一种飞机发电机整流器的自适应故障诊断方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及故障诊断领域的故障诊断方法，具体为一种飞机发电机整流器的自适 应故障诊断方法。
【背景技术】
[0002] 飞机运行于复杂环境中，对系统可靠性有较高的要求。飞机系统的状态监控、诊断 和预测是确保飞机安全的重要手段，例如飞机系统需要监控发动机性能（如专利：CN 103 370667 A)、起落架状态（如专利：CN 103963986)、升降舵操控性（如专利：CN 202987498) 以及各种电子和机电设备（如专利：CN 102700718 A)是否正常工作等飞机各系统的状 态。这些系统的整体状态受到下级子系统的影响，例如，防滑刹车控制盒（如专利：CN 104049630 A)、飞机线缆（如专利：103558513 A)和发动机反推（如专利：CN 103979114 A) 的状态监控。这些状态信息输送到飞机的ACMS系统中，实现对各系统和子系统状态进行监 控，在发生故障情况下采取相应的报警和隔离措施。飞机各系统的状态监控和故障诊断已 经成为飞行安全和基于状态的维修必备的手段。
[0003] 飞机发电机（IDG)电气部分主要由励磁电机和主电机两部分组成，励磁电机是发 电机的前端，为主电机磁场线圈供电，主电机为飞机系统供电，整流器连接在励磁电机的电 枢和主电机磁场线圈之间，将励磁电机输出电流经整流器调理供给主电机磁场线圈产生磁 场发电，在工作过程中，励磁电机电枢、主电机磁场线圈和整流器随着发电机主轴高速旋 转，飞机发电机整流器的核心器件整流二极管会承受很大的离心力，容易发生故障。飞机 发电机整流器的故障主要是二极管发生故障，二极管反向击穿或绝缘层被破坏等原因，最 终都会造成二极管发生开路。
【发明内容】
[0004] 为解决现有技术存在的问题，本发明提出了一种飞机发电机整流器的自适应故障 诊断方法，作为一种针对飞机发电系统状态监控的手段。相比于传统飞机发电机监控方式， 它可以对飞机发电机系统容易发生故障的故障源进行监控、检测、诊断，该系统可以集成于 发动机FADEC中，有效提高飞机发电系统的可靠性。
[0005] 现有的监控和故障诊断方法，主要是基于小波包分析和支持向量机的方法、以及 基于RBF神经网络、小波神经网络、人工神经网络的方法等，这些都是基于数据驱动思想的 方法。相比于传统方法，例如基于直流注入法检测绝缘电阻等，基于数据驱动思想的方法对 故障的判断要更准确和快速，能详细判断故障类别，可以做到最小限度的修理，使系统保持 健康状态，本发明提出的自适应方法就是基于这种思想设计的。
[0006] 本发明的技术方案为：
[0007] 所述一种飞机发电机整流器的自适应故障诊断方法，其特征在于：采用以下步 骤：
[0008] 步骤1 :获取飞机发电机整流器6个二极管在13种状态模式下的电压运行数据； 所述13种状态模式分别为：
[0009] 1、整流器二极管全无故障的状态模式Mtl，对应的电压运行数据为Stl;
[0010] 2、整流器6个二极管各自单独出现故障的状态模式M1, M2, M3, M4, MjP M 6，依次对 应的电压运行数据为S1, S2, S3, S4, S5, S6;
[0011] 3、整流器6个二极管中有两个二极管同时出现故障的状态模式M7, M8, M9, M1(l，M11 和M12，依次对应的电压运行数据为S7, S8, S9, Sltl, S1JP S 12;
[0012] 步骤2 :对步骤1得到的13种状态模式下的电压运行数据进行特征提取，建立故 障检测训练集：
[0013] 步骤2.1 :将电压运行数据Stl~S12分别分为t段；对于电压运行数据Si, 0彡i彡12,得到的分段数据为S i:1，Sii2，…，Si,t;
[0014] 步骤2. 2 :对于电压运行数据Si,计算每段数据的峭度、，0彡i彡12, 1彡j彡t :
【主权项】
