智能BIT診斷方法研究及其在多電飛機(jī)電源系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、機(jī)內(nèi)測試(BuiIt-in Test，BIT)技術(shù)是改善系統(tǒng)測試性和診斷能力的重要途徑，在保障裝備的戰(zhàn)備完好性、提高維修效率方面發(fā)揮了重要作用，但目前廣泛應(yīng)用在機(jī)載電源中的傳統(tǒng)BIT 技術(shù)由于診斷方法過于單一，對診斷信息的利用能力也非常有限，因此在使用過程中表現(xiàn)出的故障檢測、隔離能力差、虛警率高的問題嚴(yán)重制約著其效能的充分發(fā)揮。尤其是下一代多電飛機(jī)，由于大量采用電能來提升飛機(jī)的整體性能，使得多電飛機(jī)對電源系統(tǒng)的可靠性、測試性、故障診斷和

2、容錯能力的要求都遠(yuǎn)高于常規(guī)飛機(jī)。因此，在下一代多電及全電飛機(jī)中，研究新型有效的智能BIT技術(shù)對提升飛機(jī)的整體性能具有重要意義。本文以“多電飛機(jī)電氣系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究”課題為背景，對其關(guān)鍵技術(shù)之一——機(jī)內(nèi)測試技術(shù)進(jìn)行了探索與研究，以期通過采用智能化方法來提高電源系統(tǒng)BIT的故障診斷性能。論文的主要研究成果及創(chuàng)新如下： 1．系統(tǒng)地分析和總結(jié)了多電飛機(jī)電源系統(tǒng)可能的故障模式，建立了相應(yīng)的FMEA分析表。根據(jù)特征檢測點(diǎn)的選取原則，對系統(tǒng)中

3、的特征信號進(jìn)行分析，確定了合理的BIT特征檢測點(diǎn)，為電源系統(tǒng)智能BIT診斷技術(shù)打下基礎(chǔ)； 2．建立了飛機(jī)電源BIT動態(tài)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述模型，在此基礎(chǔ)上，針對目前電源BIT故障診斷在方法選取上缺乏合理依據(jù)的現(xiàn)狀，從理論上分析了當(dāng)前所采用的BIT診斷方法的不足，給出了提高電源BIT系統(tǒng)智能化診斷性能的幾種策略； 3．針對飛機(jī)電源BIT系統(tǒng)傳統(tǒng)診斷方法的缺陷，研究了基于競爭學(xué)習(xí)思想的無監(jiān)督聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了一種能夠廣泛用于飛機(jī)

4、電源智能BIT系統(tǒng)的新型診斷方法：①針對標(biāo)準(zhǔn)無監(jiān)督GLVQ模型在分類上存在的不足，提出了一種改進(jìn)型IGLVQ。通過對網(wǎng)絡(luò)虧損因子進(jìn)行修正，并推導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)在新的虧損函數(shù)下的學(xué)習(xí)規(guī)則，有效的克服了輸入數(shù)據(jù)范圍及類別數(shù)變化對分類的影響；②在改進(jìn)型IGLVQ模型的基礎(chǔ)上，引入了有監(jiān)督的學(xué)習(xí)矢量量化層，構(gòu)成了一種新的無監(jiān)督混合聚類模型(HIGLVO)，提高了無監(jiān)督聚類網(wǎng)絡(luò)對相近故障模式類的區(qū)分能力；③將新型的基于HIGLNQ混合聚類網(wǎng)‘絡(luò)的診斷模型

5、用于多電飛機(jī)電源BIT系統(tǒng)，結(jié)果表明，本章提出的方法用于飛機(jī)電源BIT狀態(tài)識別時(shí)其準(zhǔn)確率較高，可有效的提高電源BIT系統(tǒng)的故障診斷性能； 4．針對目前電子系統(tǒng)BIT虛警機(jī)理的研究和多電飛機(jī)電源系統(tǒng)的自身特點(diǎn)，分析了電源系統(tǒng)中兩類暫時(shí)性故障的產(chǎn)生機(jī)理，并從兩類故障的產(chǎn)生條件、持續(xù)時(shí)間、發(fā)生概率和表現(xiàn)特性上對其特點(diǎn)進(jìn)行了分析和闡述；從BIT虛警率的概率數(shù)學(xué)模型角度，分析了識別兩類故障對虛警率的影響，從理論上證明了識別兩類故障狀態(tài)可有

6、效的降低BIT系統(tǒng)的固有虛警率；提出了基于HIGLVQ—優(yōu)化Bayes風(fēng)險(xiǎn)決策的電源系統(tǒng)BIT智能虛警濾波模型。將診斷中的概率因素融入診斷器中，通過對LRU級的診斷結(jié)果做進(jìn)一步判定，以決策結(jié)果的真實(shí)性。結(jié)果表明，本章提出的方法能夠有效消除瞬態(tài)或間歇故障產(chǎn)生的虛警； 5．為增強(qiáng)電源BIT系統(tǒng)的智能診斷水平，研究了故障預(yù)測技術(shù)在電源BIT系統(tǒng)中的應(yīng)用。針對電源系統(tǒng)漸變故障的特點(diǎn)，通過建立電源系統(tǒng)的隱馬爾可夫(HMM)多階預(yù)測模型，提

7、出了基于特征頻譜和一維時(shí)序信號的故障預(yù)報(bào)策略；針對HMM模型在線預(yù)測不能實(shí)時(shí)更新參數(shù)的問題，提出了一種新型的徑向基HMM預(yù)測模型(RBHMM)，通過在線數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新模型參數(shù)，以使預(yù)測模型能夠自適應(yīng)地跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)變化；將基于RBHMM的預(yù)測模型用于飛機(jī)電源系統(tǒng)BIT中，對一維時(shí)序?qū)使收闲盘栠M(jìn)行預(yù)測，實(shí)驗(yàn)表明，基于RBHMM的在線實(shí)時(shí)預(yù)測模型自適應(yīng)能力強(qiáng)，預(yù)測性能高于原有HMM模型離線訓(xùn)練/在線趨勢預(yù)測的方式，能夠有效地增強(qiáng)電源BIT