一种无人机机载健康管理监测系统的制作方法

本发明涉及装备健康管理监测领域，尤其涉及一种无人机机载健康管理监测系统。

背景技术：

随着无人机的研发和应用发展越来越快，对于无人机的信息化维修保障体系的要求也越来越高。目前用于我国无人机的故障诊断和维修的检测设备集成度不高、体积大、不易在无人机飞行状态实时采集机内信息并进行故障分析处理、以至造成设备维护不到位、发生故障后不能及时确定故障部件、维修周期长等等问题现状。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决目前国内无人机的故障诊断和维修的检测设备集成度不高、体积大、不易在无人机飞行状态实时采集机内信息并进行故障分析处理的问题，提出基于嵌入式技术、总线技术、研制机载的小型化智能数据采集测试系统，从而实现对无人机飞行状态综合信息的实时采集、分析诊断、性能评估、给出维护维修建议，进而实现无人机维护的有针对性、维修的及时高效。

为了实现上述目的，本发明提供了一种无人机机载健康管理监测系统，所述系统包括：振动传感器、噪声传感器、压力传感器、转速传感器、嵌入式控制主机模块1、同步数据采集模块2、转速测量采集模块3和固态硬盘5；

所述振动传感器，用于采集无人机的振动信号；

所述噪声传感器，用于采集无人机的噪声信号；

所述压力传感器，用于采集无人机的压力信号；

所述转速传感器，用于采集无人机的转速信号；

所述同步数据采集模块2，用于采集所述振动传感器、噪声传感器、压力传感器发送的振动、噪声和压力信号；并发送给嵌入式控制主机模块1；

所述转速测量模块3，用于采集所述转速传感器发送的转速信号；并发送给嵌入式控制主机模块1；

所述嵌入式控制主机模块1，用于接收所述同步数据采集模块2和转速测量模块3发送的数据，实现对无人机健康状态的分析诊断、性能评估，形成报警信息和关键健康信息；并将信息发送给无人机的飞控系统；

所述固态硬盘5，用于存储所述同步数据采集模块2和转速测量模块3采集的数据、所述嵌入式控制主机模块1处理后的数据信息。

上述技术方案中，所述系统还包括：电源模块4，用于为整个系统提供供电电源，通过对外电源接口连接+24V进行电源电压变换。

上述技术方案中，所述嵌入式控制主机模块1包括：采样数据处理单元11、数据信息记录单元12、健康状态分析单元13和通讯交互处理单元14；

所述采样数据处理单元11，用于实现对采集原始数据的关键特征参数提取；

所述数据信息记录单元12，用于实现对采集处理后数据的记录；并发送到固态硬盘5进行保存；

所述健康状态分析单元13，用于以经过预处理的采集参数数据和信息配置结果作为输入和条件，加载预测模型，生成预测结果；同时对预测结果进行报警，生成维护建议；

所述通讯交互处理单元14，用于通过RS422通讯接口实现本系统和无人机飞控系统的信息交互，接收飞控系统程序调度指令和向飞控系统发送关键健康数据信息。

上述技术方案中，所述健康状态分析单元13包括监测判读子单元、趋势分析子单元和剩余寿命预测子单元；

所述监测判读子单元，用于对采集的无人机数据进行各种参数的监视，监视参数包括测试参数、状态参数、设备状态参数以及数值特征；当出现参数超至预警门限时，进行超限报警；

趋势分析子单元，用于将经过预处理后的参数历史数据和实时接收的数据输入预测模型，得到无人机的性能衰减趋势；用于确定无人机各部件的当前状态，对其是否进入故障潜伏期进行评判，实现故障失效的预测；

所述剩余寿命预测子单元，用于根据无人机的主旋翼、尾桨、皮带轮、燃油和发动机关键部件工作中获取的失效数据，分析关键部件的失效规律，通过实时检测信号特征估计关键部件的剩余寿命。

上述技术方案中，所述预测模型为功率谱分析模型或加速度包络模型。

本发明的优势在于：

1、本发明的系统具有重量轻(MAX：2Kg)、体积小(MAX:150mm×110mm×140mm)、功耗低(NOM：24W)、测试精度高(电压测试精度可达0.1％FS(±10V)，转速0.01％)的特性；

