功能交聯(lián)條件下飛機混合增強故障診斷方法

　　摘要: 由于飛機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，功能交聯(lián)程度高，傳統(tǒng)以機內(nèi)測試( BIT) 方法為基礎(chǔ)的機載綜合診斷方法受到機載測試點設(shè)置限制，故障檢測、隔離能力無法完全滿足部隊使用維護(hù)需求。近年來，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法發(fā)展迅速，并被廣泛運用到故障診斷中，其中概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( PNN) 憑借其結(jié)構(gòu)簡單、計算速度快、運算精度高和分類結(jié)果好等優(yōu)勢，非常適合故障診斷與分類問題。但同時，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法由于樣本不足，工程應(yīng)用存在困難，不能完全替代傳統(tǒng)方法。為提升系統(tǒng)故障檢測率、隔離率，降低虛警率，通過應(yīng)用 PNN 處理飛機健康狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷，并結(jié)合 BIT 中的診斷信息，利用二者間的互補性提出了一種混合增強飛機系統(tǒng)故障診斷方法。詳細(xì)介紹了該融合方法的基本原理、融合層次、融合規(guī)則等。最后，通過某型號飛機分系統(tǒng)診斷實例表明，檢測、隔離能力有顯著提升，能夠滿足功能交聯(lián)條件下飛機故障診斷需求。

　　關(guān)鍵詞: 信息融合; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 故障診斷; 飛機系統(tǒng)

　　飛機集成了各類功能設(shè)備以滿足不同任務(wù)需求，其組成系統(tǒng)十分復(fù)雜，且系統(tǒng)間交聯(lián)程度高，因而會產(chǎn)生交聯(lián)故障難以診斷，尤其是隔離存在困難，進(jìn)而延長飛機排故時間，影響飛機正常使用。因此，保障任務(wù)完好率需要重點提高飛機復(fù)雜系統(tǒng)的交聯(lián)故障診斷能力。

　　目前，飛機系統(tǒng)普遍采用基于測試性模型的故障診斷方法[1]，該方法基于故障傳遞關(guān)系，通過描述測試點與故障的相關(guān)性矩陣，可以診斷飛機系統(tǒng)是否存在故障，且將故障隔離 LRU 級別，利于維修時快速故障定位，一定程度上節(jié)省機務(wù)準(zhǔn)備時間與保障資源。但由于可靠性、經(jīng)濟(jì)性等因素的限制，無法在每一設(shè)備中都設(shè)置測試點，因此無法做到將故障完全檢測與隔離。

　　而且，由于飛機系統(tǒng)功能交聯(lián)情況復(fù)雜，某一分系統(tǒng)中的設(shè)備發(fā)生故障可能由另一分系統(tǒng)內(nèi)部故障造成，需整合多個分系統(tǒng)測試性模型進(jìn)行故障診斷，集成時接口定義困難，可能導(dǎo)致模型建立不準(zhǔn)確。為準(zhǔn)確找到故障源，需對交聯(lián)故障的故障傳遞路徑中的每部分進(jìn)行狀態(tài)確認(rèn)，排除正常狀態(tài)的設(shè)備。鑒于測試性模型只能對一部分設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測，在不增加測試點的前提下，需對現(xiàn)有飛機健康狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理利用，建立故障診斷模型，在數(shù)據(jù)層面表征系統(tǒng)健康/故障狀態(tài)，即基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法[2]。

　　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法摒棄了傳統(tǒng)中飛機健康狀態(tài)數(shù)據(jù)僅用于狀態(tài)監(jiān)測、故障判讀等分系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備級故障診斷，而是有機結(jié)合用于表征飛機功能交聯(lián)故障中測試性模型無法診斷的故障部分，實現(xiàn)系統(tǒng)可診斷交聯(lián)故障數(shù)量的提升; 飛機結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)復(fù)雜，難以使用普通的模型完整表達(dá)系統(tǒng)關(guān)系，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法不依賴于建立精準(zhǔn)的模型，僅根據(jù)數(shù)據(jù)的情況即可表征系統(tǒng)狀態(tài)，實現(xiàn)對系統(tǒng)關(guān)系的精準(zhǔn)把控，且可以根據(jù)數(shù)據(jù)量的增多而不斷更新，使模型更加準(zhǔn)確。測試性模型診斷信息、數(shù)據(jù)驅(qū)動診斷信息等信息中存在多種異構(gòu)信息，以不同角度表征系統(tǒng)狀態(tài)，各有優(yōu)劣，能診斷的故障種類也不盡相同。

