基于數(shù)字孿生的民航飛行控制系統(tǒng)故障診斷技術(shù)

摘 要：隨著民用航空行業(yè)快速發(fā)展，飛行控制系統(tǒng)的安全性和可靠性變得尤為關(guān)鍵。傳統(tǒng)故障診斷手段依賴人工經(jīng)驗(yàn)，效率低、精度有限。本研究采用數(shù)字孿生技術(shù)，通過(guò)建立精確的虛擬仿真模型實(shí)現(xiàn)飛控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與故障預(yù)測(cè)，顯著提高了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。研究驗(yàn)證了數(shù)字孿生技術(shù)在民航飛控系統(tǒng)中的應(yīng)用效果，確認(rèn)其能顯著提升維護(hù)效率和飛行安全。

關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生；民航飛控系統(tǒng)；故障診斷；實(shí)時(shí)監(jiān)控

中圖分類號(hào)：V 249 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著民用航空業(yè)的飛速發(fā)展，飛行安全和可靠性標(biāo)準(zhǔn)愈發(fā)嚴(yán)格，亟需提高安全保障水平[1]。飛行控制系統(tǒng)是關(guān)鍵，傳統(tǒng)故障診斷方法效率低，準(zhǔn)確性有限。本研究利用數(shù)字孿生技術(shù)為飛行控制系統(tǒng)建立虛擬仿真模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)，提升運(yùn)行效率、準(zhǔn)確性。數(shù)字孿生技術(shù)融合了感知、分析和診斷功能，能夠在不影響安全性的前提下模擬和分析飛控系統(tǒng)，通過(guò)分析海量數(shù)據(jù)檢測(cè)潛在異常和故障。此研究為提升民航飛控系統(tǒng)的安全性提供了新思路和理論支持。

1 基于數(shù)字孿生的故障診斷方法

1.1 虛擬模型構(gòu)建

1.1.1 飛行控制系統(tǒng)模型化

構(gòu)建飛行控制系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型的關(guān)鍵是精確的系統(tǒng)模型化。這要求深入理解飛行器動(dòng)力學(xué)、控制邏輯及傳感器和執(zhí)行器特性[3]，確保模型能實(shí)時(shí)反映實(shí)際系統(tǒng)行為，用于故障預(yù)測(cè)和健康管理。整合這些動(dòng)力學(xué)參數(shù)、控制邏輯和傳感器/執(zhí)行器特性的詳細(xì)模型，得到的數(shù)字孿生模型能夠以高精度實(shí)時(shí)模擬實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行，顯著提高系統(tǒng)的可靠性和性能，支持航空安全和效率提升。

核心的建模步驟通常包括以下步驟。

動(dòng)力學(xué)建模：根據(jù)牛頓第二定律及飛行器運(yùn)動(dòng)學(xué)原理，建立飛行器的運(yùn)動(dòng)方程。例如，一個(gè)簡(jiǎn)化的線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)如公式（1）所示。

m=-Dv+g（x1，x2，...，xn） （1）

式中：m為質(zhì)量；v為速度矢量；D為阻力系數(shù)矩；g函數(shù)封裝了與狀態(tài)變量x1，x2，...，xn相關(guān)的其他力和矩。

控制邏輯建模：設(shè)計(jì)控制器邏輯，并將其集成到系統(tǒng)中。這可以通過(guò)例如PID控制或更復(fù)雜的自適應(yīng)控制策略實(shí)現(xiàn)，如公式（2）所示。

u（t）=Kpe（t）+Ki∫e（t）dt+Kde（t） （2）

式中：u（t）為控制輸入；e（t）為設(shè)定點(diǎn)與測(cè)量輸出之間的偏差。

傳感器和執(zhí)行器建模：確保模型包括所有關(guān)鍵傳感器和執(zhí)行器的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性。這通常涉及傳遞函數(shù)或響應(yīng)曲線的制定，如公式（3）所示。

