基于直11型机的故障诊断与预测管理系统技术研究

李新民，曾本银，莫固良，王少萍，宋永磊，黄建萍

(1.中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技重点实验室，江西景德镇 333001;2.中国直升机设计研究所，江西景德镇 333001;3.上海测控技术研究所，上海 201601;4.北京航空航天大学，北京 100083)

0 引言

随着武器装备技术的发展，新型武器装备越来越复杂，使得武器装备的维修保障问题日趋突出，主要表现在维修费用越来越高，维修的工作量越来越大等。据美军统计，武器装备维修保障费用约占全寿命周期费用的24%。

由于直升机存在大量的动部件，且旋翼系统、传动系统和尾桨均为单一通道，一旦这些系统出现故障，直升机将产生严重事故。因此，直升机的事故率是固定翼飞机事故率的40倍左右，而严重事故率是固定翼飞机的10倍。据美军统计，直升机安装了HUMS系统后，不定期维护减少了50%，1年内节约了维护费用4千5百万美元，出勤率增加了27%。因此，世界上各直升机强国都在全力研究直升机故障诊断与预测技术，以期提高直升机安全性，改善技术保障和维修困难的境况，并把诊断与预测的重点放在直升机的动部件上。

本文所描述的直11型机故障诊断与预测管理系统(简称FDPMS系统)是国防基础科研项目的研究结果，该研究围绕直升机动部件故障预测技术与故障诊断技术开展研究，以保障直升机安全、提高直升机的维护使用效率、减少直升机使用维护成本和增强直升机后勤管理为目标，突破直升机故障诊断和预测的关键技术，提升直升机的综合使用能力，最终形成一套工程样机，并完成直11型机部分演示验证试验。

1 FDPMS系统诊断与预测能力及其方法

1.1 直11型机结构

直11型机是我国自行研制的军民通用的轻型直升机。该机为单旋翼带尾桨式直升机，最大起飞重量2200kg，装有一台WZ－8D发动机。旋翼由星形柔性桨毂和复合材料桨叶组成，尾桨为二叶翘翘板式复合材料桨叶，主减速器为行星齿轮结构，滑橇式起落架，机体为金属结构，可昼夜目视飞行。主要用途有运输、飞行训练和救护，经改装可用于武装、巡逻、治安、交通管制、护林、施肥、灭虫、高压线巡检等。图1为直11型机框架结构与传动链路。

1.2 FDPMS系统诊断与预测能力

根据目前的研究水平与能力，直11型机FDPMS系统诊断的范围包括:旋翼系统，尾桨，主减速器，尾减速器，发动机和滑油系统，具体诊断部件及方法如表1所示。

1.3 FDPMS系统采用的诊断与预测方法

直11型机FDPMS系统采用了一系列独特的诊断与预测方法。

图1 直11型机框架结构与传动链路

表1 诊断部件及方法

1.3.1 基于飞行状态识别的寿命预测方法

安全寿命评定法是通过疲劳试验得到动部件的疲劳载荷谱，根据飞行试验得到飞行载荷谱和假定使用谱，根据这三者的关系，得到动部件的使用寿命。该方法依赖于飞行小时数和假定的使用谱。研究表明，人工记录的飞行小时数存在严重的误差(约为12%)，假定的使用谱与实际飞行谱之间存在严重的差别(通常实际飞行谱比假定的使用谱对载荷影响小很多)。因此，疲劳载荷估算十分保守，对于单架飞机，不同使用条件下，十分不准确。

为了突破传统安全寿命评定法存在的缺陷，本项目进行了基于飞行状态识别和载荷谱相对应的方法进行动部件寿命预测技术研究。该方法利用23个飞行状态参数对直升机42个飞行状态进行识别，得到实际的使用谱，利用机载数据采集系统记录实际的飞行小时数，从根本上实现了对安全寿命评定法存在缺陷的修正，可以实现单机动部件寿命的单独计算，提高了直升机动部件寿命预测的准确性，延长部件的使用寿命，减少使用维护费用。

1.3.2 基于神经网络的旋翼系统锥体与动平衡

直升机机身的大幅度振动不仅使机组人员和乘客感到疲劳，也会使直升机大量动部件产生高周疲劳，同时也会降低可靠性、增加维护成本，降低武器系统性能(视野困难、导弹瞄准困难)。因此直升机振动抑制问题一直倍受关注，旋翼锥体和动平衡调整是减少直升机振动的有效途径。当旋翼出现动不平衡以后，一般是通过调整小拉杆、调整片和配重块来达到平衡的目的。传统的方法一般先采用锥体测量设备(如频闪灯、锥体传感器)测量锥体，然后采用振动测量设备测量主轴的振动，通过优化方法减少锥度差，减少振动。

