飛機電液伺服閥早期故障征兆診斷

靳國濤

(中國航空工業集團有限公司 成都飛機設計研究所， 成都 610073)

0 引 言

剎車系統是飛機著陸制動的重要系統，主要用于在飛機著陸時快速降低滑跑速度，使飛機安全剎停在跑道上。剎車系統除了具有正常剎車、應急剎車、差動剎車、起飛線停機剎車、起落架收起時自動剎車、牽引剎車、地面停放剎車等功能外，還有接地保護及故障檢測等輔助功能[1]。剎車系統對飛機安全起飛和著陸起著至關重要的作用，同時受飛機重量、跑道摩擦系數及使用環境(如高原)等各種因素的影響，剎車性能的好壞將直接影響飛機、機組人員及乘員的安全。

電液伺服閥作為剎車系統的重要執行部件，直接影響著飛機的著陸安全。某型機著陸滑跑過程中，出現過多起由于電液伺服閥輸出異常剎車壓力導致飛機無法及時剎停而沖出跑道或主機輪拖胎爆破的事故，給用戶心理造成了較大壓力。目前，電液伺服閥多采用定時維修方式，容易導致維修不足或維修過剩，且僅針對電液伺服閥某一故障模式有效，預防性維修意義有限。

經歷了50多年的發展，故障診斷技術涉及到越來越多的學科，包含信號處理、模式識別、人工智能、神經網絡、計算機工程等，應用了多種新理論和算法[2]。目前故障診斷方法主要有基于信號處理的診斷方法、基于模型的診斷方法和基于知識的診斷方法。基于信號處理的診斷方法，主要是通過對故障設備工作狀態下的信號進行診斷，當超出一定的范圍即判斷為存在故障。王曉龍[3]利用變分模態分解等新穎的信號處理方法，從拾取的原始振動信號中有效提取軸承狀態特征，實現了對滾動軸承的早期故障診斷。該診斷方法只能根據診斷對象所表現出來的特定信號診斷特定類型的故障，無法對多故障同時發生和各種故障之間可能存在的相互聯系及影響加以分析。基于模型的診斷方法，需建立診斷對象的數學模型，然后根據模型獲得預測形態，通過與所測量形態對比產生殘差信號并進行分析，診斷系統運行中出現的故障，主要分為參數估計法、狀態估計法和等價空間法三種。近年來在飛機起落架、液壓、電源等系統上應用廣泛[4-6]，T.Escobet等[7]通過該方法對PEM燃料電池系統進行了故障診斷，并給出了診斷結果。但在面對具有強耦合、參數時變等嚴重非線性特征的復雜大系統時，由于通常無法獲取較為精準的模型，使得該診斷方法的應用存在一定局限性[8]。隨著人工智能和計算機技術的飛速發展，基于知識的智能故障診斷方法逐漸成為故障診斷研究的主流和發展方向，它不需要研究對象有精確的數學模型，主要包括基于神經網絡的診斷方法、基于粗糙集的診斷方法、遺傳算法、基于故障樹的診斷方法和基于專家系統的診斷方法等。其中專家系統是最引人注目、研究最多、應用最廣泛的智能診斷方法，該方法依賴于豐富的專家知識庫和完備的推理庫。金吉[9]、劉平華[10]和Cao Junbin等[11]分別通過專家系統實現了對飛機飛控系統、發動機系統、電源系統的智能故障診斷，并給出了維修改進的合理化建議。

現階段飛機系統故障診斷多采用故障樹分析法，它依賴于各領域專家豐富的專業知識和工程實踐經驗。王雪飛等[12]、王立綱[13]運用基于故障樹分析法的故障診斷系統完成了對現役飛機剎車系統的故障診斷；Zhao Ningning等[14]采用故障樹分析法對一個典型的飛機雷擊案例進行了系統分析，提出了防止飛機雷擊的具體措施；H.Zerrouki等[15]則對比分析了故障樹分析法的局限性。基于故障樹分析法的故障診斷系統能夠直觀表達系統的故障模式，便于快速準確地進行故障診斷，但該方法要求具備完整的故障信息庫，這通常需要專家運用工程知識并結合外場大量故障案例花費較長時間來建立。對于剛交付使用的飛機，建立一套完整的故障信息庫是非常困難的，因此采用故障樹分析法有時難以給出滿意的診斷結果。另外，基于故障樹分析法的故障診斷系統側重于對已發生的故障進行定位，對飛機系統隱藏的故障征兆通常無法檢測，存在一定的不足之處。由于剎車系統故障會嚴重影響飛行安全，飛行前對剎車系統故障率高的產品進行故障征兆檢測、隔離和排除，可以將故障扼殺在萌芽狀態，遠比出現故障后再進行診斷更有意義，同時也能彌補現階段飛機故障診斷系統存在的不足。

