楊珍書 ，孫曉哲 ，楊建忠 ，毛奇

（1.中國民航大學(xué)民航航空器適航審定技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300300；2.中國民航大學(xué)適航學(xué)院，天津 300300；3.天津大學(xué)電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，天津 300072）

作為一類復(fù)雜的機(jī)電一體化系統(tǒng)，飛行機(jī)電作動(dòng)系統(tǒng)（flight electromechanical actuation system，F(xiàn)LEA）具有結(jié)構(gòu)緊湊、便于安裝、工作效率高、無污染等特點(diǎn)[1]，且能夠有效地減輕飛機(jī)重量，提高運(yùn)行效率，降低維護(hù)成本。隨著電傳操縱系統(tǒng)在多電飛機(jī)中的作用日益凸顯，與其高度結(jié)合的FLEA逐漸成為功率電傳作動(dòng)系統(tǒng)的發(fā)展方向[2]。20世紀(jì)80年代末到90年代初，F(xiàn)LEA在航天領(lǐng)域的研究得到全面開展。1978年美國航空制造公司研制出雙余度FLEA；1981年波音商用飛機(jī)公司與Kollmorgen公司合作開發(fā)了應(yīng)用于方向舵作動(dòng)系統(tǒng)的分體直線輸出式FLEA[3]；C-141運(yùn)輸機(jī)的左副翼和C-130高技術(shù)測(cè)試臺(tái)的方向舵和升降舵均運(yùn)用FLEA[4]；格魯門公司F-14戰(zhàn)斗機(jī)在方向舵運(yùn)用FLEA。20世紀(jì)80年代，NASA研制了應(yīng)用于航天飛機(jī)副翼的四余度FLEA[5]，到90年代末，F(xiàn)LEA深層次問題的研究和工程性實(shí)踐得到全面展開。其中，F(xiàn)/A-18B艦載戰(zhàn)斗機(jī)的左副翼[6]，U-2S亞音速高空偵察機(jī)的方向舵、升降舵以及副翼[7]，禿鷹無人機(jī)的副翼、襟翼、擾流片、方向舵和水平安定面等都進(jìn)行了FLEA的驗(yàn)證與試飛。此外，F(xiàn)LEA已成功應(yīng)用于波音787、A320等大型民用客機(jī)[8]以及全球鷹、X-45[9]等新型無人航空器。FLEA是功率電傳作動(dòng)系統(tǒng)的發(fā)展方向，是多電飛機(jī)作動(dòng)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)[10]。但是，由于缺乏可靠的失效安全機(jī)制和冗余策略，F(xiàn)LEA中的單點(diǎn)故障難以得到消除；此外，F(xiàn)LEA的故障數(shù)據(jù)積累有限，其故障模式與影響通?；诠I(yè)經(jīng)驗(yàn)與軍方數(shù)據(jù)[11-12]；這些因素都限制了FLEA在民用航空器中的應(yīng)用，也成為了FLEA在航空領(lǐng)域發(fā)展的最大挑戰(zhàn)[13]。因此，提高FLEA的可靠性、保證其滿足適航規(guī)章的安全性需求，是未來FLEA研究和發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)。

為了達(dá)到與機(jī)械作動(dòng)系統(tǒng)同水平的高可靠性，國內(nèi)外學(xué)者與制造商對(duì)FLEA開展了余度備份技術(shù)的研究[14-16]。但是這種方法亦帶來了多種問題，例如作動(dòng)系統(tǒng)的雙通道設(shè)計(jì)會(huì)帶來力紛爭(zhēng)問題；備份增加了伺服機(jī)構(gòu)硬件構(gòu)成的復(fù)雜性；維護(hù)繁瑣且成本增加，進(jìn)而導(dǎo)致了系統(tǒng)的可靠性在一定程度上非增反降[17]。通常，提高系統(tǒng)可靠性最好的方法是通過主動(dòng)設(shè)計(jì)來規(guī)避故障，然而，當(dāng)這些危害因素不可消除或有其它影響時(shí)，則應(yīng)當(dāng)采取其它安全策略[18]。在眾多可行的技術(shù)中，故障診斷技術(shù)的應(yīng)用能夠減少冗余設(shè)計(jì)，降低設(shè)計(jì)成本，并全面提高可靠性和維護(hù)性指標(biāo)，對(duì)提高FLEA可靠性具有重要意義[19]。然而，和其它應(yīng)用于航空領(lǐng)域的新技術(shù)一樣，故障診斷技術(shù)在進(jìn)行實(shí)踐應(yīng)用之前，需要通過實(shí)驗(yàn)與分析來驗(yàn)證其應(yīng)用于FLEA時(shí)具有優(yōu)良的性能，并且能夠高效、準(zhǔn)確地對(duì)故障實(shí)施診斷與隔離；此外，還需要基于適航審定標(biāo)準(zhǔn)，證明故障診斷技術(shù)本身及其應(yīng)用能夠符合安全要求。

