基于邏輯圖的國產民機液壓系統故障診斷與定位

馮蘊雯, 潘維煌, 路成, 劉佳奇

(西北工業大學 航空學院, 陜西 西安 710072)

國際上主流民機制造商波音、空客公司在B777、A350新機型上廣泛開展了民機各系統部件運行數據收集與處理,形成了囊括機載健康管理系統、地面健康管理系統、空地通信技術的飛機健康管理技術,對飛機可實現實時的空中、地面狀態監控與健康管理。這些新技術的應用極大提高飛機運行安全性,使飛機使用客戶在飛機維護、保養、安排維修等方面有了科學高效的參考信息。對飛機運行安排、可靠性分析、航材庫存配置、各類專業人員培訓等都造成了積極影響,直接推動民機運行體系的一體化、信息化建設。反觀國產民機運行支持體系建設,體系范圍、內容以及各部分間的聯系仍處于初級探索階段。如何建設符合國產民機特點,科學高效實現國產民機健康管理、實時監控等功能，以及怎樣結合飛機設計參數、運行數據、維修拆換記錄等進行飛機運行狀態評價等仍未形成較為統一共識。國產民機的運行支持體系的建設任重而道遠。

民機的故障診斷與故障部件定位是機載健康管理系統、地面健康管理系統的關鍵功能,直接影響飛機安全運行與機務檢修效率。在工程實際應用中,波音、空客飛機依據自身收集的部件運行信息與機載計算機,可實時在駕駛艙P2面板顯示不同等級的故障信息,告知機組當前各系統的故障部件信息,為機組后續運行決策提供支持,保障飛機的運行安全。當飛機著陸后,機務人員采用機載診斷系統分析飛行中顯示的故障信息,依據故障代碼、飛機各種手冊進行排故作業,直至機載診斷系統顯示無故障。

目前,除了具備完善運行支持體系的B777、A350新機型可同時實現機上故障信息顯示與故障部件定位,其他飛機只能實現實時的故障信息顯示,故障定位還需依賴機務人員依據手冊進行查找。在民機收集技術、數據分析處理技術比較成熟的條件下,學術研究領域形成了很多基于數據處理的飛機故障診斷方法,為實現地面的實時故障診斷、故障定位提供了理論參考。在國外飛機故障診斷相關研究中,Sahin等[1]早在2007年便提出了基于貝葉斯網絡實現飛機發動機故障診斷方法。利用貝葉斯網絡具有不需要專家知識、不需要節點排序的優點,形成了通用性強、魯棒性好、可擴展性優的發動機故障診斷方法,可實現基于運行數據故障診斷。Skliros等[2]考慮了傳感器信息的可信度對B747的輔助動力裝置單個、多個故障進行診斷分析,考慮輔助動力裝置不同部件的失效概率,實現了飛機系統級故障診斷。White等[3]為實現飛機副翼故障診斷,構建了離散事件模型,采集副翼歷史操縱數據形成訓練數據,利用實時采集到的副翼狀態信息,實現副翼故障在線診斷。Li[4]根據飛機發動機正常與故障運行數據,采用支持向量機、隨機森林、基于粒子群的神經網絡方法處理發動機數據,實現發動機基于數據故障診斷;Waligrski等[5]開發了基于發動機噪聲的故障診斷技術。通過采集發動機運行過程中產生聲音的聲譜脈沖參數,研究發動機正常運行狀態與故障狀態的聲音波形差異,實現對發動機故障的精確診斷。

國內學者對飛機及其部件的故障診斷也進行了大量探索。石健等[6]為實現飛機機載系統故障診斷,提出了基于貝葉斯網絡理論機載信息前向融合與反向校驗的分層決策技術,提高故障識別準確度。邵怡韋等[7]針對航空飛機齒輪箱樣本量少、數據量有限的約束,采用改進深度森林方法,實現齒輪箱故障診斷,并取得較優的診斷效果。何啟志等[8]采用自適應二步無跡卡爾曼濾波方法,融合了衛星定位數據與傳感器信號，對飛行器慣性測量單元的故障診斷,提升了故障診斷過程對故障的敏感性,該故障診斷方法具有優良的魯棒性。梁少軍等[9]針對無人機多任務階段的復雜工況特性,應用小波去噪與動態核主元分析方法實現無人機在線故障診斷,并可實現故障源定位。