1. 一种飞机发电机整流器的自适应故障诊断方法，其特征在于：采用以下步骤： 步骤1 :获取飞机发电机整流器6个二极管在13种状态模式下的电压运行数据；所述 13种状态模式分别为： 1、 整流器二极管全无故障的状态模式Mtl，对应的电压运行数据为Stl; 2、 整流器6个二极管各自单独出现故障的状态模式M1, M2, M3, M4, MjP M 6，依次对应的 电压运行数据为S1, S2, S3, S4, S5, S6; 3、 整流器6个二极管中有两个二极管同时出现故障的状态模式M7,M8,M9,M ltl,M1JP M12, 依次对应的电压运行数据为S7, S8, S9, Sltl, S1JP S 12; 步骤2 :对步骤1得到的13种状态模式下的电压运行数据进行特征提取，建立故障检 测训练集： 步骤2. 1 :将电压运行数据Stl~S 12分别分为t段；对于电压运行数据S i，0 < i < 12， 得到的分段数据为 步骤2. 2 :对于电压运行数据S..,计算每段数据的峭度Iii,」，0彡i彡12, 1彡j彡t :
其中1^为每段数据中的数据点数七^2为数据点，义,为第1个电压运行数据的第」分 段的数据均值，S u为第i个电压运行数据的第j分段的数据标准差； 步骤2. 3 :根据步骤2. 2的结果构建故障检测训练集Tr :
步骤3 :运用自适应方法对故障检测训练集Tr构建分类器： 步骤3. 1 :建立初始权重向量D1i^: D1iJ= (? ，…，…，=:，()仝'<丨2，丨幺./仝，； 其中Co1U为对第i个电压运行数据的第j分段数据的峭度特征所赋予的初始权重； 步骤3. 2 :采用stumps方法建立分类模型Gm(I^j):
其中Θ代表采用峭度特征进行状态模式识别的阈值，指第i个电压运行数据的第 j分段数据的峭度特征所代表的状态模式；S = {Mp，MtJ，MP，Mq为13种状态模式的两种状态 模式；取m= 1，2, 3, ···，〇,按照分类模型，并设置不同的Θ，构建Q个分类器； 步骤3.3 :根据下面公式迭代计算每个分类器的第β次迭代过程中的错误分类的误差 e\m，e\m表示第β次迭代过程中第m个分类器在区分第i个电压运行数据时产生的误
其中1
表示第i个电压运行数据的第j个分段数 据在第β次迭代过程中的权值； 步骤3.4:根据下面公式计算分类器Gm(I^j)的系数Ciem和新的权值ω 其中，m表示第m个分类器第β次迭代时的权值系数，ω 表示第i个电压 运行数据的第j个分段数据在第β+l次迭代过程中的权值；
其中Zm为规范化因子，并得到新的权重向量Dfmi, ρ0+1υ= (ω ^'i，···，ω0+\」^·· ,?e\t)； 步骤3.5 :经过设定次数迭代后，得到分类器线性加权后的整体二分类器Cs:
步骤3. 6 :根据步骤3. 5得到的整体二分类器Cs,利用Generalized Bradley-Terry模 型，引入主动学习机制，构成多分类器Cf; 步骤4 :获取新的待诊断的飞机整流器电压运行数据，并将新的待诊断的飞机整流器 电压运行数据按照步骤1和步骤2的过程建立故障检测集，并将故障检测集输入到多分类 器Cf中，得到状态识别结果。
【专利摘要】本发明提出一种飞机发电机整流器的自适应故障诊断方法，实现飞机发电机整流器状态监控和故障检测，方法的实现内容包括：确定飞机发电机整流器二极管的工作模式，获取各种工作模式下的飞机发电机整流器二级管历史数据，利用这些历史数据进行训练，基于stumps的方法建立飞机发电机整流器二极管各种工作模式分类器，采用基于自适应的方法改变不同分类器的权重，产生整体二分类器，最后利用Generalized Bradley-Terry模型，引入主动学习机制，构成多分类器，此方法集成于飞机发动机的FADEC中，可以实现对发电机整流器故障监测，提高飞机发电机整流器故障诊断的准确率和效率，当整流器发生故障时系统可自动切断连接，防止对下级设备造成损害。
【IPC分类】G01R31-00
【公开号】CN104635081
【申请号】CN201510046481
【发明人】刘贞报, 樊大森, 张超, 布树辉
【申请人】西北工业大学
【公开日】2015年5月20日
【申请日】2015年1月29日