本文旨在通過總結(jié)與FLEA故障診斷技術(shù)相關(guān)的研究現(xiàn)狀與現(xiàn)存問題，引發(fā)對(duì)于如何提高FLEA故障診斷技術(shù)的可靠性，來滿足航空規(guī)章的安全需求這一關(guān)鍵問題的思考，為FLEA故障診斷技術(shù)未來的研究提供借鑒和參考。本文首先討論并概述了目前FLEA故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀。接著，特別關(guān)注了故障診斷技術(shù)在FLEA應(yīng)用中的問題和挑戰(zhàn)。最后，指出了FLEA故障診斷技術(shù)面臨的問題以及未來可能的研究方向。

1 FLEA故障診斷的研究現(xiàn)狀

FLEA的高可靠性是飛行安全的重要保證。有效解決該問題的技術(shù)之一是故障診斷策略的設(shè)計(jì)，在方法闡述上，應(yīng)用于FLEA的故障診斷技術(shù)可按照定量與定性的方法分類[20]，如圖1所示。

圖1 FLEA故障診斷技術(shù)分類示意圖Fig.1 Schematic of FLEA fault diagnosis technology classification

基于解析模型的方法以狀態(tài)估計(jì)法與在線近似法為主。其中，狀態(tài)估計(jì)法的關(guān)注重點(diǎn)在于觀測(cè)器或?yàn)V波器的選擇，通過設(shè)計(jì)觀測(cè)器或?yàn)V波器，重構(gòu)FLEA控制系統(tǒng)的狀態(tài)或參數(shù)，并基于此得到系統(tǒng)的觀測(cè)輸出，然后采用適當(dāng)?shù)姆椒ê褪侄螌?duì)觀測(cè)輸出中的干擾信息進(jìn)行弱化，同時(shí)，解析出必要的故障信息，便于評(píng)估與分析殘差序列，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)和診斷，并進(jìn)行必要的隔離。目前，此類故障診斷方法已有眾多較為成熟的理論，如卡爾曼濾波法[21]、等價(jià)空間法[22]、多模型匹配法[23]等。Wang Y等人[24]通過兩個(gè)觀測(cè)器遞歸計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)和/或故障的估計(jì)以減小故障診斷的偏差。Xiong R等人[25]通過遞歸最小二乘法和卡爾曼濾波器聯(lián)合估計(jì)的方法獲得估計(jì)的電源狀態(tài)，以確定傳感器故障發(fā)生時(shí)的殘差及故障閾值。Liu Y等人[26]基于在部分解耦干擾下具有積分測(cè)量的離散系統(tǒng)構(gòu)造了一個(gè)擴(kuò)充狀態(tài)向量，并獲得了一個(gè)未知輸入觀測(cè)器，該輸入觀測(cè)器將部分干擾解耦，并減弱了其余不可消除的干擾影響。但是FLEA為復(fù)雜的機(jī)電耦合非線性系統(tǒng)，常常伴隨復(fù)合故障的發(fā)生，利用解析模型的方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，會(huì)面臨如下問題：1）基于解析模型的方法主要針對(duì)線性系統(tǒng)或模型架構(gòu)與參數(shù)已知并確定的系統(tǒng)展開，面對(duì)FLEA此類復(fù)雜的非線性系統(tǒng)極易出現(xiàn)模型擬合不準(zhǔn)確的情況，進(jìn)而影響系統(tǒng)的觀測(cè)輸出和殘差分析，造成故障漏報(bào)、誤報(bào)；2）系統(tǒng)故障建模的差異會(huì)影響故障診斷的有效性，系統(tǒng)建模的精度會(huì)影響故障診斷的精度；3）對(duì)于狀態(tài)估計(jì)方法，觀測(cè)器殘差和閾值的判斷受到觀測(cè)器增益矩陣與系統(tǒng)模型的影響，同樣容易造成故障漏報(bào)、誤報(bào)。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法包括基于人工智能[27]、基于統(tǒng)計(jì)分析等方法。該方法能夠通過多尺度地細(xì)化故障信號(hào)并分析細(xì)節(jié)特征，弱化負(fù)載輸入及外界的干擾，在FLEA故障發(fā)生早期捕獲信號(hào)的幅值、頻率、相位等特性的變化，以彌補(bǔ)基于解析模型方法進(jìn)行故障診斷的不足[28]。Wang J等人[29]通過對(duì)電機(jī)振動(dòng)和定子電流信號(hào)進(jìn)行多尺度分析，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型，該模型具有多分辨率多傳感器融合的特征，該方法用于電機(jī)故障診斷時(shí)可通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)自動(dòng)學(xué)習(xí)并診斷故障特征。Wen L等人[30]提出了一種基于LeNet-5的新型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，該方法將信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像并提取圖像的特征，基于此來消除干擾。通過積累實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，證明該故障診斷方法已經(jīng)取得了明顯的進(jìn)步。

