飛機電源系統狀態監測與故障診斷技術研究

張元峰，郝世勇，于春風

（海軍航空工程學院青島校區，山東青島 266041）

0 引言

飛機電源系統是飛機最重要的系統部件之一，承擔著為飛行控制、導航、無線電通信、雷達以及電子對抗、導彈發射等裝置提供電力的功能，關系著飛機上各種用電設備的正常運行和飛行安全，電源系統的故障和失效都可能造成非常嚴重的后果，因而電源系統狀態監測與故障預測成為飛機健康管理的重要組成部分。當前，隨著現代飛機朝著全電飛機方向的發展，電傳操縱、電子設備、綜合航電、火控系統等用電設備的大量增加，對飛機電源系統可靠性提出了更高要求，因而開展飛機電源系統狀態監測與故障診斷技術研究具有非常重要的現實意義。以飛機電源系統中的旋轉電機及二次電源系統中的電力電子電路為主要研究對象，闡述飛機電源系統實時狀態監測與故障診斷關鍵技術研究的現狀及發展趨勢，對進一步加強飛機故障監測和預測等方面的研究具有一定的借鑒意義。

1 故障特點及監測與診斷技術的原理和方法

飛機電源系統通過航空發動機來傳動發電機，將機械能轉化為電能的能量轉換系統。以當前常用的恒速恒頻交流電源為例，其工作原理如圖1所示。由主發電機、勵磁機和永磁機3部分組成的三級凸極式同步交流發電機同軸旋轉，勵磁機通過旋轉整流器給主發電機勵磁，發電機定子電樞繞組感應出三相交流電，供機上電網使用。此外，三相交流電源還通過變壓整流器，逆變裝置等電力電子設備轉換成其他電源供給機上其他直流及交流用電設備。

1.1 飛機電源系統故障特點

飛機電源系統的工作過程伴隨著各種物理及化學參數的傳遞及變化，包括能量、力、溫度、介質等[1]。這些具有不同變化規律的參數，直接或間接地反映著電源系統的運行是處于正常狀態還是異常狀態，只有對這些參數所表達出的信息變化規律進行細致而深入的探究，才能掌握系統的運行狀態。

圖1 恒速恒頻交流電源工作原理

飛機電源系統的故障分析，包括容易發生電氣故障的部位、故障產生的原因、故障的最初征兆以及能夠反映故障的一次和二次特征。根據某部統計，航空電源主要電氣故障可分為定子繞組絕緣故障、轉子繞組短路故障、勵磁系統故障（旋轉整流器故障）。在這些故障中，多數故障非常復雜，無法直接借助物理測量方法直接檢測，具體有4個特征。

（1）層次性。根據設備的結構組成，故障也可劃分為系統、子系統、部件、元件等各個層次，因此可以考慮建立層次診斷模型。

（2）擴散性。即故障可在單個設備各層次內擴散，也可能在不同設備之間擴散。

（3）相關性。即故障和征兆之間并非一對一關系，這種特點給故障診斷帶來了很大的困難。

（4）不確定性。即故障和征兆信息產生的隨機性和模糊性，導致故障信息的不確定性。

1.2 狀態監測與故障診斷技術的原理

狀態監測與故障診斷技術是指在故障產生的初期盡早發現故障，并預測發展趨勢，合理安排設備的工作，避免故障擴大到使設備嚴重受損或造成臨時性的停運事故。航空電源系統診斷過程流程如圖2所示。根據圖2，狀態檢測需要完成3方面的工作[2]。

圖2 航空電源系統診斷過程流程

（1）機理研究。機理研究主要是明確設備異常或故障在狀態信號中的反映情況。狀態信號包括各種化學和物理量，如機械量（振動等）、電氣量（電流、電壓或其組合）、熱工量（溫度、壓力、流量）及化學成分等。

（2）信號采集與處理。借助各種與狀態信號相匹配的傳感器，對選定的狀態信號進行采集，并傳輸至信號處理單元。

（3）特征提取。利用機理研究的成果，從狀態信號中提取與設備狀態有關的特征信息。

在故障診斷階段，根據狀態監測判別出設備狀態有異常或故障情況下，進一步確定故障的性質、故障類別、嚴重程度、故障部位、故障原因，乃至說明故障發展趨勢和對未來的影響。為預報、控制、剩余壽命預估、維修、調整、治理及事故分析提供依據。