本项目提出仅测量振动，利用RBF神经网络和粒子群算法相结合的方法，实现配重块、调整块和小拉杆的优化调整方法，达到减少直升机振动的目的。

1.3.3 齿轮箱振动分析方法

对于齿轮箱的诊断，本项目采用振动分析为主，温度、压力和碎片传感器相结合的方法。振动分析采用状态指示器(CI)方法。主要CI包括:有效值，峰值指标，削度指标，1阶幅值，2阶幅值，残余信号有效值，残余信号峰值，残余信号削度指标，啮合频率振幅阶次，啮合比，1阶边频带，2阶边频带，边频族有效值，边频族峰值及边频族削度指标等。通过观察这些CI的趋势或与限制值进行比较，得出齿轮箱的故障情况。

1.3.4 滚动轴承振动分析方法

对于滚动轴承的诊断，采用振动分析为主，温度传感器相结合的方法。振动分析采用状态指示器(CI)方法。主要CI包括:内圈振动幅值1阶，内圈振动幅值2阶，外圈振动幅值1阶，外圈振动幅值2阶，滚珠振动幅值1阶，滚珠振动幅值2阶，保持架振动幅值1阶，保持架振动幅值2阶，振动有效值，波形因素，波峰因素等。通过观察这些CI的趋势或与限制值进行比较，得出滚动轴承的故障情况。

1.3.5 功率检查方法

功率检查采用发动机厂商提供的方法:在稳定水平飞行时，最好在紊流很小或无紊流的高度上飞行;关掉加温;使发动机达到最大转速，使其与机械限制(扭矩不高于94%)和燃气发生器转速Ng限制(最大连续功率状态)相适应。在这些状态下，放气活门旗信号消失。此时，发动机扭矩、燃气发生器转速Ng、旋翼转速Nr、直升机所处的高度和外界温度等满足一定的关系，通过对测量值计算，得到发动机功率状态指示。

2 FDPMS系统设计

2.1 系统组成

直11型机故障诊断与预测系统用于实现机载数据采集、超限报警、数据传输、地面诊断与预测、机群管理等功能，该系统由机载系统和地面系统两部分组成。

机载系统进行实时数据采集、存储和显示，包括传感器系统、数据采集系统、显示器、数据传输和坠毁幸存数据语音记录器(CVFDR)等组成部分。地面系统对机载记录数据进行下载和分析，包括计算机和地面分析管理系统。系统框图如图2示。

图2 系统框图

2.2 机载系统

2.2.1 传感器系统

传感器系统包括机上原有传感器和FDPMS系统新增传感器。

FDPMS系统新增传感器包括:高度，速度，尾减处过载，总距，脚蹬，驾驶杆位移，大气温度，燃油流量，燃油温度、燃油压力等飞行状态参数传感器。主轴振动，行星齿轮振动，发动机输出轴振动，尾传动轴承振动和尾减速器振动等24通道。

2.2.2 数据采集系统

机载数据采集器对传感器输入的飞行状态参数，振动参数等信号进行采集、预处理和分析，同时将原始数据存入系统内的存储单元中，并且将预处理后的数据传送至机载显示器显示与存储，部分数据送CVFDR进行存储。

机载数据采集系统的设计总体方案如图3所示:

图3 机载数据采集系统总体图

机载数据采集系统采用模块化设计，各模块通过底板连接。由EM模块(发动机监测)、RVM模块(旋翼监测)和VM模块(振动监测)三大部分组成。其中EM模块主要负责采集飞行参数以及发动机参数的信息，RVM模块主要负责采集旋翼参数并对其进行监测，VM模块主要采集直升机上的振动信号和转速信号。EM模块、RVM模块与VM模块相互独立，各模块之间采用RS422接口通讯，VM模块通过2路RS422接口和网口与外部交连。VM板接收显示存储单元发来的控制命令给EM及RVM模块，以及接收EM模块、RVM模块采集的数据及告警信息存储并发送给显示存储单元进行显示存储。