（3）

式中：G（s）為拉普拉斯域中的系統(tǒng)傳遞函數(shù)；ωn為自然頻率；ζ為阻尼比。

經(jīng)過(guò)上述的建模過(guò)程，構(gòu)建了一個(gè)能夠精確反映真實(shí)飛行控制系統(tǒng)性能的數(shù)字化模型。此模型可以被有效地模擬各種不同操作環(huán)境中的系統(tǒng)行為，進(jìn)而在實(shí)際系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)給出預(yù)警，并為后續(xù)維護(hù)決策提供方向。

1.1.2 傳感器與執(zhí)行器模型化

為了實(shí)現(xiàn)精確的故障診斷，建立一個(gè)針對(duì)民航飛行控制系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”模型是關(guān)鍵步驟。這涉及對(duì)傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的細(xì)致建模，包括它們的靈敏度、遲滯、非線性特性及故障模式，對(duì)準(zhǔn)確模擬真實(shí)元件的動(dòng)態(tài)行為至關(guān)重要。通過(guò)在數(shù)字孿生模型中精細(xì)地再現(xiàn)這些特性，能夠確保模型的響應(yīng)和可靠性與實(shí)際元件相符，從而有效地用于系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)測(cè)和健康管理。這種高精度的模型可以幫助提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障，減少維護(hù)成本并提高飛行安全性。

傳感器建模通常要涉及對(duì)傳感器測(cè)量特性的捕獲，這包括其靈敏度、頻率響應(yīng)和噪聲水平。舉例來(lái)說(shuō)，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的傳感器模型可能會(huì)遵循特定的傳遞函數(shù)模型，如公式（4）所示。

（4）

式中：Gsensot為傳感器的增益；Tsensot為時(shí)間常數(shù)；s為復(fù)頻域變量。

這個(gè)模型描述了傳感器對(duì)輸入信號(hào)的穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)響應(yīng)。

執(zhí)行器的模型化重點(diǎn)在于它對(duì)控制指令的反應(yīng)速度，涵蓋了例如力矩產(chǎn)生、移動(dòng)速率和機(jī)械延遲等各種特征。執(zhí)行器的結(jié)構(gòu)模型如公式（5）所示。

（5）

式中：Kactuator為執(zhí)行器增益；ωn為其自然頻率。

此模型有助于評(píng)估執(zhí)行器在實(shí)際飛行條件下的性能表現(xiàn)。

1.2 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)分析

1.2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

基于“數(shù)字孿生”理論，對(duì)飛控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)分析對(duì)故障診斷至關(guān)重要，而數(shù)據(jù)的獲取與處理是確保診斷精度和有效性的基礎(chǔ)。飛機(jī)通過(guò)傳感器收集姿態(tài)、加速度、舵面位置和環(huán)境參數(shù)等信息，需要依賴先進(jìn)感知技術(shù)和通信網(wǎng)絡(luò)，以確保實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地獲取數(shù)據(jù)，如圖1所示。

持續(xù)收集的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行處理，以支持后續(xù)分析。數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、同步和融合3個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的不足，介紹了基于小波分析的幾種數(shù)據(jù)處理算法及其優(yōu)缺點(diǎn)，并提出一種利用小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的新方法。由于小波分析在時(shí)頻局部化方面的優(yōu)越性，它非常適合處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤問(wèn)題。

1.2.2 狀態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)

當(dāng)評(píng)估飛行控制系統(tǒng)狀態(tài)時(shí)，采用定量方法是基本途徑。具體來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)計(jì)算系統(tǒng)的實(shí)際輸出與預(yù)定模型預(yù)測(cè)之間的偏差來(lái)構(gòu)建一個(gè)名為e（t）的殘差信號(hào)集。這種殘差信號(hào)代表了模型預(yù)測(cè)誤差，是評(píng)估系統(tǒng)健康狀況的關(guān)鍵指標(biāo)。如果殘差信號(hào)e（t）超過(guò)某個(gè)閾值，這通常意味系統(tǒng)可能存在異?；蚬收?。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)這些殘差信號(hào)，能夠?qū)ο到y(tǒng)中的微小變化保持敏感，從而在異常發(fā)展的早期階段進(jìn)行檢測(cè)和警報(bào)，進(jìn)一步采取適當(dāng)?shù)脑\斷和維修措施來(lái)確保系統(tǒng)的正常運(yùn)行和飛機(jī)的安全飛行。殘差信號(hào)如公式（6）所示。

