新型民航客机电气故障诊治方法研究Word文档格式.docx
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因此，民航客机的安全性更加备受民众所关注。
当下，在评判一个国家民族地区的航空飞行情形安全性的标准，要紧有2个数据尺度：
每百万飞行小时显现的空难次数以及每百万离场显现的空难次数。
依照民航客机最为先进的波音公司的相关统计数据资料可知，早在上个世纪的50年代-70年代，航空航天技术飞速进展，以西方发达国家为要紧代表的民航商用型飞机〔质量超过60000磅〕的空难失事率明显降低，然而，上个世纪的70年代末，失事率的减小走势愈来愈趋于缓和。
同时，依照相关的资料还可推知，在这段时刻内，由于飞机失事率所导致的死亡人数并未因为飞机事故的减小而减少。
和航机失事率相异的是，国际每年在总航班以及总离场的数量那么与航空事业的迅猛进展而出现出同步进展、递增的趋势。
例如，波音公司在2021年所公布的统计数据资料如下：
国际民航机的总量将由2020年末的19890架递增到2031年末的近39790架，而那个时期内，国际收益旅客的公里数〔RPK〕将会以年约5%的增长率递增。
反观我国民航领域，随着生产力的解放与不断地进展，科学技术日新月异，我国的国民经济及其现代化建设步入到迅速进展的时期，民航运输事业也出现出繁荣昌盛的进展局面。
不管是航空运输、机队规模，依旧运输保证、通用航空与航线布局等领域，都有了长足的进步，在此方面的基础设施能力也相应地得到了加强。
因为航空航天业务规模的飞速递增，中国业已成为全球航空运输领域内的大国。
依照相关的资料统计说明，我国在2020年正式投入运营的航空企业达112家，差不多注册并使用的大型、小型以及通用运输航空器的数量分别约为1400架、74架以及650架，其中，波音飞机与空客飞机几乎各占据了半壁江山〔分别占据的比例为48%、44%〕。
[3]运输机场的数量约为175个，在旅客的航载量方面，其数量高达2.68亿人，在近5年中将保持着每年约14.1%的递增率增长。
在整个综合化的交通运输系统中，航空运输旅客周转量的递增比例约为2.7%。
通用型航空机队的规模比往常翻了一番，数量增至1010架，新型客机类型与业务层出不穷，整体上出现出纵深的进展趋势。
然而，我国民航业在较长的时期中依旧以成长期为主，当下，不管是民航机的数量、质量以及故障诊断修理等方面都和发达国家存在着一定的距离。
专门在航机的故障诊断与爱护等方面还有许多的薄弱地点。
与全球航空业的进展走向相一致，整合民航产业的内部结构，强化飞机故障的诊断与修理，更好地推动民航业的健康快速进展，是国内民航业以后的重要课题。
事实上，不管就国外依旧国内的民航业的进展情形来看，都必须确保民航客机的安全性，加强飞机的故障诊断。
尽管全球飞机的失事率处于平缓的趋势，但因为国际的航班总量仍旧保持着每年递增的趋势，因而，民航的载客数递增，相应的飞机事故及其死亡人数的增加依旧可能的。
依照Rose与Hasson等学者的分析观点，即使失事率差不多保持不变，仅仅是运量递增，航机所显现的事故数量依旧难以让民众与民航的治理部门难以同意的。
因此，要减少失事率，第一必须保证飞机的质量，即尽量在源头上排除由于材料、技术上所导致的飞机事故，借助于先进的科学技术来生产制造飞机是我国民航业进展的关键项目，学习把握现代化的飞机故障诊断方法，提高修理的技术技能，实现高性能、现代化、国产化的航机，也是我国民航修理业长期进展的题中之义。
