CN108318213B - 一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法 - Google Patents

一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,将现有的单一参数的人工判断转换为多参数综合评估的自动判断,即通过风洞系统中各级测量点的线性度、误差限、增益以及偏离系数等评估参数,对风洞系统的整体健康度进行评价,并且能够根据健康度匹配出故障类型和对应的故障知识,节省了人工测试和排故的时间,提升了风洞试验的运行效率和保障能力。

Description

一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法
技术领域
本发明属于测试设备、测试系统的故障诊断领域,尤其涉及一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法。
背景技术
流体力学中,风洞实验指在风洞中安置飞行器或其他物体模型,研究气体流动及其与模型的相互作用,以了解实际飞行器或其他物体模型的空气动力学特性的一种空气动力实验方法。
现有的风洞测量系统的故障诊断还处于依赖人工经验判断的阶段,测试回路中并无监测装置,长期面临着数据搜集不完整、性能指标难以评判等问题,进而导致无法对测量系统的技术状态进行故障诊断。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,能够节省人工测试和排故的时间,提升了风洞试验的运行效率和保障能力。
一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,所述风洞测量系统包括顺次连接的传感器组、信号调理放大器以及信号采集器,传感器组中的每个传感器对应一个信号通道,包括以下步骤:
在风洞测量系统每个信号通道上选取三级测量点,分别为信号调理放大器前端、信号调理放大器后端以及信号采集器终端;
依据专家知识,获取各个信号通道的各级测量点的评估参数的标准值、评估参数的权重、故障类型以及故障类型对应的故障知识;其中,所述评估参数为线性度、误差限以及增益;
向风洞测量系统输入标准信号后,根据各个信号通道的各级测量点的原始信号数据,获取各个信号通道各级测量点的评估参数测量值;
根据各级测量点的评估参数测量值和对应的评估参数的标准值,获取各个信号通道各级测量点的评估参数的偏离系数;
计算所述评估参数的偏离系数和对应的评估参数的权重的加权和,所述加权和作为各个信号通道各级测量点的健康度;
根据所述健康度是否在预设范围内,判断各个信号通道的各级测量点是否存在故障,若存在,则获取对应的故障类型和故障知识。
可选地,所述评估参数测量值中的线性度的获取方法包括:
针对每个信号通道的每级测量点进行如下线性度计算操作:
S201:在信号通道的测量范围(EL,EH)内按预设规则选取M个校准信号点Ei(i=1,2,…,M);其中,EL为信号通道的测量范围下限,EH为信号通道的测量范围上限;
S202:根据各个校准信号点Ei上获取的N个原始信号数据,获取各个校准信号点Ei上原始信号数据的平均值
S203:根据平均值E1以及EM,获取平均值的端基直线;
S204:获取各个平均值与所述端基直线回归值的误差;
S205:根据所述误差绝对值的最大值与信号通道的量程Er,获取信号通道在当前所选级测量点的线性度;其中,量程Er为信号通道的测量范围下限EL和上限EH的差值。
可选地,所述评估参数测量值中的误差限的获取方法包括:
针对每个信号通道的每级测量点进行如下误差限计算操作:
S301:计算所述平均值和标准信号的幅度E差值,获取信号通道在各个校准信号点Ei上的系统误差
S302:根据原始数据信号和所述平均值获取信号通道在各个校准信号点Ei上的标准差σi
S303:根据所述系统误差标准差σi以及信号通道的量程Er,获取信号通道在当前所选级测量点的各个校准信号点Ei上的误差限;
S304:各个校准信号点Ei上误差限的最大值为信号通道在当前所选级测量点的误差限。
可选地,所述原始信号数据包括信号调理放大器前端数据和信号调理放大器后端数据,则所述评估参数测量值中的增益的获取方法包括:
将各信号通道的信号调理放大器前端数据与信号调理放大器后端数据作比值,所述比值为各信号通道的增益。
可选地,当所述评估参数的标准值为单一值时,所述偏离系数的获取方法包括:
获取各信号通道的各级测量点的线性度、各信号通道的各级测量点的误差限、各信号通道的增益的测量值与对应的评估参数的标准值的差值绝对值;
将所述差值绝对值与对应的评估参数的标准值作比值,获取各信号通道各级测量点的线性度的偏离系数,各信号通道各级测量点的误差限的偏离系数、各信号通道的增益的偏离系数。