基于信號(hào)處理的故障診斷技術(shù)因其信號(hào)獲取準(zhǔn)確、診斷精度逐漸提高的優(yōu)勢(shì)，成為近年來FLEA故障診斷技術(shù)的研究熱點(diǎn)，基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、基于小波變換、形態(tài)信號(hào)處理、譜分析等方法已在飛機(jī)控制系統(tǒng)的故障診斷中得到應(yīng)用[31-33]。但是，F(xiàn)LEA的作動(dòng)離不開大量的內(nèi)部電子元件，電子元件在早期發(fā)生異常時(shí)，能夠反映故障征兆的信號(hào)幅值微弱，且故障在漸變的過程中具有間歇性[34]。此類診斷機(jī)制應(yīng)用于FLEA時(shí)，系統(tǒng)的故障信息不可避免的會(huì)被外界擾動(dòng)、噪聲信號(hào)掩蓋，并且易受到信號(hào)濾波的弱化影響，進(jìn)而導(dǎo)致診斷誤判。此外，F(xiàn)LEA的故障類型和表征之間并不是簡(jiǎn)單的對(duì)應(yīng)關(guān)系，常常伴隨著復(fù)合故障的發(fā)生，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)行，可以利用人工智能的方法，通過積累的數(shù)據(jù)不斷訓(xùn)練學(xué)習(xí)型算法，在訓(xùn)練的過程中不斷優(yōu)化診斷策略，進(jìn)而達(dá)到故障診斷的目的[35]。例如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[36]的方法、基于模式識(shí)別[37]的方法、基于專家系統(tǒng)[38]的方法等。但是，學(xué)習(xí)型算法的精確性取決于故障樣本及數(shù)據(jù)的累積量，F(xiàn)LEA作為應(yīng)用于航空領(lǐng)域的新型作動(dòng)系統(tǒng)，尚不能獲得大量的故障數(shù)據(jù)，因此并不適用。

基于定性經(jīng)驗(yàn)的方法通常采用圖論法，通過建立系統(tǒng)的邏輯推理模型進(jìn)行診斷故障。常用的有故障樹分析[39]、符號(hào)有向圖等分析手段和理論[40]?；诙ㄐ越?jīng)驗(yàn)的方法有助于故障的邏輯梳理和溯源，但不適用于故障的在線估計(jì)[41]。

