航空机电产品故障预测和健康管理技术
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作者:吴云锋 陈洁
摘要：当前，随着航空系统的发展，其复杂性和智能化程度逐渐提升，集合程度、融合程度也随之提高，但随着而来的维护成本也水涨船高。另外，各部分的组成相互影响程度也不断增加，航空机电产品故障率也居高不下。针对航空机电产品的在稳定、可靠和安全等方面的特殊要求，故障预测和健康管理技术也受到了越来越多的重视和研究，逐渐成为航空机电产品检测技术中的核心技术之一。本文主要介绍了故障预测和健康管理技术的发展，分析了航空机电产品中故障预测和健康管理技术的应用，期望能够为航空机电产品故障的预测和健康管理技术的发展提供参考和借鉴，促进航空运行的安全、稳定。
关键词：航空机电产品;故障预测;健康管理
中图分类号：TP311 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）31-0234-02
故障检测和健康管理技术的主要功能是对系统的监控和状态的预测，主要包括剩余寿命和故障预测等。大量的研究和实践表明，故障预测和健康管理能够降低维护成本，提高设备的稳定性，确保设备稳定、安全完成任务。本文即针对航空机电产品故障预测和健康管理技术开展了探讨，期望能够为航空机电产品的开发设计提供有益的参考和借鉴。
1故障预测和健康管理的含义
国内外关于故障预测和健康管理（Prognostics and HealthManagement，PHM）的研究很多，但关于其概念还没有统一的标准。当前，在PHM中容易混淆的概念有以下几对：
一是损伤和退化。损伤和退化都能够用于描述电子设备的非正常的状态，但损伤多描述的是器件、电路等设备的物理损坏程度，而退化多用于描述器件、电路等设备的能力衰退程度。可见，从一定意义上讲电子设备的损伤可能是导致设备退化的原因。
二是故障预测和剩余寿命预测。它们都能够描述设备的健康状态的未来变化。但故障预测是指以历史数据和测试数据为基础对某个特定故障的演化进行的推测，以预测这一故障的发生时间，而剩余寿命预测是指以历史数据和测试数据为基础，使用相应的寿命预报模型对设备的剩余使用寿命进行的确定。可以看出，故障预测的对象是特定的故障，而剩余使用寿命的预测对象是设备本身，前者是局部，后者是整体。
三是损伤状态、退化状态、健康状态和使用状态。在PHM中，状态一词十分常见，主要有损伤状态、退化状态、健康状态和使用状态等。通过前文对“损伤”和“退化”两个属于的解释我们能够很清晰地分辨损伤状态和退化状态的不同，损伤状态是指设备物理层面的损坏程度，退化状态是设备物理层面某功能的衰退程度。一般来说，电子设备的退化状态越多，健康状态就越差。
2航空机电产品故障预测和健康管理系统的模式
1）航空机电产品故障预测和健康管理系统的建设理念
在航空机电产品中，辅助动力系统的性能衰退是一种常见的故障。转速、排气温度等能够引起动力系统参数的变化，然后就可以根据参数的变化对运行状态进行诊断。完整PHM模型的建立包括传感器数据采集模型、数据预处理模型、健康状态预报模型等。
2）特征提取模型
当前，常用小波变换提取信息，其能够细化被测信号的频率成分，并能够提取到游泳频率。在小波变化的提取过程中通常能够根据信号的任意细节调节，以提高分辨率。
3）健康预测和诊断系统
健康预测和诊断系统的开发效率应使用集成形式提升，同时也能够让各个模块都能够共享信息，使整个系统能够得到益处。辅助动力系统的健康预测和诊断系统能够通过集成的形式满足不同功能、不同配置体系的要求。由于辅助动力系统使用的是全数字电子控制系统，其健康预测和诊断系统也与数字电控系统的关系紧密联系，多数参数也是相同的。两者的不同在于，健康预测和诊断系统对超限的检测多以向机组和地勤人员告警的方式进行，而数字电控系统则是以辅助动力系统的健康状态为依据对控制规律进行优化，以降低异常状态的影响，保障工作的穩定性。