2、本发明的系统通过外接传感器监测无人机的主旋翼、尾桨、传动系统、发动机各部位的振动、转速、噪声的综合监测分析实现对无人机的整体健康管理；

3、本发明的系统实现了无人机飞行工作状态下机上关键组部件的结构性能数据的监测获取，从而可以用来对无人机的关键组部件的当前工作状态、发展趋势进行监测和跟踪预警，对于无人机的健康状态故障诊断预测，健康管理提供有力的数据支撑，进而实现无人机维护的有针对性、维修的及时高效具有较好的经济效益和军事效益。

附图说明

图1为本发明的无人机机载健康管理监测系统的组成示意图；

图2为本发明的无人机机载健康管理监测系统的嵌入式控制主机模块1的结构示意图；

图3为本发明的无人机机载健康管理监测系统的结构盒体示意图。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，一种无人机机载健康管理监测系统，所述系统包括：振动传感器、噪声传感器、压力传感器、转速传感器、嵌入式控制主机模块1、同步采集模块2、转速测量采集模块3、供电电源模块4和固态硬盘5；

所述振动传感器，用于采集无人机的振动信号；

所述噪声传感器，用于采集无人机的噪声信号；

所述压力传感器，用于采集无人机的压力信号；

所述转速传感器，用于采集无人机的转速信号；

所述同步数据采集模块2，用于采集所述振动传感器、噪声传感器、压力传感器发送的振动、噪声和压力信号；并发送给嵌入式控制主机模块1；

所述转速测量模块，用于采集所述转速传感器发送的转速信号；并发送给嵌入式控制主机模块1；

所述嵌入式控制主机模块1，用于接收所述通道模拟量同步采集模块2和转速测量模块3发送的数据，由此实现对无人机健康状态的分析诊断、性能评估，形成报警信息和关键健康信息；

如图2所示，所述嵌入式控制主机模块1包括：采样数据处理单元11、数据信息记录单元12、健康状态分析单元13和通讯交互处理单元14；

所述采样数据处理单元11，用于实现对采集原始数据的关键特征参数提取；

所述数据信息记录单元12，用于实现对采集处理后数据的记录；并发送到固态硬盘5进行保存；

所述健康状态分析单元13，以经过预处理的采集参数数据和信息配置结果作为输入和条件，加载预测模型，并通过趋势分析、预测和数据融合，生成预测的结论。同时，对预测结果进行报警，生成维护建议。内部主要包括监测判读子单元、趋势分析子单元和剩余寿命预测子单元。

所述监测判读子单元，用于对采集的无人机数据进行各种参数的监视，监视参数包括测试参数、状态参数、设备状态参数以及数值特征；当出现参数超至预警门限时，进行超限报警；

趋势分析子单元，用于将经过预处理后的参数历史数据和实时接收的数据输入预测模型，得到无人机的性能衰减趋势；用于确定无人机各部件的当前状态，对其是否进入故障潜伏期进行评判，实现故障失效的预测；

所述预测模型为功率谱分析模型或加速度包络模型。

所述剩余寿命预测子单元，用于根据无人机的主旋翼、尾桨、皮带轮、燃油和发动机关键部件工作中获取的失效数据，分析系统的失效规律，根据得到的关键部件的性能退化规律，通过实时检测信号特征估计关键部件的剩余寿命。

所述通讯交互处理单元14，用于通过RS422通讯接口实现本系统和无人机飞控系统的信息交互，接收飞控系统程序调度指令和向飞控系统发送关键健康数据信息。

所述电源模块4，用于为整个系统提供供电电源，通过对外电源接口连接+24V进行电源电压变换；

所述固态硬盘5，用于存储采集和处理后的数据信息。

如图3所示，除传感器外，整个系统为一个结构盒体，整体为密封结构，包括上盖板6、下盖板7和多个可堆叠结构片8，硬件板卡安装在各个可堆叠结构片8上；上、下盖板与各可堆叠结构片8模块之间采用螺钉连接。结构件材料为导热系数较高的铝合金，导热率高，设备外壳设计满足机载轻量化、小体积的特殊应用环境要求，同时兼顾设备在三防及电磁屏蔽方面的指标，充分考虑系统的抗冲击振动性能，将每块功能板卡固定安装在相应的安装架上，既提高了产品的抗振性能，同时模块更换快速简洁，在硬盘安装时采用减震器对其进行隔震。