故障診斷技術(shù)作為提高FLEA可靠性的重要手段，是將FLEA應(yīng)用于航空工業(yè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。FLEA復(fù)雜的非線性特征、未知的外部干擾、系統(tǒng)內(nèi)部噪聲以及模型的不確定性等都會(huì)導(dǎo)致故障模型的擬合存在誤差，影響殘差解耦與閾值的選擇。在設(shè)計(jì)故障診斷策略時(shí)，誤報(bào)警率較高的問題仍然是其應(yīng)用于FLEA的阻礙[42]。因此，先進(jìn)的故障診斷技術(shù)如何適用于機(jī)理復(fù)雜、非線性與未知干擾耦合的FLEA，如何適用于FLEA故障數(shù)據(jù)匱乏、故障征兆復(fù)雜等特點(diǎn)，仍然需要持續(xù)的探索。

2 新穎故障診斷技術(shù)面臨的新問題

FLEA由作動(dòng)器電子控制裝置、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、離合器、減速齒輪箱、滾珠絲杠等組成，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 FLEA結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure diagram of FLEA

FLEA作動(dòng)機(jī)理復(fù)雜，故障模式多樣。為了明確系統(tǒng)故障特征、便于開展故障診斷技術(shù)的優(yōu)化，國內(nèi)外學(xué)者以驅(qū)動(dòng)電機(jī)、機(jī)械傳動(dòng)組件[43-44]為主要研究對(duì)象，分析了電機(jī)繞組開路、匝間短路[45]、開關(guān)組件開路[46]、機(jī)械傳動(dòng)通道卡阻[47]、軸承爆裂等故障機(jī)理，梳理出典型的故障模式如圖3所示，建立了較為完善的故障模型[48-49]，并通過故障仿真與實(shí)驗(yàn)分析了故障的動(dòng)態(tài)特性、提取故障特征。統(tǒng)計(jì)研究表明，F(xiàn)LEA主要的電氣故障[50]包括電機(jī)繞組開路、匝間短路、晶閘管斷路及位置傳感器故障，其中電機(jī)繞組故障占總故障率的38%[51]，霍耳元件、電子線路累計(jì)故障占比82%，卡阻故障是FLEA機(jī)械結(jié)構(gòu)中典型的單點(diǎn)故障，限制了系統(tǒng)可靠性的提升[52]。

圖3 FLEA典型故障模式Fig.3 Typical failure mode of FLEA

常見的故障診斷技術(shù)主要基于圖3中的故障模式展開，如基于解析模型法[53]、信號(hào)處理方法[54]以及混合方法等，這些研究成果基于故障診斷策略在保證系統(tǒng)可靠性的同時(shí)，提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率[55]。Silva和Saxena等人[56]的研究實(shí)現(xiàn)了針對(duì)開關(guān)磁阻電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的故障診斷，首先確定了磁阻電機(jī)的結(jié)構(gòu)、功率變換器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)子位置檢測(cè)器、電流檢測(cè)器和診斷策略，進(jìn)而改善故障診斷性能。Shao J和Deng Z等人[57]針對(duì)驅(qū)動(dòng)電機(jī)位置傳感器的故障，提出了一種新型故障診斷策略，該策略根據(jù)傳感器信號(hào)和離散傅里葉變換對(duì)電機(jī)線電壓進(jìn)行測(cè)量分析，從而識(shí)別出傳感器故障，計(jì)算量小且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。Dong L和Jatskevich J等人[58]針對(duì)電力驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)了基于信號(hào)分類及重建的故障診斷方案，能夠有效地診斷電子控制元件、電機(jī)繞組等故障，進(jìn)而提高了系統(tǒng)的可靠性。

