嚴(yán)峰,陳曉,王新民,彭程,胡亞洲

(1.中航工業(yè)直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所,江西景德鎮(zhèn) 330001,2.西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,陜西西安 710129)

改進(jìn)的離散小波-優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)在傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)故障診斷中的應(yīng)用

嚴(yán)峰1,陳曉2,王新民2,彭程2,胡亞洲2

(1.中航工業(yè)直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所,江西景德鎮(zhèn) 330001,2.西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,陜西西安 710129)

針對(duì)傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)飛控系統(tǒng)的故障診斷問題,提出一種改進(jìn)的離散小波-優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(OMELM)的故障診斷算法。提出自適應(yīng)啟發(fā)式小波去噪方法對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行消噪,定義了帕塞瓦爾能量用來提取測量信號(hào)經(jīng)離散小波變換分解后的特征,并對(duì)OMELM進(jìn)行了改進(jìn)。將提取的故障能量特征進(jìn)行歸一化后輸入到改進(jìn)的OMELM多分類器中進(jìn)行分類,以美國XV-15傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)為例進(jìn)行仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明文中方法平均辨識(shí)率高,診斷時(shí)間短,對(duì)未來我國進(jìn)行傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)故障診斷的研究有一定參考價(jià)值。

航空、航天系統(tǒng)工程;傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī);故障診斷;離散小波;優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī);自適應(yīng)啟發(fā)式小波去噪

0 引言

傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)是一種介于直升機(jī)、固定翼飛機(jī)之間的新構(gòu)型飛行器,通過機(jī)翼兩端短艙的傾轉(zhuǎn),可以在直升機(jī)模式和固定翼模式之間進(jìn)行過渡轉(zhuǎn)換。由于氣動(dòng)布局構(gòu)型和操縱特性比較復(fù)雜,且飛控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了直升機(jī)操縱和固定翼操縱的結(jié)合,其如果發(fā)生故障會(huì)對(duì)傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)的飛行操縱產(chǎn)生較大的影響。因此,開展傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)飛控系統(tǒng)的故障診斷研究十分重要。

從20世紀(jì)80年代國外開始研發(fā)傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)以來,到目前為止國內(nèi)外學(xué)者對(duì)傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)的研究大部分集中在氣動(dòng)力建模[1-4]、飛行控制[5-7]等方面,據(jù)文獻(xiàn)資料僅有Kim團(tuán)隊(duì)在韓國政府的支持下于2012年開始研究傾轉(zhuǎn)旋翼無人機(jī)飛控系統(tǒng)的容錯(cuò)控制[8],暫時(shí)還沒有人涉足傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)飛控系統(tǒng)的故障診斷,不過韓國政府對(duì)容錯(cuò)控制的關(guān)注表明了故障診斷和容錯(cuò)控制是傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)未來的研究趨勢(shì)。

早在20世紀(jì)80年代,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始應(yīng)用于故障診斷的研究中[9-10],并且越來越得到重視。目前解決飛控系統(tǒng)故障診斷問題最具潛能的方法之一被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11],并且該方法已在B737和X-36無尾翼飛機(jī)上進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證[12-13],可見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅從理論上還是從工程應(yīng)用方面都引起了人們廣泛的關(guān)注。然而傳統(tǒng)學(xué)習(xí)算法固有的一些缺點(diǎn),如訓(xùn)練速度慢、容易陷入局部極小點(diǎn)以及學(xué)習(xí)速率的選擇敏感等成為制約其發(fā)展的主要瓶頸。因此,探索一種訓(xùn)練速度快、獲得全局最優(yōu)解,且具有良好的泛化性能的訓(xùn)練算法是近年來的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

2011年以來,極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)作為故障診斷領(lǐng)域的一種新方法被國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注和研究[14]。ELM是Huang等[15]于2006年根據(jù)摩爾-彭羅斯(MP)廣義逆矩陣?yán)碚撎岢龅囊环N機(jī)器學(xué)習(xí)新算法。后來根據(jù)Bartlett[16]理論,Huang等對(duì)傳統(tǒng)ELM進(jìn)行改進(jìn),提出了優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(OMELM)算法[17]。OMELM算法隨機(jī)地選擇輸入權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)閾值,并且輸出權(quán)值是在確定的輸入權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)閾值的基礎(chǔ)上求得,因而可能存在一系列并非最佳的輸入權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)閾值,導(dǎo)致OMELM的分類精度受到影響。

