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基于遗传算法-支持向量机的航电模块故障分类研究

2021-11-26徐钊张一童潘震池程芝

航空科学技术 2021年10期
关键词:特征提取故障诊断

徐钊 张一童 潘震 池程芝

摘要:DC-DC变换器是综合模块化航电的电源转换模块的核心部件,对其进行故障诊断可以有效提高设备的可靠性,减少维修保障费用,极大地提高飞机的使用效能。在PSPICE环境下设计了典型的基于Sepic拓扑结构的DC-DC变换器模型,并对DCDC变换器进行失效规律的分析;对DC-DC变换器的典型故障类型进行故障模拟,通过仿真获取相应的原始数据;采用数据预处理、特征提取与选择、遗传算法-支持向量机方法对DC-DC变换器进行故障诊断分析。仿真验证了上述方法的有效性。

关键词:航电模块;特征提取;支持向量机;故障诊断

中图分类号:V240.2文献标识码:ADOI:10.19452/j.issn1007-5453.2021.10.013

基金项目:国家自然科学基金(61803309,61603303);航空科学基金(20185553034)

21世纪初,美军在联合攻击战斗机计划中提出故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)的技术概念。具体是指用尽可能少的传感器来采集系统的各种数据信息,若发生故障,可借助各种分类算法定位故障模块和具体的器件,结合各种可利用的资源信息提供相应的维修保障措施,以实现系统的视情维修,维护成本可大大降低[1-4]。基于数据驱动的方法利用大量飞行中的数据信息来分析飞机各部位的故障原因并发出消除故障命令,大大提高了飞行的安全性。利用故障诊断技术可以在准确的时间内对航电系统的部件进行准确的维修,有效提高设备的可靠性,减少维修保障费用,极大地提高飞机的作战效能。

在作战飞机执行任务过程中,电气设备的工作状态会对其能否正常完成任务有重大影响。……

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