无人机机载发电机故障诊断技术研究

陈亮 袁大天

【摘 要】在本研究中针对无人机电源系统进行模型构建仿真分析，，在分析机载电源系统原理和结构的前提下，结合实际数据参数，根据系统模型进一步建立数学模型，完成仿真分析。

【关键词】无人机;机载发电机;故障诊断技术

前言

直升机上用电设备使用了大量的集成元器件，它们对机载电源的供电质量提出了很高的要求，即使是正常的电源转换，如果不采取必要的措施，也会对机载用电设备的工作产生影响。在传统的直升机供电系统中，由于工作转换导致短暂的电源供电中断现象是不可避免的，这种短暂的供电中断（时间不超过50ms）对过去模拟式的电气电子设备的工作可能影响不大，但随着航空技术的飞速发展，现代数字式的电子电气设备的正常工作必然会产生很大的干扰，甚至会改变原有的工作状态。因此，直升机电源系统的转换供电技术对保证飞机的供电裕度、可靠性和安全性而言，就显得非常重要。

1机载电源系统

某型无人直升机电源系统主要由外电源系统、蓄电池系统、发电机系统组成，为全机用电设备提供28V直流電和12V直流电两种供电体制。28V直流电用于机载任务设备用电，由一台交流发电机通过电源变换器整流输出28V直流电源，应急情况供电由一台24V蓄电池组和12V/22V电源模块共同输出24V直流电源，地面供电通过外电源接口由机外电源输入24V直流电源。12V直流电用于动力控制系统用电。由发动机自带的交流发电机通过变压整流后输出12V直流电源，应急情况供电由一台12V蓄电池组输出12V直流电源，地面供电通过外电源接口由机外电源输入12V直流电源。

1.1外电源系统

外电源插座安装在机头右侧，在直升机处于地面状态下通过外电源插座由机外电源为全机提供独立的28V直流电和12V直流电，外电源系统优先于发电机系统供电。

1.2蓄电池系统

蓄电池系统由一台24V蓄电池组和一台12V蓄电池组组成，每台蓄电池都集成了智能管理系统，能够根据内部单体电芯的电压、电流和温度信息来实现蓄电池的充放电管理和保护。蓄电池系统为应急供电系统，只有当直升机发电机系统故障或未满足发电要求时，为PP1汇流条和PP2汇流条提供直流应急电源。

1.3发电机系统

发电机系统由28V发电系统和12V发电系统组成。28V发电系统由无人直升机交流发电机和电源变换器构成，交流发电机额定容量为2100VA，电源变换器实现发电系统的电压调节、故障保护及通讯功能。12V发电系统由无人直升机动力装置自带的交流磁电机和变压整流器构成，交流磁电机的额定容量为250VA，经变压整流器整流后给PP1汇流条供电。当前无人机使用电源系统包括发电机以及控制器，A类关键设备系统是无人机气载主要平台，在设计实验中需要完成发电机全面检测，这对于原发电机早期故障剔除，定位来说起着十分重要的作用。近年来故障诊断是比较重要的研究方向，在研究理论过程中可以使用神经网络，人工鱼群优化算法，小波分析等多种方法。本研究中深入分析机载无人机发电机系统，所以针对其故障模式，原因，采用神经网络算法的方式实现对该系统的故障诊断。

2故障特征体系和其仿真效果分析

首先从无人机电源故障系统模式上来看，电源系统主要涉及机械、电气这两种类型的故障，结合电源本身的结构设计来看，航空电器故障主要为转子绕组短路，励磁系统故障，以及定子绕阻绝缘故障，机械故障，主要涉及轴承故障，根据无人机实际飞行条件、经验来看，参考国家故障标准诊断，可对故障危害进行准确分析，构建故障模式影响分析表。在上述分析过程中，我们发现按照故障特点和持续时间，可以在整个无人机飞行过程中，机载电气系统存在三种故障类型，即脉冲、突发以及渐变故障类型，在本研究中着重对突发故障这种类型进行分析，具有较强的容错性。由于表征对象状态参数量较大，因此，在庞大的数据中应当找出特征信息并完成特征量的提取，只有这样才能够准确进行故障诊断和对象性能检测分析，采用的方法为主要成分分析法，该方法可对象征讨，在特征向量提取和数据压缩中起着重要作用。其中在规范处理时为确保每个数据能够处于某一属性范围内，采用最大最小规范处理的方式，即能够完成初始数据线性变化，假定最大值和最小值分别变量，通过下列公式：

x'=（new_new_new_min）+min=

可以将x值映射到区间中，计算相应的主成分向量，进而按照属性排序。在电源系统仿真时，为确保故障诊断算法能够准确验证，可以以机载电源作为研究对象，综合分析电源运行情况，在计算机软件中完成建模，发电机、蓄电池、控制器的仿真分析，可对整个机载电源进行仿真分析，掌握其特性。采用idealswitch模块实现电路开路，能够与励磁电路相接，实现时间控制短路故障发生时刻和持续时间，以此来模拟励磁回路故障问题。我们可以发现是系统的启动过程，在0.2秒之前系统能够达到稳定运行状态，确保电压实现28伏特稳定运行，电流能够稳定在53安培的范围内，在0.2秒时系统出现故障，此时主电源的电流、电压分别降低为0，出现故障主要表现为主电源电压、电流迅速降低，逐渐为零，当该系统获取特征信息之后，我们可以发现该故障主要为励磁绕阻故障，相比无人机飞行数据来看，进一步验证了该数据的准确性，表明这种电源仿真模型具有一定的合理性，能够在该模型的前提下添加故障模式并获得相应的故障信息，这对于构建特征数据库是具有重要意义的。构建故障特征库，实际上故障特征库是系统故障诊断预测的重要内容，可用于储存专家知识库和实际故障特征数据，这种特征库是否完善将决定最终系统的故障诊断能力和效率，结合发电机故障类型和实际运行过程中获得的参数检测情况，我们可以发现将直流电压28伏特，直流电流28安培作为故障特征向量诊断信号，主要由于电流、电压信号反应目前系统的故障运行状态，并且利用电流电源监测传感器且由于其放置条件较为便利，可用以获取真实的测量效果，由于在测量时需要借助直流发电机、三相电压，因此在实际监测时难度是比较大的，最终我们没有将其纳入故障特征库中。

结束语

为保证机载电子设备的可靠工作，需尽量缩短甚至消除供电模式转换过程中的供电中断时间，本文所介绍的机载电源系统利用蓄电池作为缓冲，能够实现不中断供电，从而保证了机载用电设备的正常工作。

参考文献：

[1]李红，杨善水.无人机交流发电系统故障诊断技术[J].南京航空航天大学学报，2009，41（b12）：15-18.

[2]舒畅.无人机传感器故障诊断方法研究[D].成都：电子科技大学，2017.

（作者单位：中国飞行试验研究院）