基于此，本文針對某型飛機剎車系統電液伺服閥使用過程中故障頻發的問題，依據電液伺服閥大量工作數據的變化規律，運用統計學中回歸分析的一元線性回歸分析統計方法，建立電液伺服閥輸入量與輸出量之間的回歸關系函數表達式，確定模型參數并對模型進行檢驗，然后根據建立的模型和故障征兆判據對電液伺服閥近期的工作數據進行早期故障征兆診斷，以期在飛行前發現和排除電液伺服閥潛在的故障隱患，降低實際故障發生率，提高剎車系統的安全性和可靠性。

1 故障診斷技術概述

1.1 故障診斷技術的發展

故障診斷技術起源于20世紀60年代的美國，我國對故障診斷技術的研究是在20世紀80年代開始的，目前已在航空、航天及汽車等領域取得了不錯的成績。故障診斷技術主要通過對系統和設備的狀態進行檢測，達到對其故障進行診斷的目的[16]。回顧故障診斷技術的發展歷程，經歷了由人的感官和專業經驗判斷到通過傳感器技術、動態測試技術及信號分析技術判斷，再到利用計算機技術和人工智能技術等手段進行判斷的階段，故障診斷手段越來越智能化和自主化。

1.2 故障診斷的主要作用

故障診斷的作用是及時和提前發現設備存在的故障和安全隱患，降低設備故障率和維修保障費用，保證設備安全運行。

在軍事領域，通過故障診斷可以減少飛機執行任務過程中由于故障而引起的風險，提高任務成功率，保障飛機飛行安全，還有助于優化維修策略，減少設備維修次數，提升飛機完好率[17]；在民用領域，故障診斷主要用于減少設備事故率，降低維修費用，提升經濟效益。例如某汽車故障診斷系統可以把診斷過程產生的數據文件同時傳輸到指定的數據庫，汽車生產商的設計、生產、售后等部門可以從數據庫上及時清楚地了解車輛故障率的統計分析結果，以方便汽車生產商在生產過程中有針對性地改善生產環境，控制生產過程，提高產品質量，降低產品故障率和維修費用[18]。

2 飛機剎車系統簡介

2.1 剎車系統原理

飛機剎車系統一般由主剎車系統和備份剎車系統組成，主剎車系統使用液壓剎車，備份剎車系統使用冷氣剎車。當主剎車系統由于故障不能滿足飛機剎車需求時，飛機會根據系統控制邏輯或飛行員指令切斷主剎車系統，同時啟用備份剎車系統對飛機進行剎車，備份剎車系統一般不具備防滑功能，剎車過程中容易出現拖胎問題。飛機剎車系統原理簡圖如圖1所示。

圖1 飛機剎車系統原理簡圖

主剎車系統主要包括剎車控制器、電磁閥、電液伺服閥、機輪剎車裝置等。當飛機需要剎車時，剎車控制器接收來自飛機管理計算機的剎車指令，控制打開電磁閥，使液壓油進入到電液伺服閥中，剎車控制器根據輪速傳感器和壓力傳感器反饋的機輪轉速信號和剎車壓力信號，并結合剎車指令，控制電液伺服閥輸出合適的剎車壓力至機輪剎車裝置進行剎車。當兩側機輪輪速相差較大時，剎車控制器會啟動防滑功能，自動減小輪速較低一側機輪的剎車壓力，防止機輪抱死。當飛機需要解除剎車時，系統控制電磁閥關閉，切斷液壓進油，同時控制剎車管路與回油管路接通，泄掉機輪剎車裝置內的壓力。