2.3 地面分析与管理系统

地面分析与管理系统包括不同权限的外场子系统，维护管理子系统和专家子系统等，还包括系统维护子系统。

外场子系统主要用于地勤人员进行数据上传与下载，飞行员确定飞行情况，地勤人员形成初步的快速维护报告等。主要模块包括:数据下载、数据上传、飞行报告生成、飞行报告查询、快速维护等。

维护管理子系统主要用于进行机群管理。主要模块包括:直升机配置管理、设备配置管理、故障信息管理和维修管理等。

专家子系统主要用于维修专家对直升机进行进一步诊断。主要模块包括:旋翼锥体和动平衡调整、发动机故障诊断、传动系统故障诊断、动部件寿命预测、使用状态监测等。

系统维护子系统主要用于地面分析与管理系统的维护。主要模块包括:旋翼锥体和动平衡神经网络训练、飞行状态识别神经网络训练、权限数据维护、直升机、任务及飞行员管理、故障参数阈值设定、动部件损伤系数、系统日志维护、数据备份等。图4为软件界面。

3 演示验证情况

本项目的演示验证在昌河飞机制造公司吕蒙机场进行，演示验证的直升机为直11WA，共飞行了11个架次。主要演示验证内容包括:

1)机载数据采集系统和传感器的机上接口验证;

2)旋翼锥体与动平衡技术飞行验证;

3)发动机功率检查飞行验证;

4)动部件寿命预测系统飞行验证;

5)传动系统故障诊断系统飞行验证。

3.1 传感器安装情况

为了完成该系统的演示验证，主要传感器信号(包括新安装、原机信号)有:飞行状态识别传感器，包括指示空速，气压高度，重心处纵向过载，重心处侧向过载，重心处法向过载，尾部纵向过载，尾部侧向过载，尾部法向过载，总距位移，脚蹬位移，操纵杆纵向位移，操纵杆横向位移，发动机扭矩，俯仰角，无线电高度，燃油入口处温度，燃油入口处压力，燃气涡轮转速，旋翼转速，自由涡轮转速，发动机油耗，偏航角，倾斜角;旋翼锥体与动平衡传感器，包括主轴X、Y、Z三个方向振动，驾驶员座位Z向振动，副驾驶员座位Y向和Z向振动，旋翼转速信号(TOP)，尾轴Y、Z三个方向振动，尾桨转速信号(TOP);发动机功率检查传感器，包括:气压高度，旋翼转速，大气温度，发动机扭矩和燃气发生器转速Ng;传动系统传感器，包括主轴(XYZ)，行星齿轮处(XYZ)，发动机前输出(XYZ)，尾传动轴承1(YZ)，尾传动轴承5(YZ)和尾减速器(XYZ)。

图4 软件界面

图5 传感器安装情况

3.2 旋翼锥体与动平衡技术飞行验证情况

由于飞行架次限制，旋翼锥体与动平衡技术飞行验证只进行了三次调整，分别为2#调整192g，1#调整片1°，2#拉杆 －2棱面。

图6为2#调整192g振动变化情况，调整后振动为0.1IPS以下，达到调整要求。

表2 实际调整量与计算调整量比较

图6 调整前后振动比较

3.3 飞行状态识别飞行验证情况

动部件寿命预测系统飞行验证主要进行了飞行状态识别。经过对数据进行分析，发现神经网络飞行状态识别方法在恒高度恒速度、恒高度变速度状态识别率很高，但在变高度恒速度和变高度变速度，其识别率则不是很理想，只有80%左右。

表3 各状态识别率

4 结论

通过本项目研究，建立了基于直11型机的FDPMS系统，完成了传感器选型与安装接口研究，机载数据采集系统、座舱显示器与坠毁幸存数据/语音记录器研制，完成了旋翼系统、传动系统、发动机和动部件寿命预测等基础技术研究。该项目的研制成功，为我国HUMS技术的发展、HUMS系统早日应用于型号奠定了坚实的技术基础。

［1］Jane's Defence Weekly［J］.2010.

［2］直11型机主要维护建议［Z］.602所，2002.

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［4］李新民，曾本银，黄建萍.直升机故障诊断与预测技术研究总体方案［Z］.602所技术报告2006.

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［6］莫固良沈勇.直升机故障与诊断预测系统机载数据采集器使用维护说明书［Z］.633所技术报告，2009.

［7］LIU H M，WANG S P，OUYANG P C.STATE FORECASTING FOR ROTARY MACHINE BASED ON NEURAL NETWORK AND GENETIC ALGORITHM［C］.2007 ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition.

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