上述的分析正是本选题的意义所在。
1.3国内外研究现状
就国内外目前所获悉的文献资料而言，在研究飞机电气系统故障诊断方面，要紧有传统的分析方法以及现代的研究方法。
在传统分析飞机电气系统故障诊断方法时，由于飞机电气系统在运行过程中所受到的干扰因子不一而足，既有飞机之外的因素，包括外来不明飞行物、大气压力与温度以及恶劣天气等；
也有飞机自身的缘故，包括负荷性能、产品质量、电网电压以及安装环境等，在糟糕的环境以及超技术领域中飞行。
上述情形均是造成飞机系统故障的几个常见缘由。
表征机体中精巧复杂的电气系统的参量显现故障之后，原先所具有的功能逐步丧失，飞机自然无法正常运行。
及时地实施行之有效的检测方式与信息研究理论，找出非正常状态下的信号信息，排除故障潜在的隐患，如此才能够确保飞机处于安全飞行的状态之中，同时规避不必要修理，提高工作效率。
[3]具体而言，传统飞机电气系统故障诊断的方法有如下的几点：
〔1〕人体感官诊断法。
一样情形下，飞机的电气系统显现故障时，会显现一些比较明显的情形，要紧有：
生烟、机械设施工况异变、非正常性发热、显现火花等。
关于这些故障的诊断，一样无需其他周密仪器设备而只须通过该行业的专家学者的人体的视觉、听觉、触觉以及嗅觉等人体感受方式即能够找出飞机所显现故障的具体部位。
〔2〕借助于测试实验设备测量法。
具体而言，要紧的检测方式包括带电温度计、超声波检测、新型漏电流表测试、绝缘实验、接地实验与X射线测试等。
当下，飞机电气系统故障诊断法包括离线诊断与在线诊断2类。
一旦找出了飞机故障之处后，更加倾向于采纳离线诊断法，但这所产生的不良阻碍与经济缺失也是不小的。
在线诊断能够同步展开，因而能够及早地找出安全故障的隐患。
以上的2种方法相较而言，感官诊断法差不多上无需投资，但一样局限于程度不大且故障比较明显的场合，超出了一定的限度，那么此法便不如何科学了。
借助于测试实验设备测量法所配备的测试设施不一而足，但就某个具体的监视体系而言，那么存在着投资与体系本身比较复杂等情形，在具体操作过程中并不简单。
因而，诊断飞机电气系统故障的又一个关键点是如何样从诸如电压、电流等信息数据来推断故障。
可见，借助于周密的仪器设备、离线诊断、丰富的专业知识等比较复杂的条件，并不适合设备并不大且需要在线检测的场合，造成的资源白费是显而易见的。
因此，检测设施少、迅速诊断、科学有效的综合诊断方法呼之欲出。
（3）综合诊断方法。
在传统的检测电气系统故障诊断方法中，存在着功能简单化、智能化程度不高以及效率低下等问题。
在科学技术日新月异的环境背景下，机械设施的构造日益精细化，原先纯粹地借助于单一化的诊断方法自然难以准确地推断出电气系统中所存在的故障，误报与漏报也并许多见。
须将传统的几种检测电气系统故障方法结合在一起，吸取各个方法的精髓，综合地加以运用，提高检测故障的准确性。
借助于运算机设备进行监测操纵能够在软硬件设备的作用下，智能化地对故障进行诊断，同时搜集有关发电机的转动速度、输出电压与电流以及激磁电流等数据信息，经由串行总线通道传递至主控运算机，再进行有关的演算、处理以及数据的融合等步骤，为下一步的故障定位与诊断提供重要的信息。
现代的检测飞机电气系统故障诊断方法，自然和传统的方法有专门大的不同。
专门是在线性系统的故障诊断方法的研究日渐完善。
专门是在基于解析冗余为前提的线性系统故障诊断领域更受到专家学者们的关注，理论硕果累累。
但该领域明显的不足之处在于实际的运用方法尚需强化。