4）健康状态预报和剩余寿命预测
健康状态预报和剩余寿命预测应对被测对象的健康状态进行划分归类，并以正常与否、性能状态等标准进行划分，并通过特征提取的方式对状态的进行识别。通常将其划分为以模型为基础的预测法、以知识为基础的预测法、以数据为基础的预测法。其中，以模型为基础的预测通过辅助动力系统中的数字模型和部件实效模型为基础;以知识为基础的预测法对精确数学模型的要求不高;以数据预测就不需要数学模型和物理模型。
5）辅助动力系统的故障与寿命的预测过程
常规来讲，预测的主要步骤主要分三步：一是将HMM的参数转化为状态参数;第二是在HMM中的参数估计中转换为概率密度函数，然后计算平均值和偏差;第三步是通过计算结果分析健康状态;第四步是通过迭代运算对剩余使用寿命进行预测。在系统的设计和研发过程中，应充分重视辅助动力健康预测和诊断数据的重要性，全面提升辅助动力系统的监视、诊断等功能，以实现效益最大化。
3航空机电产品故障预测和健康管理面临的挑战和对策
1）航空机电产品故障预测和健康管理中面对的主要挑战
第一，机电产品的健康损耗的规律不明确。机电产品中有大量的电子元器件，受工作环境和工作应力的影响，其健康退化机理也千差万别，而多数退化或实效模型还不完善，它们很难进行定量和准确描述，健康损耗规律也难以掌握，同时也导致PHM技术发展缓慢。
第二，机电产品的健康状态的表征难度大。机电设备由电路板、功能电路等组合而成，其健康状态是由这些层级综合反映出来的。当前，多数电子元器件的退化的征兆狠不明显，进而也导致机电产品功能电路、电路板的退化也很难直接观测到。而当机电产品发生故障时，其电信号的变化也很突然，间隔时间短，因此，电子设备的故障被分为突发性故障，预测难度大。当前，关于电子设备故障的发生还没有明确的外在征兆，表征难度极大。
第三，机电产品PHM特征参数获取难度高。当前，机电产品复杂程度和密集程度越来越高，但其在设计过程中很少考虑机电产品的PHM需求，没有预测特征参数的测试接口，使产品中能够用于PHM中的参数很难被获取。
第四，机电产品故障发生的随机性强。机电产品元器件多、结构复杂，而且在设计过程中也有很多缺陷，同时在复杂的环境应力和工作应力下，机电产品的各种缺陷也被激发，所发生的故障的随机性也较强，这也导致了设备从健康到退化的随机性。
2）航空机电产品故障预测和健康管理的提升对策
针对上述机电产品面对的挑战，同时结合机电产品的特点和前沿研究成果，本文提出了一下对策。
针对机电产品健康损耗规律不明确、健康状态表征难度大的问题，应进一步挖掘和观测能够反映电子设备退化的特征，并以其为基础研究电子设备的健康损耗规律和表征技术。近年的研究成果表明，电子设备的间歇故障特征能够较好地表征电子设备的健康状态。对PHM特征参数获取难度高的问题，应在电子设备的设计阶段就应充分考虑PHM对参数的要求。针对当前航空机电产品故障预测和健康管理技术的发展需求，以PHM为基础的复杂电子设备测试性设计技术有利于解决PHM对特征参数的问题。针对机电设备故障发生随机性大的问题，不仅要提高机电产品的可靠性，避免设计和制造缺陷的产生，而且还应重点关注间歇故障特征，全面分析状态信息、环境应力和工作应力等综合评估机电产品的健康状态。但不能简单地认为间歇故障的次数越多退化就越严重。
4结束语
当前，故障预测和健康管理技术具有稳定、安全、可靠等的应用优势，在航空机电产品的状态维护方面发挥了重要作用，已成为应用广泛的军民航空维护技术之一。但其技术还面对着诸多挑战，如耗损规律不明确、PHM特征难度表征难度大、故障发生随机强等，因此，应加强研究，积极开发面相PHM的机电产品，进一步发挥PHM的作用，保障航空机电产品稳定性、安全性。
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