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[摘 要]本文运用智能BIT技术对飞行器航空综合系统进行分析与建模设计,完成其故障因素与成因分析,结合多种基于知识库的故障诊断方法,运用模糊诊断技术,针对航空发动机空中停车故障,建立及故障假设模型,通过选取故障成因与对应故障征兆隶属度矩阵模型。运用VB工具自行开发故障诊断软件并模拟实现其诊断过程。该故障诊断模拟软件设计具有可移植性和可扩展功能,具有实际应用价值,可为机务维修快速诊断提供技术平台与支持。
[关键词]BIT 航空综合系统 故障征兆 机务维修
[中图分类号]O469[文献标识码]A[文章编号]1007-9416(2010)07-0035-02
当今,飞机的复杂程度和技术含量越来越高,伴随而来航空综合系统的设备的复杂性也越来越高。在军用飞机领域,在以美国为首的发达国家军事需求的强烈刺激下,发展出了一系列旨在提高设备系统可用性、稳定性、易维护性以及在局部故障条件下的可恢复性等基础保障性能的技术。随之,民航客机领域在激烈的航空运输市场的竞争环境下,以提高自身经济效益为目标,也逐步把一些适用的军用技术在一定条件下转为民用。其中,提高飞机的可维护性是民用航空公司增收节支的重要和关键的环节之一。据资料显示[1],民航飞机在整个生命周期内的维护保障费用,一般都要达到其购买费用的3～20倍,该维护保障费用在民用航空公司的总体成本构成中占有的份额甚至高达近20%的营业额。在这种情况下,飞机维护成本能否有效控制也成为了用户在购买飞机时需要重点考虑的因素之一。
在目前的技术条件下,飞机维护成本的降低主要受制于飞机的可维护性[2]。因此,对一项便于测试诊断的技术的研究开发,不论是从减少维护成本的角度来看,还是从减轻维护人员工作负担、提高维护效率的角度来看都是很有意义的。
1 BIT技术与模糊诊断技术
BIT(Build-in Test)就是指系统、设备内部提供的检测、隔离故障的自动检测能力。
BIT故障诊断就是掌握被测对象的故障模式和特征参量,结合检测得到的系统状态信息,判断被测对象模式和特征参量,结合检测得到的系统状态信息,判断被测对象是否处于故障状态,并找出故障部位和故障原因。BIT故障诊断出了应用传统的故障诊断理论和方法外,近年来智能古栈诊断领域的研究成果,大多数相关理论和技术也都可以应用与BIT的故障诊断。
故障诊断是通过研究故障与征兆之间的关系来判断设备状态。由于实际因素的复杂性,故障与征兆之间的关系很难用精确的数学模型来表示,随着某些故障状态模糊性的出现,就不能用“是否有故障”的简易诊断结果来表示,而要求给出故障产生的可能性及故障位置和程度如何。此类问题用模糊逻辑能较好地解决,这就产生了模糊故障诊断方法。其典型方法是模糊故障向量识别法,诊断过程如图1所示。
模糊故障诊断方法的过程是:
1.根据经验、统计和试验数据,建立故障与征兆之间的模糊关系矩阵(隶属度矩阵)。
2.根据待诊断对象的现场测试数据,提取特征参数向量X。
3.求取关系矩阵方程Y=X○R,得到待检状态的故障向量Y,再根据一定的判断准则,如最大隶属原则、阀值原则或择近原则等,得到诊断结果。
2 航空综合系统故障诊断建模与分析
2.1 模糊故障诊断建模
(1)隶属函数与模糊集合。模糊子集A完全有其隶属函数所刻画。特别当μA(x)的值域仅取[0,1]闭区间的两端的值的情形下,A便退化为一个普通子集,隶属函数也就退化为一个特征函数。由此可见,普通集合时模糊集合的特殊情形而已,而模糊集合时普通集合概念的推广[3]。
两个模糊子集的运算,实际上就是逐元对隶属度作相应的运算,运算规则如下:
为运算方便起见,常用“∨”代替max,用“∧”代替min,称之为最大,最小运算。
隶属函数可通过模糊统计得到。设论域为U,A*是U上的一个运动着的,边界可变的普通集合。隶属度μA*(x)可表示为:
其中n是总的实验次数,事件证明,随着n的增大,μA*(x)也会趋向[0,1]闭区间的一个数,这个数就是隶属度。对于所有不同的x∈U,进行与上类似的模糊统计,即可得到与不同x相应对的隶属度。
