飞机电源系统状态监测与故障诊断技术研究

2018-01-17张元峰郝世勇于春风

设备管理与维修 2017年6期

张元峰，郝世勇，于春风

（海军航空工程学院青岛校区，山东青岛 266041）

0 引言

飞机电源系统是飞机最重要的系统部件之一，承担着为飞行控制、导航、无线电通信、雷达以及电子对抗、导弹发射等装置提供电力的功能，关系着飞机上各种用电设备的正常运行和飞行安全，电源系统的故障和失效都可能造成非常严重的后果，因而电源系统状态监测与故障预测成为飞机健康管理的重要组成部分。当前，随着现代飞机朝着全电飞机方向的发展，电传操纵、电子设备、综合航电、火控系统等用电设备的大量增加，对飞机电源系统可靠性提出了更高要求，因而开展飞机电源系统状态监测与故障诊断技术研究具有非常重要的现实意义。以飞机电源系统中的旋转电机及二次电源系统中的电力电子电路为主要研究对象，阐述飞机电源系统实时状态监测与故障诊断关键技术研究的现状及发展趋势，对进一步加强飞机故障监测和预测等方面的研究具有一定的借鉴意义。

1 故障特点及监测与诊断技术的原理和方法

飞机电源系统通过航空发动机来传动发电机，将机械能转化为电能的能量转换系统。以当前常用的恒速恒频交流电源为例，其工作原理如图1所示。由主发电机、励磁机和永磁机3部分组成的三级凸极式同步交流发电机同轴旋转，励磁机通过旋转整流器给主发电机励磁，发电机定子电枢绕组感应出三相交流电，供机上电网使用。此外，三相交流电源还通过变压整流器，逆变装置等电力电子设备转换成其他电源供给机上其他直流及交流用电设备。

1.1 飞机电源系统故障特点

飞机电源系统的工作过程伴随着各种物理及化学参数的传递及变化，包括能量、力、温度、介质等[1]。这些具有不同变化规律的参数，直接或间接地反映着电源系统的运行是处于正常状态还是异常状态，只有对这些参数所表达出的信息变化规律进行细致而深入的探究，才能掌握系统的运行状态。

图1 恒速恒频交流电源工作原理

飞机电源系统的故障分析，包括容易发生电气故障的部位、故障产生的原因、故障的最初征兆以及能够反映故障的一次和二次特征。根据某部统计，航空电源主要电气故障可分为定子绕组绝缘故障、转子绕组短路故障、励磁系统故障（旋转整流器故障）。在这些故障中，多数故障非常复杂，无法直接借助物理测量方法直接检测，具体有4个特征。

（1）层次性。根据设备的结构组成，故障也可划分为系统、子系统、部件、元件等各个层次，因此可以考虑建立层次诊断模型。

（2）扩散性。即故障可在单个设备各层次内扩散，也可能在不同设备之间扩散。

（3）相关性。即故障和征兆之间并非一对一关系，这种特点给故障诊断带来了很大的困难。

（4）不确定性。即故障和征兆信息产生的随机性和模糊性，导致故障信息的不确定性。

1.2 状态监测与故障诊断技术的原理

状态监测与故障诊断技术是指在故障产生的初期尽早发现故障，并预测发展趋势，合理安排设备的工作，避免故障扩大到使设备严重受损或造成临时性的停运事故。航空电源系统诊断过程流程如图2所示。根据图2，状态检测需要完成3方面的工作[2]。

图2 航空电源系统诊断过程流程

（1）机理研究。机理研究主要是明确设备异常或故障在状态信号中的反映情况。状态信号包括各种化学和物理量，如机械量（振动等）、电气量（电流、电压或其组合）、热工量（温度、压力、流量）及化学成分等。

（2）信号采集与处理。借助各种与状态信号相匹配的传感器，对选定的状态信号进行采集，并传输至信号处理单元。

（3）特征提取。利用机理研究的成果，从状态信号中提取与设备状态有关的特征信息。

在故障诊断阶段，根据状态监测判别出设备状态有异常或故障情况下，进一步确定故障的性质、故障类别、严重程度、故障部位、故障原因，乃至说明故障发展趋势和对未来的影响。为预报、控制、剩余寿命预估、维修、调整、治理及事故分析提供依据。

1.3 状态监测与故障诊断技术的关键问题

状态检测与故障诊断技术在减少设备因故障造成的损失及预测故障发生及发展并及时采取预防措施等方面发挥着越来越重要的作用，因而也成为国际上研究的热点问题。目前，这门相对独立发展的技术主要分为2类[3]。

（1）基于被诊断系统数学模型的技术。该技术在机电及化工领域有着广泛的应用。其核心是建立与被诊断对象相关的微分方程，借助方程中包含的故障特征量，采用参数及状态估计技术，对系统的参数、状态及特征值进行预判。

（2）基于观测数据的技术。该技术的核心是通过测量的数据结果判断故障源头及原因。为了达到这一目的，需要采用各种信号处理手段分析观测的数据，提取与故障相关的特征量，运用模糊数学及统计学等方法判断设备的运行状态，探明故障源头及原因。与第一类诊断技术相比，该技术避开了建立被诊断系统数学模型这一难点，直接利用各种信号处理技术，分析观测数据，提取特征值。因而该技术具有广泛的适应性，应用前景非常广阔。

