn)集合。每個模塊包含若干個輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn),而每個節(jié)點(diǎn)對象必須隸屬于一個模塊,用節(jié)點(diǎn)隸屬函數(shù)Vc(vi)描述模塊和狀態(tài)節(jié)點(diǎn)關(guān)系。

        有向邊集合E={e1,e2,…,en}=(VS×VS)∪(VS×VF),其中VS×VS表示狀態(tài)變量間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,VS×VF表示狀態(tài)變量與故障間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

        函數(shù)φ:E→{+,-},其中φ(ek|D)(ek∈E)稱為在工況D下ek支路的符號。用“+”(或“1”)表示正影響(增強(qiáng))和“-”(或“-1”)表示負(fù)影響(減弱作用)。

        函數(shù)Γ:E→U,其中Γ(ek)(ek∈E)表示有向邊ek使能條件,即ek所代表的變量因果關(guān)系成立的工況條件。

        SDG的樣本是指圖中所有節(jié)點(diǎn)在相同時刻測試值的集合。節(jié)點(diǎn)測試狀態(tài)用節(jié)點(diǎn)符號表示,Ψ:v→{+,0,-,?},Ψ(vk|D)(vk∈V)稱為節(jié)點(diǎn)vk在工況D下的符號。具體定義為

        若vk∈VS

        (1)

        若vk∈VF

        (2)

        根據(jù)定義1,ESDG中的有向邊、支路符號及節(jié)點(diǎn)符號是工況D的函數(shù)。當(dāng)運(yùn)行工況變化時,(V×V)|D、φ(ek|D)、Ψ(vk|D)相應(yīng)變化,形成單工況的符號有向圖G。故模型描述了系統(tǒng)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間的動態(tài)因果關(guān)系,適應(yīng)了模型結(jié)構(gòu)或參數(shù)隨系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)變化而調(diào)整的需求。

        定義2設(shè)單工況符號有向圖G有n個變量節(jié)點(diǎn),故障依賴矩陣是n階方陣F=(fij)n×n。矩陣中的元素fij表示變量vi對變量vj的影響,具體定義為

        (3)

        故障依賴矩陣F描述了故障間的傳播關(guān)系:F的行描述了該行對應(yīng)節(jié)點(diǎn)發(fā)生偏差時對其他變量的影響。F的列則描述了該列對應(yīng)變量狀態(tài)受其他變量狀態(tài)的影響,變量影響方向由符號表示。

        2 ESDG模型建模方法

        飛機(jī)屬于大型復(fù)雜系統(tǒng),其眾多分系統(tǒng)具有成千甚至上萬個征兆、故障源和報(bào)警信息。對于大規(guī)模的SDG模型,每新添一個節(jié)點(diǎn)或支路,推理工作量都呈級數(shù)增加。再加上征兆中又可能包含狀態(tài)未測試節(jié)點(diǎn),按照傳統(tǒng),先對未測節(jié)點(diǎn)進(jìn)行符號假設(shè),再推理的診斷方法,更是容易出現(xiàn)所謂的“信息爆炸”問題[15]。

        由此,ESDG模型使用分層建模思想[16],以層次化形式構(gòu)建模型,如系統(tǒng)層級、子系統(tǒng)層級和可更換組件層級等,具體有4個步驟。

        1) 建立結(jié)構(gòu)模型

        模塊元素反映了系統(tǒng)部件間的連接關(guān)系。一般來說,依據(jù)結(jié)構(gòu)間的層次關(guān)系將模塊分為父模塊、子模塊。父模塊向下可以展開為子模塊和其他節(jié)點(diǎn),直至細(xì)分到零部件。

        2) 增添狀態(tài)變量

        模塊的功能是執(zhí)行和傳遞系統(tǒng)狀態(tài),對每個模塊進(jìn)行子功能分解,根據(jù)子功能所經(jīng)歷事件和環(huán)境的時序選擇影響或體現(xiàn)功能特征變化的變量,包括輸入狀態(tài)、輸出狀態(tài)。狀態(tài)變量節(jié)點(diǎn)用○表示。輸入節(jié)點(diǎn)顯示在模塊的左邊框上,輸出節(jié)點(diǎn)則顯示在模塊的右邊框上。

        3) 增添模塊底層故障

        ESDG模型中,故障是指模塊功能的部分或全部喪失,模塊狀態(tài)在特定時間的測量值發(fā)生偏差即發(fā)生了故障,此時狀態(tài)節(jié)點(diǎn)即為故障節(jié)點(diǎn)。

        同時,模塊內(nèi)部還可能存在一類故障,該故障將導(dǎo)致相關(guān)聯(lián)的模塊狀態(tài)變量發(fā)生偏差,定義為模塊底層故障,底層故障用符號●表示。