2.2 電液伺服閥

電液伺服閥是飛機剎車系統的關鍵部件，它根據接收到的剎車控制器的控制指令(電壓信號)，向機輪剎車裝置輸出相對應的剎車壓力。某電液伺服閥結構如圖2所示[19]，主要由殼體、力矩馬達、擋板、噴嘴、閥芯和彈簧組成。當無剎車控制器電信號時，擋板處于中立位置，通過閥芯左右端的壓力相等，在彈簧力作用下，閥芯處于右極限位置，此時電液伺服閥輸出的剎車壓力與輸入壓力相等；當需要減小剎車壓力時，剎車控制器輸出電信號至力矩馬達，驅動擋板偏轉，使右噴嘴阻力增大，閥芯右端壓力變大，使閥芯克服彈簧力向左運動，減少剎車管路供油量，達到降低剎車壓力的目的。

圖2 某電液伺服閥結構圖

電液伺服閥雖然型號眾多，但工作原理基本相同，其內部結構通常比較復雜，噴嘴與擋板、閥芯與襯筒配合間隙普遍較小，易受液壓油液污染影響，因而對液壓油液清潔度要求較高。 電液伺服閥工作中常見故障如表1所示，故障可能導致飛機出現偏航、剎車距離變長或主機輪拖胎爆破的事故，嚴重影響飛行安全。由于電液伺服閥結構復雜，故障模式較多，且目前定期清洗的維修方式不能有效預防故障的發生，對飛機剎車系統電液伺服閥進行早期故障征兆診斷顯得頗為重要和緊迫。

表1 電液伺服閥常見故障及影響

3 回歸分析法

回歸分析法作為統計學中一個重要的分支，是應用極為廣泛的數據分析方法之一，它基于觀測數據建立兩種或兩種以上變量(自變量和因變量)之間相互依賴的定量關系，以分析數據的內在規律。按照自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。厲廣廣等[20]通過回歸分析法對隧道繼續開挖的二襯時機進行了準確的預測；Wang Yongpei等[21]通過建立回歸模型確立了非化石燃料發電份額增加量與減少電力相關的二氧化碳排放量之間的關系。本文借助一元線性回歸分析方法對隱藏在電液伺服閥工作數據中的故障征兆進行檢測，一元線性回歸分析方法如下。

3.1 構建模型

根據已有的統計數據，選擇合適的因變量和自變量，建立一元線性回歸模型：

y=β0+β1x+ε

(1)

式中：y為因變量；x為自變量；ε為隨機誤差項；β0為常數項；β1為回歸系數。

模型由非隨機部分β0+β1x和隨機部分ε組成。ε反映了除x和y線性關系之外的隨機因素對y的影響，它是無法由x和y線性關系解釋的非趨勢性隨機變量。

3.2 建立回歸方程

假定回歸模型中隨機誤差項ε是期望值為0(E(ε)=0)的隨機變量，服從正態分布，那么對于一個給定的x值，y的期望值為

E(y)=β0+β1x

(2)

(3)

(4)

3.3 回歸方程檢驗

一元線性回歸方程檢驗主要包括擬合優度檢驗和顯著性檢驗。

擬合優度是指回歸直線對觀察值的擬合程度。度量擬合優度的統計量是可決系數R2，R2的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好，反之擬合程度越差。可決系數R2的計算公式為

(5)

(6)

原假設H0的拒絕域為

(7)

若拒絕H0，表示回歸方程中自變量與因變量的線性關系顯著，反之則二者不存在線性關系。

3.4 回歸方程式的預測

利用估計的一元線性回歸方程，對于自變量x的一個給定的值x0，可求出對應的因變量y的一個個別值y0的估計區間，即預測區間。假定樣本容量為n，置信水平為1-α，則個別值y0的預測區間上下限為

上下限=

(8)

其中，

(9)

