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原文传递基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法

专利名称：	基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法
摘要：	本发明公开了一种基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法，属于直接驱动阀式多余度副翼作动器故障诊断领域，该故障诊断方法的主要步骤为：分析副翼作动器结构，搭建副翼作动器的仿真模型；分析作动器故障模式的发生概率和严酷度，构建危害性矩阵图，梳理需要诊断的关键故障模式；在作动器仿真模型中植入不同种类的故障，采集故障数据；分析故障数据特性，对不同类型的故障模式采用不同的故障诊断方法，并建立整体故障诊断规则，最后实现对作动器准确故障诊断，以解决副翼作动器多种故障模式的故障诊断问题。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	四川;51
申请人：	四川大学
发明人：	苗强;刘慧宇;王剑宇;莫贞凌;曾小飞;张恒
专利状态：	有效
申请日期：	2019-02-14T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-24T00:00:00+0800
申请号：	CN201910114471.8
公开号：	CN109795713A
代理机构：	成都顶峰专利事务所(普通合伙)
代理人：	陶光雨
分类号：	B64F5/40(2017.01);B;B64;B64F;B64F5
申请人地址：	610000 四川省成都市武侯区一环路南一段24号
主权项：	1.一种基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法，其特征在于，该故障诊断方法主要包括以下步骤：步骤1：根据直接驱动阀式副翼作动器的结构和工作原理，搭建完整的副翼作动器仿真模型；步骤2：分析副翼作动器故障模式的发生概率和严酷度，梳理出需要诊断的关键故障模式；步骤3：针对步骤2中需诊断的关键故障模式，在副翼作动器仿真模型中植入不同种类的故障，完成故障数据的采集；步骤4：通过分析不同故障模式下故障数据的特性，将需诊断的关键故障模式分为四类，针对不同类型的故障模式采用不同的故障诊断方法，并在此基础上建立整体故障诊断规则；步骤41：根据四通道数据之间的差异是否超过故障阈值，将故障区分为通道故障和非通道故障，再根据两两通道之间的差异判定具体故障通道；步骤42：将非通道故障进一步区分为非液压故障和液压故障，采用基于模型残差的方法判定非液压故障的具体故障模式；步骤43：液压故障依据系统响应延迟时间的大小判定为左液压系统故障或右液压系统故障；步骤44：将液压故障判定结果与液压故障检测器显示结果对比，判定液压故障检测器是否故障；步骤45：若上述步骤中的判定结果都为非故障，则判定副翼作动器处于正常状态。 2.根据权利要求1所述的基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤1中所搭建副翼作动器仿真模型包括基于副翼作动器结构和控制方程搭建的Simulink模型和AMEsim模型。 3.根据权利要求1所述的基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2中根据副翼作动器故障模式的发生概率和严酷度建立副翼作动器故障模式的危害性矩阵图。 4.根据权利要求1所述的基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3中故障数据的采集信号包括：飞控指令信号、力马达线圈电流信号、直接驱动阀位移传感器信号和作动筒位移传感器信号。 5.根据权利要求4所述的基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法，其特征在于，所述力马达线圈电流信号、直接驱动阀位移传感器信号和作动筒位移传感器信号均包括A/B/C/D四通道。 6.根据权利要求1所述的基于Simulink模型的副翼作动器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤42中所提到的基于模型残差的方法是：基于副翼作动器的正常Simulink模型建立残差库，然后将待诊断残差信号与残差库中各残差信号之间的皮尔逊相关系数作为分类依据，其中，皮尔逊相关系数的计算公式如下：
所属类别：	发明专利