        對每個模塊進(jìn)行故障分析,找出可能的底層故障并添加于模塊中。

        4) 建立依賴關(guān)系流

        根據(jù)系統(tǒng)機(jī)理,將相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)變量與狀態(tài)變量、故障底層與狀態(tài)變量用傳播關(guān)系線(正影響用實(shí)線、負(fù)影響用虛線)連接起來,以表達(dá)依賴關(guān)系流。同時確定這些影響關(guān)系的生效條件,所有生效條件構(gòu)成了工況條件集U。

        以一個簡單系統(tǒng)為例說明ESDG模型。該系統(tǒng)有A、B兩個模塊,A模塊有輸入狀態(tài)V1和輸出狀態(tài)V2、V3。 B模塊根據(jù)V2、V3及另一個輸入狀態(tài)V4輸出V5、V6。其ESDG模型如圖1所示。

        圖1 增強(qiáng)型有向圖(ESDG)模型簡單示例Fig.1 A simple example of enhanced signed directed graph (ESDG) model

        對應(yīng)的故障依賴關(guān)系矩陣為

        矩陣F反映了故障傳播影響。如從V2行向量可看出故障由狀態(tài)變量節(jié)點(diǎn)V2開始傳播時, V5將產(chǎn)生相反方向的偏差,其他節(jié)點(diǎn)不受V2影響,而V2列向量表明V2節(jié)點(diǎn)只受V1影響,而與其他節(jié)點(diǎn)無關(guān)。

        3 基于ESDG的故障診斷方法

        3.1 分層診斷策略

        ESDG模型繼承了SDG中對系統(tǒng)內(nèi)部深層因果關(guān)系的描述,同時又引入模塊元素,能表達(dá)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)信息,易于分層建模。與分層建模相對應(yīng),ESDG診斷推理采取“分而治之”的分層診斷策略,能降低推理難度。

        對于一待診斷故障,易由節(jié)點(diǎn)約束函數(shù)Vc得到其隸屬模塊。從該模塊出發(fā),在同層模型中搜索故障傳播范圍,排除正常子模塊節(jié)點(diǎn),進(jìn)入可疑子模塊內(nèi)進(jìn)行搜索。這樣推理由上至下,不斷減小搜索空間,直至分級維修診斷精度需求。

        每個層級模型診斷原理均如圖2所示。由于ESDG涵蓋了系統(tǒng)所有工況的變量影響關(guān)系。故障診斷時,每個層級首先針對當(dāng)前工況重構(gòu)單工況SDG模型,然后對單工況SDG模型基于故障依賴矩陣和狀態(tài)變量實(shí)際測量值,搜索相容根樹,隔離出該層級模糊組。最后綜合多個工況的診斷結(jié)果,減少冗余解,提高診斷精度。

        圖2 ESDG分層診斷策略Fig.2 ESDG hierarchical diagnosis strategy

        3.2 基于ESDG的診斷步驟

        1) 識別工況,單穩(wěn)態(tài)工況SDG模型重構(gòu)

        模型重構(gòu)是根據(jù)樣本當(dāng)前工況集合D,將有向支路的“使能條件”與具體工況條件相匹配,重新組織模型元素,獲得當(dāng)前狀態(tài)下的獨(dú)立的SDG模型的過程。具體操作是對每一支路ek判斷,若Γ(ek)?D,保留ek,否則刪除ek及后續(xù)支路。

        2) 單工況SDG故障分析

        記ESDG模型針對工況D重構(gòu)后的單工況SDG的節(jié)點(diǎn)集合為VD,節(jié)點(diǎn)數(shù)為n。

        步驟1構(gòu)造樣本向量

        對于基于模型的診斷,故障征兆反映在狀態(tài)節(jié)點(diǎn)測試值中[17]。樣本是VD中所有節(jié)點(diǎn)測試值的集合。根據(jù)節(jié)點(diǎn)測試值構(gòu)造以下樣本集合和向量:

        正常節(jié)點(diǎn)集合TN={v|Ψ(v)=0,v∈VD};

        報(bào)警節(jié)點(diǎn)集合TA={v|Ψ(v)∈{+,-},v∈VD};

        實(shí)測狀態(tài)向量T=[t1t2…tn]。tj是VD中第j個節(jié)點(diǎn)的實(shí)測狀態(tài)值,約定如下:

        步驟2確定起始推理圖層和節(jié)點(diǎn)

        根據(jù)故障隸屬函數(shù)判斷報(bào)警節(jié)點(diǎn)所屬的模塊和層次,選擇模型層次最高的圖層為起始推理圖層。選擇其中一個報(bào)警節(jié)點(diǎn)為起始推理節(jié)點(diǎn)vr。