　　二者的 SWOT分析[3]，基于模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動既能相互促進(jìn)，也能相互干擾。若可以將其中冗余信息剔除，互補信息保留加以利用，可進(jìn)一步增加診斷準(zhǔn)確性。因此，在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法基礎(chǔ)上提出一種有機結(jié)合測試性模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的故障診斷方法，其融合總體過程如圖 2 所示�；旌显鰪姽收显\斷方法能將多種故障診斷信息合理利用，實現(xiàn)交聯(lián)故障診斷能力提升。國內(nèi)外研究人員已將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、專家系統(tǒng)等方法廣泛應(yīng)用于飛機系統(tǒng)、飛機發(fā)動機故障診斷中，并采用D-S 證據(jù)理論、貝葉斯理論等方法進(jìn)行融合診斷以提升診斷能力，取得了良好的效果，但尚未針對測試性模型診斷信息進(jìn)行融合相關(guān)研究。

　　本文提出了飛機系統(tǒng)功能交聯(lián)條件下混合增強故障診斷方法依托現(xiàn)有智能診斷方法理論進(jìn)行研究，依據(jù)分析梳理出的交聯(lián)故障特性及診斷方法的診斷能力設(shè)計相應(yīng)診斷策略，并使用作戰(zhàn)飛機實際飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。本研究的飛機系統(tǒng)功能交聯(lián)條件下混合增強故障診斷方法，將在現(xiàn)有指標(biāo)基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升故障檢測率、隔離率，降低虛警率，為后續(xù)支持維修決策、再次出動準(zhǔn)備等活動提供可靠的決策依據(jù)，具有重要的軍事和經(jīng)濟(jì)價值。

　　1 混合增強故障診斷方法

　　1. 1 基于測試性模型的故障診斷方法

　　1. 1. 1 測試性模型

　　目前，飛機分系統(tǒng)中的故障診斷方法為基于測試性模型的方法。該方法主要通過描述故障與測試點間的相關(guān)性關(guān)系，根據(jù)模型中測試點反映的信息判斷分系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備故障發(fā)生情況。

　　1. 2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法

　　近年來由于數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在模式識別的能力突出，因此被研究者廣泛關(guān)注并用于故障診斷研究，常用方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等[7 - 8]�；�于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法相比于傳統(tǒng)故障診斷方法，不需建立診斷對象模型，因此一定程度上避免了因模型建立不準(zhǔn)確導(dǎo)致的誤診和漏檢問題。

　　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷部分采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]( Probability Neural Network，PNN) 。其核心思想是將貝葉斯決策論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，通過 Parzen 窗估計法來估計樣本總體分布的概率密度函數(shù)，并采用貝葉斯最小風(fēng)險決策進(jìn)行分類，分類準(zhǔn)確率高。與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，PNN 不需計算反向誤差，也不需考慮局部最優(yōu)問題，僅根據(jù)歷史飛機健康狀態(tài)參數(shù)中的故障數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即可得到貝葉斯最小風(fēng)險決策下的最優(yōu)分類結(jié)果。

　　1. 3 基于 D-S 證據(jù)理論的混合增強故障診斷方法

　　D-S 證據(jù)理論是由 Dempster 于 1967 年最先提出，后經(jīng)過他的學(xué)生 Shafer 于 1976 年進(jìn)一步擴展并發(fā)展起來的一種不確定性推理方法[10]。該方法不同于貝葉斯概率論，無需知道先驗概率，并能直接表達(dá)不確定性。根據(jù)不同診斷方法的診斷能力將多源信息分別輸入至相應(yīng)診斷模型中，在決策層使用 D-S 證據(jù)理論融合后，能增強相應(yīng)交聯(lián)故障診斷能力。