為了提高OMELM的分類精度,本文提出了基于復(fù)合混沌的算法來搜索OMELM模型的最佳輸入權(quán)值及隱層節(jié)點(diǎn)閾值。另外從提高時(shí)間效率的角度出發(fā),本文定義了帕塞瓦爾能量用來提取測量信號(hào)經(jīng)離散小波變換分解后的特征,最后將歸一化后的能量特征向量輸入到改進(jìn)的OMELM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障類型診斷。

1 傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)XV-15的動(dòng)力學(xué)模型

本文以具有機(jī)翼、雙旋翼、水平尾翼和雙垂尾翼布局的美國傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)XV-15為研究對(duì)象,其氣動(dòng)布局如圖1所示。

圖1 傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)XV-15的氣動(dòng)布局示意圖Fig.1 Aerodynamic layout of tiltrotor aircraft

傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)的6自由度非線性動(dòng)力學(xué)模型描述為

式中:x、u和y分別表示狀態(tài)向量、控制輸入向量和輸出向量。

(2)式和(3)式中:[u,v,w]和[p,q,r]分別是飛行速度v和轉(zhuǎn)動(dòng)角速度ω在機(jī)體坐標(biāo)軸系各軸上的分量;[φ,θ,ψ]是姿態(tài)角,即通常所指的歐拉角;[xg, yg,zg]是傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)在地面坐標(biāo)系中的位置;[θ0, θ0,c,θs,θs,c]是總距、差動(dòng)總距、縱向周期變距和差動(dòng)縱向周期變距;[δe,δa,δr]是升降舵、襟副翼和方向舵偏角;[βM,Ω,XFL]是發(fā)動(dòng)機(jī)短艙傾轉(zhuǎn)角,旋翼轉(zhuǎn)速和襟翼偏轉(zhuǎn)角。

旋翼轉(zhuǎn)速和襟翼偏轉(zhuǎn)角的取值[2]如下:

旋翼轉(zhuǎn)速

襟翼偏轉(zhuǎn)角

2 改進(jìn)的離散小波-OMELM方法

2.1 自適應(yīng)啟發(fā)式小波去噪

噪聲信號(hào)通常表現(xiàn)為高頻信號(hào),對(duì)原信號(hào)進(jìn)行離散小波分解后,噪聲部分通常會(huì)含在高頻分解系數(shù)即小波系數(shù)中,對(duì)高頻分解系數(shù)以門限閾值等形式進(jìn)行處理,然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu),就可以達(dá)到消除噪聲的目的。

假設(shè)1w=(w1,…,wN)是用來估計(jì)閥值的小波系數(shù)向量,向量長度為N.

自適應(yīng)啟發(fā)式小波去噪算法如下:

步驟1選定一個(gè)合適的小波基與分解層數(shù)L,對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行離散小波分解。

步驟2對(duì)每一層的高頻分解系數(shù)采用自適應(yīng)啟發(fā)式方法進(jìn)行閾值量化。

閾值量化是影響小波去噪效果的關(guān)鍵,故提出自適應(yīng)啟發(fā)式方法選取閥值TR,如下:

步驟2.1計(jì)算變量η和κ:

2.2 離散小波故障特征提取

離散小波對(duì)去噪信號(hào)f(t)的L層分解表示為

2.3 改進(jìn)的OMELM

與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不同,ELM網(wǎng)絡(luò)的輸出權(quán)值能以最小化模的方式計(jì)算。文獻(xiàn)[16]中Bartlett理論指出,前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差較小時(shí),網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值的范數(shù)值越小,網(wǎng)絡(luò)具備的泛化性能就越好。據(jù)此,Huang等對(duì)傳統(tǒng)ELM進(jìn)行改進(jìn),提出了OMELM算法[17]。

基于優(yōu)化理論,利用代價(jià)參數(shù)C來平衡最小化輸出權(quán)值的?！隆妥钚』?xùn)練誤差ξi的權(quán)重,則OMELM的數(shù)學(xué)模型可表示為(17)式的形式。

OMELM隨機(jī)地選擇輸入權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)閾值,并且輸出權(quán)值是在確定的輸入權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)閾值的基礎(chǔ)上求得,因而可能存在一系列并非最佳的輸入權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)閾值,導(dǎo)致OMELM的分類精度受到影響?；煦邕\(yùn)動(dòng)具有遍歷性、隨機(jī)性和規(guī)律性的特點(diǎn),同遺傳算法等隨機(jī)搜索算法相比,更適合用于學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化。為了提高OMELM的分類精度,本文提出基于復(fù)合混沌的算法來搜索OMELM模型的最佳輸入權(quán)值及隱層節(jié)點(diǎn)閾值。

定義2 稱(18)式

3 基于改進(jìn)的離散小波-OMELM的故障診斷算法

4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

仿真實(shí)驗(yàn)是在IBM計(jì)算機(jī)(奔騰4,CPU 3.00 GHz,內(nèi)存2 G)上進(jìn)行的,編程環(huán)境是Matlab R2009a.