        步驟3計(jì)算推算狀態(tài)矩陣

        確定當(dāng)前圖層的故障依賴矩陣F。由向量T和矩陣F經(jīng)∞運(yùn)算后形成推算狀態(tài)矩陣L。矩陣運(yùn)算符∞定義運(yùn)算規(guī)則為

        T∞F=L

        L=[lij]=[tj∞fij]

        a∞b=a.b(a≠2 andb=1,-1)

        2∞b=2 (b=1,-1)

        a∞3=3

        其中:矩陣元素lij表示由節(jié)點(diǎn)j實(shí)際狀態(tài)tj推算的節(jié)點(diǎn)i狀態(tài)。Lj則為由節(jié)點(diǎn)j實(shí)際狀態(tài)反推的其他所有節(jié)點(diǎn)狀態(tài)。Lj中的1或-1值節(jié)點(diǎn)是異常節(jié)點(diǎn);0值節(jié)點(diǎn)屬于正常節(jié)點(diǎn),2值節(jié)點(diǎn)狀態(tài)則是未測節(jié)點(diǎn)。

        步驟4搜索vr的最大相容根樹

        系統(tǒng)故障通過相容通路才能傳播,對于每一個報(bào)警節(jié)點(diǎn)v∈TA,稱v及其所有相容通路為v的相容根樹[18]。在獲得L矩陣之后,可根據(jù)推算狀態(tài)搜索報(bào)警節(jié)點(diǎn)的相容根樹。為方便討論,設(shè)TA中有兩個報(bào)警節(jié)點(diǎn)i,j?;趩喂收霞僭O(shè)及一致性原則,i,j對同一個狀態(tài)節(jié)點(diǎn)k的推算狀態(tài)應(yīng)滿足一致性驗(yàn)證。① 若節(jié)點(diǎn)k屬于TN,節(jié)點(diǎn)k及其先行集中的節(jié)點(diǎn)必定與i,j不相容。②i,j對節(jié)點(diǎn)k的推理結(jié)果應(yīng)相同。換言之,若lkj=lki,則k是i,j相容根樹的節(jié)點(diǎn)。

        根據(jù)上述理論,提出推算狀態(tài)的λ運(yùn)算以實(shí)現(xiàn)vr的相容根樹搜索。運(yùn)算結(jié)果為vr和其他變量的相容信息向量,用Cvr表示。若vr是第j個變量,vr和變量i的相容信息記為Cj(i)。Cj(i)需綜合考慮其他各節(jié)點(diǎn)對i的推算狀態(tài),經(jīng)λ運(yùn)算所得,運(yùn)算規(guī)則為

        Cj(i)=3 (lij=3)

        Cj(i)=(li1)λ(li2)…λ(lij)…λ(lin) (lij≠3)

        aλb=bλa

        aλbλc=(aλb)λc=aλ(bλc)

        aλ0=0 (a=0,1,-1,2,3)

        aλ2=a(a=0,1,-1,2)

        aλ3=a(a=0,1,-1,2,3)

        aλb=(a+b)/2 (a,b=1,-1)

        計(jì)算得到Cj(i)中各元素值可能為0,±1,2,3。其中±1、2為有效值,其節(jié)點(diǎn)均與vr相容,即vr相容根樹中的節(jié)點(diǎn)集P(vr) :

        P(vr)={Vi|Cj(i)≠0 andCj(i)≠3}

        vr相容根樹中不僅包含偏差狀態(tài)節(jié)點(diǎn)(1或-1值的節(jié)點(diǎn)),還包括未知狀態(tài)節(jié)點(diǎn)(2值節(jié)點(diǎn))。因此,本文擴(kuò)展了SDG的相容通路定義,提出的算法適應(yīng)含未測節(jié)點(diǎn)的模型診斷推理。

        步驟5依次處理其他報(bào)警節(jié)點(diǎn),獲取當(dāng)前圖層可能故障

        標(biāo)記vr為已處理,并且設(shè)置已處理根節(jié)點(diǎn)集VR=VR∪vr(VR初始化為?),在TA未處理節(jié)點(diǎn)中選擇未處理過的報(bào)警節(jié)點(diǎn)為當(dāng)前根節(jié)點(diǎn)vr,重復(fù)執(zhí)行步驟4和步驟5,直到處理完所有報(bào)警節(jié)點(diǎn)。

        當(dāng)前圖層的可能故障是各個報(bào)警節(jié)點(diǎn)的潛在故障源的交集,即

        S=∩v∈TA|DP(v)

        仍以第2節(jié)的簡單系統(tǒng)為例說明步驟3~5的過程。若圖1系統(tǒng)報(bào)警,其中V5狀態(tài)偏小、V6狀態(tài)偏大,其他節(jié)點(diǎn)狀態(tài)未知。即TA={V5,V6},可建立測試狀態(tài)矩陣T=[2 2 2 2 -1 1],則