某类故障有n个故障征兆,用n个征兆变量x1,x2,x3,… xn表示,以它们定义n维空间,成为征兆群空间,记为X。每次故障,可能仅出现n个征兆中的几个。凡出现的征兆,xi=1;不出现的征兆,xi=0。这样,每次故障的征兆群就可以用n维征兆群空间上的一个点来表示。它们对应于征兆群空间中的2n个点。我们把这2n个征兆群组成的集合成为征兆群论域,记作U:
U = {u1,u2,u3,… u2n}
由统计资料可确定系统故障成因的总数m。例如发动机的故障成因有“离心活门抱轴”、“涡轮叶片折断”、“油泵随动活塞卡死”等等。每一种成因都对应一定的征兆群,而这种对应试不确定的,即每个征兆群与成因的“关联”程度是不同的,一个征兆群只能以一定的隶属度隶属于有一种成因。
(2)隶属度的加权统计求法。三个故障征兆分别为“震动”、“超温”、“转速急降”时,征兆群论域U={u1,u2,…,u8},我们以μAj(u)=μij表示征兆群μi对成因Aj的隶属度(i=1,2…,8;j=1,2…,m)。μij的确定要综合考虑对中因素。
考虑统计数据得到Kij(li)即: (2-6)
式中NA*是成因Aj发生的总次数;Nui是Aj发生的条件下,征兆群ui出现的次数。
(3)诊断矩阵的建立。设系统故障有m个成因,成因集A={A1,A2,A3,…,Am},可能征兆有n个,征兆集X={x1,x2,x3,…,xn},则诊断矩阵为:
确定权系数一方面可以利用模糊加权统计得到的优先个样本数据,另一方面还要利用统计资料确定的某一征兆对系统诊断故障所提供的信息量,并把征兆群ui对成因Aj的隶属度按各征兆xk的信息量进行分配。这样确定的权系数akj,他们组成的矩阵就是模糊诊断矩阵。
1.征兆信息量的确定
为了计算各征兆xk的信息量,从分析系统状态的不确定性入手。系统的不确定性可用“熵”来描述,设系统有m种成因,由统计资料得到每个成因发生的概率为P(A1),P(A2),…,P(Am),并假设个成因之间互不相容多故障征兆群的成因按一个处理[4],则系统的熵是:(2-7)
式中P(Aj)=NAj/∑NAj,NAj是成因Aj出现的次数。
若系统有n个征兆{x1,x2,x3,…,xn},且由统计资料可算出征兆xk出现对成因Aj发生的条件概率P(Aj xk)(k=1,2,…,n;j=1,2,…,m),则征兆xk出现下系统的条件熵为:
式中P(A∣xk)=Nkj/∑Nkj,Nkj为成因Aj在xk征兆发生时出现的次数。
征兆xk发生,对系统提供的信息量是:
当有xk征兆出现时,令Pk=1;当没有xk征兆出现时,令Pk=0。
由某征兆对系统提供的信息量可确定征兆群中各征兆的分配系数:(2-10)
式中,Pk为征兆群ui中征兆xk对应的Pk值。
将征兆群ui对成因Aj的隶属度按各个征兆分配系数βk进行分配,可得到权系数(2-11)
式中,1/α=max{βk(i)Fij∑Pk(i)};Fij=Fj(ui),即征兆群ui对成因Aj的隶属度。
对典型征兆群中典型征兆(即出现的征兆),征兆的权系数αkj=αkjT(即ui取成因Aj的典型征兆群,Fij=1,代入αkj=αβk(i)Fij∑Pk(i)计算结果);对于非典型征兆权系数αkj,取出现征兆xk的那些征兆群中权系数αkj的平均值。这样既保证了典型征兆起着重要作用,又保证非典型征兆的辅助作用。
(4)根据最大隶属度原则判断故障成因。故障诊断的过程实际上是一个模式识别的过程,即对所输入的模式(征兆群)与事先存入计算机的标准模式(在知识库)进行比较,作出合理的判断,得出结论。
设A1,A2,A3,…,Am分别表示m种故障成因,它们是征兆群空间X(论域U)上的m个模糊子集,μA1(u),μA2(u),…,μAm(u)为相应的m个模糊子集的隶属函数。对U中的任意一个元素u0,如果
则判断u0隶属于模糊子集Aj,这就是最大隶属原则。
若考虑有n种征兆,则诊断矩阵[αij]为一个n行m列的矩阵。论域U上的征兆群u对故障成因Aj(j=1,2,…,m)的隶属函数可按下式计算: (2-12)
其中Pi(i=1,2,…,n)表示第i个征兆出现的状态,征兆出现1,不出现取0。αij是权系数,即诊断矩阵中第i行,第j列的元素。若某一故障出现的征兆群为μ0,根据(2-10)相应地可以计算出μ0对各故障成因的隶属度μAj(u0)(j=1,2,…,m)。此时,根据最大隶属原则判别故障成因,即μAw(u0)=max{μAj(u0)}时,判断故障成因为Aw。
