基于模糊診斷的航空電源車綜合故障診斷技術(shù)

馬智杰，許少波

（中國飛行試驗研究院，陜西 西安 710089）

1 研究背景

隨著航空試飛事業(yè)的急速發(fā)展，現(xiàn)有試驗機型眾多，試飛任務(wù)繁重，試飛保障的成功率變得愈加重要。航空電源車作為一種集發(fā)電與供電于一體的試飛保障主要裝備，承擔著飛機相關(guān)地面工作和飛行啟動的保障工作[1]，其運行狀態(tài)和供電性能直接影響到飛行保障效率和飛行安全[2]。而航空電源車容易出現(xiàn)故障且難以判斷排除，很大程度上影響后續(xù)飛行保障工作的正常進行[3]。

基于航空電源車在飛行保障工作中的重要性，要時刻保證其設(shè)備狀態(tài)良好，而航空電源車故障的快速診斷和修復是保證其狀態(tài)良好的重要方式。航空電源車故障的發(fā)生具有模糊性和不確定性，故障位置隨機性強，故障征兆表現(xiàn)模糊，兩者間的關(guān)系也是模糊的，符合模糊診斷方法的應(yīng)用條件[4]。為保證航空電源車故障的快速定位排除，通過此模糊診斷方法對發(fā)生的故障進行診斷，快速定位故障點，進行精準排除，能夠提高航空電源車的完好率和飛行保障效率。

2 模糊綜合評判法

模糊故障診斷通過統(tǒng)計故障發(fā)生征兆與故障發(fā)生原因建立單征兆與故障原因的隸屬度關(guān)系，通過整合多征兆與故障原因的隸屬度關(guān)系形成診斷矩陣，再根據(jù)模糊算法的計算結(jié)果確定故障是否存在傾向性，得出故障診斷結(jié)論。模糊診斷的過程如圖1 所示。

圖1 模糊診斷過程

2.1 建立故障評判因素集

當航空電源車出現(xiàn)故障，車輛的故障警示燈會進行提示，電源輸出品質(zhì)往往會受到影響。通過統(tǒng)計發(fā)生故障時的航空電源車表現(xiàn)形式，形成航空電源車故障征兆集。設(shè)航空電源車出現(xiàn)故障的可能表現(xiàn)征兆有p個，分別用u1,u2,…,up表示。通過統(tǒng)計航空電源車故障可能出現(xiàn)的位置，形成航空電源車故障原因集。設(shè)航空電源車可能出現(xiàn)故障的原因有q個，分別用v1,v2,…,vq表示。則得到以下兩個集合：

2.2 確定隸屬度

由于航空電源車發(fā)生故障時，其征兆與原因不是簡單的映射關(guān)系，故障的某一表現(xiàn)形式可能由多種原因?qū)е拢虼送ㄟ^建立模糊集合來表示當出現(xiàn)故障征兆時各個故障原因的可能性程度，這種可能性程度就是隸屬度[2]。

建立單征兆模糊集合Rp={rij,…,rip}，表示第p個故障征兆發(fā)生時對各個故障原因的評判結(jié)果。Rij表示故障征兆和故障原因之間的聯(lián)系，確定故障征兆集U內(nèi)所有征兆與原因的隸屬度關(guān)系，再以單征兆評判矩陣為行，形成模糊診斷矩陣：

式中：0≤rij≤1，rij∈[0,1]。

該模糊診斷矩陣表示了故障征兆集與故障原因集之間相互制約的關(guān)系強度。在實際的航空電源車故障診斷中，上述矩陣表示了故障征兆與故障原因之間的隸屬度，即可能導致此征兆發(fā)生的故障原因的可能性。

2.3 建立多征兆表征集

在實際故障發(fā)生時，故障征兆不是單一的。經(jīng)過故障表現(xiàn)重復確認后，可能存在征兆的不確定性，因此不能用簡單的是或否來確定故障征兆。在此引入多征兆表征集，由專業(yè)工程人員根據(jù)實際故障的評判來為所有征兆可能性進行評判。

建立多征兆表征集：

2.4 模糊算子的選用

根據(jù)實際情況的需求不同，選用的模糊算子也不同。在航空電源車故障診斷中，需要了解各個故障發(fā)生原因的可能性，依據(jù)可能性大小進行故障排除工作，所以一般選用加權(quán)平均型算子M（●，+）。