　　2 基于某型號飛機的故障診斷實例

　　混合增強故障診斷方法用于某型號飛機交聯(lián)系統(tǒng)故障診斷分析過程，根據(jù)飛機結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)功能及分系統(tǒng)間功能交聯(lián)情況進(jìn)行功能交聯(lián)條件下故障傳播影響分析，并依據(jù)不同診斷方法的診斷能力設(shè)計診斷策略; 研究選取基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，輸入歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷模型訓(xùn)練; 選取交聯(lián)系統(tǒng)故障信息進(jìn)行模型故障診斷能力驗證，當(dāng)系統(tǒng)報故時，測試性模型方法根據(jù)測試點報故情況輸出故障信息，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法根據(jù)飛機飛行參數(shù)輸出故障信息，后二者進(jìn)行決策層融合，輸出最終故障診斷信息。

　　2. 1 故障交聯(lián)影響分析

　　在飛機運行過程中，系統(tǒng)故障可能由多種因素造成，如剎車系統(tǒng)內(nèi)部，伺服閥輸出壓力不準(zhǔn)確、主機輪剎車盤磨損、輪胎磨損等均可造成剎車能力下降; 同時，外部系統(tǒng)異常輸入，如液壓系統(tǒng)輸出壓力低、飛管系統(tǒng)輸出剎車指令錯誤等也均可造成剎車能力下降甚至喪失剎車能力的嚴(yán)重后果。因此，對飛機交聯(lián)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷技術(shù)研究前，為表征故障傳遞影響，應(yīng)先建立交聯(lián)系統(tǒng)故障傳播模型。本部分以飛機剎車系統(tǒng)能力降級為例，應(yīng)用基于模糊 Petri 網(wǎng)的故障傳播分析法研究可能使剎車系統(tǒng)能力降級的故障源。

　　2. 1. 1 模糊 Petri 網(wǎng)Petri 網(wǎng)[11]由德國當(dāng)代數(shù)學(xué)家 C. A. Petri 定義的一種通用數(shù)學(xué)模型，用于描述存在于條件和事件間的關(guān)系。模糊 Petri 網(wǎng)為 Petri 網(wǎng)與知識表達(dá)的結(jié)合，最早被用于描述模糊生成規(guī)則。在復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷中，模糊 Petri 網(wǎng)采用圖形化的表示方法，展現(xiàn)功能交聯(lián)條件下跨系統(tǒng)間與系統(tǒng)內(nèi)部的故障傳播過程，從而利于后續(xù)故障診斷過程分析及診斷策略分配等工作進(jìn)行。

　　2. 1. 2 基于模糊 Petri 網(wǎng)的故障傳播分析以某型號飛機為例，系統(tǒng)剎車過程一般由指令系統(tǒng)發(fā)出指令、飛管系統(tǒng)控制輸出、液壓系統(tǒng)提供壓力、剎車系統(tǒng)執(zhí)行剎車等交聯(lián)系統(tǒng)工作過程組成。其中控制輸出部分包括飛管計算機、遠(yuǎn)程接口單元等; 提供壓力部分包括油箱、液壓泵、油濾及蓄壓器等; 執(zhí)行剎車部分包括伺服閥、主機輪等。

　　3 結(jié)束語

　　針對飛機功能交聯(lián)條件下故障診斷需求，提出了一種基于測試性模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的初步診斷及基于 D-S 證據(jù)理論的融合診斷方法，并以某型號飛機故障數(shù)據(jù)為例進(jìn)行方法驗證。結(jié)果表明，本方法在現(xiàn)有方法故障診斷能力基礎(chǔ)上，能一定程度上增加系統(tǒng)交聯(lián)功能故障可檢測故障數(shù)量，提升故障檢測率; 對傳統(tǒng)基于測試性模型方法存在的交流功能故障模糊組現(xiàn)象進(jìn)行故障定位，從而提升故障隔離率; 將兩種方法形成的一致初步診斷結(jié)果融合，進(jìn)行故障確認(rèn)，減少傳統(tǒng)測試性模型可能導(dǎo)致虛警的情況發(fā)生。

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　　作者：郭文彬，劉 東，王宇健

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