隨著故障分析的逐漸細(xì)化，盡管FLEA的故障模型不斷被完善、故障診斷策略不斷被提出，但是由于FLEA的應(yīng)用時(shí)間短、故障數(shù)據(jù)十分匱乏，所以很難建立一個(gè)全面的專家系統(tǒng)來檢測(cè)并診斷故障。除已得到廣泛研究的機(jī)械和驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障外，F(xiàn)LEA中的傳感器、作動(dòng)器電子控制裝置等電子器件相互耦合，帶來的新穎故障模式尚未有明確的故障特征[59]，限制了故障診斷的性能。例如：傳感器的噪聲干擾會(huì)影響電流殘差與閾值的比較，并削弱殘差對(duì)系統(tǒng)不確定因素的魯棒性，導(dǎo)致不正確的檢測(cè)與診斷，從而引起虛警[60]；監(jiān)控器因電磁干擾能夠產(chǎn)生固態(tài)振蕩、液態(tài)振蕩的耦合信號(hào)，對(duì)故障類型的判別以及故障源的定位產(chǎn)生干擾[61]；指令乘性故障會(huì)導(dǎo)致在線計(jì)算信號(hào)突變的算法失效，削弱在線故障的診斷能力[62]。此外，因多個(gè)系統(tǒng)變量或特征值偏離正常范圍而形成的復(fù)合故障會(huì)使得故障診斷策略難以判定系統(tǒng)的異常是由一個(gè)還是由多個(gè)故障耦合作用所引起的[63]，這也為故障的隔離和定位帶來了挑戰(zhàn)。有研究表明，基于模型的故障檢測(cè)與診斷會(huì)帶來系統(tǒng)物理架構(gòu)中沒有的新型故障模式。例如，模型擬合不準(zhǔn)確、閾值取值不恰當(dāng)會(huì)導(dǎo)致虛警[64]、漏報(bào)[65]；故障信息計(jì)算單元、解耦觀測(cè)器的引入可能改變系統(tǒng)矩陣、影響對(duì)殘差的判斷、產(chǎn)生態(tài)勢(shì)感知錯(cuò)誤[66]。此外，電子元件會(huì)與電磁干擾相互影響，產(chǎn)生監(jiān)控器振蕩[67]、指令與控制失效[68]等故障，進(jìn)而引發(fā)新的安全問題。

面對(duì)應(yīng)用于FLEA的故障診斷技術(shù)，需要明確新穎故障和復(fù)合故障帶來的挑戰(zhàn)。因此，非常有必要從解析故障機(jī)理的角度出發(fā)，研究新穎故障模式的建模方法、明確必要的故障特征，以此來促進(jìn)故障診斷技術(shù)的優(yōu)化、提高診斷性能。例如，電信號(hào)的傳輸通常作為實(shí)現(xiàn)控制FLEA電機(jī)的必要手段，然而，電信號(hào)在傳輸?shù)倪^程中極易受到外部干擾而產(chǎn)生新的故障模式，其中，非指令信號(hào)就是因傳輸電信號(hào)而產(chǎn)生的新的故障模式，使得FLEA成為舵面振蕩失效的重要故障源。Balaban 等人[50，55，56]在調(diào)研了空客公司、利勃海爾宇航公司、漢莎技術(shù)公司的技術(shù)文件與內(nèi)部資料后，列出了所有可能引起舵面振蕩失效的非指令信號(hào)源，如圖4所示，并基于非指令信號(hào)的特征，建立起液態(tài)故障與固態(tài)故障兩種故障模型。這有利于FLEA新穎故障模式的機(jī)理分析與建模，并有助于優(yōu)化FLEA的故障診斷精度。