        L=T∞F=

        經(jīng)L的λ運(yùn)算可得

        CV5={1,1,3,0,-1,3}

        CV6={1,3,1,0,3,1}

        則有

        P(V5)={V1,V2,V5}

        P(V6)={V1,V3,V6}

        故可能故障源為

        S=P(V5)∩P(V6)={V1}

        步驟6遞階故障分析

        對于當(dāng)前圖層獲得的可能故障節(jié)點(diǎn)v∈S,若存在子圖層,以該子圖層為推理模型,重復(fù)步驟3~步驟5往下追溯進(jìn)行推理,直到滿足診斷精度要求。

        3) 綜合驗(yàn)證多個工況的診斷結(jié)果

        由于未測試節(jié)點(diǎn)的存在,單工況SDG的診斷結(jié)果分辨低,往往含有冗余解[19]。綜合多個工況的診斷結(jié)果,經(jīng)冗余檢測和矛盾消除等操作能提高診斷精度。設(shè)除工況D外還有m個工況(U1,U2,…,Um)的樣本,對于D工況下的可能故障,在其他工況中的一致性驗(yàn)證后最終可能故障為

        (4)

        式中:A(v)為v的先行集合。

        4 應(yīng)用實(shí)例

        民用飛機(jī)氣源系統(tǒng)具有故障多發(fā),故障率高的特點(diǎn)[20],是影響航班正點(diǎn)的一個突出問題。該系統(tǒng)在整個工作過程工況復(fù)雜多變,不同工況引氣方式有輔助動力裝置(APU)引氣、地面氣源車引氣、發(fā)動機(jī)引氣。氣源系統(tǒng)整體ESDG模型如圖3所示。

        每種引氣的控制特點(diǎn)均不相同。限于篇幅,本文僅給出發(fā)動機(jī)引氣調(diào)節(jié)子系統(tǒng)ESDG模型(如圖4所示)。

        圖3 氣源系統(tǒng)ESDG圖Fig.3 ESDG of pneumatic system

        圖4 發(fā)動機(jī)引氣調(diào)節(jié)子系統(tǒng)ESDG模型Fig.4 ESDG model of engine bleed regulation sub-system

        圖3和圖4中的狀態(tài)節(jié)點(diǎn)說明如表1,故障節(jié)點(diǎn)說明如表2。

        表1 狀態(tài)變量節(jié)點(diǎn)說明Table 1 Illustration of status variable nodes

        表2 故障節(jié)點(diǎn)說明Table 2 Illustration of fault nodes

        以某航空公司兩個故障實(shí)例來說明文中方法的應(yīng)用。兩個實(shí)例具有相同的故障現(xiàn)象:管道壓力偏低,出口溫度偏高,中央電子監(jiān)控系統(tǒng)的引氣頁面顯示HPV閥門位置正常。不同的是實(shí)例1中在起飛、巡航、下降過程均存在故障現(xiàn)象,而實(shí)例2的故障只出現(xiàn)在下降過程。

        航空公司經(jīng)過排查最終找出兩實(shí)例的故障原因分別是冷卻氣路堵塞、高壓級引氣滲漏導(dǎo)致引氣量過大。但工程師一味采用換件試車排故手段導(dǎo)致維修成本高,排故時間大大延長。

        現(xiàn)用ESDG模型對兩個故障實(shí)例進(jìn)行分析。從故障描述容易看出,故障發(fā)生于發(fā)動機(jī)引氣階段,同時根據(jù)故障現(xiàn)象確定相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)符號:PPIPS為“-”(管道壓力偏低),TBTS為“+”(出口溫度偏高),VHPV、CBLD為“0”(HPV閥門位置正常)。其他節(jié)點(diǎn)狀態(tài)未知,符號為“2”。由此定義故障樣本如表3。

        從圖3重構(gòu)發(fā)動機(jī)引氣系統(tǒng)ESDG模型如圖5所示。

        表3 故障樣本Table 3 Fault samples

        圖5 發(fā)動機(jī)引氣系統(tǒng)ESDG圖Fig.5 ESDG of engine bleed air system

        由表3構(gòu)建圖5的樣本有:TN={CBLD},TA={PPIPS,TBTS}。圖5較簡單,由相容一致性原則可直接得:TBTS異??赡苡梢韵鹿?jié)點(diǎn)引起:CAPU、CLENG、CBLD、PHPVIN、PPRV、TPEG、IFAV、TBTS。而TN中節(jié)點(diǎn)CBLD的先行節(jié)點(diǎn)CAPU、CLENG一定正常,故

        P(TBTS)={PHPVIN,PPRV,TPEG,IFAV,TBTS}

        同樣可得

        P(PPIPS)={PHPVIN,PPRV,TPEG,IFAV,PPIPS}

        由于Ψ(TBTS)φ(eTBTS→PPIPS)Ψ(PPIPS)=+,TBTS和PPIPS兩節(jié)點(diǎn)間支路相容,故發(fā)動機(jī)引氣系統(tǒng)的可能故障節(jié)點(diǎn)為