e（t）=yreal（t）-ymodel（t） （6）

式中：yreal（t）為實(shí)際系統(tǒng)輸出；ymodel（t）為數(shù)字孿生模型的預(yù)測(cè)輸出。

一旦殘差超出了預(yù)定的閾值，便可判定系統(tǒng)可能存在異常。

當(dāng)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析時(shí)，經(jīng)常會(huì)運(yùn)用時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)。自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）及其相關(guān)版本，例如自回歸積分滑動(dòng)平均模型（ARIMA），常被采納來(lái)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的將來(lái)行動(dòng)。一個(gè)基礎(chǔ)性的ARIMA模型如公式（7）所示。

（1-B）p（1-B）dYt=（1-B）q∈t （7）

式中：Yt為時(shí)間序列數(shù)據(jù)；B為后退算子；∈t為白噪聲；p、d、q分別為自回歸、差分、移動(dòng)平均的階數(shù)。

1.3 故障識(shí)別與定位

1.3.1 故障特征提取

在特征抽取階段，使用信號(hào)處理方法例如快速傅里葉變換（FFT）[4]對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析是至關(guān)重要的。FFT技術(shù)將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，有效識(shí)別系統(tǒng)的基本頻率和諧波，對(duì)評(píng)估系統(tǒng)健康狀態(tài)至關(guān)重要。它能精確捕捉不同故障模式在特定頻率上的特征響應(yīng)，例如軸承損壞的高頻振動(dòng)或不平衡的低頻特征，從而實(shí)現(xiàn)早期故障檢測(cè)和診斷。FFT還能過(guò)濾噪聲，準(zhǔn)確聚焦真實(shí)故障頻率，顯著提升飛行控制系統(tǒng)維護(hù)和健康管理的效率和準(zhǔn)確性，是故障診斷的關(guān)鍵工具。FFT的數(shù)學(xué)表示式如公式（8）所示。

（8）

式中：F（k）為頻域中的輸出；f（n）為原始信號(hào)的時(shí)間序列；N為樣本點(diǎn)數(shù)；i為虛數(shù)單位。

時(shí)域分析工具，例如統(tǒng)計(jì)矩（包括均值、方差等）、峰度、偏度等，也經(jīng)常用于提取故障特征，這些工具能夠量化數(shù)據(jù)的核心趨勢(shì)、分散程度和形態(tài)特性。此外，在振動(dòng)分析過(guò)程中，峭度這一指標(biāo)對(duì)檢測(cè)滾動(dòng)軸承以及齒輪箱等關(guān)鍵部件的故障表現(xiàn)得尤為出色。峭度系數(shù)（Kurtosis）如公式（9）所示。

（9）

式中：K為峭度系數(shù)；xi為單個(gè)樣本點(diǎn)；為樣本均值；σ為標(biāo)準(zhǔn)偏差；N為樣本總數(shù)。

1.3.2 故障診斷算法

為確保飛行過(guò)程中的安全性，對(duì)其進(jìn)行故障的高效檢測(cè)和定位研究。這一方法依托大量的數(shù)字化孿生模型和真實(shí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)而對(duì)這些數(shù)據(jù)執(zhí)行高效的故障檢測(cè)。