可选地,当所述评估参数的标准值为区间值,且评估参数的测量值不在标准值区间内时,所述偏离系数的获取方法包括:
将各信号通道的各级测量点的线性度、各信号通道的各级测量点的误差限、各信号通道的增益的测量值分别与对应的评估参数的标准值区间的上限值和下限值作差,选取较小的差值绝对值与区间的量程作比值,获取各信号通道各级测量点的线性度的偏离系数,各信号通道各级测量点的误差限的偏离系数、各信号通道的增益的偏离系数。
可选地,在获取各个信号通道在各级测量点的评估参数测量值前,剔除各级测量点原始信号数据中的野值,采用剔除野值后的原始信号数据执行后续步骤。
可选地,在获取故障类型和对应的故障知识后,采用TCP/IP协议将所述故障类型和故障知识发送至风洞系统上位机中,供试验人员查看。
有益效果:
本发明提供一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,将现有的单一参数的人工判断转换为多参数综合评估的自动判断,即通过风洞系统中各级测量点的线性度、误差限、增益以及偏离系数等评估参数,对风洞系统的整体健康度进行评价,并且能够根据健康度匹配出故障类型和对应的故障知识,节省了人工测试和排故的时间,提升了风洞试验的运行效率和保障能力。
附图说明
图1为现有技术中风洞测量系统的连接示意图;
图2为本发明实施例提供的一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的一种校准信号点选取示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
为了方便理解,本发明实施例首先介绍现有技术中风洞测量系统的连接方式。参见图1,该图为现有技术中风洞测量系统的连接示意图。
外部的传感器组通过传感器电缆连接信号调理放大器的输入端,信号调理放大器的输出端电缆连接信号采集器的输入接口,信号采集器的输出电缆连接测量系统计算机。
其中传感器组可以为总压传感器、静压传感器、底压传感器、天平传感器以及倾角传感器。
参见图2,该图为本发明实施例提供的一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法的流程图。
一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,所述风洞测量系统包括顺次连接的传感器组、信号调理放大器以及信号采集器,传感器组中的每个传感器对应一个信号通道,包括以下步骤:
S1:在风洞测量系统每个信号通道上选取三级测量点,分别为信号调理放大器前端、信号调理放大器后端以及信号采集器终端;
S2:依据专家知识,获取各个信号通道的各级测量点的评估参数的标准值、评估参数的权重、故障类型以及故障类型对应的故障知识;其中,所述评估参数为线性度、误差限以及增益;
需要说明的是,专家知识可以为在先积累的经验知识或者故障统计数据库。评估参数的权重根据专家知识和/或累积的经验来定。对于风洞测量系统中信号通道而言,其线性度特性的好坏直接描述了某一通道的输出量与输入量实际工作曲线与理论直线的吻合程度。如果线性度特性较差则对风洞测量系统带来了对数据测量的不确定因素,从而影响试验最终数据的质量好坏,因此通常对信号通道线性度权重配置较高。
例如,总压传感器对应的信号通道的信号调理放大器前端的线性度标准值为1、误差限标准值为0.05、增益标准值为1,且线性度、误差限以及增益的权重分别为0.5、0.3、0.2。
S3:向风洞测量系统输入标准信号后,根据各个信号通道的各级测量点的原始信号数据,获取各个信号通道各级测量点的评估参数测量值;所述原始信号数据包括信号调理放大器前端数据、信号调理放大器后端数据以及信号采集器终端数据;
需要说明的是,各个信号通道的各级测量点的原始信号数据,可以通过外接对应的测试设备来获取。
可选地,在获取各个信号通道在各级测量点的评估参数测量值前,剔除各级测量点原始信号数据中的野值,采用剔除野值后的原始信号数据执行后续步骤。其中,野值可以为原始信号数据中的极端值或奇异值等。
S4:根据各级测量点的评估参数测量值和评估参数的标准值,获取各个信号通道各级测量点的评估参数的偏离系数;
需要说明的是,偏离系数包括线性度的偏离系数、误差限的偏离系数、增益的偏离系数。
例如,总压传感器对应的信号通道在信号调理放大器前端的线性度测量值为0.95、误差限测量值为0.06、增益测量值为0.95,且对应的线性度标准值为1、误差限标准值为0.05、增益标准值为1,则通过计算可以获得线性度的偏离系数为0.05,误差限的偏离系数测量值为0.2,增益的偏离系数为0.05。
S5:计算所述评估参数的偏离系数和对应的评估参数的权重的加权和,作为各个信号通道各级测量点的健康度;