        ∩v∈TAP(v)={PHPVIN,PPRV,TPEG,IFAV}

        圖5的分析結(jié)果排除了綜合空氣系統(tǒng)控制器和監(jiān)測子系統(tǒng)問題??赡芄收瞎?jié)點(diǎn)PPRV、TPEG為發(fā)動機(jī)引氣調(diào)節(jié)子系統(tǒng)模塊的輸出節(jié)點(diǎn)。如需更高診斷精度,可進(jìn)入發(fā)動機(jī)引氣調(diào)節(jié)子系統(tǒng)圖層 繼續(xù)追溯。

        基于圖4重構(gòu)兩實(shí)例的單工況ESDG模型。在飛機(jī)起飛、巡航時,發(fā)動機(jī)處于高/中功率狀態(tài),采用中壓級引氣,激活圖4中滿足條件“發(fā)動機(jī)N1>50%”和相應(yīng)壓力溫度閾值范圍的支路,形成中壓級引氣工況ESDG模型(如圖6所示)。

        而在飛機(jī)下降時,發(fā)動機(jī)慢車狀態(tài),飛機(jī)使用高壓級引氣,激活圖4中滿足條件“發(fā)動機(jī)N1<50%”和相應(yīng)壓力溫度閾值范圍的相應(yīng)ESDG模型(如圖7所示)。

        根據(jù)式(3)構(gòu)造中壓級引氣和高壓級引氣單工況ESDG對應(yīng)的故障依賴矩陣。注意到節(jié)點(diǎn)PIPCV除有一條直接可達(dá)支路到PPRV外,還有一經(jīng)負(fù)反饋回路到PPRV的支路,故fPIPCV,PPRV取值為±1。同理fPPRVIN,PPRV與fWHPV,PPRV取值也為±1。而CBLD、WHPV變量閾值表明兩節(jié)點(diǎn)為二值(0或1)信號節(jié)點(diǎn),在發(fā)動機(jī)引氣階段正常值為1,故障時只可能發(fā)生負(fù)偏差而導(dǎo)致TPEG偏小,此時負(fù)反饋回路由于支路生效條件(TPEG>450F)不滿足而刪除。

        圖6 發(fā)動機(jī)中壓級引氣調(diào)節(jié)子系統(tǒng)ESDG圖Fig.6 ESDG of engine intermediate pressure bleed regulation sub-system

        圖7 發(fā)動機(jī)高壓級引氣調(diào)節(jié)子系統(tǒng)ESDG圖Fig.7 ESDG of engine high pressure bleed regulation sub-system

        綜上所述,中壓級引氣和高壓級引氣單工況故障依賴矩陣分別為F1和F2:

        對于圖6及圖7兩個單工況ESDG圖, 構(gòu)造樣本集合TA={PPRV,TPEG}、TN={CBLD,VHPV},中壓級引氣測試向量T1=[0 2 2 2 -1 2 2 1 2],高壓級引氣測試向量T2=[2 2 0 0 2 2 -1 2 2 1 2]。并結(jié)合兩個單工況的故障依賴矩陣,分別計(jì)算中壓級引氣推理矩陣L1=T1∞F1,高壓級引氣推理矩陣L2=T2∞F2,結(jié)果為

        分析L1,雖然lPIPCV,PPRV有兩個值,但只有當(dāng)lPIPCV,PPRV為1經(jīng)λ運(yùn)算后,CPPRV(PIPCV)才能得到有效值1。故有

        CPPRV(PIPCV)=CTPEG(PIPCV)=1

        同樣有:CPPRV(PPRVIN)=CTPEG(PPRVIN)=1

        由L1經(jīng)λ運(yùn)算得出中壓級階段PPRV,TPEG與其他節(jié)點(diǎn)相容信息相同,即

        CPPRV=CTPEG={0,1,1,0,0,-1,-1,1,0}

        兩節(jié)點(diǎn)相容信息表明其相容根樹節(jié)點(diǎn)集合也相同, 則中壓級引氣階段潛在故障節(jié)點(diǎn)為

        SM=∩v∈TAP(v)={PIPCV,PPRVIN,IFAV,VFAV,TPEG}

        同理,可得出L2高壓級引氣階段潛在故障為

        SH={PPRVIN,IFAV,VFAV,TPEG}

        兩個工況診斷具體結(jié)果如表4所示。

        表4 單工況診斷診斷結(jié)果Table 4 Diagnosis results under single working condition

        由式(4)綜合兩個工況的診斷結(jié)果SM、SH,得出最后診斷結(jié)論。實(shí)例1中壓級引氣和高壓級引氣兩個階段同時發(fā)生故障,可能的原因應(yīng)是兩個工況的共同故障,包括:FFAV1、FIFAV1、FPEG。而對于實(shí)例2,高壓級引氣階段故障現(xiàn)象同實(shí)例1,但中壓級引氣階段狀態(tài)參數(shù)正常。故從整個飛行所反映的故障情況分析,故障只可能源于FDUCT1。