2.2 自动停车故障建模
对于飞机来说发动机空中停车是非常严重的问题,据资料统计,2007年国内运输航空器共发生15起空中停车事件。其中空中停车事件涉及发动机型号7个系列,空中停车千时率较高的发动机系列CFM56系列千时率故障时0.0034,那是B737、A320系列、A340-3的发动机,以上各型飞机占到我国民航飞机的57%[4]。
首先选取故障的5个成因与相对应的6个征兆,分别为:A1(离心活门抱轴)、A2(涡轮叶片折断)、A3(滑油导管震裂)、A4(油泵随动活塞卡死)、A5(传动轴折断);征兆为X1(排气温度超高)、X2(震动)、X3(转速急降)、X4(滑油警告灯亮)、X5(滑油消耗量大)、X6(转速上不去)。根据专家的经验和统计资料综合评定的权系数矩阵[αij]5×若待诊的征兆群u0=(0,0,1,1,1,0),即出现X3(转速急降)、X4(滑油警告灯亮)、X5(滑油消耗量大)。根据公式(2-12)可计算隶属度,得
根据最大隶属原则μAw(u0)=max{μAj(u0)}=0.69;则判别故障成因为A3(滑油导管震裂),与实际情况相符。
3 基于VB故障诊断软件设计
3.1 诊断软件开发流程
Visual Basic是Microsoft(微软)公司开发的主流编程语言之一,简称VB。VB具有操作简单、高效、功能强大的特点,是Windows环境下程序设计的有力工具。
本软件设计主要包含响应程序设计、诊断程序设计即故障数据库设计和设置程序设计。因征兆数量的改变和故障成因数量改变都会影响到隶属度矩阵大小的改变,因此两个参数中的无论那个参数发生改变,需进行响应程序设计;诊断程序主要基于如下考虑:一是把隶属度矩阵的各单元元素读到数组a中,二是把征兆复选框中的选择结果读到数组u中,三是进行矩阵乘法计算,并把计算结果矩阵的各元素存放在s数组中,四是在s数组的各元素中找出最大值,并显示在操作界面的窗口上。计算过程中需要避免除数为零的运算,以及当各种故障成因的概率全部一样时如何显示的处理;设置程序实现从诊断状态到设置状态之间的相互切换,同时按钮提示在“设置”和“计算”之间来回变动,软件窗口的大小也随之改变,“诊断”在可用/不可用之间转换。完成流程设计形成软件如图2。
3.2 故障诊断软件验证
若故障出现了征兆X3:转速急降;X4:滑油警告灯亮;X5:滑油消耗量大,就在“征兆栏”出现的征兆前打勾,然后点击“诊断”键,就可以得出诊断结果。各个成因的发生概率显示在“成因”名称的右边,概率最大的一项成因的发生概率,即作为分析结果的成因的概率,这一作为分析结果的成因概率用大号粗体字符显示。
在初始界面中已经在编写程序时,模拟了一个6×5的隶属度矩阵,故障成因及其征兆名称在窗口初始化过程中已经预置。在实际使用中,如需要诊断其他系统,可通过“设置”功能,改变其隶属度矩阵大小、改变征兆及故障成因名称。假设我们需要诊断的设备,其征兆数量是8种,则可以在“征兆X数量”下拉框中,将其更改为:8。同样,如果假定故障成因数是10种,也可类似地在“故障成因A数量”下拉框中,把它修改成:10。本诊断程序预设了最多10个成因与10种征兆的选择范围。如图3。
为防止在设置过程中操作“诊断”按钮,当诊断程序进入设置状态时,“诊断”按钮自动变成无效状态。只有当设置结束、正确返回了诊断状态后,该“诊断”按钮才恢复正常可用状态。
4 结语
由智能BIT技术与模糊诊断技术及其开发软件应用实验中,该诊断技术能够快速迅捷完成航空器相关故障成因与症候判断,为航空器维修提供技术平台与支持,在对航空器航电系统和发动机系统进行诊断达到设计要求。
[参考文献]
[1]戚燕杰.吕志刚等.面向维修的现代大飞机设计《中国民航大学学报》2008,26(5):5-9.
[2] 张宝珍,曾天翔.智能BIT技术《测控技术》2000,19(11):1-4.
[3] 苏有生,张雷.2007年度国内运输航空器发动机使用和空中停车统计分析.中国民用航空总局航空安全技术中心,2007.
本文来源：http://www.zhangdahai.com/shiyongfanwen/qitafanwen/2023/0330/577401.html
