【摘 要】
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随着计算机技术的发展,越来越多的数字化设备投入到了工业生产和应用中。在设备运行过程中产生了大量的历史数据,这些历史数据会反应设备运行的状态,数据产生异常代表设备发生故障。作动器是飞控系统中的主动控制部件,保证了飞机在俯仰飞行时的稳定飞行姿态。作动器一旦发生故障,飞机的升降舵舵面控制难度会大大增加,对飞机安全性造成严重影响。因此,对飞机作动器进行实时监控和故障的实时诊断有很大的意义。本文基于数据驱动
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(项目编号:71971139,51435009);
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随着计算机技术的发展,越来越多的数字化设备投入到了工业生产和应用中。在设备运行过程中产生了大量的历史数据,这些历史数据会反应设备运行的状态,数据产生异常代表设备发生故障。作动器是飞控系统中的主动控制部件,保证了飞机在俯仰飞行时的稳定飞行姿态。作动器一旦发生故障,飞机的升降舵舵面控制难度会大大增加,对飞机安全性造成严重影响。因此,对飞机作动器进行实时监控和故障的实时诊断有很大的意义。本文基于数据驱动的方法,在充分了解作动器物理结构的基础上,在Simulink环境下对飞机作动器进行了仿真,建立了四种不同状态下的飞机作动器的非线性模型,模拟了现实中飞机作动器每一个组成部分的信号源。对多组数据样本依次进行信号处理、特征提取和故障诊断,主要工作如下:(1)在作动器Simulink模型中获取初始信号,利用三种小波阈值算法对初始信号进行降噪处理。并用仿真实验对比了三种方法的信噪比和均方差,择优选用硬阈值算法。(2)对经过降噪处理的信号进行EMD分解,分别提取了正常状态和三种故障模式下作动器的信号特征。发现不同状态下的作动器信号的IMF能量特征向量有明显差异,初步对作动器不同种类的故障进行了分类,完成了对作动器故障的定性分析。(3)在对作动器信号进行了降噪和EMD分解的基础上,绘制了作动器信号的时频图。基于卷积神经网络对作动器进行故障进行识别,详细地对作动器故障进行定量分析。本文所选用VGG16模型进行训练,对作动器故障诊断的准确率达到了95.4%,在模型优化之后,新VGG16模型的识别准确率提高到了98.05%,而且模型运算时间极短。相比于传统方法,在准确率和时效性上有了很大的提升。本文基于数据驱动的方法建立了作动器的整套故障诊断模型,实现了对飞机作动器故障的实时检测,具有一定的应用价值。
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