通過對國內外飛機及其系統部件故障診斷方法總結分析,發現故障診斷實現大都可分為基于解釋模型方法和基于人工智能算法兩類。前者需要清晰了解研究對象故障機理,適量參數便可實現精準故障診斷;后者則需要海量訓練數據和高精度的傳感器參數來實現故障診斷。2種方法在不同的研究系統中各有優劣。

在總結國內外的飛機故障診斷方法的基礎上,為提升國產民機故障診斷技術,參考國際主流民機制造商空客公司的A320飛機ECAM SYSTEM LOGIC DATA手冊構建思路,對國產民機典型故障的形成條件進行梳理,形成各故障邏輯圖。收集與研究故障相關QAR數據,并依據邏輯圖輸入信息提取研究故障相關數據,采用貝葉斯網絡進行正向推理實現故障診斷，進行反向推理實現故障部件定位。

1 基于邏輯圖的液壓系統典型故障

研究某型國產民機包括3套液壓系統,其中,1號液壓系統由發動機驅動泵(engine driven pump,EDP)與一個交流電動泵(alternating current motor pump,ACMP)進行液壓動力源的增壓。以該型國產民機液壓系統典型故障為例,展示基于邏輯圖的故障關系構建過程。

1.1 液壓系統低壓故障觸發條件

本文選取1號系統的低壓故障進行研究分析。結合該機型液壓系統部件組成與液壓系統低壓故障的觸發條件,采用邏輯圖對該故障進行表示。

1號液壓系統的低壓(延時3 s)故障觸發條件如下。

1) 以下任一情形發生:

(1) 左發動機正常工作;

(2) 1號液壓系統ACMP通電;

(3) 1號液壓系統ACMP開關處于ON位超過12 s;

(4) 飛機的機輪輪載指示為空中狀態;

(5) 飛機的空速大于20.57 m/s;

2) 同時發生以下任一情形:

(1) 1號液壓系統的壓力低于1.24×107Pa;

(2) 1號液壓系統ACMP與EDP輸出壓力均為低壓;

該故障在發動機指示和機組告警系統面板(engine indication and crew alerting system,EICAS)顯示等級為“警戒”,并伴隨單聲諧音的聲音告警與主警戒按鈕燈閃爍的視覺告警。

1.2 液壓系統低壓故障的邏輯圖表示

結合液壓系統低壓故障觸發條件,應用邏輯圖將其進行整理,如圖1所示。

圖1 1號液壓系統低壓故障邏輯圖

圖1將1號液壓系統低壓故障以邏輯圖的形式表示。從圖中可清晰看出該故障形成需要判斷信號為左側8個布爾值信號;當左發工作、1號ACMP通電、1號ACMP開關處于ON位超過12 s、飛機為空中狀態、空速大于20.57 m/s這5種情形中發生任1種;EDP與ACMP液壓均輸出低壓、1號液壓系統壓力值低于1.24×107Pa發生任一種;并且上述2類情形同時發生超過3 s,則會觸發1號液壓系統低壓故障。

2 貝葉斯網絡模型

2.1 貝葉斯網絡與推理

用節點表示隨機變量,用有向邊表示節點間依賴關系,將研究對象中涉及的隨機變量,根據各變量條件繪制而形成的有向圖為貝葉斯網絡[10]。貝葉斯網絡的推理是概率推理方法,結合隨機變量間已構建的條件概率關系,實現聯合分布的簡化分析,達到在降低運行復雜度條件下的概率推理[11]。貝葉斯網絡的概率推理過程如下[12]。

1) 結合研究對象,將問題隨機變量以x={x1,x2, …xn}表示;

2) 將不同變量間概率關系以聯合概率P(x)的形式表示;