而针对非线性系统的故障诊断方法也是风生水起，专门是信号处理、模式识别、操纵理论以及人工智能等理论进展迅速，为深入地研究非线性系统的故障诊断方法提供了不可或缺的重要理论内容。
采纳解析模型理论来分析飞机电气系统故障的诊断方法大多数表达在线性系统领域。
因此，分析非线性系统的故障诊断方法的意义专门，专门是在鲁棒性方面所显现的故障进行诊断，能够说是分析的关键。
采纳信号处理的故障诊断方法起点早，然而具体应用在非线性系统的故障诊断中并非为主流。
在信号处理方法中，小波变换技术是焦点。
采纳知识方法来分析电气系统的故障诊断方法不要求系统化的定量数学模型，因而，专门适合飞机如此比较复杂化的实际应用。
同时，采纳定性模型法也逐步进入到专家学者们的研究视域中。
[4]此外，人工智能技术迅速进展，采纳专家系统以及神经网络的理论来进行电气系统设备的故障诊断，也变得日益频繁化。
故障诊断理论在系统对象差不多给定的前提下进行预报技术日益完善，具体有以下2点：
系统的内在结构与参量确定，在推断并预报故障所使用的方法要紧有操纵理论体系中的等价空间方法、极大似然方法、序列概率方法、广义似然方法以及状态观测器与滤波器方法,且广义似然方法以及状态观测器与滤波器方法应用的范畴集中在非线性系统。
由于系统对象的构造及其参数均处于空白或半空白的状态，因此，采纳知识方法进行推理以及人工神经网络方法比较地多，同时考虑到残差情形展开故障诊断的分析与模式的识别等内容。
当找出电气系统中的故障之后，然后须对故障加以定位，而此点亦为诊断和检测技术之间的一个关键不同。
当下的故障定位技术要紧有采纳知识理论、操纵理论等，并借助于这些理论来对相应的模式加以识别或模糊识别。
此外，电气系统故障的诊断方法和一般智能化测试系统与故障检测设备的又一个重要不同在于它能够完成电气系统故障的机理判定及其评断，而当下仍旧以基于知识理论为前提的专家系统为主体。
在确定故障部位时，要紧的理论有人工神经网络技术、操纵理论以及模糊模式识别技术等。
整体而言，国内外在研究电气系统故障诊断领域内依旧以知识推理方法最为常用，专门是人工神经网络方法能够深入地描画电气系统的内部结构、参量与特点，且关于那些非确定化的对象以及非线性的对象能够给出更为科学合理的说明。
在神经网络方法方面，小波变换理论以及观测器技术具有代表性。
1.4研究目的
通过本论文的研究，要紧达到以下的研究目的：
第一，了解最新民航客机的相关理论知识；
其次，设计民航客机电气系统故障的诊断方法。
1.5研究方法
本论文要紧采纳的研究方法如下：
〔1〕文献综述法。
即通过关于本论文课题的相关文献资料检索，搜集并整理出文献资料，要紧包括期刊杂志论文与博士、硕士论文等，通过阅读的基础上，对本课题有一定的了解，为本论文的研究打下研究的基础。
〔2〕多元化的民航电气系统故障诊断的研究方法。
本论文要紧采纳的是故障树法、知识方法以及神经网络方法等3种，通过这些方法比较深入而又全面地研究新型民航客机电气系统故障诊断方法。
1.6拟解决的关键性问题与技术路线
本论文拟解决的关键性问题如下：
基于故障树法对民航电气系统故障展开诊断方法的分析；
基于知识方法对民航电气系统故障展开诊断方法的分析；
基于神经网络方法对民航电气系统故障展开诊断方法的分析。
本论文的技术路线如下：
第一，系统化地对民航及其新型民航客机的概念、类型、特点等方面的内容展开梳理；
其次，简述飞机电气系统故障的诊断方法；
最后，分别从故障树法、知识专家系统以及神经网络法系统化地设计、分析民航电气系统故障诊断方法。
1.7论文的创新点
本论文的创新点要紧包括如下的几点：
