航空电气设备的故障预测与健康管理的研究

刘铭光

（广州民航职业技术学院，广东广州，510403）

航空电气设备的故障预测与健康管理的研究

刘铭光

（广州民航职业技术学院，广东广州，510403）

基于对航空可靠性、安全性和经济性方面的需求，对航空电气设备的故障预测与健康管理技术越来越多地得到了重视与应用，在国外的航空设备检测技术中，故障检测与健康管理技术已经成为了核心技术。介绍了航空电气设备故障预测与健康管理（PHM）技术，针对航空典型电气设备的故障预测与健康管理系统建模的重点内容，分析了航空电气设备的故障预测与健康管理技术的整体预测过程、相应应用策略。

故障预测与健康管理；预测过程；应用策略；航空电气设备

0　前言

通过分析发现，对航空电气设备进行故障预测及健康管理，是预测飞机电气系统履行其功能的能力，主要包括健康状态、剩余寿命等。通过故障预测及健康管理技术的应用，实时提供电气系统的健康状态，准确快速诊断与定位故障，预测故障和剩余寿命，为维修人员提供辅助决策支持，动态调度维修资源，实现空地一体的维修保障，从而减少地面维护和修理的停机时间，提高飞机的完好性、运营效益和综合保障性。

1　故障预测与健康管理综述

航空电气设备故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，简称PHM）。根据相关资料显示，这一内容主要包括“健康管理”和“故障预测”。健康管理是指在期望系统正常性能状态下，航空电气设备或电气系统性能整体下降或是偏差的程度；故障预测是指通过对相关历史数据及现状进行分析，并以此为依据，对于相关的系统功能进行预测性的检测。同时，相应总线技术和计算机网络技术的飞速发展，故障预测以及健康管理技术综合体系的形成在一定程度上得到了完善及提高。

2　针对航空典型电气设备的故障预测与健康管理系统建模

根据相关资料显示，航空发电机的寿命缩短及性能的衰退，主要是跟发电机的机械磨损、定子绕组绝缘老化等物理故障现象有关。搭建航空发电机专用加速寿命试验平台，根据从发电机获取输入转速、注油压力、负载、频率、电流、进油温度、出油温度、进口压力、出口压力等多种寿命相关参数， 深入分析这些参数间的内在联系与寿命变化规律， 设计寿命预测模型， 并运用该模型对航空发电机寿命表征参数进行预测。通过分析发现，要建设有效的故障预测及健康管理系统，重点是对系统的特征信号提取、健康状态预报、寿命预测与保障决策进行分析和处理。根据现阶段的实际发展情况，对以上组成部分进行分析如下。

2.1特征信号提取

故障预测及健康管理关键是要从众多信号中提取特征信号，提取应用最广泛是小波分析法。小波分析法是通过对检测信号多分辨率的正交变换，采用多滤波器组的计算原理对频域进行细致分解，可以清晰、完备、更精细地凸显故障特征。小波分析法还能够根据不同的频率组成部分对信号的整个细节进行调节和处理，在一定程度上提高了信噪比以及信号的分辨率，极大地促进了故障预测以及健康管理的发展。

2.2健康预测与诊断系统

开发健康预测与诊断系统，要实现各模块的功能共享，如飞机发电机的健康预测与诊断系统可与飞机发动机的“全权数字式发动机控制（Full Authority Digital Engine Control -FADEC）”结合起来，在集成的形式之下成为一个整体对待，能够使系统满足不同的功能需求 。两者之间有着非常密切的联系，两者需要的参数（如发电机的电流、电压、频率等）大部分是相同的。

2.3健康状态预告与剩余寿命预测模型

健康状态预告与剩余寿命预测这一模型主要是对被检测对象的整体状态进行整体的分析，并进行统一分类，分类的主要标准有三个，一是正常；二是性能在一定程度上下降；三是失效。同时，这一系统还可以使用特征提取的形式对被检测对象的整体状态进行分析以及识别。按照故障的识别方式可以将航空发电机的故障分为基于模型的预测法、基于知识的预测法、基于数据的预测法等。其中基于模型的预测要以航空发电机的数学模型与部件失效模型为基础；基于知识的预测不需要精确的数学模型；基于数据的预测则数学模型与物理模型都不需要。

3　整体预测过程

通过分析发现，这一预测过程主要分为四个步骤，为了更好地进行数据的分析，在此，结合其实际情况，对其整体预测的过程进行分析，其主要内容如下。

3.1转换估计

首先，我们要进行的第一个步骤就是对隐马尔可夫模型（hidden Markov model 简称HMM，是一种参数的估计推断办法）的相应参数进行整体估计，在估计的过程中，进行整体状态的转换估计，为以下步骤的检测打下坚实的基础。