圖4 舵面振蕩的來源Fig.4 Sources of control surface oscillation

3 閉環(huán)控制對(duì)故障診斷的影響分析

FLEA故障特征的提取及故障診斷技術(shù)的研究成果通常針對(duì)開環(huán)系統(tǒng)進(jìn)行，但并未考慮反饋控制律對(duì)系統(tǒng)故障診斷性能的影響[69]。閉環(huán)控制律的引入，特別是智能算法的引入，可能會(huì)改變系統(tǒng)的模型架構(gòu)、運(yùn)行特性以及變量之間的函數(shù)關(guān)系，這種變化使得系統(tǒng)的容錯(cuò)能力加強(qiáng)，在故障衍生的過程中，有可能改變故障的特性參數(shù)，或者直接掩蓋故障影響，導(dǎo)致設(shè)計(jì)的故障診斷策略在不同的智能算法中不再適用或失效。Bellini A和Filippetti F等人[70]通過仿真發(fā)現(xiàn)電機(jī)轉(zhuǎn)矩電流的功率譜與控制器的增益相關(guān)，且頻域特征會(huì)被控制信號(hào)掩蓋，因此不同控制器的設(shè)計(jì)將影響電機(jī)的故障殘差，使得閉環(huán)故障診斷效果因控制器的不同而具有較大差異。McNabb C A和Qin S J[71]通過分析仿真數(shù)據(jù)認(rèn)為閉環(huán)控制將會(huì)使得故障在系統(tǒng)內(nèi)傳播，特別是對(duì)于信號(hào)故障，故障影響會(huì)在閉環(huán)的反饋與傳遞過程中得到放大，進(jìn)而導(dǎo)致多處信號(hào)發(fā)生異常，為故障的分離增加了難度。Ashari A E和Nikoukhah R等人[72]基于理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了閉環(huán)控制器會(huì)影響故障的殘差值，導(dǎo)致閉環(huán)控制下的故障診斷結(jié)果與開環(huán)系統(tǒng)的診斷結(jié)果相差較大。邢琰和吳宏鑫等人[73]將開環(huán)系統(tǒng)中的故障診斷策略不適用于閉環(huán)系統(tǒng)的原因總結(jié)為：1）閉環(huán)控制器增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性，使得系統(tǒng)本身具有一定的容錯(cuò)能力，導(dǎo)致部分故障，特別是早期故障影響被掩蓋；2）由于反饋的作用，閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)使得實(shí)際故障信息能夠在系統(tǒng)內(nèi)部進(jìn)行傳遞，進(jìn)而表現(xiàn)出多處檢測(cè)信號(hào)皆異常，最終導(dǎo)致故障診斷失效。

目前，針對(duì)FLEA閉環(huán)結(jié)構(gòu)的故障診斷研究仍有待拓展，國內(nèi)外學(xué)者所設(shè)計(jì)的閉環(huán)系統(tǒng)故障診斷策略主要應(yīng)用于給定的控制器和已知的架構(gòu)，按照特定的方法和指標(biāo)對(duì)典型故障模型進(jìn)行診斷。Aghili F[74]將設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測(cè)器應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)，能夠根據(jù)非線性系統(tǒng)的實(shí)際輸出和觀測(cè)器測(cè)量的殘差來檢測(cè)并且確定故障，在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)故障診斷的同時(shí)進(jìn)行控制器補(bǔ)償，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性能。Xiao B等人[75]基于觀測(cè)器的理論設(shè)計(jì)了應(yīng)用于閉環(huán)作動(dòng)系統(tǒng)的故障診斷策略，在對(duì)干擾具有魯棒性的同時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)故障信息響應(yīng)敏感，以達(dá)到準(zhǔn)確隔離故障的目的。Li K和Luo H等人[76]利用跟蹤濾波器的設(shè)計(jì)理論優(yōu)化故障診斷策略，使得其在閉環(huán)系統(tǒng)中的抗干擾能力增強(qiáng)，同時(shí)能夠更加精確且敏感地識(shí)別電機(jī)系統(tǒng)的故障并估計(jì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征。但是，閉環(huán)控制算法對(duì)故障診斷性能的影響問題是FLEA故障診斷技術(shù)發(fā)展必須面臨的挑戰(zhàn)，特別是對(duì)于FLEA此類復(fù)雜的非線性閉環(huán)系統(tǒng)，需要在控制律和殘差無法完全解耦的情況下，探索FLEA的故障診斷技術(shù)。這對(duì)提高故障診斷的性能與適用度、減小閉環(huán)控制對(duì)故障診斷的干擾與影響具有重要意義。

4 故障診斷技術(shù)的審定挑戰(zhàn)

