基于参数估计的某型直升机舵机故障诊断研究

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1、基于参数估计的某型直升机舵机故障诊断研究郑小洪1，侯志强2，(海军航空工程学院I．研究生管理大队；张勇1，李冀鑫12．飞行器工程系，山东烟台264001)摘要：鉴于基于参数估计故障诊断方法能够深入研究系统本质的动态性质并能进行实时诊断优越特拄，论文采用基于参数估计诊断方法对莱型直升机舵机系统进行故障诊断进行研究．诊断结果检验了方法的有效牲．关键词：舵机；参数估计；故障诊断0引言据美国安全中心统计，舰载直升机操纵系统出现故障导致飞行事故的比率非常高，大约是轰炸机的10倍，歼击机的15倍，民航客机的54倍川，因此，对操纵系统进行故障诊断能够有效提高舰载直升机的飞行安全性。而某型电液

2、舵机是舰载直升机操纵系统中的关键组成部分，起着电液转换和液压放大的作用，其工作稳定性直接影响操纵系统的稳定性。由于电液舵机的复杂结构和高精度要求，使得其故障类型较多，故障原因比较复杂，且故障定位较难。鉴于基于解析模型的参数估计故障诊断方法能够深入研究系统本质的动态性质并能进行实时诊断优越特性，本文采用基于解析模型的参数估计诊断方法对某型直升机舵机系统进行故障诊断进行研究。但由于传统的参数估计法在小样本故障诊断中抗嗓声性差的缺点¨‘，运用一种抗噪声性较强的基于支持向量机系统辨识法的对实际系统进行系统辨识。1基于参数估计诊断方法原理1．1基于支持向量机N1的系统实际模型辨识方法若子

3、系统发生故障或即将发生故障(有发生故障的前兆)，则肯定是由于子系统参数发生了变化，从而引起模型参数的变化，根据测得的数据运用支持向量机进行系统辨识。不失一般性，假设传递函数为其相对应的差分方程为少(露)=口，y(k—1)+口2y(k一2)+⋯+％y(七一lrl)+6lu(k—1)+62u(k一2)+⋯+6。u(k一玎)(2)=∑口，y(七一z)+∑曩材(七一力t霉lf#l考虑到在辨识系统中所观察的信息中含有随机噪声，运用含噪声的辨识系统模型对其进行辨识，其数学模型如下：一101一警+一一筹+一q芝卜=力一力羔U=qy(七)=∑a，y(k-i)+∑b,u(k-i)+v(k)(3)

4、hl，tI式(3)中，噪声序列{V(七))假定为0均值独立同分布(独立同分布是指不同时刻之间彼此统计独立，但具有相同的概率分布)的平稳随机序列，且与输入序列{“(七))彼此独立分布。将式(3)改写成．y(k)=妙。(七)口+v(k)(4)其中缈7’(意)=【y(七一1)，y(k一2)，⋯，yCk一嬲)'u(k—l工材@一2)⋯，弘G一嚣)10=fq，口2，⋯，％，岛，乞，⋯，玩】(5)(6)p是被辨识系统的真实参数向量。由于系统是单输入单输出系统，给定一个动态系统的输入输出时闯序列：(豁1，Y1)，(“2，Y2)，⋯，(材I，YI)其中“。为输入变量数据，y，为输出变量数据，以

5、这些数据为基础，根据式(4)，可以将系统辨识问题转化为函数的回归问题，把线性系统和非线性系统辨识建模的问题和支持向量回归问题的提法相比较可以发现：只要把回归向量沙7(k)和输出值少(七)看作是支持向量机的训练样本对0，y)，这两个问题是等价的。对于线性系统来说，采用线性核函数七(t，工，)=(t，x，)，其中辨识的参数可用下式来获得：上．0=∑(％一口，)矽(x，)(7)J=l虽然基于系统理论的线性系统模型己经广泛应用了很多年，但实际使用中的许多系统实际上是非线性的，对于非线性系统辨识，可以得到它的辨识参数为·．v·矽=∑(％‘一q髟(一)i#t厂(x)=∑(口‘一口．)K(薯

6、，Y』)+6(8)核函数竞(而，x，)可采用径向基核函数、多项式核函数和高斯核函数等。1．2实际故障特征向量的获取通过对实际系统的参数的辨识，可以得到实际模型的传递函数，进行故障诊断，找到发生故障的子系统，即如何在这些参数的变化中确定系统是否发生故障发生于何处。下面先根据文献【4】给出步骤求解表征故障的特征向量。1)计算出实际模型参数靠和理论模型参数岛(即该系统在设计制造过程中给定的参数)的差值绝对值，即靠相对屏的变化△9=f岛一岛I2)计算特征化向量，对AO进行特征化处理，从而得到实际故障特征向量C。。1．3发生故障位置的识别根据故障特征向量判断系统是否发生故障和发生故障的位

7、置，达到故障诊断目的。由于实际模型的参数可能会和出厂参数有一定的误差，因此理论的故障特征向量与实际模型的故障特征向量肯定会有一定的一102一差异，但这差异肯定是在一定的误差范围内的，因此不会影响对系统的故障诊断。采用邻模式分类标准，进行发生故障的位置识别。若G与G的距离最近，就是故障向量，lip：I[CR-c,Il=minllC尺-c．，ll，则可以认为系统具有c，表征的子系统故障。IS，j碹2基于参数估计诊断方法在某型直升机舵机故障诊断中的应用某型舵机是某型舰载直升机操纵系统的关键部件pJ