2.5 模糊綜合評判

由于針對電源車故障需要對所有因素依權(quán)重值大小均衡兼顧，考慮各個因素，因此采用加權(quán)平均型算子M（●，+），對對應(yīng)元素乘積求和。

根據(jù)具體情況確定模糊算子后，求解模糊方程：

式中：○為模糊算子，R為模糊診斷關(guān)系矩陣，描述了故障征兆與故障原因之間的隸屬程度[5]。

確定了模糊算子后，將式（3）、式（4）代入式（5）得到模糊方程：

式中：dj=,(j=1，2，…,p)。

D即為最終的故障診斷模糊評判集，該集合內(nèi)各元素即為故障原因位置的可能性大小。

3 模糊綜合評判在DYC30 型航空電源車故障診斷中的應(yīng)用

當前航空電源車廠家眾多，車型眾多，特裝部分結(jié)構(gòu)變化大，出現(xiàn)故障時不易查找故障源，設(shè)備狀態(tài)恢復有很大困難。但綜合現(xiàn)有航空電源車廠家多數(shù)設(shè)備來看，其供電原理基本相同，若利用此模糊診斷方法，可快速查找故障源所處系統(tǒng)，再進行精準維修，可極大地縮短故障排除時間。在此選用DYC30 型號航空電源車為例進行說明。

選取該型電源車一次28.5 V 保障機型啟動失敗情況為例進行故障診斷。總結(jié)故障征兆共6 個，建立故障征兆集如表1 所示。

表1 故障征兆集

總結(jié)故障原因，共有9 個常見故障原因，建立故障原因集如表2 所示。

表2 故障原因集

根據(jù)常年故障總結(jié)數(shù)據(jù)和專業(yè)工程人員的經(jīng)驗，建立模糊關(guān)系如表3 所示。

表3 28.5 V 保障機型故障模糊關(guān)系

可得到故障模糊矩陣為

由專業(yè)工程人員根據(jù)建立的模糊量詞量化表4，針對故障征兆建立多征兆表征集A={0,0,0.9,0,0.7,0}。

表4 模糊量詞量化

由于DYC30 型航空電源車故障因素眾多，對所有因素需依權(quán)重值大小均衡兼顧，在高可能性故障原因不正確時需考慮其次的可能原因，所以要保留各個因素可能性大小。選用加權(quán)平均型算子M（●，+），進行模糊評判：

根據(jù)最大隸屬度原則，最有可能發(fā)生的故障為v4，即ZLWT-4 直流調(diào)壓器損壞。排除故障時，技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)由于直流調(diào)壓器損壞，導致無勵磁電壓輸出，證明實際故障與診斷結(jié)果相同。

4 模糊綜合故障診斷實際應(yīng)用

隨著電源車多功能綜合化程度越來越高，故障診斷技術(shù)要求也越來越高。電源車技術(shù)更新速度極快，這就要求維修人員具備大量的知識儲備和維修經(jīng)驗。運用此方法構(gòu)建故障征兆與位置的數(shù)學模型，可以通過形成的故障模糊關(guān)系表來指導維修工作，形成系統(tǒng)性的故障查找數(shù)據(jù)庫，對應(yīng)的可能性由數(shù)值表示，一目了然，有助于維修人員對故障進行快速預判。

在實際故障中，故障與征兆很難精確對應(yīng)，只能憑借人為經(jīng)驗去進行梳理排除。而電源車模糊綜合診斷可以直接通過易辨識的故障征兆給出故障產(chǎn)生位置的可能性，快速完成電源車故障的檢測與排除，大大提高了診斷工作的效率和準確性[6]。

故障征兆就是故障發(fā)生時的表征現(xiàn)象，可以通過軟件采集故障信號形成多征兆表征集，通過系統(tǒng)計算得出故障模糊評判集，大大減少故障定位時間。如果該系統(tǒng)應(yīng)用成功，能在一定程度上提高對航空電源車裝備的維護維修能力，對電源車裝備的信息化和智能化發(fā)展起到極大的推動作用[7]。

5 結(jié)語

航空電源車在實際使用時，故障的出現(xiàn)具有復雜性，往往表現(xiàn)為多個征兆。尤其在試飛實際情況中，需要保障的機型眾多，航空電源車廠家眾多，涵蓋多個系列的航空電源車，故障的排除難度更大。與其他保障技術(shù)相比，本文提出的模糊診斷方法能夠快速、準確地鑒定故障類型，對故障進行定位，減少了故障定位排除的時間。在今后的工作中，通過電子設(shè)備收集航空電源車的數(shù)據(jù)，分析可能出現(xiàn)的故障征兆，然后由計算機進行模糊診斷，能夠有效提高故障診斷效率，加強對設(shè)備狀態(tài)的把控，對未來的試飛保障工作具有重要意義。