常用的故障診斷算法包括模型基于解析冗余的關(guān)系，例如卡爾曼濾波器（KF）給予系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的最優(yōu)性。擴(kuò)展卡爾曼濾波器（EKF）用于處理非線性系統(tǒng)，如公式（10）所示。

k|k-1=f（hatxk-1|k-1，uk）

Pk|k-1=FkPk-1|k-1FkT+Qk （10）

式中：hatxk-1|k-1為先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)；f為系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型；uk為控制輸入；Pk|k-1為誤差協(xié)方差矩陣；Fk為雅可比矩陣；Qk為過(guò)程噪聲協(xié)方差。

2 民航飛行控制系統(tǒng)故障診斷應(yīng)用

2.1 應(yīng)用場(chǎng)景分析

以飛機(jī)舵面為例，通過(guò)建立“數(shù)字孿生”的數(shù)學(xué)模型，在飛行控制系統(tǒng)中，對(duì)舵面的異常偏轉(zhuǎn)、液壓系統(tǒng)的泄漏、液壓系統(tǒng)的異常壓力等進(jìn)行故障診斷。在此基礎(chǔ)上，對(duì)上述關(guān)鍵性能參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，保證了飛控系統(tǒng)的正常工作，有效地防止了因系統(tǒng)故障而引起的安全事故。

在航空電子行業(yè)內(nèi)，數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用有助于提前識(shí)別傳感器出現(xiàn)的問(wèn)題和處理異常數(shù)據(jù)，這對(duì)確保飛行的安全性和提高航班的準(zhǔn)期率具有顯著的意義。在這樣的基礎(chǔ)之上，為其實(shí)施及時(shí)的診斷和維護(hù)操作，不僅能縮減施工時(shí)間，而且還能有效提升其運(yùn)行效能。

2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

這套體系架構(gòu)被細(xì)分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)、診斷與決策部分及與用戶的互動(dòng)層面。數(shù)據(jù)通過(guò)傳感技術(shù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)较到y(tǒng)，經(jīng)過(guò)凈化、融合和初步分析后，為數(shù)字化孿生模式的構(gòu)建和持續(xù)維護(hù)提供高品質(zhì)數(shù)據(jù)。整個(gè)體系結(jié)構(gòu)也具有模塊化和可擴(kuò)充性特點(diǎn)，便于未來(lái)更新和維護(hù)。各模塊相互配合，構(gòu)成了一個(gè)完備的故障診斷系統(tǒng)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集模塊采集各傳感器及飛行控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)信息，數(shù)據(jù)分析處理模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等環(huán)節(jié)[2]。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，并提出了新的維修策略，為人機(jī)互動(dòng)模組提供了直觀、易用的界面，讓使用者可以很容易地取得系統(tǒng)資訊、故障診斷與維修意見(jiàn)。各模塊的職責(zé)見(jiàn)表1。

通過(guò)這些功能模塊的協(xié)同工作，基于數(shù)字孿生的飛行控制系統(tǒng)故障診斷技術(shù)能夠高效、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)和管理民航飛行控制系統(tǒng)的健康狀態(tài)，從而提高系統(tǒng)的可靠性和安全性。

3 具體應(yīng)用分析

3.1 動(dòng)力學(xué)建模應(yīng)用

在民航飛行控制系統(tǒng)的故障診斷中，動(dòng)力學(xué)模型的構(gòu)建是初步且關(guān)鍵的步驟。該模型基于飛行器的運(yùn)動(dòng)方程（公式（1）），有效描述飛行器在多種飛行狀態(tài)下的行為。通過(guò)這一模型，可以預(yù)測(cè)飛行器的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，并為系統(tǒng)的健康管理提供理論依據(jù)。

3.2 控制邏輯和傳感器/執(zhí)行器模型化

利用控制邏輯建模（公式（2））結(jié)合傳感器和執(zhí)行器的傳遞函數(shù)模型（公式（4）），能夠精確模擬飛行控制系統(tǒng)對(duì)各種操縱輸入的響應(yīng)。這種詳細(xì)的模擬幫助識(shí)別系統(tǒng)中潛在的故障模式，從而采取適時(shí)的預(yù)防或修復(fù)措施，確保飛行安全。