確定y0的預測區間后，即可結合工程知識對給定的數據進行故障征兆診斷。

4 電液伺服閥早期故障征兆診斷

電液伺服閥根據來自剎車控制器的剎車控制指令(電壓信號)向機輪剎車裝置輸出相對應的剎車壓力，剎車壓力是剎車系統最重要的工作指標。因此，一旦電液伺服閥出現故障，會嚴重影響飛機的著陸安全。借助一元線性回歸分析法建立電液伺服閥輸入電壓與輸出剎車壓力兩個變量之間的關系，確定剎車壓力值的預測區間；根據預測區間和故障征兆判據對電液伺服閥每次的工作數據進行故障征兆診斷，對發現的故障征兆及時排除，達到降低電液伺服閥故障率的目的。

4.1 樣本確定

從電液伺服閥在飛機滑跑階段的歷史工作數據庫中抽取54個數據作為樣本數據，如表2所示。

表2 樣本數據

4.2 一元線性回歸分析

根據抽取的樣本數據繪制散點圖，如圖3所示，可以看出：電液伺服閥輸入的電壓值與輸出的剎車壓力值之間基本呈線性關系。

圖3 樣本散點圖

4.2.1 建立一元線性回歸方程

設電液伺服閥輸入電壓與輸出剎車壓力的一元線性回歸方程為

(10)

(11)

進行擬合優度檢查，計算得到

R2=0.956x

(12)

說明回歸直線對觀察值的擬合效果較好。

用F檢驗法進行顯著性檢查，設顯著水平α=0.05，即置信概率為95%，求得原假設H0的拒絕域：

即，

H0的拒絕域成立，拒絕H0，說明電液伺服閥輸入電壓與輸出剎車壓力之間的線性關系顯著。

4.2.2 一元線性回歸方程式的預測

設定置信水平為95%，根據計算得到的一元線性回歸方程，對于任一電壓值x0，可計算得到回歸方程y的個別值x0(剎車壓力值)在95%置信水平下的預測區間，如圖4所示，可以看出：樣本中電液伺服閥輸出的剎車壓力值多分布在5 MPa以下，說明滑跑階段飛機普遍使用較小的剎車壓力(多與飛機使用減速傘有關)；4 MPa以下的剎車壓力值比較集中，說明電液伺服閥在低輸入電壓下的輸出比較穩定，同時與回歸直線的擬合程度較高。

圖4 剎車壓力值y0的預測區間

4.3 故障征兆診斷

4.3.1 診斷流程

故障征兆隱藏在大量實際飛行數據中，需要經過一定的獲取技術去挖掘、判斷，飛行數據是獲取故障征兆的重要信息源[23]。基于一元線性回歸分析法的電液伺服閥早期故障征兆診斷流程如圖5所示，通過借助回歸分析法從飛行數據中挖掘電液伺服閥故障征兆并進行診斷，達到消除電液伺服閥潛在故障隱患的目的。

圖5 電液伺服閥早期故障征兆診斷流程

故障征兆診斷包含故障征兆檢測和故障征兆隔離。故障征兆檢測的目的是判斷電液伺服閥是否存在故障征兆。首先在電液伺服閥歷史數據庫中抽取一定容量的樣本，建立輸入電壓值與輸出剎車壓力之間的回歸方程，并確定回歸方程中剎車壓力值的預測區間；然后結合預測區間與故障征兆判據對電液伺服閥近期的工作數據進行分析和判斷。若判斷結果顯示無故障征兆，則將工作數據放入產品歷史數據庫中，并在更新樣本和適當擴大樣本容量后結束流程；若發現故障征兆，則通過剎車系統故障庫確定故障征兆內容，并對故障征兆進行隔離。

故障征兆隔離的目的是把發現的故障征兆定位到實施修理時可更換的產品層次。有些故障征兆機理比較復雜，隔離時可能涉及到其他系統或附件，需要依賴專家團隊的現場或遠程支持來完成故障征兆隔離，故障征兆隔離后，應盡可能采用基層級維修方式實施修理。對于頻繁誘發故障征兆的產品元器件，應進行健康管理和剩余使用壽命預測研究，優化維修策略，降低故障率。Hong Sheng等[24]通過建立不同退化階段的軸承模型，實現了不同狀態下軸承的健康趨勢分析和剩余使用壽命預測，對實際工業系統的應用具有一定的指導意義。

