无人机结构健康监测系统设计

2019-09-19

测控技术 2019年7期

(航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司技术中心，四川成都 610091)

结构健康监测系统是利用集成在结构中的各类传感元件获取能够反映出结构健康状况的性能参数(如应力、应变、振动等)，结合数据采集、信号处理技术，提取出结构的特征参数，感知结构状态，实现结构健康自诊断，并对结构安全进行评估与预测[1-4]。结构健康监测系统能够对大型结构进行实时检测和诊断监控，评估其安全性并预测结构性能变化，并在航空领域得到广泛应用[5-9]。

1979年，美国NASA启动了智能蒙皮计划，Claus等人首次将光纤传感器埋入碳纤维增强复合材料蒙皮中，使材料具有感知能力和判断损伤能力，这是世界上第一次关于结构健康监测系统的初步尝试。此后美国针对F-18、F-22和JSF等飞行器都进行了结构健康监测技术的研究[10]。NASA德莱顿飞行研究中心最新研究了基于光纤光栅传感器的飞机机翼结构健康监测[11]。结构健康监测技术也被应用在欧洲联合研制的Eurofight 2000战机中，并进行了一系列的飞行载荷监测试验。空客公司研制了基于压电元件的结构疲劳裂纹监测系统并将其应用于对A340-600上结构疲劳裂纹的监测[12]。

在高强度的飞行要求和复杂的外界环境下，无人机机体结构易出现各种损伤，并给机体结构造成安全隐患。为此，在无人机现有的飞行参数采集记录系统平台的基础上，设计一套结构健康监测系统，对无人机的结构状态进行监测与评估。结合无人机的结构特点，对结构进行静强度和动响应分析，确定系统主要监测内容和系统主要功能，实现对无人机的结构健康监测。

1 系统总体设计

为实现对无人机的结构健康监测，系统需具备对结构测试数据进行测量、采集、传输、记录、还原以及对结构状态进行评估等功能。综合分析，无人机结构健康监测系统由传感器子系统、数据采集传输与记录子系统、数据处理及还原子系统和结构状态评估子系统组成，可完成对无人机结构关键部件的应力应变、振动过载的监测与结构状态评估。无人机结构健康监测系统的总体设计如图1所示。

图1 无人机结构健康监测系统设计

其中，传感器子系统包括应变传感器、加速度传感器和视频摄像仪，可完成对结构数据的实时测量；数据采集传输与记录子系统包括测试采集器和快取记录器，可完成对数据的采集和数模转换以及对数据的实时记录；数据处理与还原子系统可完成对数据的处理及还原。结构状态评估子系统结合对测试数据的分析对结构状态进行安全预估。

2 子系统设计

2.1 传感器子系统

根据无人机的飞行要求和外界环境影响，结合对无人机的机体结构的静强度和动响应分析，确定结构的关键受力点、振动响应部位以及主要的摄像监测区域。应变和振动监测部位集中在发动机、油箱等重点区域，视频摄像组件监测部位集中在对起落架、机翼结构以及全机的监测[13-15]。整机的传感器网络布局如图2所示。

选用三花应变片和单向应变片，采用全桥电路形成多通道的应变测试；选用三轴过载传感器和单轴过载传感器形成多通道的振动测试；选用多路摄像仪形成视频监测。传感器配置表如表1所示。

2.2 数据采集传输与记录子系统

本系统主要包括测试采集器和快取记录器。测试采集器主要完成数据采集与A/D转换，包括对应变测试数据、振动测试数据以及整机视频数据的采集与压缩；快取记录器主要完成测试参数数据记录、测试视频

图2 无人机结构健康监测传感网络布局

序号监测参量传感器类型量程采样频率分辨率1应变单向应变片±105με5kHz—2应变三花应变片±105με5kHz—3振动单轴加速度传感器±100g64Hz—4振动三轴加速度传感器±100g64Hz—5视频摄像仪—120f/s1280×720

数据记录以及测试采集器与快取记录器状态信息记录。此外，在系统上电后，测试采集器和快取记录器同时具有自检测功能。

测试采集器以64 Hz采样率进行应变信号的采集，以5 kHz采样率进行振动、过载信号的采集，并通过PAL信号接收整机摄像仪传输的视频数据。测试采集器定时将测试采集器及快取记录器的周期自检信息进行组包发送给快取记录器。

此外，测试采集器通过RS422广播实时向快取记录器进行数据传输的同时，也对飞参数据采集器进行授时，因此保证了监测系统中记录的数据包时标与飞行参数采集记录器的数据包时标保持一致，进而将结构健康系统与无人机的数据管理系统相统一，为后续对无人机的全机状态评估提供保障。

2.3 数据处理与还原子系统

通过快取卡实现机载数据采集系统中结构测试数据的卸载，将机载测试数据存储至数据处理站中的数据处理与还原子系统。通过地面数据处理软件对记录的测试监测数据进行处理与还原的同时，也对飞参数据进行还原，由此可以将无人机的结构健康监测信息与飞机的状态信息相结合，由此判断结构的应变振动与无人机的状态是否一致。

本系统采用Visual Studio作为开发工具，设计了无人机结构健康监测系统平台。系统的可视化界面主要完成对传感器采集到的多参量数据信息进行处理与还原，并显示出所有的参量监测结果，实现人机交互功能。

2.4 结构状态评估子系统

根据地面数据处理与还原系统得到的参数信息，对无人机结构健康状态进行评估。

① 由于机载设备系统实现了飞参数据、测试数据和视频的时标统一，地面处理终端的数据处理软件实现了对飞参数据、测试数据和视频的联合处理。由此可以将无人机的结构健康监测信息与飞机的状态信息相结合，更精准地定位机体结构的异常状态，大大提高了数据分析的准确性，降低了人工分析的难度与出错率。

② 根据对结构的强度分析和动力学仿真研究，为各个监测参量设定告警阈值，监测各传感区域的参数状态，当有异常出现时，系统能自动告警，并及时对其做出故障判断。

3 系统集成测试及验证

3.1 应变、振动数据的可视化

通过安装在无人机上的应变和加速度传感器可以判断出无人机结构所受到的载荷、应变及相关状态。其中数据处理软件对应变数据进行了零位自动校准。通过自动统计系统上电后采集的前50个应变平均值，后续再用应变减去平均值即可完成应变的零位校准。软件零位自动校准代替了数据分析过程中人工执行零位校准操作，减少了数据分析的工作量，优化了应变数据分析流程。应变数据和振动数据的可视化监测界面如图3和图4所示。