陳亞民,王俊杰
(31664部隊,甘肅白銀,730900)
當(dāng)前機載設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測與評估、早期故障診斷以及故障預(yù)測是國內(nèi)外PHM的技術(shù)研究熱點。而機載液壓系統(tǒng)作為直升機機電系統(tǒng)的重要組成部分,承擔(dān)著直升機的特定操縱與驅(qū)動任務(wù)。直升機上很多部件的工作都依賴于它提供的壓力,它擔(dān)負著直升機操縱系統(tǒng)、收放系統(tǒng)、機輪剎車及地面轉(zhuǎn)向駕駛等工作,對直升機的安全飛行和著陸等非常重要。因此開展直升機液壓系統(tǒng)的故障診斷和健康評估技術(shù)研究具有很大的應(yīng)用價值。
目前主要的機載設(shè)備故障診斷和健康評估方法可以大體分為基于失效物理模型的方法、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的的評估方法兩種類型。基于失效物理模型的方法使用較多的是基于癥狀的方法,包括專家系統(tǒng)方法、模糊推理方法、模式識別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[1]。
考慮到液壓系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)較多,直接的檢測量不能反映諸如磨損等失效量,因此完全建立液壓系統(tǒng)失效模型是比較復(fù)雜的,同時液壓系統(tǒng)在測試、使用過程中可以積累大量反映系統(tǒng)運行狀態(tài)的參數(shù),這些數(shù)據(jù)為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康監(jiān)測技術(shù)提供了支持。因此本文采用基于統(tǒng)計過程的(Statistical Process Control)SPC狀 態(tài) 監(jiān)測算法,研究直升機液壓系統(tǒng)的健康監(jiān)測和健康衰退識別方法。
統(tǒng)計過程控制(SPC)借助數(shù)理統(tǒng)計方法對設(shè)備數(shù)據(jù)進行監(jiān)控,科學(xué)地對隨機波動與異常波動進行區(qū)別,提早對設(shè)備的異常變化提出預(yù)警, 從而達到及時采取措施消除異常的目的[2]。從性能過程的角度,也可稱SPC為統(tǒng)計性能監(jiān)控(Statistical Performance Monitor,SPM),用以及時發(fā)現(xiàn)過程故障隱患以避免發(fā)生事故。
統(tǒng)計過程控制的實施可以分為如下幾個步驟:
(1)建立過程模型,選取過程變量,采集系統(tǒng)健康狀態(tài)下的運行數(shù)據(jù)并提取均值、方差等統(tǒng)計特征;
(2)穩(wěn)定性檢測,對測試數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計特征提取,并根據(jù)SPC控制圖對系統(tǒng)的穩(wěn)定性進行檢測;
(3)故障識別,根據(jù)異常數(shù)據(jù)識別系統(tǒng)狀態(tài)并采取必要措施應(yīng)多異常。
直升機的飛參數(shù)據(jù)中包含著系統(tǒng)健康狀態(tài)相關(guān)的信息,系統(tǒng)性能改變時可以通過飛參數(shù)據(jù)的變化表現(xiàn)出來。本文對多架直升機主液壓壓力值這一飛參數(shù)據(jù)的進行分析,提取出液壓系統(tǒng)的健康特征??紤]到每架次放起落架的時間較短,并且采樣頻率低,數(shù)據(jù)中包含的頻域信息較少,因此通過時域分析提取系統(tǒng)健康特征是較好的方式[3]。
時域特征也稱為信號的統(tǒng)計特征,時域特征的提取使用的是概率統(tǒng)計方法;根據(jù)每架次放起落架的時間內(nèi)的主液壓值的特點,選擇均值、方差、均方根、峰峰值等特征,如圖1所示,若該架次收起落架的過程中系統(tǒng)飛參信號中給出了告警信息則在圖中用紅點標識??梢园l(fā)現(xiàn)隨著系統(tǒng)健康的衰退,均值與均方根變小,即主液壓壓力值數(shù)值會有所下降;方差以及峰峰值變大則說明每架次中主液壓的波動會變大同時范圍段也有相應(yīng)增大。
圖1 某架機主液壓壓力時域特征
圖1時域特征中,均值與均方值能夠較好地與系統(tǒng)的告警相匹配,并且兩者之間的數(shù)值較為接近,因此可以直接選擇均值作為一種系統(tǒng)健康特征參數(shù),而方差、均方根、峰峰值并不能很好地與系統(tǒng)的告警相匹配。接著對選擇的均值特征時間序列進行自相關(guān)分析,如圖2所示,發(fā)現(xiàn)均值特征參數(shù)是非穩(wěn)定的時間序列。