3) 基于構建的各變量間聯合概率關系,結合概率論對所有變量進行分解推理。

對于一個n個變量組成的x={x1,x2, …xn}貝葉斯網絡,可以用(1)式表示[13]

(1)

式中,當xi的父節點pa(xi)?{x1,x2,…,xi-1},且pa(xi)狀態確定時,xi的{x1,x2,…,xi-1}的其他變量相互獨立,則(2)式成立

P(xi|x1,x2,…,xi-1)=P(xi|pa(xi))

(2)

此時,公式(1)可由(3)式表示

(3)

為pa(xi)=?時,P(xi|pa(xi))=P(xi)節點為xi的邊緣分布。

貝葉斯網絡推理主要基于(3)式的父節點與子節點的概率分布關系,在各xi的邊緣分布已知條件下,可實現子節點的發生概率推理(正向推理),也可在已知各子節點的概率條件下,實現父節點的發生概率推理(反向推理)。貝葉斯網絡推理在構建的變量概率下具有很高的靈活性,廣泛應用于系統及其部件的故障診斷分析[14]。

2.2 液壓系統低壓貝葉斯網絡構建

結合貝葉斯網絡構建原理,在1號液壓系統低壓故障邏輯圖基礎上,將邏輯圖中獲取布爾值的信號抽象為貝葉斯網絡隨機變量,將邏輯圖中形成故障條件以貝葉斯網絡條件概率分布表示。梳理液壓系統低壓故障貝葉斯網絡如圖2所示。

圖2 1號液壓系統低壓故障貝葉斯網絡

圖2中橢圓點表示貝葉斯網絡隨機變量節點。Eng表示左發工作;ACMP-E表示1號液壓系統的ACMP通電;ACMP-ON表示1號液壓系統的ACMP的處于ON位超過12 s;Plane-status表示飛機空中狀態;Plane-V表示飛機速度大于20.57 m/s;HYD-1-Low表示1號液壓系統壓力低于1.24×107Pa;ACMP-Low表示ACMP輸出低壓;EDP-Low表示EDP輸出低壓;HYD-S-Low表示1號液壓系統低壓。

為形成貝葉斯網絡的推理功能,確定隨機變量的初始概率,如表1所示。表中，用數字“1”表示隨機變量為真,用數字“0”表示表示隨機變量為假。

隨機變量2種狀態的不同組合形成HYD-S-Low的真假,可用條件概率分布表示。8個隨機變量,每個變量2種狀態,共計28種可能。條件概率分布的值依據邏輯圖的故障形成條件確定。

表1 貝葉斯網絡隨機變量初始概率

3 算例分析

收集故障相關的多維信息可提高故障診斷的分析精度[15]。結合上述構建的液壓系統低壓故障邏輯圖與貝葉斯網絡理論,獲取該型號飛機的液壓系統運行QAR數據,獲取邏輯圖的左側8個輸入布爾值,并基于構建貝葉斯網絡進行液壓系統低壓故障推理與故障部件定位。

3.1 液壓系統低壓故障QAR數據

結合邏輯圖中左側各項布爾值數據輸入,將1號液壓系統低壓故障的Eng、 ACMP-E、ACMP-ON、Plane-status、Plane-V、HYD-1-Low、ACMP-Low、EDP-Low的QAR數據進行收集,部分數據展示如表2所示。

表2 液壓系統低壓故障相關QAR參數(部分)

表2的QAR數據收集過程中,由于EDP依靠發動機的附件傳動裝置進行驅動,對Eng的判斷依據發動機的高壓轉子轉速,15 000 r/min為發動機100%的高壓轉子轉速，若轉速大于20%，認為發動機工作。依據起落架的載荷傳感器判斷飛機處于地面或是空中狀態;直接獲取飛機飛行過程中表速數據,判斷飛機當前速度。

3.2 液壓系統低壓故障推理

在收集液壓系統運行數據基礎上,獲取某2個航班的數據,分別為無液壓系統低壓告警與有液壓系統低壓告警2種情形,采用構建的貝葉斯網絡推理低壓故障的發生概率,結果如圖3a)中的正向推理部分所示。

