張元峰,郝世勇,于春風
(海軍航空工程學院青島校區(qū),山東青島 266041)
飛機電源系統(tǒng)是飛機最重要的系統(tǒng)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(fā)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(tǒng)的故障和失效都可能造成非常嚴重的后果,因而電源系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)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(xiàn)代飛機朝著全電飛機方向的發(fā)展,電傳操縱、電子設備、綜合航電、火控系統(tǒng)等用電設備的大量增加,對飛機電源系統(tǒng)可靠性提出了更高要求,因而開展飛機電源系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術研究具有非常重要的現(xiàn)實意義。以飛機電源系統(tǒng)中的旋轉電機及二次電源系統(tǒng)中的電力電子電路為主要研究對象,闡述飛機電源系統(tǒng)實時狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷關鍵技術研究的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢,對進一步加強飛機故障監(jiān)測和預測等方面的研究具有一定的借鑒意義。
飛機電源系統(tǒng)通過航空發(fā)動機來傳動發(fā)電機,將機械能轉化為電能的能量轉換系統(tǒng)。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(fā)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(fā)電機同軸旋轉,勵磁機通過旋轉整流器給主發(fā)電機勵磁,發(fā)電機定子電樞繞組感應出三相交流電,供機上電網(wǎng)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。
飛機電源系統(tǒng)的工作過程伴隨著各種物理及化學參數(shù)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(guī)律的參數(shù),直接或間接地反映著電源系統(tǒng)的運行是處于正常狀態(tài)還是異常狀態(tài),只有對這些參數(shù)所表達出的信息變化規(guī)律進行細致而深入的探究,才能掌握系統(tǒng)的運行狀態(tài)。
圖1 恒速恒頻交流電源工作原理
飛機電源系統(tǒng)的故障分析,包括容易發(fā)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(jù)某部統(tǒng)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(tǒng)故障(旋轉整流器故障)。在這些故障中,多數(shù)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(jù)設備的結構組成,故障也可劃分為系統(tǒng)、子系統(tǒng)、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。
狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術是指在故障產生的初期盡早發(fā)現(xiàn)故障,并預測發(fā)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(tǒng)診斷過程流程如圖2所示。根據(jù)圖2,狀態(tài)檢測需要完成3方面的工作[2]。
圖2 航空電源系統(tǒng)診斷過程流程
(1)機理研究。機理研究主要是明確設備異?;蚬收显跔顟B(tài)信號中的反映情況。狀態(tài)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(tài)信號相匹配的傳感器,對選定的狀態(tài)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(tài)信號中提取與設備狀態(tài)有關的特征信息。
在故障診斷階段,根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測判別出設備狀態(tài)有異?;蚬收锨闆r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(fā)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(jù)。
狀態(tài)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(fā)生及發(fā)展并及時采取預防措施等方面發(fā)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(fā)展的技術主要分為2類[3]。
(1)基于被診斷系統(tǒng)數(shù)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(shù)及狀態(tài)估計技術,對系統(tǒng)的參數(shù)、狀態(tài)及特征值進行預判。
(2)基于觀測數(shù)據(jù)的技術。該技術的核心是通過測量的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù),提取與故障相關的特征量,運用模糊數(shù)學及統(tǒng)計學等方法判斷設備的運行狀態(tài),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(tǒng)數(shù)學模型這一難點,直接利用各種信號處理技術,分析觀測數(shù)據(jù),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(tài)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(fā)現(xiàn),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(xiàn)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)基于FFT原理的算法。對于大多數(shù)機電系統(tǒng)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(wěn)態(tài)信號處理方法。常見的非穩(wěn)態(tài)信號主要包括諧和變頻信號、寬帶變譜信號及瞬態(tài)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(xiàn)代譜分析算法;對于瞬態(tài)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(shù)學工具包括高階統(tǒng)計量及相應的高階譜。
(5)故障診斷推理及判別方法。根據(jù)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。
故障檢測與診斷技術的發(fā)展離不開信息技術及理論的進步??傮w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(yè)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(tài)測試技術及信號處理理論和技術的發(fā)展,故障診斷迎來第二階段的發(fā)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(fā)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(fā)展過程中,相應出現(xiàn)了各類故障診斷系統(tǒng),根據(jù)出現(xiàn)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(xiàn)的故障檢測裝置,作用是對檢測對象的一些重要運行參數(shù)進行測量,據(jù)此判斷設備工作狀態(tài)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(jiān)測儀表系統(tǒng)。該系統(tǒng)運行在需要實時監(jiān)控的特定工作對象中,對工作過程中的重要狀態(tài)量進行監(jiān)測。美國Bently及瑞士Vibro-MetCr等公司開發(fā)了許多系列產品。