1.3 狀態監測與故障診斷技術的關鍵問題

狀態檢測與故障診斷技術在減少設備因故障造成的損失及預測故障發生及發展并及時采取預防措施等方面發揮著越來越重要的作用，因而也成為國際上研究的熱點問題。目前，這門相對獨立發展的技術主要分為2類[3]。

（1）基于被診斷系統數學模型的技術。該技術在機電及化工領域有著廣泛的應用。其核心是建立與被診斷對象相關的微分方程，借助方程中包含的故障特征量，采用參數及狀態估計技術，對系統的參數、狀態及特征值進行預判。

（2）基于觀測數據的技術。該技術的核心是通過測量的數據結果判斷故障源頭及原因。為了達到這一目的，需要采用各種信號處理手段分析觀測的數據，提取與故障相關的特征量，運用模糊數學及統計學等方法判斷設備的運行狀態，探明故障源頭及原因。與第一類診斷技術相比，該技術避開了建立被診斷系統數學模型這一難點，直接利用各種信號處理技術，分析觀測數據，提取特征值。因而該技術具有廣泛的適應性，應用前景非常廣闊。

通過對上述2類技術的分析，不難得出，狀態檢測與故障診斷技術關鍵點在于故障特征信息的提取，這也是當前亟待突破的難點。它直接關系著故障診斷的準確度及故障預報的可靠性。

測試發現，傳感器輸出的信號既包含了反映早期故障特性的信號，也包含了噪聲干擾信號等非故障特性的信號，為了突出特征信號，抑制噪聲信號，從根本上解決故障特性信息提取這個難題，研究人員借助現代信號處理技術來提取、分析故障信號，盡管不同領域故障產生的機理不同，但許多特征提取方法具有廣泛的類似。

1.4 狀態監測與故障診斷技術的方法

（1）基于FFT原理的算法。對于大多數機電系統而言，其周期性工作特征使得頻譜分析法成為應用最成熟的故障特征分析方法，功率譜分析成為FFT最廣泛的應用。

（2）非線性信號處理方法。在機電設備故障領域，轉軸裂紋、動靜碰磨等故障非線性特征非常明顯，因此非線性信號處理方法非常適合于機電設備故障領域。

（3）非穩態信號處理方法。常見的非穩態信號主要包括諧和變頻信號、寬帶變譜信號及瞬態信號。諧和變頻信號處理方法通常包括短時快速傅氏變換的三維譜等方法；寬帶變譜信號較適用的方法主要是現代譜分析算法；對于瞬態信號，常用方法為小波分析法。

（4）非高斯信號處理方法。在機械設備故障診斷中，故障分析信號通常不服從高斯分布，因而非高斯信號處理方法研究逐漸興起，主要數學工具包括高階統計量及相應的高階譜。

（5）故障診斷推理及判別方法。根據隸屬的學科體系，將故障的推理及判別過程所采取的各種方法分為5部分，即：基于控制模型故障診斷，基于模式識別故障診斷，基于人工智能故障診斷，模糊理論和粗糙集理論。

2 飛機電源系統狀態監測與故障診斷技術的發展

故障檢測與診斷技術的發展離不開信息技術及理論的進步。總體說來，歷經3個階段：第一階段由于設備簡單，故障診斷主要依靠專業維修人員感官、個人經驗及簡單的儀表設備；隨著傳感器技術、動態測試技術及信號處理理論和技術的發展，故障診斷迎來第二階段的發展；20世紀90年代以來，伴隨著高級計算機技術及人工智能技術和理論的不斷發展，故障診斷技術進入了智能化階段。在故障檢測與診斷技術的發展過程中，相應出現了各類故障診斷系統，根據出現的先后順序，將其分為4類。

（1）便攜式檢測儀表和分析儀器。它是最早出現的故障檢測裝置，作用是對檢測對象的一些重要運行參數進行測量，據此判斷設備工作狀態是否良好。主要產品包括丹麥B&K公司及瑞典的SPM公司的振動測量儀、溫度測量儀及軸承檢測儀。