        從上述兩個實(shí)例可以看出,ESDG方法推理結(jié)果涵蓋了實(shí)際排故結(jié)果,由于模型中含有未測節(jié)點(diǎn),診斷結(jié)果還包括了實(shí)際可能發(fā)生的其他故障。用傳統(tǒng)SDG方法對本文故障實(shí)例進(jìn)行診斷,因?yàn)椴荒軈^(qū)分工況條件,基于傳統(tǒng)SDG模型對兩實(shí)例的診斷結(jié)果均大于表4所有故障原因的并集。故ESDG方法大大改善了傳統(tǒng)SDG方法由于只處理單工況模型而導(dǎo)致的診斷分辨率低下的問題,同時,也提高了診斷效率。

        5 結(jié) 論

        本文針對民用飛機(jī)故障的維修特點(diǎn),提出了ESDG模型以及相應(yīng)故障診斷策略和方法。

        1) 模型能滿足結(jié)構(gòu)和參數(shù)隨工況變化調(diào)整的需求,模型推理結(jié)果能反映多個工況間的相互影響關(guān)系。綜合比較多個工況的診斷結(jié)果可以減少冗余解,提高診斷精度。

        2) 采用分層診斷策略,符合人們的認(rèn)識習(xí)慣及民用飛機(jī)分級維修體制,也降低推理復(fù)雜度。假設(shè)系統(tǒng)中共有m個模塊,每個模塊中含有k個變量,則計(jì)算復(fù)雜度為O(m2+k2),遠(yuǎn)小于展開成單層模型后的推理計(jì)算復(fù)雜度O(m2k2)。

        3) 提出基于故障依賴矩陣的相容根樹搜索算法,無須猜測未測節(jié)點(diǎn)的符號,能提高診斷效率和準(zhǔn)確性。對于含n個不可測節(jié)點(diǎn)的模型,傳統(tǒng)診斷算法共需3n次符號推理嘗試,設(shè)每次嘗試的推理結(jié)果是Ci,則最終獲得的可能故障源集合則是,遠(yuǎn)多于本文推理結(jié)果。

        應(yīng)用實(shí)例表明ESDG模型適應(yīng)民機(jī)故障動態(tài)特性與分級維修需求,將該方法應(yīng)用于民用飛機(jī)排故,對于提高排故準(zhǔn)確性、縮短系統(tǒng)故障判定時間、節(jié)約維修費(fèi)用,具有實(shí)際應(yīng)用價值。

        [1] 張蓉. 民用飛機(jī)系統(tǒng)故障診斷測試性分析與評估技術(shù)研究[D]. 南京: 南京航空航天大學(xué), 2012: 1-4.

        ZHANG R. Research on system level fault diagnosis and testability analysis techniques for civil aircraft[D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2012: 1-4 (in Chinese).

        [2] 劉鵬鵬, 左洪福, 蘇艷, 等. 基于圖論模型的故障診斷方法研究進(jìn)展綜述[J]. 中國機(jī)械工程, 2013, 24(5): 696-702.

        LIU P P, ZUO H F, SU Y, et al. Review of research progresses for graph-based models in fault diagnosis method[J]. China Mechanical Engineering, 2013, 24(5): 696-702 (in Chinese).

        [3] 宋其江, 徐敏強(qiáng), 王日新. 基于分層有向圖的航天器故障診斷[J]. 航空學(xué)報(bào), 2009, 30(6): 1058-1062.

        SONG Q J , XU M Q, WANG R X. Spacecraft fault diagnosis based on hierarchical digraphs[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2009, 30(6): 1058-1062 (in Chinese).

        [4] 李秀喜, 吉世明. 基于半定量SDG模型的化工過程故障診斷[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012, 52(8): 1112-1115, 1129.

        LI X X, JI S M. Chemical process fault diagnosis using semiquantutative SDG model[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2012, 52(8): 1112-1115, 1129 (in Chinese).

        [5] ISSHIKI K, MUNESAWA Y, NAKAI A, et al. HAZOP analysis system compliant with equipment models based on SDG[M]. Berlin: Springer Berlin Heidelberg, 2013: 460-469.

        [6] 王雅琳, 何巍, 桂衛(wèi)華, 等. 基于多塊KPCA和SDG的故障診斷方法[J]. 控制與決策, 2013, 28(10): 1473-1478.