由圖3a)可知,液壓系統低壓故障可以依據運行數據被準確地識別,實現在液壓系統正常狀態、故障狀態的精準診斷,基于邏輯圖、貝葉斯網絡與部件狀態數據的故障識別方法可行有效。

圖3 基于完整數據的液壓系統故障定位

3.3 液壓系統的故障部件定位

對于有低壓故障的液壓系統故障部件識別,可通過貝葉斯網絡反推進行定位。某次航班任務中機組反映飛機落地后,EICAS的1號液壓系統低壓故障短暫出現。獲取相應航班QAR數據,進行液壓低壓故障部件定位。

1) 完整數據下故障件定位分析

結合構建的貝葉斯網絡與收集的液壓系統運行數據,依據各系統與部件狀態發生概率進行完整數據下故障定位。分析結果如圖3a)與3b)所示。

圖3中L1表示該點為飛機離地點,L2表示該點為飛機著陸觸地點。橫軸為飛行時間,縱軸為各情形下系統或部件的故障發生概率。

在應用貝葉斯網絡進行故障部件推理過程中,圖3a)～3b)中8個部件的發生概率在未有低壓告警前,均是原部件隨機變量的故障初始概率,在L2線后的低壓告警出現后,正向推理有故障的概率值馬上變成1;同時,1號系統液壓低壓概率也為1;左發工作概率為1,并且1號系統低壓概率也為1。因此,判斷這次低壓告警的故障部件為在左發動機工作條件下,1號液壓系統壓力值低于1.24×107Pa。參照獲取航班運行QAR數據,該故障定位是準確的。

2) 不完整數據下的故障件定位分析

飛機在實際運行過程中,有時也存在運行數據獲取不完整情形。特別是在基于飛機通信尋址和報告系統(aircraft communication addressing and reporting system,ACARS)實現空地數據實時傳輸條件下,數據量有限并且傳輸價格昂貴。基于貝葉斯網絡的故障診斷在數據不足條件下也可輔助故障部件的定位。貝葉斯網絡擅長在不完整的數據下,對故障件的發生概率進行計算,對故障率高的部件進行維修排故,會提高機務的維修效率,進而提高飛機利用率。

假設在貝葉斯網絡計算過程中,只獲取了HYD-1-Low、ACMP-Low、EDP-Low數據,利用部分數據進行故障件的定位,結果如圖4所示。

圖4 基于部分數據的1號液壓系統低壓故障推理

圖4中L1,L2含義與圖3一致。同理,在低壓故障出現前,各部件失效概率為原貝葉斯網絡隨機變量的初始發生概率。在L2后面的系統低壓故障出現后,1號系統低壓發生概率由0上升至0.92,左發工作概率由0.98上升至1,EDP低壓、ACMP低壓發生概率由0.09上升至0.17。說明液壓系統低壓故障告警最可能是在左發工作條件下,1號液壓系統壓力低于1.24×107Pa造成。該推理結果與獲取的航后QAR數據一致。

4 結 論

本文針對國產民機液壓系統的故障診斷與定位問題,在梳理故障發生條件下,通過構建邏輯圖來反映故障形成原因,應用貝葉斯網絡推理分析診斷故障發生與故障部件的定位。結論如下:

1) 構建國產民機典型故障發生條件邏輯圖,將故障文字描述轉化為更易于理解與建模的數字模型,利于后續故障排故以及進一步故障診斷與定位建模分析;

2) 建立了基于邏輯圖的貝葉斯網絡,將故障形成條件以貝葉斯網絡依賴關系與節點的條件概率分布表示,依靠貝葉斯網絡在正向推理與反向推理上的優越特性,正向推理實現故障診斷,反向推理實現故障部件定位;

3) 結合國產民機的運行QAR數據,在構建邏輯圖與貝葉斯網絡基礎上實現基于數據故障實時診斷與故障部件快速定位,提升國產民機故障診斷技術。在實際應用過程中,可實現基于航后QAR數據故障診斷與故障部件定位以及基于ACARS數據實時故障診斷與定位,為國產民機智能故障診斷與整機的健康管理提供參考。