第一，分析的课题对象比较新颖，即新型民航客机电气系统的故障诊断方法进行分析，笔者通过搜索之后，发觉与文论文课题完全一致的文献寥寥无几。
因此，在分析其系统故障诊断方法之后，更具针对性，为现代化的民航客机提供借鉴。
第二，采纳了现代化的电气系统故障诊断方法，并选取了具有代表性的方法进行设计，同时，还加以对比，分析它们的优缺点，从而找到最正确的民航客机电气系统故障的诊断方法。
1.8论文的研究内容
本论文的研究内容要紧包括如下的几点：
梳理最新民航客机的理论内容；
选择最新民航客机电气系统故障诊断方法；
分别基于故障树法、知识方法以及神经网络方法对民航电气系统展开系统化的分析。
2基础理论
2.1飞机电气体系的构成和特点
2.1.1飞机电气体系的构成
飞机电气系统的构成要紧有供电系统与用电设备2个核心部分。
其中，前者要紧包括的是飞机电源体系与飞机配电体系。
大多数的情形下，飞机电源一样应用在关于电能的产生与调剂；
而飞机配电体系要紧应用在电能的分配与治理方面。
[5]后者要紧的构成部分如下：
飞机飞行操纵、航空电子、生命保证、照明与信号、旅客生活服务、发动机掌控、电动机械、武器操纵以及防冰加温等多元化的体系。
飞机供电系统的功能要紧是可靠地替用电设备，专门为和安全飞行存在着直截了当内在关联性的关键性用电设备供应与要求相符合的电能。
2.1.2飞机电气体系的特点
2.1.2.1电源系统的特点
飞机电源体系为整个飞机供电体系的一个重要组成部分，被认为是飞机上电能显现、和谐、掌控与电能改变部分的全部整体，一样的构成部分包括主电源、辅助电源、外部电源、二次电源以及应急电源等。
大多数情形下所说的飞机电源种类指的即为主电源种类，其全部电源体系所使用的通道共有4个，其分布如下所述：
[6]第一，l、2通道的发电机安置于飞机左边的2台发动机中；
第二，3、4通道的发电机安置于飞机右边的2台发动机中。
另外，单个通道的核心构成要紧如下：
发电机操纵装置〔GCU〕、互感器、组合传动发电机〔IDG〕、主接触器以及发电机掌控开关等。
2.1.2.2配电体系的特点
飞机配电体系是飞机发电机和地面或是应急电源的电能展开改换、传递、分配和操纵爱护的体系。
它的核心要紧有：
配电组件、馈电电缆、汇流条以及配电板等。
[7]配电体系保证飞机不同的部分能够稳固地输配电能，从而治理各种电气负载且爱护好用电的相关设备。
多种用电设备的关键性及其在整个飞行不同时期所发挥的功能也存在着差异性，不管是斗争、巡航、起飞与着陆等不同时期能够实施多种的负载治理方案。
在产生故障时，相应的治理模式也应该加以及时的变更。
在具体飞行时，需综合性地顾及到多元化的因子，从而界定切换负载的模式，或是改变成应急式的供电模式，从而保证关键性设备供电的连续性与可靠性。
具体而言，负载治理模式包括人工治理与自动治理2类，其中，前者的判定与操控主体为空勤人员，后者的主体为运算机，即基于事先设置的治理模式展开智能化的治理。
[8]负载自动治理那么能够确保电网通常处于最好的情形中。
2.1.2.3用电设备的特点
用电设备是从供电体系同意电功率的单个设备或是整套设备，基于机上安置时所提出的要求来降低线路的电压〔调压点和用电设备功率输入端内部的电压差〕区别，大体上细化成A、B与C等3种。
[9]
2.2有关故障诊治技术的当下情形、进展与前景
2.2.1故障诊治技术的当下情形
就国内外在该领域所具有的资料而言，有关线性系统的故障诊治技术的研究资料专门丰富。
最近几年中，在解析冗余指导下的线性系统故障诊治技术也在不断地前进进展，获得了丰富的理论成果。