        WANG Y L, HE W,GUI W H, et al. Fault diagnosis method based on MBKPCA and SDG[J]. Control and Decision, 2013, 28(10): 1473-1478 (in Chinese).

        [7] 杜瑩, 周海東, 曾振華, 等. FSDG在測控系統(tǒng)下行信道中的診斷應(yīng)用[J]. 飛行器測控學(xué)報(bào), 2014, 33(3): 202-207.

        DU Y, ZHOU H D, ZENG Z H, et al. Application of FSDG in fault diagnosis of the downlink channel of TT&C systems[J]. Journal of Spacecraft TT&C Technology, 2014, 33(3): 202-207 (in Chinese).

        [8] LEE C J, LEE G, LEE J M. A fault magnitude-based strategy for effective fault diagnosis and isolation[J]. Journal of Chemical Engineering of Japan, 2015, 48(1): 44-51.

        [9] 劉君強(qiáng), 王小磊, 張馬蘭, 等. 基于改進(jìn)符號有向圖模型的發(fā)動機(jī)引氣系統(tǒng)多故障診斷方法[J]. 航空動力學(xué)報(bào), 2015, 30(2): 410-421.

        LIU J Q, WANG X L, ZHANG M L, et al. Multiple faults diagnosis method of engine bleed system based on improved signed directed graph[J]. Journal of Aerospace Power, 2015, 30(2): 410-421 (in Chinese).

        [10] HARABI R E, SMAILI R, ABDELKRIM M N. Fault diagnosis algorithms by combining structural graphs and PCA approaches for chemical processes[M]. Berlin: Springer International Publishing, 2015: 393-416.

        [11] LIU Y K, WU G H, XIE C L, et al. A fault diagnosis method based on signed directed graph and matrix for nuclear power plants[J]. Nuclear Engineering & Design, 2016, 297: 166-174.

        [12] 王俊暉. 民用飛機(jī)液壓系統(tǒng)可靠性分析[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2015: 41-49.

        WANG J H. Reliability analysis on the commercial aircraft hydraulic system[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2015: 41-49 (in Chinese).

        [13] JIANG W L, NIU H F, LIU S Y. Composite fault diagnosis method and its verification experiments[J]. Journal of Vibration & Shock, 2011, 30(6): 176-174.

        [14] HARRY K. Aviation maintenance management[M]. London: McGraw-Hill Education, 2012: 143-163.

        [15] 楊帆, 蕭德云. 大型復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)SDG模型及傳感器布置問題[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2008, 25(2): 181-186.

        YANG F, XIAO D Y. Dynamic SDG model and sensor location problem for large-scale complex systems[J]. Control Theory & Applications, 2008, 25(2): 181-186 (in Chinese).

        [16] 金洋, 王日新, 徐敏強(qiáng). 基于分層傳遞系統(tǒng)模型的航天器故障診斷方法[J]. 航空學(xué)報(bào), 2013, 34(2): 401-408.

        JIN Y, WANG R X, XU M Q. A Fault diagnosis approach for spacecraft based on hierarchical transition system model[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2013, 34(2):401-408 (in Chinese).

        [17] GAO Z, CECATI C, DING S X. A survey of fault diagnosis and fault-tolerant techniques—Part I: Fault diagnosis with model-based and signal-based approaches[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(6): 3757-3767.

        [18] BERRY V. Maximum compatible tree[M]. Berlin: Encyclopedia of Algorithms Springer US, 2008: 499-502.

        [19] 吳重光, 張衛(wèi)華, 李傳坤, 等. SDG故障診斷模型的檢驗(yàn)和驗(yàn)證[J]. 北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2009, 36(6): 105-109.

        WU C G, ZHANG W H, LI C K, et al. Verification and validation of SDG fault diagnosis model[J]. Journal of Beijing University of Chemical Technology (Natural Science), 2009, 36(6): 105-109 (in Chinese).

        [20] 佘登鳳. 737NG發(fā)動機(jī)引氣系統(tǒng)故障淺析[J]. 中國民航大學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 27(2): 54-57.

        SHE D F. Analysis of the bleeding system fault of 737NG engine[J]. Journal of Civil Aviation Flight University of China, 2015, 27(2): 54-57 (in Chinese).

