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基于模糊診斷的航空電源車綜合故障診斷技術(shù)

2022-04-12 03:40馬智杰許少波
電視技術(shù) 2022年3期
關(guān)鍵詞:征兆算子評判

馬智杰,許少波

(中國飛行試驗(yàn)研究院,陜西 西安 710089)

1 研究背景

隨著航空試飛事業(yè)的急速發(fā)展,現(xiàn)有試驗(yàn)機(jī)型眾多,試飛任務(wù)繁重,試飛保障的成功率變得愈加重要。航空電源車作為一種集發(fā)電與供電于一體的試飛保障主要裝備,承擔(dān)著飛機(jī)相關(guān)地面工作和飛行啟動的保障工作[1],其運(yùn)行狀態(tài)和供電性能直接影響到飛行保障效率和飛行安全[2]。而航空電源車容易出現(xiàn)故障且難以判斷排除,很大程度上影響后續(xù)飛行保障工作的正常進(jìn)行[3]。

基于航空電源車在飛行保障工作中的重要性,要時刻保證其設(shè)備狀態(tài)良好,而航空電源車故障的快速診斷和修復(fù)是保證其狀態(tài)良好的重要方式。航空電源車故障的發(fā)生具有模糊性和不確定性,故障位置隨機(jī)性強(qiáng),故障征兆表現(xiàn)模糊,兩者間的關(guān)系也是模糊的,符合模糊診斷方法的應(yīng)用條件[4]。為保證航空電源車故障的快速定位排除,通過此模糊診斷方法對發(fā)生的故障進(jìn)行診斷,快速定位故障點(diǎn),進(jìn)行精準(zhǔn)排除,能夠提高航空電源車的完好率和飛行保障效率。

2 模糊綜合評判法

模糊故障診斷通過統(tǒng)計(jì)故障發(fā)生征兆與故障發(fā)生原因建立單征兆與故障原因的隸屬度關(guān)系,通過整合多征兆與故障原因的隸屬度關(guān)系形成診斷矩陣,再根據(jù)模糊算法的計(jì)算結(jié)果確定故障是否存在傾向性,得出故障診斷結(jié)論。模糊診斷的過程如圖1 所示。

圖1 模糊診斷過程

2.1 建立故障評判因素集

當(dāng)航空電源車出現(xiàn)故障,車輛的故障警示燈會進(jìn)行提示,電源輸出品質(zhì)往往會受到影響。通過統(tǒng)計(jì)發(fā)生故障時的航空電源車表現(xiàn)形式,形成航空電源車故障征兆集。設(shè)航空電源車出現(xiàn)故障的可能表現(xiàn)征兆有p個,分別用u1,u2,…,up表示。通過統(tǒng)計(jì)航空電源車故障可能出現(xiàn)的位置,形成航空電源車故障原因集。設(shè)航空電源車可能出現(xiàn)故障的原因有q個,分別用v1,v2,…,vq表示。則得到以下兩個集合:

2.2 確定隸屬度

由于航空電源車發(fā)生故障時,其征兆與原因不是簡單的映射關(guān)系,故障的某一表現(xiàn)形式可能由多種原因?qū)е?,因此通過建立模糊集合來表示當(dāng)出現(xiàn)故障征兆時各個故障原因的可能性程度,這種可能性程度就是隸屬度[2]。

建立單征兆模糊集合Rp={rij,…,rip},表示第p個故障征兆發(fā)生時對各個故障原因的評判結(jié)果。Rij表示故障征兆和故障原因之間的聯(lián)系,確定故障征兆集U內(nèi)所有征兆與原因的隸屬度關(guān)系,再以單征兆評判矩陣為行,形成模糊診斷矩陣:

式中:0≤rij≤1,rij∈[0,1]。

該模糊診斷矩陣表示了故障征兆集與故障原因集之間相互制約的關(guān)系強(qiáng)度。在實(shí)際的航空電源車故障診斷中,上述矩陣表示了故障征兆與故障原因之間的隸屬度,即可能導(dǎo)致此征兆發(fā)生的故障原因的可能性。

2.3 建立多征兆表征集

在實(shí)際故障發(fā)生時,故障征兆不是單一的。經(jīng)過故障表現(xiàn)重復(fù)確認(rèn)后,可能存在征兆的不確定性,因此不能用簡單的是或否來確定故障征兆。在此引入多征兆表征集,由專業(yè)工程人員根據(jù)實(shí)際故障的評判來為所有征兆可能性進(jìn)行評判。

建立多征兆表征集:

2.4 模糊算子的選用

根據(jù)實(shí)際情況的需求不同,選用的模糊算子也不同。在航空電源車故障診斷中,需要了解各個故障發(fā)生原因的可能性,依據(jù)可能性大小進(jìn)行故障排除工作,所以一般選用加權(quán)平均型算子M(●,+)。

2.5 模糊綜合評判

由于針對電源車故障需要對所有因素依權(quán)重值大小均衡兼顧,考慮各個因素,因此采用加權(quán)平均型算子M(●,+),對對應(yīng)元素乘積求和。

根據(jù)具體情況確定模糊算子后,求解模糊方程:

式中:○為模糊算子,R為模糊診斷關(guān)系矩陣,描述了故障征兆與故障原因之間的隸屬程度[5]。

確定了模糊算子后,將式(3)、式(4)代入式(5)得到模糊方程:

式中:dj=,(j=1,2,…,p)。

D即為最終的故障診斷模糊評判集,該集合內(nèi)各元素即為故障原因位置的可能性大小。

3 模糊綜合評判在DYC30 型航空電源車故障診斷中的應(yīng)用

當(dāng)前航空電源車廠家眾多,車型眾多,特裝部分結(jié)構(gòu)變化大,出現(xiàn)故障時不易查找故障源,設(shè)備狀態(tài)恢復(fù)有很大困難。但綜合現(xiàn)有航空電源車廠家多數(shù)設(shè)備來看,其供電原理基本相同,若利用此模糊診斷方法,可快速查找故障源所處系統(tǒng),再進(jìn)行精準(zhǔn)維修,可極大地縮短故障排除時間。在此選用DYC30 型號航空電源車為例進(jìn)行說明。

選取該型電源車一次28.5 V 保障機(jī)型啟動失敗情況為例進(jìn)行故障診斷??偨Y(jié)故障征兆共6 個,建立故障征兆集如表1 所示。

表1 故障征兆集

總結(jié)故障原因,共有9 個常見故障原因,建立故障原因集如表2 所示。

表2 故障原因集

根據(jù)常年故障總結(jié)數(shù)據(jù)和專業(yè)工程人員的經(jīng)驗(yàn),建立模糊關(guān)系如表3 所示。

表3 28.5 V 保障機(jī)型故障模糊關(guān)系

可得到故障模糊矩陣為

由專業(yè)工程人員根據(jù)建立的模糊量詞量化表4,針對故障征兆建立多征兆表征集A={0,0,0.9,0,0.7,0}。

表4 模糊量詞量化

由于DYC30 型航空電源車故障因素眾多,對所有因素需依權(quán)重值大小均衡兼顧,在高可能性故障原因不正確時需考慮其次的可能原因,所以要保留各個因素可能性大小。選用加權(quán)平均型算子M(●,+),進(jìn)行模糊評判:

根據(jù)最大隸屬度原則,最有可能發(fā)生的故障為v4,即ZLWT-4 直流調(diào)壓器損壞。排除故障時,技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)由于直流調(diào)壓器損壞,導(dǎo)致無勵磁電壓輸出,證明實(shí)際故障與診斷結(jié)果相同。

4 模糊綜合故障診斷實(shí)際應(yīng)用

隨著電源車多功能綜合化程度越來越高,故障診斷技術(shù)要求也越來越高。電源車技術(shù)更新速度極快,這就要求維修人員具備大量的知識儲備和維修經(jīng)驗(yàn)。運(yùn)用此方法構(gòu)建故障征兆與位置的數(shù)學(xué)模型,可以通過形成的故障模糊關(guān)系表來指導(dǎo)維修工作,形成系統(tǒng)性的故障查找數(shù)據(jù)庫,對應(yīng)的可能性由數(shù)值表示,一目了然,有助于維修人員對故障進(jìn)行快速預(yù)判。

在實(shí)際故障中,故障與征兆很難精確對應(yīng),只能憑借人為經(jīng)驗(yàn)去進(jìn)行梳理排除。而電源車模糊綜合診斷可以直接通過易辨識的故障征兆給出故障產(chǎn)生位置的可能性,快速完成電源車故障的檢測與排除,大大提高了診斷工作的效率和準(zhǔn)確性[6]。

故障征兆就是故障發(fā)生時的表征現(xiàn)象,可以通過軟件采集故障信號形成多征兆表征集,通過系統(tǒng)計(jì)算得出故障模糊評判集,大大減少故障定位時間。如果該系統(tǒng)應(yīng)用成功,能在一定程度上提高對航空電源車裝備的維護(hù)維修能力,對電源車裝備的信息化和智能化發(fā)展起到極大的推動作用[7]。

5 結(jié)語

航空電源車在實(shí)際使用時,故障的出現(xiàn)具有復(fù)雜性,往往表現(xiàn)為多個征兆。尤其在試飛實(shí)際情況中,需要保障的機(jī)型眾多,航空電源車廠家眾多,涵蓋多個系列的航空電源車,故障的排除難度更大。與其他保障技術(shù)相比,本文提出的模糊診斷方法能夠快速、準(zhǔn)確地鑒定故障類型,對故障進(jìn)行定位,減少了故障定位排除的時間。在今后的工作中,通過電子設(shè)備收集航空電源車的數(shù)據(jù),分析可能出現(xiàn)的故障征兆,然后由計(jì)算機(jī)進(jìn)行模糊診斷,能夠有效提高故障診斷效率,加強(qiáng)對設(shè)備狀態(tài)的把控,對未來的試飛保障工作具有重要意義。

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