所述健康度H具体的计算方法为:
H=q0×q1+r0×r1+t0×t1
其中,q0为线性度的偏离系数,q1为线性度的权重,r0为误差限的偏离系数,r1为误差线的权重,t0为增益的偏离系数,t1为增益的权重。
例如,获取总压传感器在信号调理放大器前端的健康度,总压传感器对应的信号通道在信号调理放大器前端的线性度的偏离系数为0.05,误差限的偏离系数为0.2,增益的偏离系数为0.05,且已知线性度、误差限以及增益的权重分别为0.5、0.3、0.2;则总压传感器在信号调理放大器前端的健康度为0.05×0.5+0.2×0.3+0.05×0.2=0.095。
S6:根据所述健康度是否在预设范围内,判断各个信号通道的各级测量点是否存在故障,若存在,则获取对应的故障类型和故障知识。
例如,由于健康度值越小,则代表信号通道性能状态更为优秀;则设总压传感器在信号调理放大器前端的健康度的预设范围时0~0.08,若健康度为0.095,则证明总压传感器在信号调理放大器前端获取的数据存在异常,原因或为总压传感器本身出现了故障、总压传感器与信号调理放大器出现接触不良、总压传感器接地不良或者零点飘移严重,此时用户能够获取故障类型以及故障类型对应的故障知识。
由此可见,健康度的数值与故障类型以及故障知识对应。对应的故障知识可以为信号通道可能出现的故障原因和常用解决方法等。
下面介绍所述评估参数测量值中的线性度的一种获取方式,所述线性度的获取方法包括以下步骤:
针对每个信号通道的每级测量点进行如下线性度计算操作:
S201:在信号通道的测量范围(EL,EH)内按预设规则选取M个校准信号点Ei(i=1,2,…,M);其中,EL为信号通道的测量范围下限,EH为信号通道的测量范围上限;
参见图3,该图为本发明实施例提供的一种校准信号点选取示意图。其中M可以取11,则在信号通道的测量范围(EL,EH)内按预设规则选取11个校准信号点Ei,则预设规则可以为:
E1=EL+Er×l.25%
Ei=EL+Er×(i-1)×10%(i=2,3,…,10)
E11=EL+Er×98.75%
Er=EH-EL
其中,E1为第一个信号校准点,E11为第十一个信号校准点。
同理,预设规则还可以为在测量范围(EL,EH)均匀选取11个校准信号点,本实施例对此不作赘述。
S202:根据各个校准信号点Ei上获取的N个原始信号数据,获取各个校准信号点Ei上原始信号数据的平均值
所述平均值具体获取计算方法为:
其中,i=1,2,...,11;j=1,...,N,xij为第i个校准信号点Ei的第j个原始信号数据,N至少为100;
需要说明的是,为了使得到的计算结果在同一个数量级上,则如果是计算信号调理放大器后端数据以及信号采集器终端数据的平均值,需要将原始数据信号折合为未经过信号调理放大器的信号,即将原始信号数据除以信号调理放大器的放大倍数,再进行平均值的计算。
S203:根据平均值E1以及EM,获取平均值的端基直线;其中,为第1个校准信号点E1上的原始信号数据平均值,为第M个校准信号点EM上的原始信号数据平均值;
所述端基直线Y的一种计算方法为:
Y=(k×Ei+b)
其中k为端基直线的斜率,b为端基直线的截距,由于本实施例中M=11,则两者具体的计算方法可以为:
其中,为第11个校准信号点E11上的原始信号数据平均值;
S204:获取各个平均值与所述端基直线回归值的误差;
所述误差具体的计算方法可以为:
S205:根据所述误差绝对值的最大值与信号通道的量程Er,获取信号通道在当前所选级测量点的线性度;其中,量程Er为信号通道的测量范围下限EL和上限EH的差值;
所述线性度L的具体计算方法为:
其中,max为取误差绝对值的最大值。
下面介绍所述评估参数测量值中的误差限的一种获取方式,所述误差限的获取方法包括以下步骤:
针对每个信号通道的每级测量点进行如下误差限计算操作:
S301:计算所述平均值和标准信号的幅度E的差值,获取信号通道在各个校准信号点Ei上的系统误差
其中,所述系统误差的具体计算方法为:
S302:根据原始数据信号和所述平均值获取信号通道在各个校准信号点Ei上的标准差σi
其中,所述标准差σi的具体计算方法为:
S303:根据所述系统误差标准差σi以及信号通道的量程Er,获取信号通道在当前所选级测量点的各个校准信号点Ei上的误差限;
其中,所述误差限Ai的具体计算方法为:
S304:各个校准信号点Ei上误差限的最大值为信号通道在当前所选级测量点的误差限。
下面介绍所述评估参数测量值中的增益的一种获取方式,所述增益的获取方法包括:
将各信号通道的信号调理放大器前端数据与信号调理放大器后端数据作比值,所述比值为各信号通道的增益。