3.3 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)分析

采用殘差信號(hào)計(jì)算方法（公式（6）），通過(guò)實(shí)時(shí)比較系統(tǒng)的實(shí)際輸出與數(shù)字孿生模型的預(yù)測(cè)輸出，有效監(jiān)控飛行控制系統(tǒng)的健康狀況。此外，使用ARIMA模型（公式（7））預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來(lái)行為，有助于故障預(yù)測(cè)和預(yù)防工作。

3.4 故障特征提取與診斷算法應(yīng)用

快速傅里葉變換（FFT）分析傳感器數(shù)據(jù)，根據(jù)公式（8）揭示故障頻率特性，是檢測(cè)特定故障模式的關(guān)鍵工具。結(jié)合峭度系數(shù)（公式（9））等統(tǒng)計(jì)工具，從數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵故障特征，提高診斷的準(zhǔn)確性。

數(shù)字孿生技術(shù)顯著提升了飛行控制系統(tǒng)的維護(hù)效率和安全性，通過(guò)精確模型化和實(shí)時(shí)監(jiān)控，增強(qiáng)了預(yù)測(cè)和診斷潛在故障的能力。該技術(shù)為民航業(yè)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持和安全保障。

3.5 模擬試驗(yàn)驗(yàn)證分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證基于數(shù)字孿生的飛行控制系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的有效性和實(shí)用性，本研究設(shè)計(jì)了一系列的試驗(yàn)。這些試驗(yàn)旨在通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比傳統(tǒng)故障診斷方法與基于數(shù)字孿生的故障診斷技術(shù)在診斷效率和準(zhǔn)確性上的表現(xiàn)。模擬試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

試驗(yàn)選取民航飛機(jī)中常見(jiàn)的幾種故障模式，包括傳感器偏移、執(zhí)行器失效等。每種故障模式下，分別使用傳統(tǒng)的故障診斷方法和基于數(shù)字孿生的技術(shù)進(jìn)行診斷。

數(shù)據(jù)采集：利用安裝在飛機(jī)各關(guān)鍵部位的傳感器收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括飛行器的姿態(tài)、加速度、舵面位置參數(shù)等。

數(shù)據(jù)處理：采用小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

模型構(gòu)建與監(jiān)測(cè)：構(gòu)建動(dòng)力學(xué)模型和控制邏輯模型，并實(shí)時(shí)比較系統(tǒng)輸出與模型預(yù)測(cè)的差異，生成殘差信號(hào)。

故障檢測(cè)與定位：應(yīng)用FFT和峭度系數(shù)等工具提取故障特征，并使用EKF進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)和故障診斷。

根據(jù)表2結(jié)果，基于數(shù)字孿生的故障診斷方法顯著提升了飛行控制系統(tǒng)的診斷速度和準(zhǔn)確率，尤其是針對(duì)傳感器偏移和執(zhí)行器失效故障，數(shù)字孿生技術(shù)將傳感器偏移故障的診斷時(shí)間從15min降至5min，準(zhǔn)確率提升至95%，并將執(zhí)行器失效故障的診斷時(shí)間從20min降至7min，準(zhǔn)確率提升至93%，這對(duì)提高民航飛機(jī)的安全性和可靠性具有重要意義。

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)民航飛行安全和可靠性的迫切需求，本研究探索了基于數(shù)字孿生的新型故障診斷技術(shù)。通過(guò)建立精確仿真模型，提出了一種能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)飛控系統(tǒng)狀態(tài)的方法，提高了故障識(shí)別和定位的準(zhǔn)確性。研究深入討論了數(shù)字孿生基礎(chǔ)理論，并驗(yàn)證了其在提升飛機(jī)飛控系統(tǒng)故障診斷水平方面的有效性。與傳統(tǒng)方法相比，該技術(shù)減少了對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴，實(shí)現(xiàn)了更快速、更精確的故障診斷，為提升我國(guó)民用航空飛控系統(tǒng)的安全性和可靠性提供了新途徑。

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