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航空装备故障损伤等级的可拓精准评定研究

2018-07-04,,

计算机测量与控制 2018年6期
关键词:量值精准度装备

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(海军航空大学,山东 烟台 264001)

0 引言

随着现代战争节奏不断加快,战场环境不断恶化,航空装备的过疲劳使用极为频繁,对航空装备的性能和维修保障的要求也越来越高。航空装备发生故障后,如何快速确定故障的损伤等级,在最短的时间内合理地安排抢修计划,对确定战场抢修资源需求、提高航空装备的战场抢修能力、保持和恢复航空装备的作战能力有着非常重要的意义。

可拓学[1]是由我国学者创立的一门交叉学科,相关学者应用其研究相应领域问题,取得了一些研究成果,并有着较好的应用价值。在文献[1-14]的基础上,本文给出了故障元的概念,以形式化描述航空装备发生的故障。结合精准度和可拓学[1]的可拓识别方法,建立了故障损伤等级的可拓精准评定模型。根据建立的关联函数,计算待判别设备与各故障元相应特征指标的贴近程度。通过对综合关联度和设备故障度的计算,确定待判别设备故障的损伤等级,为确定维修计划,提高航空装备的战场抢修能力具有重要的指导意义。以某型发动机故障为例进行分析研究,结果表明提出的方法是可行而有效的 ,并明确了下一步需要深入研究的问题, 为最终开发完成该型发动机故障的可拓诊断系统奠定坚实的基础,也为运用可拓学相关理论与方法分析、解决航空装备的故障[5-9]奠定了理论基础。

1 故障元模型

为了利用可拓学[1]中的理论与方法研究航空装备发生的故障,利用基元理论给出故障元的概念,以形式化描述航空装备所发生的故障。

定义1.1 物元

称为航空装备发生某故障时的故障元。其中,Or表示发生的某故障,c1,c2,c3,…,cn表示该故障的判别特征,u1,u2,u3,…,un表示特征的量值或量值域。

例如,航空液压油泵车是重要的航空地面保障装备[2],可产生液压动力,以完成飞机液压系统及相关装置的功能与性能检测。飞机场站对某台液压油泵车进行检测中发现,发动机某油路传感器信号有异常,经过专家和技师的分析,判定此故障是柱塞卡死。

经过分析历史积累的数据,结合专家组的经验、意见,参考维修资料,建立此故障的简单故障元[1]模型为:

B=(Or,C,U)=

2 航空装备故障损伤等级的可拓评定方法

2.1 流程图

航空装备故障损伤等级可拓评定的流程如图1。

图1 航空装备故障损伤等级可拓评定的流程

2.2 航空装备故障损伤等级可拓评定的步骤

2.2.1 提取判别特征

不同的故障有不同的判定标准及判定特征。在诊断航空装备故障损伤等级[3-7]时,要根据不同的特征参数进行评定。根据历史维修经验、专业资料等提取出航空装备故障损伤等级评定的判别特征c1,c2,c3,…,cn。

2.2.2 建立损伤等级的故障元模型

确定故障的损失等级十分必要,要根据不同的故障损失等级,制定最后的维修方案。在故障判别特征的基础上,根据专家组及维修技师的经验、意见,将航空装备发生的某种故障分为m个损伤等级,并用故障元模型描述为:

其中:Obi(i=1,2,…,m)为该故障损伤的m个等级,cj(j=1,2,…,n)为提取的n个故障判别特征,Vij=,(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)为判别特征cj(j=1,2,…,n)关于该故障损伤等级i的量值域,即经典域[1]。

2.2.3 建立待评定航空装备故障的现状故障元模型

通过仪器、仪表等,监测得到的诊断数据,结合机务保障人员的经验、意见,建立待评定航空装备故障Eb的现状故障元[1]模型为:

其中:v1,v2,v3,…,vn为航空装备故障关于判别特征c1,c2,c3,…,cn的量值。

2.2.4 确定判别特征量值的精准度

判别特征量值v1,v2,v3,…,vn的精准与否,对最后的评定结果起着决定性的影响。以精准度来表示v1,v2,v3,…,vn的精准程度,通过层次分析法[9],确定精准度,记为α=(α1,α2,α3,…,αn),αj∈[0,1],(j=1,2,…,n),量值越大,表示精准度越高。

2.2.5 计算关联度函数值

(1)

(2)

(3)

将2.2.3中确定的各判别特征的量值代入相应的关联度函数中,以计算出相应的关联函数值。

2.2.6 计算权系数

2.2.7 计算故障度,确定故障损伤等级

考虑判别特征的权系数及判别特征量值精确度的基础上,建立故障损失等级判定的综合优度公式为:

(i=1,2,…,m)

(4)

将待评定故障相应的量值代入公式(4)中,计算出航空装备故障Eb关于故障损伤等级i的故障度为λi(Eb)。

决策者依据判定的故障损伤等级,确定最终的维修方案,安排合适的机务维修、保障人员及维修设施设备,对发生的故障进行维修。

3 应用实例

舰面定检状态下,确定某型号飞机的发动机已发生故障。现利用本文方法评定该故障的损伤等级,为机务维修保障人员选择适当维修方案提供参考依据。

根据该型发动机的故障诊断数据库[11-14],结合检测设备的综合检测,专家和机务技术人员的经验、意见,确定该飞机发动机发生了故障A。经过诊断,提取该故障的4个判定特征,分别为高压转子转速c1、发动机进口总温c2、滑油压力c3和发动机机闸振动值c4。将故障A的损伤分为4个等级,并用故障元模型刻画为:

