(北京航天動(dòng)力研究所，北京 100076)

0 引言

液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)是在極端物理?xiàng)l件下運(yùn)行的復(fù)雜熱動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，其故障的發(fā)生和發(fā)展具有快速性和破壞性。發(fā)展可靠的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)，對發(fā)動(dòng)機(jī)工作過程中出現(xiàn)的故障予以預(yù)警和判斷，并及時(shí)采取有效措施，避免由于發(fā)動(dòng)機(jī)故障而引起重大的事故。因此世界航天大國對故障診斷技術(shù)及應(yīng)用越來越重視。

重復(fù)使用的液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)要求具備故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用傳感器獲得系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，借助各種智能算法和模型來評估系統(tǒng)的健康狀態(tài)，在故障發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測，在故障發(fā)生后結(jié)合相關(guān)的資源信息提供切實(shí)可行的維修保障措施最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自身的視情維修。該系統(tǒng)中幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)如下：發(fā)動(dòng)機(jī)敏感參數(shù)的選取和測點(diǎn)優(yōu)化技術(shù)；實(shí)時(shí)故障診斷算法設(shè)計(jì)及應(yīng)用技術(shù)；準(zhǔn)確的故障定位技術(shù)。

國外非常重視液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技，美國在此方面的研究和應(yīng)用比較成熟，其過程大致分為3個(gè)階段。初級(jí)階段：始于20世紀(jì)70年代初美國對一次使用發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行了關(guān)鍵參數(shù)上下限制，開創(chuàng)了健康監(jiān)控技術(shù)在液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用先例。其中以SSME[1，7]工作參數(shù)“紅線閾值檢測與報(bào)警”系統(tǒng)為代表。但該類系統(tǒng)方法相對較為簡單，功能也比較單一。中級(jí)階段：Rocketdyne公司研制并實(shí)現(xiàn)了用于SSME地面試車監(jiān)控的SAFD方法[2，4](System of Anomaly and Fault Detection)加強(qiáng)了紅線閾值監(jiān)控的檢測能力。80年代末期以來又相繼提出了健康監(jiān)控系統(tǒng)HMS[5](Health Monitoring System)，在故障模式、故障診斷算法、故障控制措施、專用傳感器技術(shù)等方面進(jìn)行了大量的研究工作。20世紀(jì)90年代Rocketdyne公司研制“SSME試驗(yàn)后自動(dòng)化檢測與診斷系統(tǒng)”[9-10]，采用模塊化設(shè)計(jì)，包括通用模塊和專用模塊，可批量處理數(shù)據(jù)。高級(jí)階段：2005年10月25日，美國國家航空航天局斯坦尼斯航天中心成功進(jìn)行了航天飛機(jī)主發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)，發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火試驗(yàn)時(shí)間為520秒[3，11]。此次試驗(yàn)驗(yàn)證了先進(jìn)健康管理系統(tǒng)。

國內(nèi)20世紀(jì)90年代初就有很多學(xué)者進(jìn)行液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方面研究。研究比較全面的有國防科技大學(xué)吳建軍[12-13]團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行了多種故障診斷算法及建模研究。針對液體火箭推進(jìn)系統(tǒng)的各種故障檢測與診斷方法進(jìn)行了系統(tǒng)分類和詳細(xì)評述。

綜上所述，國內(nèi)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理技術(shù)的應(yīng)用還處于起步階段。涉及到的諸多關(guān)鍵技術(shù)尚未完全成熟。液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)正朝著自動(dòng)化、智能化、綜合化程度不斷提高的方向演變和發(fā)展。本文就液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)開展實(shí)時(shí)故障診斷算法設(shè)計(jì)，采用了基于ARMA模型進(jìn)行故障診斷，構(gòu)建了故障模型進(jìn)行故障的模擬，最后通過仿真分析對算法進(jìn)行了考核，結(jié)果滿足實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)的需求。

1 基于ARMA模型的故障診斷

1.1 ARMA模型概述

ARMA(Autoregressive moving average)自回歸滑動(dòng)平均模型[15]是最為經(jīng)典的時(shí)間序列分析方法，ARMA模型的表達(dá)式如式(1)所示。該方法最主要的特點(diǎn)是利用已建立的ARMA模型對系統(tǒng)未來的行為進(jìn)行外推預(yù)測。重點(diǎn)關(guān)注單個(gè)傳感器參數(shù)值在時(shí)間塊上的行為，是信號(hào)結(jié)構(gòu)的變化。時(shí)間序列分析采用參數(shù)模型對所觀測到的有序的隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理的方法，它研究有序的隨機(jī)數(shù)據(jù)序列內(nèi)在關(guān)系與規(guī)律，不需要知道系統(tǒng)的輸入和動(dòng)態(tài)過程特征，而是根據(jù)輸出數(shù)據(jù)序列內(nèi)在的規(guī)律性來研究系統(tǒng)的特征。所關(guān)注的不是測量值，而是短期內(nèi)將要發(fā)生的數(shù)據(jù)與剛剛發(fā)生過的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)相似性。這種時(shí)間序列模型的使用有一個(gè)重要的前提，即模型對象系統(tǒng)需要是一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)。

