凌　超（中國南航航空股份有限公司上海分公司,上海　201202）

基于智能算法的航空發(fā)電機故障診斷方法研究

凌超
（中國南航航空股份有限公司上海分公司,上海201202）

摘要：航空發(fā)電機作為飛機上各類設(shè)備的電力供給源頭，其作用是及其重要的。為了保證飛機各系統(tǒng)的良好運行確保飛行安全，就必須要針對飛機發(fā)動機可能產(chǎn)生的故障提前做出準確的判斷，并在發(fā)現(xiàn)后及時有效地解決。針對航空發(fā)電機的故障難以準確診斷的問題，提出了基于智能算法的航空發(fā)電機故障診斷方法。

關(guān)鍵詞：航空發(fā)電機；故障診斷；故障定位

1　引言

近年來由于航空領(lǐng)域不斷受重視，各類相關(guān)技術(shù)設(shè)備也在快速發(fā)展之中。航空發(fā)電機作為其中一種重要的部件負責為飛機其他部件提供電力供應(yīng)，在航空領(lǐng)域中有著極其廣泛的應(yīng)用。為保證其正常運行設(shè)有大量的傳感器和數(shù)據(jù)采集裝置，故障發(fā)生時通過何種信息處理方法處理這些裝置所記錄的數(shù)據(jù)，找出發(fā)電機的產(chǎn)生故障的原因是航空發(fā)電機故障診斷的關(guān)鍵。本論文以此現(xiàn)實需求為基礎(chǔ)展開研究，將智能算法引入到航空發(fā)電機的故障診斷過程中，縮短故障診斷時間，提高故障診斷能力。

2　航空發(fā)電機故障特點

由于航空發(fā)電機結(jié)構(gòu)極其復雜，相關(guān)數(shù)據(jù)也復雜多樣，因此其故障頻發(fā)且難以有效診斷，這也為航空發(fā)電機的故障診斷帶來了不少困難，總的來說航空發(fā)電機的故障主要有以下兩個特點：（1）各類構(gòu)成零件復雜繁多，且每個零件的運行特點和可靠性指標不同，工作期限也又長又短；（2）故障產(chǎn)生類型多樣，不同零件故障的組合會所引起航空發(fā)電機產(chǎn)生截然不同的故障。

3　故障診斷智能方法

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物學、計算科學及計算機科學相互交叉的產(chǎn)物，它通過數(shù)量龐大的處理單元互連形成網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但可以進行大規(guī)模的并行模擬處理，網(wǎng)絡(luò)全局，還具備很強的自適應(yīng)和學習能力、魯棒性和容錯能力。因而其對于信號的處理更加貼近于人類的思維方式。航空發(fā)電機由于其自身結(jié)構(gòu)的復雜性，與其他部件聯(lián)系的多樣性，導致其平時運行時產(chǎn)生數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)信息，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有強大的并行運算能力可以保證這些信息得到同時處理，另外其信息儲存的方式又是分布式的，這對于處理后數(shù)據(jù)的整理又帶來的極大地便利，避免了通過建立模型和引入?yún)?shù)所導致的誤差，有效提高識別速度，增強故障診斷的能力。

3.2遺傳算法

遺傳算法是人們在模擬環(huán)境的基礎(chǔ)上，結(jié)合生物優(yōu)勝劣汰的自然法則以上所歸納出來的。其優(yōu)點是通過將求解過程的優(yōu)化從而使得答案能夠出現(xiàn)在控制范圍內(nèi)。導致航空發(fā)電機產(chǎn)生故障的原因可能很復雜，并不是每一個因素單獨作用的結(jié)果，而是許多因素相互關(guān)聯(lián)相互作用后才形成的。對于這些復雜的因素可以通過遺傳算法將它們化為簡單的位串形式編碼表示，從而簡化問題的結(jié)構(gòu)，然后在適應(yīng)度函數(shù)的輔助下，通過遺傳操作得到問題的最優(yōu)解。正是通過簡單的編碼方式和基礎(chǔ)的繁殖規(guī)律，遺傳算法將復雜困難的問題簡單化并找出其最優(yōu)解。

3.3多元統(tǒng)計分析法

多元統(tǒng)計分析的特點是在對包含噪聲和高度等數(shù)據(jù)進行處理后，把高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到維度低的空間，抽離出需要的有用信息。其具體過程是長期監(jiān)視航空發(fā)電機工作狀態(tài)，在故障出現(xiàn)后，通過對歷史數(shù)據(jù)的總結(jié)，建立與之相符的統(tǒng)計模型，棄除多余的信息，保證原始數(shù)據(jù)的完整性，從而實現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的有效處理，及時發(fā)現(xiàn)并清除故障。而且在此過程之中所建立的數(shù)學模型不需要完全準確，也無需對故障進行采樣，有效減少維修任務(wù)，保證了航空發(fā)電機在平常使用過程中的安全性。

3.4貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱為信度網(wǎng)絡(luò)，其原理是通過將航空發(fā)電機以前故障發(fā)生時的信息搜集起來，按其相互間的關(guān)系統(tǒng)一進行分類，然后建立故障診斷模型，在故障發(fā)生前，利用一些故障征兆，根據(jù)不同征兆計算得到故障原因的概率，從而有效提高故障診斷效率。另外貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還具有很強的學習能力，在實踐過程中根據(jù)實際情況的變化可以及時改進其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，并更新其原有概率，使貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不斷完善，最終推動故障診斷水平的不斷提高。

3.5小波分析法

小波分析是一種窗口大小固定但其形狀可改變,時間窗和頻率窗都可改變的時頻局部化分析方法。針對高低頻率分別有良好的時間及頻率分辨率，而且對于低頻小波分析具有極大優(yōu)勢。通過小波分析可以有效降低噪音信號對有發(fā)電機有效震動信號的影響，提高診斷的正確率。

3.6粗糙集理論

所謂粗糙集理論就是通過對數(shù)據(jù)的分析研究，找出其規(guī)律從而提前發(fā)現(xiàn)可能產(chǎn)生問題的地方。航空發(fā)電機發(fā)生故障時，我們所收集的數(shù)據(jù)可能并不完整且精度不高，通過粗糙集理論我們可以將這些不完整，精度不高的數(shù)據(jù)在空間等價分類的基礎(chǔ)之上通過現(xiàn)有的一些明確的知識來描述。相比于其他關(guān)于不確定性問題理論其優(yōu)勢在于，它對于數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量要求不高，而且也無需摻雜相關(guān)的主觀性信息。

3.7支持向量機

支持向量機在故障診斷領(lǐng)域,其性能較其他許多現(xiàn)有方法有很多優(yōu)勢。對于小樣本,診斷精度高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法;對于高維樣本,診斷速度比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快。支持向量機與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者的機制都是學習型，但區(qū)別于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量機通過數(shù)學方法和優(yōu)化手段來進行模式識別。在故障診斷過程中，支持向量機通過選取適當?shù)暮撕瘮?shù)和參數(shù)對故障樣本進行分類，其分類效果較其他方面優(yōu)勢明顯。這個優(yōu)勢對于航空發(fā)電機故障的診斷具有很強的實際價值。

4　結(jié)論

航空發(fā)電機的故障診斷是個十分復雜的問題，基于其故障特點，本文提出基于智能算法的航空發(fā)電機診斷方法，提出了一些用于診斷的方法，并作了詳細的分析研究。

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