FLEA中的噪聲、外部干擾、非線性變量等不確定的變化量對(duì)殘差、故障估計(jì)等診斷信息的影響巨大，這不僅為改進(jìn)虛警率和漏報(bào)率的閾值選擇帶來了新的挑戰(zhàn)，也為驗(yàn)證故障診斷策略在FLEA中應(yīng)用的有效性帶來了挑戰(zhàn)。任何故障診斷技術(shù)在應(yīng)用于航空器的FLEA之前都要經(jīng)過適航審定與驗(yàn)證，以確保其在實(shí)際的航空應(yīng)用中，能夠滿足設(shè)計(jì)期望的有效性，并達(dá)到航空規(guī)章對(duì)FLEA的安全要求。故障診斷技術(shù)的審定與驗(yàn)證是其理論設(shè)計(jì)與航空應(yīng)用之間的橋梁。但是，在目前的研究中，關(guān)于故障診斷技術(shù)的審定與驗(yàn)證研究仍未得到重要關(guān)注，并且尚未建立起成熟的審定與驗(yàn)證方法。因此，故障診斷技術(shù)尚未在FLEA中形成廣泛的工程應(yīng)用[77]。

如何制定相關(guān)的審定程序，來驗(yàn)證與評(píng)估故障診斷策略的閾值設(shè)定和推理模型，如何判定故障診斷策略是否符合航空器的安全性需求，是近年來的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題[78]。通常應(yīng)用于算法審定與驗(yàn)證的方法是隨機(jī)仿真[79]，此類方法需要獲得系統(tǒng)的所有狀態(tài)或者輸出，因此需要采集足夠多的仿真數(shù)據(jù)，通過巨大的數(shù)據(jù)量建立起系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)庫，以確保對(duì)算法的驗(yàn)證不會(huì)出現(xiàn)偏差。但是此類方法不能夠精確的擬合復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，即使采用蒙特卡洛采樣，仍然會(huì)丟失重要的參數(shù)與系統(tǒng)特征[80]。國外研究人員嘗試通過搭建通用的軟硬件平臺(tái)對(duì)故障診斷技術(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，并基于此為系統(tǒng)的故障診斷策略提供有效的驗(yàn)證和評(píng)估方法。NASA已建造多個(gè)測(cè)試臺(tái)以考慮包括電動(dòng)混合作動(dòng)系統(tǒng)在內(nèi)的多種新技術(shù)的適航性和飛行安全風(fēng)險(xiǎn)，包括X-57 Maxwell[81]、混合動(dòng)力電力綜合系統(tǒng)測(cè)試臺(tái)、Airvolt和NASA電機(jī)測(cè)試臺(tái)[82]。歐洲航空研究和技術(shù)組織的合作項(xiàng)目開發(fā)了大型運(yùn)輸飛機(jī)模擬基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)，以作為容錯(cuò)飛行控制系統(tǒng)綜合評(píng)估的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)[83]。歐洲第七框架計(jì)劃支持的合作項(xiàng)目“可持續(xù)飛行指導(dǎo)和控制的高級(jí)故障診斷計(jì)劃”致力于空客系列飛機(jī)故障檢測(cè)及故障診斷方法的開發(fā)與驗(yàn)證，為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的故障診斷方法的適用性，該項(xiàng)目基于空客系列飛機(jī)開發(fā)了空客舵面作動(dòng)器工作臺(tái)。此外，該工作臺(tái)還能夠在降級(jí)配置中驗(yàn)證設(shè)計(jì)的可靠性，工業(yè)驗(yàn)證活動(dòng)包括魯棒性能評(píng)估（即沒有誤報(bào)）和檢測(cè)性能評(píng)估（即誤報(bào)率低和檢測(cè)時(shí)間合適）[84]。Sun L G等人[85]基于波音747-200飛機(jī)建立了高精度非線性驗(yàn)證平臺(tái)，通過對(duì)比正常、容錯(cuò)控制、方向舵失控三種狀況下滾轉(zhuǎn)速率、俯仰速率、偏航速率、實(shí)際空速等參數(shù)的變化，分析了先進(jìn)的故障診斷策略與容錯(cuò)算法對(duì)飛機(jī)姿態(tài)變化的影響，并基于分析結(jié)果驗(yàn)證了診斷策略與容錯(cuò)算法的優(yōu)越性。以上研究分別針對(duì)特定機(jī)型的故障診斷策略進(jìn)行了驗(yàn)證，為航空相關(guān)領(lǐng)域、相關(guān)部門對(duì)FLEA故障診斷策略的審定提供了必要的意見與參考[86]。