        ESDGapproachfortroubleshootingofcivilaircraft

        ZHOUHong1,*,CHENZhixiong2

        1.CollegeofAeronauticTransportation,ShanghaiUniversityofEngineeringScience,Shanghai201620,China2.CollegeofAutomotiveEngineering,ShanghaiUniversityofEngineeringScience,Shanghai201620,China

        Aimedatthedynamiccharacteristicsandmaintenancemechanismforthefaultsofcivilaircraft,anenhancedsigneddirectedgraph(ESDG)modelwhosestructureandparameterscanbeadjustedaccordingtotheworkingconditionsisproposedbyintroducingthedynamicelementstothesigneddirectedgraph(SDG)modelandincorporatingthesystemstructuremodel.Then,compatiblerootedtreesearchalgorithmandhierarchicaldiagnosisstrategybasedonthefaultdependencymatrixareproposed,whichsolvestheproblemthatthediagnosisinformationismissingsincepartofthestatusisnotmeasuredinactualtroubleshooting.Thisapproachisabletomeettherequirementsfordifferentdiagnosisaccuracyinhierarchicalmaintenance.Thecomprehensivediagnosisforseveralworkingconditionsfurtherimprovesthereasoningresolution.Finally,thevalidityofthisapproachisillustratedbytakingtheexampleoftheenginebleedsystemofcertaincivilaircraft.

        troubleshootingofcivilaircraft;signeddirectedgraph;faultdependencymatrix;unmeasurednodes;compatiblerootedtree

        2016-01-08;Revised2016-03-17;Accepted2016-05-09;Publishedonline2016-06-121416

        URL:www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20160612.1416.004.html

        s:NationalNaturalScienceFoundationofChina(51465047);AeronauticalScienceFoundationofChina(2014ZD56009)

        V245.3; TP277

        A

        1000-6893(2016)12-3821-11

        2016-01-08;退修日期2016-03-17;錄用日期2016-05-09; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版時間

        時間:2016-06-121416

        www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20160612.1416.004.html

        國家自然科學(xué)基金 (51465047); 航空科學(xué)基金 (2014ZD56009)

        *

        .Tel.:021-67791373E-mailzhouhongnuaa@nuaa.edu.cn

        周虹, 陳志雄. 面向民用飛機(jī)排故的增強(qiáng)型符號有向圖J. 航空學(xué)報(bào),2016,37(12):3821-3831.ZHOUH,CHENZX.ESDGapproachfortroubleshootingofcivilaircraftJ.ActaAeronauticaetAstronauticaSinica,2016,37(12):3821-3831.

        http://hkxb.buaa.edu.cnhkxb@buaa.edu.cn

        10.7527/S1000-6893.2016.0146

        周虹女, 博士, 高級工程師。主要研究方向: 可靠性工程、 飛機(jī)故障診斷與監(jiān)控。Tel.: 021-67791373E-mail: zhouhongnuaa@nuaa.edu.cn

        陳志雄男, 博士, 副教授。主要研究方向: 發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)測。Tel.: 021-67791146E-mail: chenzhixiong1000@163.com

        *Correspondingauthor.Tel.:021-67791373E-mailzhouhongnuaa@nuaa.edu.cn

        猜你喜歡
        有向圖故障診斷矩陣
        有向圖的Roman k-控制
        超歐拉和雙有向跡的強(qiáng)積有向圖
        關(guān)于超歐拉的冪有向圖
        初等行變換與初等列變換并用求逆矩陣
        因果圖定性分析法及其在故障診斷中的應(yīng)用
        矩陣
        南都周刊(2015年4期)2015-09-10 07:22:44
        矩陣
        南都周刊(2015年3期)2015-09-10 07:22:44
        矩陣
        南都周刊(2015年1期)2015-09-10 07:22:44
        基于LCD和排列熵的滾動軸承故障診斷
        基于WPD-HHT的滾動軸承故障診斷
        国产成人自拍视频视频| 欧美极品jizzhd欧美| 日日av拍夜夜添久久免费 | 日本h片中文字幕在线| 中文字幕日韩三级片| 野花社区www高清视频| 国产综合色在线精品| 插b内射18免费视频| 久久99国产亚洲高清观看韩国| 精品综合久久久久久8888| 偷拍美女一区二区三区视频| 亚洲精品1区2区在线观看| 久久婷婷五月综合色欧美| 久久国产精品二国产精品| 成人免费无码视频在线网站| 国产精品又黄又爽又色| 国产精品国产三级国产av中文| 久久久久久久综合综合狠狠| 污污污污污污污网站污| 国产美女自拍国语对白| 成人av蜜桃在线观看| 内地老熟女老少配视频| 18禁无遮挡无码网站免费| 就国产av一区二区三区天堂| 一区二区三区国产大片| 女优av一区二区三区| 孕妇特级毛片ww无码内射| 性夜夜春夜夜爽aa片a| 色婷婷精品综合久久狠狠| 一本色道久久88加勒比综合| 18禁裸男晨勃露j毛网站| 富婆如狼似虎找黑人老外| 午夜天堂精品一区二区| 国产精品自拍盗摄自拍| 91青青草久久| 久久国产精彩视频| 亚洲国模一区二区三区视频| 精品女人一区二区三区| 一边捏奶头一边高潮视频| 久久久亚洲精品一区二区三区| 久久久久久伊人高潮影院|