然而，和其余比较成熟化的理论成果相较而言，该领域的运用研究那么仍旧需要进一步的强化。
[10]当下，有关非线性体系的故障诊治技术研究仍旧处于进展的态势中，专门是信号处理、模式辨识、操纵理论以及人工智能等多元学科都需要进一步的研究，从而替非线性体系的故障诊治技术打下了扎实的理论前提。
依照解析模型故障诊治方法的理论研究成果，差不多上集中于线性体系范畴内，通过深入的研究之后发觉，非线性体系的故障诊治技术分析凸显出一定的意义,专门是鲁棒性故障诊治问题，其重要性更加凸显出来。
依照处理信号的故障诊治法的研究尽管进展较为完备，然而就非线性体系的故障诊治而言，其运用的数量并许多。
其中，小波变换技术在最近几年中备受关注。
[11]依照知识的研究方法并不需要系统化的定量式数学模型，因而，就复杂化的工业流程而言，该方法的实际性与应用性价值依旧专门明显的。
另外，依照定性模型所展开的运算方法在最近几年中获得更为深入的进展。
在人工智能技术蓬勃兴起之际，依照专家系统以及神经网络的故障诊治法亦出现出愈来愈深入的进展态势。
在故障诊治领域，相关的理论研究和应用技术也在日益成熟。
在研究给定系统确定性故障的测试、推断与预报技术等维度比较地成熟，要紧是对象的结构与参量。
现在，推断与预报故障所使用的方法大体上是依照操纵理论的等价空间法、极大似然法、滤波器法、序列概率法、广义似然法以及状态观测器法等。
[12]其中，状态观测器法与滤波器法要紧针对的对象为非线性系统；
对象结构与参量并不得知或是部分尚不得知的情形下，大多是所使用的是依照知识所开展的推理技术、依照人工神经网络的状态评估，同时考虑残差研究的诊治技术与模式辨识技术等。
当系统故障被界定之后，深入诊治的目的即在于完成故障的定位，此即为诊治技术和检测技术的一个要紧区别。
当下，故障定位大体上所使用的是依照知识推理的专家系统技术、构建于操纵理论前提下的模式辨识技术与模糊辨识技术等。
故障诊治系统和通常意义上的自动检测体系与故障检测设备的又一个重要区别在于能够完成故障的机理研究及其评估。
当下，大多数所使用的是依照知识推理理论所构建的专家系统。
故障定位的分析在当下亦有专门多成熟的技术及其成功的运用，比如，依照操纵理论所展开的研究方法、依照模糊模式辨识技术与人工神经网络技术等。
依照知识所开展的推理技术广泛地运用于诊治技术范畴内，专门是人工神经网络技术的运用能够深入地描画对象的构造、参量与特点，专门就非确定化对象与非线性的对象而言，能够给出更为科学合理化的描述。
[13]因此，神经网络体系亦能够被广泛地运用于各类智能运用范畴中。
当下研究资料并许多、同时较为成熟化的技术包括观测器技术以及小波变换技术等方面。
2.2.2故障诊治技术进展
毫无疑问，基于解析冗余指导的故障诊治技术源自于上个世纪的70年代，其发源地与进展之地为美国。
麻省理工学院学者Beard通过研究后领先提出了基于解析冗余方法来研究硬件冗余，同时基于系统自组织的基础确保整个系统处于闭环的稳固状态，基于比对观测器的输出猎取系统的故障信息数据。
[14]Beard的运作标示着此门技术的问世。
上个世纪的80年代早期，国内的部分学者开始着手研究操纵系统故障诊治技术。
通过专家学者约20多年的努力奋斗之后，当下的许多研究成果均受到了全球同行们的认可。
最近几年中，操纵系统的故障测试和诊治技术日趋完善，备受操纵界的高度关注。
部分知名的自动操纵学术会议，诸如ACC以及CDC等均设置了相关课题的专题性研究。