故障診斷技術(shù)在FLEA中的應(yīng)用為其可靠性的驗(yàn)證與審定帶來了新的挑戰(zhàn)，包括判斷殘差、閾值選擇的合理性、建立通用的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)并完善實(shí)驗(yàn)算法、建立通用且完善的審定與驗(yàn)證理論等。如果能夠很好地解決這些挑戰(zhàn)，就能夠?qū)⑾到y(tǒng)安全性的既定原則應(yīng)用于FLEA，以激勵(lì)開發(fā)者和審定責(zé)任部門的信心。

5 結(jié)論

本文對(duì)FLEA故障診斷技術(shù)進(jìn)行了較為全面的概述，并對(duì)相關(guān)的研究成果、面臨的問題和挑戰(zhàn)進(jìn)行了探討與分析。首先，F(xiàn)LEA故障診斷技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于：故障響應(yīng)速度快、減少冗余設(shè)計(jì)的同時(shí)降低設(shè)計(jì)成本、提高系統(tǒng)的可靠性、促進(jìn)系統(tǒng)在航空領(lǐng)域的應(yīng)用。其次，通過機(jī)理分析，建立新穎故障的模型并明確故障特征，減小閉環(huán)控制對(duì)故障診斷效果的干擾與影響，是未來FLEA研究和發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)。此外，F(xiàn)LEA故障診斷技術(shù)的驗(yàn)證與審定技術(shù)的研究仍處于探索階段，缺乏一個(gè)系統(tǒng)性的研究成果?，F(xiàn)尚存在以下幾個(gè)問題亟待解決與完善：

1）盡管FLEA故障診斷技術(shù)已在故障建模、閾值判斷、殘差解耦等方面取得了一定的成果和結(jié)論，然而，面對(duì)機(jī)理復(fù)雜、非線性與未知干擾耦合的FLEA，在不能對(duì)其進(jìn)行精確建模的情況下，如何將殘差完全解耦并進(jìn)行精確的故障診斷，仍然需要深入研究。另外，面對(duì)FLEA故障數(shù)據(jù)匱乏、故障征兆復(fù)雜的弊端，探索新技術(shù)帶來的新穎故障機(jī)理及其特征，降低故障診斷的漏報(bào)率和虛警率，都是對(duì)故障診斷進(jìn)行優(yōu)化所需要解決的重要問題。

2）對(duì)于不同的控制器設(shè)計(jì)，已有的FLEA故障診斷策略通常無法保證診斷的殘差信號(hào)與所有的控制反饋之間都能夠?qū)崿F(xiàn)完全解耦，因此，閉環(huán)控制在一定程度上會(huì)影響故障診斷的效果。在對(duì)閉環(huán)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷策略研究的過程中常存在以下問題：不同控制器的設(shè)計(jì)對(duì)故障診斷的影響尚不明確；控制量對(duì)故障診斷精度的影響難以定量分析；智能算法的引入通常會(huì)使得系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性和自抗擾能力，導(dǎo)致漏報(bào)率升高。此外，針對(duì)智能控制算法和較為復(fù)雜的閉環(huán)控制技術(shù)，如何合理地設(shè)計(jì)故障診斷策略，是提高FLEA可靠性、助力FLEA故障診斷研究從理論應(yīng)用于工程的關(guān)鍵發(fā)展方向。

3）如何驗(yàn)證故障診斷策略的有效性與可靠性，是保證FLEA故障診斷技術(shù)在民用航空器中大量應(yīng)用的關(guān)鍵要點(diǎn)。開發(fā)高效的驗(yàn)證方法、搭建合理的驗(yàn)證平臺(tái)是完成故障診斷策略有效性驗(yàn)證分析的重要保證。其次，基于驗(yàn)證方法與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)的開發(fā)，結(jié)合規(guī)章要求與符合性驗(yàn)證方法，可逐步形成FLEA故障診斷技術(shù)的審定策略。在此過程中，如何給出審定建議和審定技術(shù)的關(guān)注要點(diǎn)，不僅對(duì)保證FLEA的高可靠性及其工程應(yīng)用有著重要的意義，而且能夠?yàn)镕LEA故障診斷技術(shù)的驗(yàn)證提供理論依據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)。