需要说明的是,由于在本实施例的风洞系统中所使用的信号调理放大器是对电压信号进行调理、放大,则所述增益为信号调理放大器的电压输出和电压输入的比值。
下面介绍所述偏离系数的一种获取方式,当所述评估参数的标准值为单一值时,所述偏离系数的获取方法包括:
获取各信号通道的各级测量点的线性度、各信号通道的各级测量点的误差限、各信号通道的增益的测量值与对应的评估参数的标准值的差值绝对值;
将所述差值绝对值与对应的评估参数的标准值作比值,获取各信号通道各级测量点的线性度的偏离系数,各信号通道各级测量点的误差限的偏离系数、各信号通道的增益的偏离系数。其中,偏离系数越小越好。
由此可得到当所述评估参数的标准值为单一值时,偏离系数α的通用计算方法:
其中,C为评估参数测量值,D为评估参数的标准值。
例如,总压传感器对应的信号通道在信号调理放大器前端的线性度测量值为0.95,且对应的线性度标准值为1,则此时线性度的偏离系数为0.05。
下面介绍所述偏离系数的另一种获取方式,当所述评估参数的标准值为区间值,且评估参数的测量值不在标准值区间内时,所述偏离系数的获取方法包括:
将各信号通道的各级测量点的线性度、各信号通道的各级测量点的误差限、各信号通道的增益的测量值分别与对应的评估参数的标准值区间的上限值和下限值作差,选取较小的差值绝对值与区间的量程作比值,获取各信号通道各级测量点的线性度的偏离系数,各信号通道各级测量点的误差限的偏离系数、各信号通道的增益的偏离系数。
当所述评估参数的标准值为区间值,且评估参数的测量值不在标准值区间内时,偏离系数β的通用计算方法为:
其中,C为评估参数测量值,D1为评估参数的标准值区间的下限值,D2为评估参数的标准值区间的上限值,ΔD为区间的量程,min为取较小值。需要说明的是,如评估参数测量值C偏移较大,导致偏离系数β值大于1,则β计1作为其最终偏离系数。
例如,总压传感器对应的信号通道在信号调理放大器前端的增益测量值为1.06,且对应的增益标准值为[0.95,1.05],由于增益测量值1.06与标准值区间下限值1.05的差值更小,则此时增益的偏离系数为(1.06-1.05)/(1.05-0.95)=0.1。
可选地,在获取故障类型和对应的故障知识后,可以采用TCP/IP协议将所述故障类型和故障知识发送至风洞系统上位机中,供试验人员查看。
当然,本发明还可有其他多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员当然可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,所述风洞测量系统包括顺次连接的传感器组、信号调理放大器以及信号采集器,传感器组中的每个传感器对应一个信号通道,其特征在于,包括以下步骤:
在风洞测量系统每个信号通道上选取三级测量点,分别为信号调理放大器前端、信号调理放大器后端以及信号采集器终端;
依据专家知识,获取各个信号通道的各级测量点的评估参数的标准值、评估参数的权重、故障类型以及故障类型对应的故障知识;其中,所述评估参数为线性度、误差限以及增益;
向风洞测量系统输入标准信号后,根据各个信号通道的各级测量点的原始信号数据,获取各个信号通道各级测量点的评估参数测量值;
根据各级测量点的评估参数测量值和对应的评估参数的标准值,获取各个信号通道各级测量点的评估参数的偏离系数;其中,当所述评估参数的标准值为单一值时,所述偏离系数的获取方法包括:
获取各信号通道的各级测量点的线性度、各信号通道的各级测量点的误差限、各信号通道的增益的测量值与对应的评估参数的标准值的差值绝对值;
将所述差值绝对值与对应的评估参数的标准值作比值,获取各信号通道各级测量点的线性度的偏离系数,各信号通道各级测量点的误差限的偏离系数、各信号通道的增益的偏离系数;
当所述评估参数的标准值为区间值,且评估参数的测量值不在标准值区间内时,所述偏离系数的获取方法包括:
将各信号通道的各级测量点的线性度、各信号通道的各级测量点的误差限、各信号通道的增益的测量值分别与对应的评估参数的标准值区间的上限值和下限值作差,选取较小的差值绝对值与区间的量程作比值,获取各信号通道各级测量点的线性度的偏离系数,各信号通道各级测量点的误差限的偏离系数、各信号通道的增益的偏离系数;
计算所述评估参数的偏离系数和对应的评估参数的权重的加权和,所述加权和作为各个信号通道各级测量点的健康度;
根据所述健康度是否在预设范围内,判断各个信号通道的各级测量点是否存在故障,若存在,则获取对应的故障类型和故障知识。
2.如权利要求1所述的一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,其特征在于,所述评估参数测量值中的线性度的获取方法包括:
针对每个信号通道的每级测量点进行如下线性度计算操作:
S201:在信号通道的测量范围(EL,EH)内按预设规则选取M个校准信号点Ei(i=1,2,…,M);其中,EL为信号通道的测量范围下限,EH为信号通道的测量范围上限;
S202:根据各个校准信号点Ei上获取的N个原始信号数据,获取各个校准信号点Ei上原始信号数据的平均值
S203:根据平均值E1以及EM,获取平均值的端基直线;
S204:获取各个平均值与所述端基直线回归值的误差;
S205:根据所述误差绝对值的最大值与信号通道的量程Er,获取信号通道在当前所选级测量点的线性度;其中,量程Er为信号通道的测量范围下限EL和上限EH的差值。
3.如权利要求2所述的一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,其特征在于,所述评估参数测量值中的误差限的获取方法包括:
针对每个信号通道的每级测量点进行如下误差限计算操作:
S301:计算所述平均值和标准信号的幅度E差值,获取信号通道在各个校准信号点Ei上的系统误差
S302:根据原始数据信号和所述平均值获取信号通道在各个校准信号点Ei上的标准差σi
S303:根据所述系统误差标准差σi以及信号通道的量程Er,获取信号通道在当前所选级测量点的各个校准信号点Ei上的误差限;
S304:各个校准信号点Ei上误差限的最大值为信号通道在当前所选级测量点的误差限。
4.如权利要求3所述的一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,其特征在于,所述原始信号数据包括信号调理放大器前端数据和信号调理放大器后端数据,则所述评估参数测量值中的增益的获取方法包括:
将各信号通道的信号调理放大器前端数据与信号调理放大器后端数据作比值,所述比值为各信号通道的增益。
5.如权利要求1~4任一权利要求所述的一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,其特征在于,在获取各个信号通道在各级测量点的评估参数测量值前,剔除各级测量点原始信号数据中的野值,采用剔除野值后的原始信号数据执行后续步骤。
6.如权利要求1~4任一权利要求所述的一种基于多种参数综合评估的风洞测量系统故障诊断方法,其特征在于,在获取故障类型和对应的故障知识后,采用TCP/IP协议将所述故障类型和故障知识发送至风洞系统上位机中,供试验人员查看。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116739226A (zh) * 2023-08-16 2023-09-12 中国空气动力研究与发展中心设备设计与测试技术研究所 一种基于误差传播的风洞试验数据质量评估方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102193045A (zh) * 2010-03-19 2011-09-21 江苏核电有限公司 模拟量信号通道一致性检查方法
CN106441404A (zh) * 2016-09-29 2017-02-22 武汉胜鹏智造科技有限公司 多模智能仪表的测量管理方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007035464A1 (de) * 2007-07-26 2009-01-29 Eads Deutschland Gmbh Versuchsanordnung mit einem Versuchsmodell und einer Befestigungsvorrichtung, Windkanalanordnung sowie eine solche Befestigungsvorrichtung
CN101114000B (zh) * 2007-08-28 2010-08-04 湘潭市仪器仪表成套制造有限公司 电解极板状态智能检测方法及系统
CN104360240A (zh) * 2014-08-07 2015-02-18 国家电网公司 变电站缺陷设备快速检测装置及检测方法
CN106226557B (zh) * 2016-07-20 2020-11-24 中南大学 一种风速风向传感器现场标定系统及方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102193045A (zh) * 2010-03-19 2011-09-21 江苏核电有限公司 模拟量信号通道一致性检查方法
CN106441404A (zh) * 2016-09-29 2017-02-22 武汉胜鹏智造科技有限公司 多模智能仪表的测量管理方法

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