[15]从上个世纪的90年代初〔1991年〕开始，IFAC差不多上会每3年举办一次全球化的操纵体系故障诊治专题性的学术会议。
2.2.3故障诊治技术的进展前景
在人工智能、运算机科学技术、现代操纵理论以及模式辨识等多种技术进展的背景下，被看做交叉学科的操纵系统的故障测试和诊治技术也出现出前进进展的态势。
当下，故障诊治领域比较热门的一个理论问题仍旧为鲁棒诊治性问题。
[16]专门为非线性系统而言，相关的研究资料就线性系统而言并不多，因此，深入地探究非线性系统所存在的通用性故障诊治技术的意义显而易见。
因为在故障诊治过程中，大多数所使用的是均为借助于低阶模型来描述高阶的非线性对象，因而存在着所谓的〝非建模式动态〞误差性问题。
由于模型误差的客观存在，从而造成操作变量显现突变的后果，进而也许会对整个系统带来明显的扰动，有可能会造成故障诊治系统产生误报的情形。
[17]如何样削减操作的变量及其对故障诊治系统所造成的阻碍，亦为当下急需解决的核心问题。
任一故障诊治方法的直截了当性目的均为了强化故障的检测率，减少误报率与漏报率，从而更为准确地推断出故障产生的精确时刻，产生故障的具体部位，同时估测其大小。
因为现实系统所具有的复杂性特点，造成了不管是辨识故障的时刻与分离出的故障具体部位都并不容易。
因而，如何分离故障仍旧被认为是当下的一个前沿性的课题。
此外，和许多故障诊治的方法相较而言，故障诊治技术的现实运用及其研究成果并不丰富，专门是故障诊治体系于工业设备中的现实长期性运行的研究资料并不多。
因此，学术界的专家学者们还必须深入地展开研究，改进相关的技术，同时将其推广至现实的生产运用领域内。
[18]须值得关注的是，因为流程工业本身所具有的复杂性与大规模性等特点，从而导致此类对象准确建模的困难性。
因而，那些需准确定位的数学模型及其故障诊治法无法在此类对象中得以深入的推广。
至于依照知识的方法以及依照信号处理的方法因为无需对象的准确化的数学模型构建，因而更加适合运用在流程工业范畴的故障诊治程序中。
3基于神经网络法对民航电气系统展开系统化的分析
3.1BP神经网络故障诊断系统的设计
有关人工化的神经网络的模型并许多，常见的有自适应线性元件、霍普菲尔德网络、对传网络、感知器、传播网络与自组织竞争网络等。
[19]将反向传播（BP）网络当做多电飞机电气系统故障诊断的手段，其目的在于BP网络的相关研究比较，算法也日趋完善，广泛地应用在故障诊断中。
3.1.1反向传播网络
3.1.1.1模型与构造
简言之，人工神经网络〔ArtificialNeuralNetwork-ANN）所应用的是物理层面的元件、系统或是运算机媒介来对人脑的构造与功能进行模拟，同时构建起比较完备的人工系统。
[20]它的组成要紧是许多结构比较简单的神经元，通过神经元广泛地相互联系，形成运算的结构体系，就某个维度而言，能够对人脑的神经系统加以模拟，并形成相应的工作流程。
人工神经元的前提基础是生物神经元的构造与工作特点。
我们将神经元视为单个多输入〔假定其数量为n〕以及单方输出的非线性的组件。
相关的输入输出关联性即能够表达成如下的函数式：
〔3-1〕
〔3-2〕
须注意的是，上述参量xj〔j=1-n〕所表示的是神经元的输出信号；
参量
所表示的是此神经元的阈值；
所表示的是由神经元单元j至神经元单元i的连续性权值；
参量sj所表示的是神经元所处的情形；
f〔si〕所表示的是某
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