3.2概率密度函数的获得

在进行隐马尔可夫模型（HMM）参数估计的过程中，还要根据状态周期的实际情况，进行概率密度函数的获得，我们之所以要进行这一步骤，其主要原因在于要通过这一函数进行相应数据的计算，例如平均数以及偏差等。

3.3进行结果分析

在这一步骤，系统要做的工作就是通过对相应数据的分析，并对数据进行分类计算，进而对其结果进行处理，通过这些数据结果进行系统整体健康状态的获得。

3.4寿命预测

这一步骤，系统主要工作是进行寿命的预测，主要的方法是运用迭代运算。通过这一方法可以较为准确的进行使用寿命的预测，从而为航空电气设备的使用安全打下坚实的基础。

4　相应应用策略

根据相关数据显示，现阶段在航空领域方面，PHM这一技术的应用虽然发展十分快速，但在技术层面上，还存在一定的问题，这些问题在一定程度上影响到航空电气设备的整体质量提高及安全使用，为促进其应用水平的提高，在此，结合其实际情况，进行相应策略的提出，其主要内容如下。

4.1飞机运行状态监控

要不断提高故障检测水平，首先，我们要从飞机运行状态监控方面进行分析。例如，我们可以针对单个的电气系统的部件进行PHM技术的提高，进而与相应的系统形成一定的匹配。通过这样的方式，可以及时进行部件或是系统运行情况的检测及分析，在进行检测的同时，还可将数据进行整理，并传输到地面飞机维护人员，这为加强航空安全及维修能力提供有力的保障。

4.2应用便携式维修辅助设备

这一技术简称为PMA（Portable Maintenance Aid）。PMA可以为飞机上的相应部件或是机电、电子系统进行相互联系，并进行通信链的建设。通过这一技术，不仅可简化工作流程，还能实现机内检测与维修工作的相关监控，还能实现相关飞行数据的下载。

4.3加强前线测试成套设备的研制

目前飞机维修保养是以更换或维修故障单元为主要工作方式，会造成特殊系统保障资源的浪费，因此可通过开展维修级别分析、完善测试功能、合理分配和确定保障资源等方法补充 PHM技术的诊断能力和在线监控性能。我们还应积极进行数据更新，以提高可靠性及维修性，进而为航空安全打下坚实的基础。

5　总结

综上所述，进行故障预测及健康管理的研究，对于航空电气设备的安全具有十分重要的意义。通过故障预测及管理技术的应用，不仅能够降低航空公司的运行成本，还能极大地提高电气设备及电气系统的性能，大大提高其工作可靠性。故障预测和健康管理技术的开发与推广已经在欧美国家得到了重视，并有了较为显著的成效。为了进一步促进其应用水平的提高，结合实际情况，提出相应解决策略，望能起到一定的借鉴作用。

［1］韩国泰.航空电子的故障预测与健康管理技术［J］. 航空电子技术2009，03

［2］王莹玉.基于LS_SVM的军用航空发电机寿命预测研究［J］.沈阳航空工业学院学报， 2010，08

［3］王少萍.大型飞机机载系统预测与健康管理关键技术［J］. 航空学报2014，06

［4］杜志兴.航空机电产品故障预测和健康管理技术［J］. 科技创新导报，2014，16：164.

［5］张栋善.航空装备领域中故障预测与健康管理技术的应用分析［J］.山东工业技术，2016，10：264.

［6］范守文，黄洪钟，杨玻玻.机电产品容错纠错设计系统及其基本框架研究［J］.计算机集成制造系统，2007，07：1275-1281.

刘铭光，男（1962.10—），汉族，籍贯 广东潮州，学士，讲师，研究方向：电气自动化控制；航空机电技术。

Research on Prognostics and Health Management of Aviation Electrical Equipment

Liu Mingguang
（Guangzhou Civil Aviation College，Guangzhou Guangdong510403）

Based on the needs of aviation reliability，safety and economy， more and more attention has been paid to prognostics and health management（PHM） technology of aviation electrical equipment，In the overseas aviation equipment inspection technology，prognostics and health management technology has become the core technology.aviation electrical equipment prognostics and health management technology are introduced in this paper，aimed at key content of aviation typical electrical equipment prognostics and health management system modeling，analysis of the aviation electrical equipment prognostics and health management technology of overall prediction process， the application strategy.

prognostics and health management（PHM）；prediction process；the application strategy；aviation electrical equipment