(1)

其中，p、q、為自回歸階數(shù)和滑動(dòng)回歸平均階數(shù)；bi、ci是自回歸階數(shù)參數(shù)和滑動(dòng)回歸平均參數(shù)；zk為時(shí)間k上的傳感器參數(shù)，rk為時(shí)間k上的偏差。因此主要問題就是明確式(1)中的各項(xiàng)參數(shù)。

在訓(xùn)練ARMA模型的過程中對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的長度有一定的要求，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的長度不宜過長，因?yàn)閿?shù)據(jù)過長容易造成模型訓(xùn)練的困難，也就是說低階模型對于大量的數(shù)據(jù)會(huì)存在無法表示的情況；數(shù)據(jù)長度若過短，便不能完全表示出數(shù)據(jù)的特征，也會(huì)使模型的訓(xùn)練存在不能廣泛使用的可能性。因此，數(shù)據(jù)長度的選擇需要通過大量的試驗(yàn)來確定。

1.2 ARMA模型建立

ARMA模型適用于處理和分析平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立ARMA模型的過程如圖1所示，其過程有數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性判斷、模型識(shí)別、模型定階、模型參數(shù)估計(jì)和模型驗(yàn)證，

模型的定階和參數(shù)估計(jì)關(guān)鍵參數(shù)確定的方法[12]如下：

1)ARMA模型訓(xùn)練模塊分為兩個(gè)部分，第一部分是計(jì)算公式(1)中的p、q值，此部分的確定相對來說比較困難，常用的有AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則，這里采用了AIC準(zhǔn)則進(jìn)行定階。

2)當(dāng)模型的階次確定后確定后，需要對模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，此部分相對來說簡單一些，這里采用最小二乘法法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

這部分訓(xùn)練工作針對每一路傳感器參數(shù)獨(dú)立進(jìn)行，即有多少輸入傳感器，就訓(xùn)練多少個(gè)ARMA模型。

圖1 ARMA模型建模流程

1.3 基于ARMA模型的故障診斷設(shè)計(jì)

液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)工作狀態(tài)其傳感器參數(shù)穩(wěn)定在一定的動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)，在正常工作狀態(tài)下，傳感器采集到的測試參數(shù)會(huì)在穩(wěn)定的范圍內(nèi)變化，該變化是可預(yù)測的。若有發(fā)動(dòng)機(jī)的故障產(chǎn)生，傳感器測試參數(shù)則會(huì)超出穩(wěn)態(tài)工作范圍。ARMA模型在故障診斷上的應(yīng)用也有很多學(xué)者進(jìn)行了研究，本文主要從實(shí)時(shí)診斷的需求出發(fā)，是發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)工作下故障診斷的有利手段。

發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的測試數(shù)據(jù)包括溫度、壓力、速度、振動(dòng)等類型的信號(hào)，針對不同的工作階段采用不同的測量參數(shù)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測。選取重點(diǎn)的幾個(gè)測點(diǎn)采用ARMA模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。當(dāng)有新的測試數(shù)據(jù)時(shí)，可以通過該模型進(jìn)行預(yù)測。然后采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行診斷。

ARMA算法使用的前提是假定預(yù)測的數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的，同時(shí)認(rèn)為發(fā)動(dòng)機(jī)的試車數(shù)據(jù)與真實(shí)的發(fā)動(dòng)機(jī)工作數(shù)據(jù)是基本一致的。采用發(fā)動(dòng)機(jī)正常試車數(shù)據(jù)值建立ARMA模型，該模型用于發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)的預(yù)測。預(yù)測值與發(fā)動(dòng)機(jī)試車的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對來進(jìn)行故障的預(yù)測和分析。診斷原理如圖2所示，例如：在地面狀態(tài)下裝訂好一組正常數(shù)據(jù)，同時(shí)訓(xùn)練好ARMA模型，在實(shí)際的飛行中發(fā)動(dòng)機(jī)真實(shí)的測量值作為ARMA的輸入，進(jìn)而預(yù)測出下一時(shí)刻的值，這個(gè)值與預(yù)先裝訂的試車數(shù)據(jù)進(jìn)行比對得出殘差，這個(gè)殘差和門限值進(jìn)行比較進(jìn)而可以判斷出發(fā)動(dòng)機(jī)的故障和趨勢，能夠提前發(fā)現(xiàn)和預(yù)警故障。診斷流程如圖3所示，診斷步驟如下：