（2）在線監測儀表系統。該系統運行在需要實時監控的特定工作對象中，對工作過程中的重要狀態量進行監測。美國Bently及瑞士Vibro-MetCr等公司開發了許多系列產品。

（3）計算機監測分析與診斷系統。該系統不僅能夠實現在線監測功能，還具有越限報警、實時故障分析與診斷等功能。例如，美國Bently公司、日本三菱公司以及我國清華大學、哈爾濱工業大學等，相繼研發了各自的檢測及診斷系統。

（4）智能診斷系統。智能診斷系統的開發始于20世紀80年代，它是人工智能技術研究的成果。西屋公司研制成功的電廠人工智能在線診斷大型網絡系統是該系統的典型代表。國內在該領域方面的研究起步較晚，華中理工大學等科研機構取得了一系列成果。

3 飛機電源系統狀態監控與故障診斷技術研究現狀

近年來，可靠性、維修性、保障性、測試性、安全性、環境適應性工程[4]受到各國有關方面的高度重視。當前很多先進戰機均采用具有可靠性高、生存能力強、維修性好、總效率高、費用低的多電飛機電力作動系統（如F-16電剎車系統），大大提高了飛機整體性能、安全性及穩定性。這一應用勢必對飛機電源系統實時狀態監測與故障診斷技術提出了更高的要求。然而，當前在飛機飛行以及地面維護和保養過程中所采用方法與手段，還不能對航空電源的狀態進行全面而精確的監測與診斷。

3.1 機上自檢BIT技術

機內測試BIT（Build In Test）技術借助機上電源系統自身的電路和程序，通過機載維護計算機對電源系統自身的狀態進行檢測和監控，并對故障進行檢測和隔離，可有效降低相應設備平均修復時間、故障間隔時間及維修費用。然而，由于機內設備復雜及數量眾多等原因，傳感器檢測項目的數量非常有限，目前只能對重要指標進行檢測。此外，對故障的隔離還停留在繼電保護的水平，屬于“被動保護”，只能在故障發生后保護設備，無法實施“主動保護”，或將故障排除在萌芽狀態。

3.2 地面定期檢測

地面定期檢測主要通過地面維護人員根據相關的軍標[5]，借助各種儀器儀表對地面電源進行檢測，處于故障診斷技術發展的第一或第二階段。同BIT檢測技術相比，檢測更加全面，可以獲得更多重要指標。例如，使用兆歐表來檢測起動發電機定子繞組的絕緣電阻，通過示波器檢測三級交流發動機旋轉整流二極管的工作狀態等。然而，地面定檢這種離線檢測手段還無法在飛機飛行過程中實時在線監測航空電源運行時的狀態參數，且檢測過程可能會摻雜較多人為因素，耗時耗力，效率低下。

目前，在飛機交流發電機故障地面定期檢測過程中，主要進行電力參數檢測（包括電流、電壓、頻率），如表l所示。然而，對交流發電機本身定轉子故障并未納入有效的監測范圍，相應的監測方法也沒有開展有效的研究。如此一來，由于缺乏對常見故障相關量準確而全面的檢測與分析，飛機電源系統故障監測與診斷的發展受到很大影響。

表1 飛機交流發電機電源主要故障地面檢測項目

3.3 模擬在線監測與故障診斷過程

針對當前大多數航空電源設備只能在地面進行維護保養這種離線檢測方法，文獻[1]提出了一種在地面模擬“在線監測”過程的方法。該方法通過某航空電源地面綜合監測與故障診斷系統，模擬航空電源的實際運行狀態，可歸類到故障診斷技術發展的第三階段。該系統以包括局部放電傳感器在內的多傳感器信息融合技術為基本框架，信號處理技術為基礎，D-S證據理論作為特征融合與決策分類方法，更加全面和有效提取狀態特征，能夠在地面對航空電源標準中的很多常規項目和指標，如電壓、電流、轉速等進行狀態監測，及時發現一些潛在故障。然而，文中并沒有考慮其他的電氣和機械故障，且故障特征庫不夠完善。

在智能診斷領域，隨著可靠性及維修性工程的進一步發展應用，一些具有自動診斷及維修功能的智能系統在保障飛機、火箭、衛星安全方面發揮了重要作用，但針對航空電源的等智能診斷系統還不多見。