通过对上述2类技术的分析，不难得出，状态检测与故障诊断技术关键点在于故障特征信息的提取，这也是当前亟待突破的难点。它直接关系着故障诊断的准确度及故障预报的可靠性。

测试发现，传感器输出的信号既包含了反映早期故障特性的信号，也包含了噪声干扰信号等非故障特性的信号，为了突出特征信号，抑制噪声信号，从根本上解决故障特性信息提取这个难题，研究人员借助现代信号处理技术来提取、分析故障信号，尽管不同领域故障产生的机理不同，但许多特征提取方法具有广泛的类似。

1.4 状态监测与故障诊断技术的方法

（1）基于FFT原理的算法。对于大多数机电系统而言，其周期性工作特征使得频谱分析法成为应用最成熟的故障特征分析方法，功率谱分析成为FFT最广泛的应用。

（2）非线性信号处理方法。在机电设备故障领域，转轴裂纹、动静碰磨等故障非线性特征非常明显，因此非线性信号处理方法非常适合于机电设备故障领域。

（3）非稳态信号处理方法。常见的非稳态信号主要包括谐和变频信号、宽带变谱信号及瞬态信号。谐和变频信号处理方法通常包括短时快速傅氏变换的三维谱等方法；宽带变谱信号较适用的方法主要是现代谱分析算法；对于瞬态信号，常用方法为小波分析法。

（4）非高斯信号处理方法。在机械设备故障诊断中，故障分析信号通常不服从高斯分布，因而非高斯信号处理方法研究逐渐兴起，主要数学工具包括高阶统计量及相应的高阶谱。

（5）故障诊断推理及判别方法。根据隶属的学科体系，将故障的推理及判别过程所采取的各种方法分为5部分，即：基于控制模型故障诊断，基于模式识别故障诊断，基于人工智能故障诊断，模糊理论和粗糙集理论。

2 飞机电源系统状态监测与故障诊断技术的发展

故障检测与诊断技术的发展离不开信息技术及理论的进步。总体说来，历经3个阶段：第一阶段由于设备简单，故障诊断主要依靠专业维修人员感官、个人经验及简单的仪表设备；随着传感器技术、动态测试技术及信号处理理论和技术的发展，故障诊断迎来第二阶段的发展；20世纪90年代以来，伴随着高级计算机技术及人工智能技术和理论的不断发展，故障诊断技术进入了智能化阶段。在故障检测与诊断技术的发展过程中，相应出现了各类故障诊断系统，根据出现的先后顺序，将其分为4类。

（1）便携式检测仪表和分析仪器。它是最早出现的故障检测装置，作用是对检测对象的一些重要运行参数进行测量，据此判断设备工作状态是否良好。主要产品包括丹麦B&K公司及瑞典的SPM公司的振动测量仪、温度测量仪及轴承检测仪。

（2）在线监测仪表系统。该系统运行在需要实时监控的特定工作对象中，对工作过程中的重要状态量进行监测。美国Bently及瑞士Vibro-MetCr等公司开发了许多系列产品。

（3）计算机监测分析与诊断系统。该系统不仅能够实现在线监测功能，还具有越限报警、实时故障分析与诊断等功能。例如，美国Bently公司、日本三菱公司以及我国清华大学、哈尔滨工业大学等，相继研发了各自的检测及诊断系统。

（4）智能诊断系统。智能诊断系统的开发始于20世纪80年代，它是人工智能技术研究的成果。西屋公司研制成功的电厂人工智能在线诊断大型网络系统是该系统的典型代表。国内在该领域方面的研究起步较晚，华中理工大学等科研机构取得了一系列成果。

3 飞机电源系统状态监控与故障诊断技术研究现状

近年来，可靠性、维修性、保障性、测试性、安全性、环境适应性工程[4]受到各国有关方面的高度重视。当前很多先进战机均采用具有可靠性高、生存能力强、维修性好、总效率高、费用低的多电飞机电力作动系统（如F-16电刹车系统），大大提高了飞机整体性能、安全性及稳定性。这一应用势必对飞机电源系统实时状态监测与故障诊断技术提出了更高的要求。然而，当前在飞机飞行以及地面维护和保养过程中所采用方法与手段，还不能对航空电源的状态进行全面而精确的监测与诊断。

3.1 机上自检BIT技术

机内测试BIT（Build In Test）技术借助机上电源系统自身的电路和程序，通过机载维护计算机对电源系统自身的状态进行检测和监控，并对故障进行检测和隔离，可有效降低相应设备平均修复时间、故障间隔时间及维修费用。然而，由于机内设备复杂及数量众多等原因，传感器检测项目的数量非常有限，目前只能对重要指标进行检测。此外，对故障的隔离还停留在继电保护的水平，属于“被动保护”，只能在故障发生后保护设备，无法实施“主动保护”，或将故障排除在萌芽状态。