4.3.2 診斷實例

(1) 故障征兆檢測

通過表2中的樣本數據確定電液伺服閥的電壓與剎車壓力之間的一元線性回歸方程及剎車壓力的預測區間(設定置信水平為95%)。故障征兆檢測時，近似認定預測區間為電液伺服閥在任一確定輸入電壓值下輸出的剎車壓力應正常分布的范圍，同時根據工程經驗對該范圍進行修正，修正后的預測區間可用于對剎車壓力數據進行故障征兆檢測。故障征兆判據用于對檢測結果進行判斷，給出是否存在故障征兆的結論。

假定共有n個待診斷的剎車壓力數據，其中在預測區間上限外分布有a個，在預測區間下限外分布有b個。設定故障征兆判據為：

若(a+b)/n>15% ，認為電液伺服閥存在故障征兆。其中：

①若a/(a+b)>80%，對應故障征兆為“剎車壓力偏大”；

②若b/(a+b)>80%，對應故障征兆為“剎車壓力偏小”；

③不滿足上述兩個條件時，對應故障征兆為“剎車壓力波動大”。

取一組曾導致飛機主機輪拖胎爆破的某電液伺服閥故障前的有效工作數據放入預測區間圖表中，進行故障征兆檢測，如圖6所示。

圖6 電液伺服閥故障征兆檢測圖

從圖6可以看出：電液伺服閥輸出的剎車壓力值共有30個，絕大部分位于4～7 MPa范圍內，根據經驗判斷，飛機此次使用的剎車壓力較平常偏大；30個剎車壓力值中有10個剎車壓力值分布在修正后的預測區間外部，占比為33.3%，依照故障征兆判據判斷電液伺服閥存在故障征兆；預測區間外的10個剎車壓力值中，預測區間上限外和下限外的占比分別為90%和10%，可以確定故障征兆為“剎車壓力偏大”。電液伺服閥存在輸出比控制指令偏大剎車壓力的故障隱患，尤其在飛機使用大壓力剎車時，電液伺服閥輸出過高的剎車壓力可能導致飛機在著陸過程中出現拖胎爆破和偏離跑道的事故。事實上，該電液伺服閥隨后便導致飛機在著陸滑跑過程中出現了一起單側主機輪短時拖胎爆破的事故，表明采用回歸分析法對電液伺服閥的故障征兆檢測是準確的，故障征兆判據是合理的。

(2) 故障征兆隔離

為了防止電液伺服閥在后續使用中出現“剎車壓力偏大”的故障，對檢測到的故障征兆進行隔離是非常必要的。根據專家經驗判斷，引起電液伺服閥出現“剎車壓力偏大”故障征兆的原因可能是線纜屏蔽破損，受外界干擾導致傳輸異常、剎車壓力信號器故障和電液伺服閥故障。根據故障原因，建立故障征兆隔離流程如圖7所示。

圖7 “剎車壓力偏大”故障征兆隔離流程

通過一系列檢查，排除了線纜和剎車壓力信號器故障的可能性，同時發現電液伺服閥內部存在污染物。污染物多來自于液壓系統內部附件運動、摩擦產生的金屬屑和拆卸附件時外部侵入的異物，是液壓剎車伺服系統控制失靈和引起故障的主要原因[25]。因此將故障征兆隔離到電液伺服閥上，采取處理措施后，電液伺服閥故障征兆診斷流程結束。

5 結 論

(1) 通過回歸分析法建立的電液伺服閥輸出剎車壓力值的預測區間經工程修正后，可以有效地檢測出電液伺服閥工作數據中隱藏的故障征兆。

(2) 故障征兆的檢測、隔離和排除，可以有效降低電液伺服閥的故障發生率，提高飛機剎車系統的可靠性。

(3) 基于回歸分析的故障診斷方法側重于從產品工作數據中檢測潛在的故障隱患，做到了故障的提前發現和排除，彌補了現階段飛機故障診斷系統的不足，該方法還可用于壓力傳感器、油位傳感器、燃油泵等機載設備的故障征兆診斷，具有一定的應用前景。