4 飛機電源系統監控及診斷技術未來發展

4.1 飛機電源系統BIT技術

隨著計算機技術的飛速發展，機上自檢BIT技術獲得了長足的進步。先進戰機均采用了機載綜合測試與診斷系統[6]。綜合測試系統的共同特點是不同程度地采用智能BIT技術。F-22A與F-35戰斗機機載綜合測試與診斷系統設計中，采用了智能BIT技術，提高了故障檢測與隔離精度，減少了虛警、不能復現和重測合格問題。然而，機上電源系統的測試與診斷功能不是由獨立的BIT來實現，而是把設備BIT、測試性、技術資料和人員等綜合考慮，采用綜合化的測試與診斷系統，提高飛機快速出動以及再次出動能力，減少地面保障設備，并對飛機電源系統各設備狀態進行實時監控，主要包括飛機交流發電機、變壓器整流器和靜止變流器等電力電子裝置。

4.2 旋轉電機定轉子故障監測與診斷技術

盡管飛機具有備用電源及應急電源，但飛機發電機故障將對整個訓練任務及作戰任務的完成產生災難性的后果。因此有必要對旋轉電機故障進行早期預報，以預先采取診斷及搶救措施，避免事故的進一步發生和發展。

根據統計，旋轉電機故障主要包括定子繞組匝間短路、轉子斷條和偏心3種主要的故障模式。常用的檢測量包括振動量、電氣量（包括電流、電壓、電阻）、軸向漏磁通、局部放電量、軸電壓、溫度及基于參數辨識的故障監測方法。其中，故障電流信號由于具有采集信號容易、非侵入式、便于與保護和調速系統集成等優點，將成為飛機電源系統旋轉電機最常見、最有效的監測手段。隨著小波變換等各種現代信號處理技術的進一步發展，將故障電壓及電流信號分析及利用綜合化考慮，對實際故障的監測將更為有效。

4.3 電力電子電路故障預測技術

電力電子電路在飛機發電機勵磁、變壓整流及靜止逆變等過程起著關鍵作用，飛機電源系統故障預測的關鍵在于對電力電子電路的故障預測。如果能夠對電力電子電路故障進行提前預測，及時進行維修和替換，將大大提高飛機電源的可靠性、可用性、維修性[7]。因此，電力電子電路故障預測技術越來越受到重視。根據故障性質的不同，電力電子電路的故障主要分為參數性故障和結構性故障。結構性故障指由于電路開關元件（SCR,MOSFET、IGBT以及二極管等）出現短路、斷路而導致電路拓撲發生變化的故障。參數性故障指由于電力電子電路的器件（如電容、電阻、電感、開關元件等）參數退化而導致的軟故障。

電力電子電路故障預測研究存在的諸多難點，包括無法準確建立失效機理模型，無法確立故障特征參數，難以開發有效的預測算法及無法對設計出的故障預測系統進行驗證。因此，電力電子電路故障預測的研究還有很大的發展空間。未來發展趨勢包括特征參數提取方法研究、混合故障預測算法研究、預測信息融合技術研究及內建“故障標尺”的研究。

5 結語

隨著網絡技術和信息技術的飛速發展，未來飛機電源系統狀態監測與診斷技術將綜合運用專家系統、模糊控制、神經網絡及高級數字信號處理等更為先進的故障診斷推理及判別方法，使得飛機電源系統狀態監測與診斷技術朝著智能化、網絡化、遠程化方向發展，實時獲得電源系統各設備狀態，為提高飛機電源系統可靠性奠定堅實的基礎。

［1］黃根全.航空電源故障特征提取與故障診斷研究［D］.西安:西北工業大學，2005.

［2］劉振興.電機故障在線監測診斷新原理和新技術研究［D］.武漢：華中科技大學，2004.

［3］蔣斌.機電系統故障診斷的理論與應用研究［D］.杭州:浙江大學,2002.

［4］GJB 451A—2005，可靠性維修性保障術語［S］.

［5］GJB 181A—2003，飛機供電特性［S］.

［6］史彥斌，段哲民.航空電子綜合測試系統的發展現狀及趨勢［J］.計測技術,2005，25（4）:1.

［7］孫鳳艷.電力電子電路故障預測關鍵技術研究［D］.南京:南京航空航天大學，2010.