3.2 地面定期检测

地面定期检测主要通过地面维护人员根据相关的军标[5]，借助各种仪器仪表对地面电源进行检测，处于故障诊断技术发展的第一或第二阶段。同BIT检测技术相比，检测更加全面，可以获得更多重要指标。例如，使用兆欧表来检测起动发电机定子绕组的绝缘电阻，通过示波器检测三级交流发动机旋转整流二极管的工作状态等。然而，地面定检这种离线检测手段还无法在飞机飞行过程中实时在线监测航空电源运行时的状态参数，且检测过程可能会掺杂较多人为因素，耗时耗力，效率低下。

目前，在飞机交流发电机故障地面定期检测过程中，主要进行电力参数检测（包括电流、电压、频率），如表l所示。然而，对交流发电机本身定转子故障并未纳入有效的监测范围，相应的监测方法也没有开展有效的研究。如此一来，由于缺乏对常见故障相关量准确而全面的检测与分析，飞机电源系统故障监测与诊断的发展受到很大影响。

表1 飞机交流发电机电源主要故障地面检测项目

3.3 模拟在线监测与故障诊断过程

针对当前大多数航空电源设备只能在地面进行维护保养这种离线检测方法，文献[1]提出了一种在地面模拟“在线监测”过程的方法。该方法通过某航空电源地面综合监测与故障诊断系统，模拟航空电源的实际运行状态，可归类到故障诊断技术发展的第三阶段。该系统以包括局部放电传感器在内的多传感器信息融合技术为基本框架，信号处理技术为基础，D-S证据理论作为特征融合与决策分类方法，更加全面和有效提取状态特征，能够在地面对航空电源标准中的很多常规项目和指标，如电压、电流、转速等进行状态监测，及时发现一些潜在故障。然而，文中并没有考虑其他的电气和机械故障，且故障特征库不够完善。

在智能诊断领域，随着可靠性及维修性工程的进一步发展应用，一些具有自动诊断及维修功能的智能系统在保障飞机、火箭、卫星安全方面发挥了重要作用，但针对航空电源的等智能诊断系统还不多见。

4 飞机电源系统监控及诊断技术未来发展

4.1 飞机电源系统BIT技术

随着计算机技术的飞速发展，机上自检BIT技术获得了长足的进步。先进战机均采用了机载综合测试与诊断系统[6]。综合测试系统的共同特点是不同程度地采用智能BIT技术。F-22A与F-35战斗机机载综合测试与诊断系统设计中，采用了智能BIT技术，提高了故障检测与隔离精度，减少了虚警、不能复现和重测合格问题。然而，机上电源系统的测试与诊断功能不是由独立的BIT来实现，而是把设备BIT、测试性、技术资料和人员等综合考虑，采用综合化的测试与诊断系统，提高飞机快速出动以及再次出动能力，减少地面保障设备，并对飞机电源系统各设备状态进行实时监控，主要包括飞机交流发电机、变压器整流器和静止变流器等电力电子装置。

4.2 旋转电机定转子故障监测与诊断技术

尽管飞机具有备用电源及应急电源，但飞机发电机故障将对整个训练任务及作战任务的完成产生灾难性的后果。因此有必要对旋转电机故障进行早期预报，以预先采取诊断及抢救措施，避免事故的进一步发生和发展。

根据统计，旋转电机故障主要包括定子绕组匝间短路、转子断条和偏心3种主要的故障模式。常用的检测量包括振动量、电气量（包括电流、电压、电阻）、轴向漏磁通、局部放电量、轴电压、温度及基于参数辨识的故障监测方法。其中，故障电流信号由于具有采集信号容易、非侵入式、便于与保护和调速系统集成等优点，将成为飞机电源系统旋转电机最常见、最有效的监测手段。随着小波变换等各种现代信号处理技术的进一步发展，将故障电压及电流信号分析及利用综合化考虑，对实际故障的监测将更为有效。

4.3 电力电子电路故障预测技术

电力电子电路在飞机发电机励磁、变压整流及静止逆变等过程起着关键作用，飞机电源系统故障预测的关键在于对电力电子电路的故障预测。如果能够对电力电子电路故障进行提前预测，及时进行维修和替换，将大大提高飞机电源的可靠性、可用性、维修性[7]。因此，电力电子电路故障预测技术越来越受到重视。根据故障性质的不同，电力电子电路的故障主要分为参数性故障和结构性故障。结构性故障指由于电路开关元件（SCR,MOSFET、IGBT以及二极管等）出现短路、断路而导致电路拓扑发生变化的故障。参数性故障指由于电力电子电路的器件（如电容、电阻、电感、开关元件等）参数退化而导致的软故障。

电力电子电路故障预测研究存在的诸多难点，包括无法准确建立失效机理模型，无法确立故障特征参数，难以开发有效的预测算法及无法对设计出的故障预测系统进行验证。因此，电力电子电路故障预测的研究还有很大的发展空间。未来发展趋势包括特征参数提取方法研究、混合故障预测算法研究、预测信息融合技术研究及内建“故障标尺”的研究。