(3)計算機監(jiān)測分析與診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅能夠實現(xiàn)在線監(jiān)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(yè)大學等,相繼研發(fā)了各自的檢測及診斷系統(tǒng)。
(4)智能診斷系統(tǒng)。智能診斷系統(tǒng)的開發(fā)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(wǎng)絡系統(tǒng)是該系統(tǒng)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。
近年來,可靠性、維修性、保障性、測試性、安全性、環(huán)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(zhàn)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(tǒng)(如F-16電剎車系統(tǒng)),大大提高了飛機整體性能、安全性及穩(wěn)定性。這一應用勢必對飛機電源系統(tǒng)實時狀態(tài)監(jiān)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(yǎng)過程中所采用方法與手段,還不能對航空電源的狀態(tài)進行全面而精確的監(jiān)測與診斷。
機內測試BIT(Build In Test)技術借助機上電源系統(tǒng)自身的電路和程序,通過機載維護計算機對電源系統(tǒng)自身的狀態(tài)進行檢測和監(jiān)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(shù)量眾多等原因,傳感器檢測項目的數(shù)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(fā)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(tài)。
地面定期檢測主要通過地面維護人員根據(jù)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(fā)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(fā)電機定子繞組的絕緣電阻,通過示波器檢測三級交流發(fā)動機旋轉整流二極管的工作狀態(tài)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(jiān)測航空電源運行時的狀態(tài)參數(shù),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(fā)電機故障地面定期檢測過程中,主要進行電力參數(shù)檢測(包括電流、電壓、頻率),如表l所示。然而,對交流發(fā)電機本身定轉子故障并未納入有效的監(jiān)測范圍,相應的監(jiān)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(tǒng)故障監(jiān)測與診斷的發(fā)展受到很大影響。
表1 飛機交流發(fā)電機電源主要故障地面檢測項目
針對當前大多數(shù)航空電源設備只能在地面進行維護保養(yǎng)這種離線檢測方法,文獻[1]提出了一種在地面模擬“在線監(jiān)測”過程的方法。該方法通過某航空電源地面綜合監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng),模擬航空電源的實際運行狀態(tài),可歸類到故障診斷技術發(fā)展的第三階段。該系統(tǒng)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(jù)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(tài)特征,能夠在地面對航空電源標準中的很多常規(guī)項目和指標,如電壓、電流、轉速等進行狀態(tài)監(jiān)測,及時發(fā)現(xiàn)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(fā)展應用,一些具有自動診斷及維修功能的智能系統(tǒng)在保障飛機、火箭、衛(wèi)星安全方面發(fā)揮了重要作用,但針對航空電源的等智能診斷系統(tǒng)還不多見。
隨著計算機技術的飛速發(fā)展,機上自檢BIT技術獲得了長足的進步。先進戰(zhàn)機均采用了機載綜合測試與診斷系統(tǒng)[6]。綜合測試系統(tǒng)的共同特點是不同程度地采用智能BIT技術。F-22A與F-35戰(zhàn)斗機機載綜合測試與診斷系統(tǒng)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(xiàn)和重測合格問題。然而,機上電源系統(tǒng)的測試與診斷功能不是由獨立的BIT來實現(xiàn),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(tǒng),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(tǒng)各設備狀態(tài)進行實時監(jiān)控,主要包括飛機交流發(fā)電機、變壓器整流器和靜止變流器等電力電子裝置。
盡管飛機具有備用電源及應急電源,但飛機發(fā)電機故障將對整個訓練任務及作戰(zhàn)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(fā)生和發(fā)展。
根據(jù)統(tǒng)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(shù)辨識的故障監(jiān)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(tǒng)集成等優(yōu)點,將成為飛機電源系統(tǒng)旋轉電機最常見、最有效的監(jiān)測手段。隨著小波變換等各種現(xiàn)代信號處理技術的進一步發(fā)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(jiān)測將更為有效。
電力電子電路在飛機發(fā)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(tǒng)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(jù)故障性質的不同,電力電子電路的故障主要分為參數(shù)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(xiàn)短路、斷路而導致電路拓撲發(fā)生變化的故障。參數(shù)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(shù)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(shù),難以開發(fā)有效的預測算法及無法對設計出的故障預測系統(tǒng)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(fā)展空間。未來發(fā)展趨勢包括特征參數(shù)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。
隨著網(wǎng)絡技術和信息技術的飛速發(fā)展,未來飛機電源系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與診斷技術將綜合運用專家系統(tǒng)、模糊控制、神經網(wǎng)絡及高級數(shù)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(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與診斷技術朝著智能化、網(wǎng)絡化、遠程化方向發(fā)展,實時獲得電源系統(tǒng)各設備狀態(tài),為提高飛機電源系統(tǒng)可靠性奠定堅實的基礎。
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