圖2 ARMA模型診斷原理圖

第一步，對傳感器測量參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理。將輸入數(shù)據(jù)減去其平均值，以消除每個(gè)不同產(chǎn)品間存在的差異，保留數(shù)據(jù)特性。

第二步，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行ARMA模型建模。有幾個(gè)傳感器信號(hào)就訓(xùn)練幾個(gè)模型。

第三步，將被測數(shù)據(jù)帶入建好的ARMA模型中，該模型利用被測的時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的前幾個(gè)數(shù)據(jù)，預(yù)測即將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

第四步，將預(yù)測值與輸入的試車數(shù)據(jù)相比較，得到殘差數(shù)據(jù)。

第五步，殘差應(yīng)該在門限值范圍內(nèi)，若超過門限值范圍則產(chǎn)生警告。

圖3 ARMA模型的診斷流程

2 仿真分析

2.1 故障模型

重復(fù)使用液氧甲烷發(fā)動(dòng)機(jī)采用燃?xì)獍l(fā)生器循環(huán)，泵壓式供應(yīng)系統(tǒng)，該發(fā)動(dòng)機(jī)的最大特點(diǎn)是采用了故障診斷系統(tǒng)，能夠滿足整個(gè)工作過程中發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷等。本文基于Mworks平臺(tái)開發(fā)了一套發(fā)動(dòng)機(jī)故障模型，該模型可模擬20余種發(fā)動(dòng)機(jī)常見故障，支持了發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)圖形化、模塊化的建模功能。發(fā)動(dòng)機(jī)故障仿真模型見圖4所示，詳細(xì)的設(shè)計(jì)及仿真分析見文獻(xiàn)[6]。

圖4 液氧甲烷發(fā)動(dòng)機(jī)故障模擬

2.2 ARMA診斷分析

本項(xiàng)目用于診斷ARMA模型預(yù)測的傳感器信號(hào)如表1所示。

在訓(xùn)練階段采用正常的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，在simulink平臺(tái)下搭建的訓(xùn)練模型如圖5所示。訓(xùn)練后得到4個(gè)ARMA模型，每個(gè)模型對應(yīng)一個(gè)傳感器信號(hào)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與ARMA模型的對比如圖6所示。通過圖6所示可以看出來訓(xùn)練數(shù)據(jù)和ARMA模型的吻合程度。滿足了診斷的后續(xù)使用需求。

表1 用于ARMA模型預(yù)測的傳感器信號(hào)

在發(fā)動(dòng)機(jī)主級(jí)工作的情況下加入故障，故障類型是甲烷渦輪泵轉(zhuǎn)子破壞故障，當(dāng)發(fā)生這類型故障時(shí)，相當(dāng)于甲烷渦輪的功率降低，而在不變的負(fù)載情況下，甲烷渦輪的做功能力降低，因此發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵參數(shù)均會(huì)下降，由于整體做工能力的降低，氧渦輪泵轉(zhuǎn)速也會(huì)下降，但是比甲烷渦輪泵要慢一些。

通過上述的故障分析，可得表1中四個(gè)傳感器的值均會(huì)發(fā)生變化，由圖2所示的診斷原理可以看出：當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)故障后ARMA的輸入是帶有故障的信號(hào)，ARMA模型進(jìn)行預(yù)測和運(yùn)算結(jié)果必然與提前裝訂的試車數(shù)據(jù)產(chǎn)生的殘差會(huì)逐步的增大，圖7所示是采用了ARMA進(jìn)行預(yù)測并與試車數(shù)據(jù)進(jìn)行對比得到的殘差值，由圖可見四個(gè)傳感器的通道均報(bào)警，圖中顯示的殘差均大于門限值，同時(shí)給出了診斷出故障的時(shí)間。