圖2 故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)Fig.2 Fault diagnosis system structure

傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)巡航時(shí)處于固定翼模式,此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)短艙傾轉(zhuǎn)βM=90°,旋翼轉(zhuǎn)速Ω=589 r/min,襟翼偏轉(zhuǎn)角XFL=0°.設(shè)計(jì)魯棒PID控制律使傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)水平平飛(高度1 800 m,速度80 m/s).圖3給出了平飛控制律設(shè)計(jì)的仿真結(jié)構(gòu)。

圖3 平飛控制律設(shè)計(jì)仿真結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Simulation structure of level flight control law design

為了使改進(jìn)的離散小波-OMEIM診斷效果好,精度高,應(yīng)該選擇故障類型能影響到的,并且容易測量的傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)輸出信號(hào)進(jìn)行樣本采集。執(zhí)行器發(fā)生故障后,選擇傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)的快變量俯仰角速度作為故障測量信號(hào)。圖4給出了升降舵卡死在-8°時(shí),俯仰角速度的故障輸出情況。

圖4 升降舵卡死在-8°時(shí)俯仰角速度輸出Fig.4 Pitch rate output curve of elevator stuck at-8°

圖4中綠色曲線為無噪情況下的信號(hào),藍(lán)色曲線為有噪聲情況下的信號(hào),紅色曲線為采用2.2節(jié)中的自適應(yīng)啟發(fā)式小波去噪后的信號(hào)。從該圖中可以看出,無噪俯仰角速度信號(hào)從第10 s開始發(fā)生故障,急劇增大;加噪后的情況將卡死之前和之后的俯仰角速度信號(hào)微小變化幾乎掩蓋了;去除噪聲之后的曲線變化趨勢(shì)和原曲線一致,這也說明了自適應(yīng)啟發(fā)式小波去噪算法的有效性。

4.1 故障注入及信號(hào)采集

執(zhí)行器故障注入過程如下:預(yù)先設(shè)定執(zhí)行器的故障位置和故障時(shí)刻,未到達(dá)該時(shí)刻前系統(tǒng)一直以正常方式運(yùn)行,到達(dá)該時(shí)刻后系統(tǒng)輸出逐漸偏離正常位置,直至到達(dá)并保持在故障位置,即

假設(shè)故障發(fā)生時(shí)間為10～50 s.考慮正常飛行和3種故障類型:升降舵卡死,卡死程度為-8°;升降舵損傷,損傷程度為80%;襟副翼卡死,卡死程度為2°.

對(duì)傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)的俯仰角速度信號(hào)進(jìn)行采樣,設(shè)采樣周期Ts=12.5 ms,采樣間隔10Ts,采樣時(shí)間T= 16 s,采集的樣本點(diǎn)數(shù)則為T/(10×Ts)=128.在故障發(fā)生后的第1個(gè)采樣周期開始采集數(shù)據(jù),正常飛行和每個(gè)故障類型均采集30組樣本,為保證分類的準(zhǔn)確性,每類隨機(jī)選擇8組作為訓(xùn)練樣本,剩下的22組作為測試樣本。

4.2 分類結(jié)果與分析

離散小波進(jìn)行變換分解時(shí),分解層數(shù)選擇5,基小波選擇db4[19].圖5為采集的俯仰角速度樣本信號(hào)經(jīng)過離散小波分解后各層系數(shù)的表示曲線。

圖5 俯仰角速度故障信號(hào)去噪后的離散小波分解Fig.5 Discrete wavelet decomposition of pitch rate fault signal after denoising

根據(jù)(16)式提取圖6小波分解后各層系數(shù)的能量特征,按(26)式對(duì)特征向量歸一化,將歸一化后的特征向量輸入到改進(jìn)的OMELM多分類器中進(jìn)行故障診斷。圖6是歸一化后的特征向量對(duì)應(yīng)的條形圖,從左到右依次表示d1、d2、d3、d4、d5和c5對(duì)應(yīng)的歸一化特征向量。

圖6 各層系數(shù)能量特征的歸一化Fig.6 Energy feature normalization of every layer

為了與其他故障診斷算法作比較,采用辨識(shí)率r來評(píng)價(jià)故障診斷的精度:

式中:Nt是每類測試樣本數(shù);Nc是每類測試樣本中正確診斷的數(shù)目。

采用改進(jìn)的離散小波-OMELM(方法1)和基本的OMELM(方法2)進(jìn)行故障診斷,診斷結(jié)果如表1所示。

表1 傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)執(zhí)行器故障診斷情況Tab.1 Fault diagnosis of tiltrotor aircraft actuator