其中,各损伤等级关于各判别特征的经典域数据已经过数量级处理。

故障A损伤等级节域的故障元模型为:

经过监测设备检测,并结合机务保障人员的经验、意见,确定该发动机关于故障A的4个判别特征的量值v1,v2,v3,v4分别为57,4.3,2.6,2.8,量值的精准度α=(α1,α2,α3,α4)=(0.98,0.99,0.98,0.97)。运用层次分析方法计算出4个判别特征的权系数为:δ=(δ1,δ2,δ3,δ4)=(0.35,0.15,0.2,0.3)。

根据判别特征、精准度、权系数的量值及公式(1)~(4),通过Matelab计算机编程,计算出各故障的关联函数值、故障度,并得到该故障损伤等级的仿真图,如图2。

图2 飞机发动机故障A的损伤等级仿真

从仿真图2中可见,该飞机发动机故障A的损伤等级为3级的可能性最大。决策者根据该判定结果,可以为确定最后的维修方案提供理论数据参考依据。

4 结束语

本文将可拓学中的相关理论与方法应用于航空装备故障诊断中,提出了一种航空装备故障损失等级的可拓精准判定方法。利用可拓学基元理论给出了故障元的概念,形式化描述航空装备发生的故障。利用可拓学的可拓识别方法对航空装备故障损伤等级的评定进行研究,能对航空装备所发生故障的损伤等级进行准确定量化地评定。为机务保障人员确定最后的维修方案提供理论依据。但限于篇幅原因,提取的故障判别特征不够细化,定性判别特征的定量化数据处理不够,节域及经典域量值的确定缺乏足够多的数据支撑。下一步,将根据该型发动机累计的故障库数据,对上述问题进行充分的挖掘研究。为最终开发完成该型发动机故障的可拓诊断系统奠定坚实的基础。

参考文献:

[1] 杨春燕,蔡 文.可拓学[M].北京:科学出版社,2014.

[2] 董泽委,胡起伟,孙宝琛.战场损伤装备抢修排序模型研究[J].计算机仿真,2011, 28(4):18-20.

[3] 仪艳磊,王端民.某航空装备故障诊断模糊推理与评判方法的改进[J].西安工业大学学报,2005(2):126-129.

[4] 孙伟超,李文海,李文峰.融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断[J].北京航空航天大学学报,2015,41(10):1902-1909.

[5] 刘江平,王冬青,马莉莉,等.航空装备故障检测决策建模仿真研究[J].计算机仿真,2015,32(4):79-82.

[6] 辛 龙,周越文,孔庆春.基于马氏距离的航空装备故障预测研究[J].计算机测量与控制,2014,22(7):2052-2054.

[7] 马彦涛,肖明清.基于粗糙集的复杂航空电子装备故障诊断[J].计算机测量与控制,2012,20(7):1757-1759.

[8] 尚永爽,许爱强,李文海.航空装备视情维修的动态性研究[J].装备指挥技术学院学报,2010,21(6):110-113.

4 结束语

本文对民用直升机噪声适航合格审定噪声符合性验证噪声测量系统设计背景、设计过程及应用情况作了简要介绍,试验结果表明,该方法可行高效,与传统试验方法相比,因为能够现场判断试验数据的有效性,所以可以减少不必要的备份飞行架次,更不需要重复试验,大大提高工作效率和经济效益。但该系统还有许多不够完善的地方,需要在以下几个方面加以改进:

1)随着计算机、测试设备的不断发展,一般设备都具备总线通讯功能,可以考虑将相关辅助测试设备,如大气环境、轨迹测量设备接入测控系统计算机,试验过程中自动得到相关数据;

2)通过遥测系统[13],将相关机载信号直接接入测控系统,实时得到相关数据;

3)开发气象、轨迹等偏差修正程序,集成到测量系统,现场即可得到最终试验结果;

4)制作使用手册,指导整个试验,降低一般试验技术人员对适航条例学习要求,提高工作效率。

该系统虽然是针对直升机开发的,根据适航条例要求,对该系统做相应修改,也可以作为其它航空器噪声适航合格审定使用。

参考文献:

[1] CCAR-36-R1,航空器型号和适航合格审定噪声规定[M].2007.

[2] 张晓亮, 张跃林, 宋亚辉. ARJ-700飞机噪声适航试飞中差分GPS的应用[J]. 中国科技信息, 2014(8):79-81.

[3] 金士和. 激光陀螺仪惯性基准系统的技术标准说明[J]. 航空电子技术, 1984(1):49.

[4] 蔺玉亭, 赵东明, 高为广. GPS时间系统及其在时间比对中的应用[J]. 地理空间信息, 2009, 7(3):30-32.

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[6] 陈克安,曾向阳,李海英.声学测量[M].2005:7—03-015950-0.

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