圖5 在simulink環(huán)境下訓(xùn)練ARMA模型

圖6 訓(xùn)練數(shù)據(jù)與ARMA模型的對比圖

圖7 采用ARMA模型進(jìn)行診斷分析圖

3 硬件在回路平臺(tái)測試

硬件在回路仿真技術(shù)是伴隨著自動(dòng)化系統(tǒng)的研制及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而迅速發(fā)展起來的，由于發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的實(shí)物試驗(yàn)代價(jià)高昂，而硬件在回路仿真技術(shù)能為故障診斷系統(tǒng)的研制、試驗(yàn)提供最優(yōu)的手段，縮短發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)試驗(yàn)研制的周期，節(jié)省大量的試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)。硬件在回路仿真系統(tǒng)是以實(shí)時(shí)處理器運(yùn)行仿真模型來模擬被監(jiān)測對象的運(yùn)行狀態(tài)，通過接口與實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)產(chǎn)品實(shí)物連接，進(jìn)一步驗(yàn)證軟硬件的有效性，該仿真測試已經(jīng)成為系統(tǒng)開發(fā)流程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。

仿真平臺(tái)的工作原理：首先，在主工作站中建立故障診斷仿真模型，包括發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)故障診斷模型和故障診斷算法模型，并進(jìn)行數(shù)學(xué)仿真。模型仿真結(jié)果滿足設(shè)計(jì)要求后，在模型中加入與箭體仿真機(jī)、故障診斷器通訊的硬件板卡實(shí)時(shí)接口模塊，進(jìn)行自動(dòng)生成代碼生成，通過主工作站仿真軟件下載到實(shí)時(shí)仿真機(jī)。發(fā)動(dòng)機(jī)仿真機(jī)通過運(yùn)行下載好的發(fā)動(dòng)機(jī)故障模型計(jì)算出發(fā)動(dòng)機(jī)工作過程的各項(xiàng)參數(shù)，并根據(jù)這些參數(shù)輸出相應(yīng)的機(jī)理信號(hào)，進(jìn)入對應(yīng)的信號(hào)模擬器。模擬器產(chǎn)生與傳感器檢測結(jié)果相同的電信信號(hào)并反饋至故障診斷器。故障診斷器接受到傳感器信號(hào)后進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測、判斷及故障診斷等，并將計(jì)算結(jié)果通過422和1553B通訊方式分別于控制器和箭體控制器仿真機(jī)通訊，并等待控制器的反饋指令。同時(shí)，將輸出反饋給發(fā)動(dòng)機(jī)仿真機(jī)進(jìn)行新一輪的計(jì)算，構(gòu)成仿真回路。

本文構(gòu)建的硬件在回路平臺(tái)主要有三部分組成：主工作站、發(fā)動(dòng)機(jī)仿真機(jī)、故障診斷器仿真機(jī)，主工作站實(shí)現(xiàn)對仿真過程的控制，主要任務(wù)包括三部分：硬件在回路實(shí)驗(yàn)前完成故障診斷算法設(shè)計(jì)和發(fā)動(dòng)機(jī)故障模型的建立，并執(zhí)行自動(dòng)代碼生成，通過以太網(wǎng)完成鏈接、下載；驗(yàn)證過程中，通過外部模式對故障器仿真機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)仿真機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、在線調(diào)參和數(shù)據(jù)記錄。上位機(jī)界面可以通過拖拽模塊的方式進(jìn)行搭建，方便操作。通過開展發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)硬件在回路仿真試驗(yàn)，對實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)(含故障診斷算法、故障診斷器等)進(jìn)行了綜合試驗(yàn)驗(yàn)證。特別地考核了故障診斷器在實(shí)際工作中的診斷算法運(yùn)算能力、采集速度、通訊等性能，故障診斷算法診斷性能，以及整個(gè)實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)的有效性。構(gòu)建的發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)硬件在回路仿真上位機(jī)顯示界面，如圖8所示。由圖8可見該平臺(tái)可以滿足模型訓(xùn)練、故障診斷，故障時(shí)間的顯示等一些關(guān)鍵的參數(shù)，通過硬件在回路的平臺(tái)測試能夠進(jìn)一步的驗(yàn)證故障診斷算法的有效性。

圖8 基于ARMA模型的硬件在回路故障診斷分析界面

4 結(jié)論

本文重點(diǎn)針對液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)故障診斷算法并通過仿真分析驗(yàn)證了算法的有效性。首先，建立了液氧甲烷發(fā)動(dòng)機(jī)故障模型，通過此模型可以獲得發(fā)動(dòng)機(jī)的幾種典型故障數(shù)據(jù)；其次，設(shè)計(jì)并開發(fā)了ARMA模型，最后，基于ARMA模型設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)并進(jìn)行了仿真分析，通過仿真分析可見該算法成功的診斷出發(fā)動(dòng)機(jī)的常見故障，并進(jìn)行了報(bào)警，滿足了發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)的需要。