表1中診斷時(shí)間為訓(xùn)練時(shí)間加上測試時(shí)間,平均辨識(shí)率為測試樣本中正確診斷的數(shù)目占測試樣本總數(shù)的百分比。分析表1知:在診斷正常飛行時(shí),方法1(本文方法)的辨識(shí)率大于方法2;診斷升降舵和襟副翼卡死時(shí),兩種方法的診斷精度都比較高;3種故障類型中,兩種方法診斷精度最低的均是升降舵損傷80%。方法1(本文方法)對(duì)故障進(jìn)行診斷的平均辨識(shí)率要大于方法2,為96.59%;所需的診斷時(shí)間比方法2要短。這是由于經(jīng)過離散小波特征提取之后的維數(shù)(6個(gè))小于基本的OMELM方法的輸入特征維數(shù)(12個(gè)),因此收斂速度比較快。

為了直觀地觀察、分析結(jié)果,這里以圖形的形式給出最終的測試集預(yù)測結(jié)果,如圖7所示。

圖7為方法1(本文方法)和方法2在22×4= 88組測試集上的測試結(jié)果。橫軸表示測試樣本數(shù),縱軸表示故障模式類別取值,整數(shù)1～4分別表示正常飛行、升降舵卡死、升降舵損傷和襟副翼卡死?？梢灾庇^地看出本文方法對(duì)正常飛行和升降舵損傷80%的樣本誤判個(gè)數(shù)分別為1個(gè)和2個(gè),方法2對(duì)正常飛行、升降舵損傷80%以及襟副翼卡死2°的樣本誤判個(gè)數(shù)分別為2個(gè)、2個(gè)和1個(gè)。

圖7 測試集測試結(jié)果對(duì)比Fig.7 Comparison of test results of test sets

5 結(jié)論

本文用自適應(yīng)啟發(fā)式小波去噪方法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行去噪,然后用定義的帕塞瓦爾能量提取離散小波分解后各層系數(shù)的特征,將特征向量歸一化后輸入到改進(jìn)的OMELM分類器中進(jìn)行故障模式的多分類。仿真時(shí)分別采用本文方法和基本的OMELM方法進(jìn)行故障診斷,根據(jù)仿真結(jié)果得到以下結(jié)論:

1)利用本文方法對(duì)故障進(jìn)行診斷時(shí),考慮了實(shí)際系統(tǒng)采樣時(shí)夾雜的噪聲影響,并且用離散小波提取的特征維數(shù)比基本的OMELM方法要少。

2)本文方法平均辨識(shí)率高于基本的OMELM方法,診斷時(shí)間小于基本的OMELM方法,因此整體上優(yōu)于基本的OMELM方法。

傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)有旋翼和固定翼兩套操縱系統(tǒng),當(dāng)它以直升機(jī)模式飛行時(shí),參與操縱控制的執(zhí)行器與固定翼模式下是不一樣的,但執(zhí)行器的故障模型均是一樣的,即本文提出的方法實(shí)際上對(duì)飛機(jī)的直升機(jī)模式也是有效的。

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Fault Diagnosis of Tiltrotor Aircraft via Improved Discrete Wavelet-OMELM

YAN Feng1,CHEN Xiao2,WANG Xin-min2,PENG Cheng2,HU Ya-zhou2
(1.AVIC China Helicopter Research and Development Institute,Jingdezhen 330001,Jiangxi,China;
2.School of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710129,Shaanxi,China)

An improved discrete wavelet-optimization method-based extreme learning machine(OMELM) algorithm is presented for the fault diagnosis of flight control system in tiltrotor aircraft.An adaptive heuristic wavelet denoising method is used to denoise the sampled signal.Feature vector of each layer is extracted using Parseval energy after the discrete wavelet decomposition of fault signal.The energy feature is normalized as the improved OMELM network input,and then the actuator fault models is classified using the improved OMELM network.Finally,an XV-15 tiltrotor aircraft mode is validated by simulation.The results show that the method has a higher average recognition rate,and needs a short diagnosis time.

aerospace system engineering;tiltrotor aircraft;fault diagnosis;discrete wavelet transform; optimization method-based extreme learning machine;adaptive heuristic wavelet denoising

V275+.1

A

1000-1093(2014)11-1914-08

10.3969/j.issn.1000-1093.2014.11.025

2013-11-24

嚴(yán)峰(1978—),男,高級(jí)工程師。E-mail:123683941@qq.com;

陳曉(1982—),女,博士研究生。E-mail:candychch@mail.nwpu.edu.cn