圖2 某架機主液壓壓力均值特征自相關(guān)分析
通過一階差分方法對這些均值特征時間序列進一步處理,均值差分結(jié)果及對應(yīng)的自相關(guān)分析如圖3,圖4所示,可以發(fā)現(xiàn)處理后的時間序列變成了平穩(wěn)時間序列,并且經(jīng)過差分處理的均值時間序列能夠較好地同步告警信號,因此將液壓系統(tǒng)的主液壓壓力均值差分序列數(shù)據(jù)作為該液壓系統(tǒng)健康特征參數(shù)。
圖3 某架機主液壓壓力時域健康特征
圖4 某架機主液壓壓力均值差分特征自相關(guān)分析
SPC控制圖是實現(xiàn)質(zhì)量監(jiān)測主要工具。是把SPC運用到具體檢驗量并以圖片的形式呈現(xiàn),利用樣本統(tǒng)計量檢驗總體均值μ和標準差σ是否發(fā)生顯著變化的過程[4]。SPC的控制圖分為計量型和計數(shù)型控制圖,在兩個大的類別下又有很多小的分類,選擇合適的控制圖對統(tǒng)計量的檢驗是非常重要的。
質(zhì)量特性為連續(xù)值時,正態(tài)分布是最常用的特性分布函數(shù)。若抽樣得到的樣本均值為,n為樣本大小,滿足條件:
則認為顯著水平為α?xí)r,總體均值μ未發(fā)生顯著變化,系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)。其中的上控制限、中心線和下控制限分別為UCL(Upper Control Limit:上控制界限)、CL(Center Line:中心線)、LCL(Low Control Limit:下控制界限)。
SPC控制圖如圖5所示。
圖5 SPC控制圖
在控制圖中,控制界限的確定一般采用3σ準則,即取。3σ準則又稱為拉依達準則,先假設(shè)一組檢測數(shù)據(jù)只含有隨機誤差,計算該組數(shù)據(jù)的標準差,并按一定概率確定一個區(qū)間,凡超過這個區(qū)間的誤差就不屬于隨機誤差而是粗大誤差。而對于正態(tài)分布,有
利用SPC理論對提取的健康特征參數(shù)均值差分時間序列進行統(tǒng)計分析,如圖6(a)所示。同時擬合出其對應(yīng)的概率密度直方圖及估計所得的概率密度函數(shù),圖6(b)所示,其中參數(shù)估計的結(jié)果為,通過K-S檢驗在置信度α=0.01的情況下判定數(shù)據(jù)服從該參數(shù)下的正態(tài)分布,因此選擇上述參數(shù)構(gòu)建該型號直升機液壓系統(tǒng)的健康監(jiān)測SPC模型[5]。
圖6 健康特征參數(shù)時間序列及其直方圖
根據(jù)上述構(gòu)建的SPC模型對飛機液壓系統(tǒng)的健康特征參數(shù)時間序列進行穩(wěn)定性分析,并根據(jù)所得結(jié)果將系統(tǒng)的衰退過程劃分為三個階段,每個階段同時也代表著系統(tǒng)的一種健康狀態(tài),判定規(guī)則如下:
(1)“正常階段”:該階段中系統(tǒng)性能良好。SPC判定這一階段中的數(shù)據(jù)處于穩(wěn)定狀態(tài)并且飛參信號無告警。該階段系統(tǒng)的健康狀態(tài)為“正常狀態(tài)”,性能穩(wěn)定并且能夠正常工作;
(2)“衰退階段”:該階段中系統(tǒng)性能發(fā)生了一定程度的退化,但沒有引發(fā)故障。SPC長時間地判定這一階段的數(shù)據(jù)處于非穩(wěn)定狀態(tài)而飛參信號無告警或告警極少。該階段系統(tǒng)的健康狀態(tài)為“衰退狀態(tài)”,性能下降但依舊能夠正常工作。
(3)“故障階段”:該階段中系統(tǒng)性能進一步退化至引發(fā)故障,飛參信號長時間的給出告警。該階段系統(tǒng)的健康狀態(tài)為“故障狀態(tài)”,故障出現(xiàn)并且對系統(tǒng)的工作造成影響。
依據(jù)上述三個階段的劃分方法可以實現(xiàn)對飛機液壓系統(tǒng)的健康狀態(tài)進行監(jiān)測,能夠有效識別其工作狀況,為直升機的維修保障提供決策支持。
本文通過分析某型直升機機載液壓系統(tǒng)的機理故障,結(jié)合其故障告警、主液壓壓力等飛參數(shù)據(jù)分析,確定了以其主液壓壓力均值作為該系統(tǒng)的健康狀態(tài)評估參數(shù),通過均值差分的方法重構(gòu)均值序列數(shù)據(jù),形成主液壓均值差分時間序列作為直升機液壓系統(tǒng)的健康特征參數(shù)。然后基于統(tǒng)計過程控制SPC理論對上述差分序列數(shù)據(jù)進行分析,建立了直升機液壓系統(tǒng)健康評估模型,并在此基礎(chǔ)上給出了該模型的飛機液壓系統(tǒng)健康監(jiān)測方法,可以較好的識別該型直升機液壓系統(tǒng)的健康狀態(tài),對液壓系統(tǒng)的潛在性能退化有一定的識別和預(yù)測能力,具有一定的應(yīng)用前景。