CN109298706A - 一种基于贝叶斯网络的飞控系统故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于贝叶斯网络的飞控系统故障诊断方法,对整个系统做相关性分析,建立每一个外场可更换单元的信号输入和信号输出关系,形成飞控系统的从顶层信号输入到末端信号响应的多个信号链关系,模拟每个外场可更换单元的实体模块发生故障,形成飞控系统各类故障描述清单,将飞控系统的每个外场可更换单元及实体模块之间的关系对应成贝叶斯网络的父节点与子节点关系,形成整个系统的贝叶斯诊断模型。
Description
技术领域
本发明属于飞机飞控系统故障诊断,具体是一种基于贝叶斯网络的飞控系统故障诊断方法。
背景技术
机载诊断涉及到飞行器的自我诊断与报告能力。应用适当的推理逻辑后,诊断系统可以给出特定的大型机载系统健康状况,据此,飞行员或地勤人员可以掌握飞机的实时健康状况。自从20世纪80年代机载计算机引入以来,诊断信息发生了巨大的变化。早期的版本仅可以指示特定失效模式是否发生,并不含用于纠正的决策信息。现代机载故障诊断系统引用标准化的数字信息通信端口来获取实时数据,可以识别、隔离及修复故障。
然而,未发现故障的问题在近十几年非常盛行,主要表现在以下方面。第一,故障的现象不能被复现,导致难以定位故障源。第二,故障现象可以被复现,但是检查可疑的外场可更换单元后,无法找到故障源。第三,可疑外场可更换单元被检测且恢复到装机正常状态后,同样的故障现象又会出现。
针对上述问题,欧洲某调研机构调查了国际上流行的解决未发现故障的措施。主流的前三项措施(分别为借鉴过往维护数据、维修技师培训、寻求供应商协助),解决未发现故障会耗费大量的时间以及人力物力,给航空公司或其他用户带来巨大的成本,影响装备的出勤率及使用效能。
如何及时准确发现飞控系统的故障源是飞机飞控系统故障诊断的难题。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于贝叶斯网络的飞控系统故障诊断方法,依据当前故障现象、结合数据分析与逻辑推理,协助飞行员及地勤人员定位故障、排除故障。
一种基于贝叶斯网络的飞控系统故障诊断方法,该飞控系统含有多个分系统,每个分系统含有多个外场可更换单元,每个外场可更换单元含有多个实体模块,已知飞控系统的架构关系以及该飞控系统内各外场可更换单元的交联关系,其特征在于,1)对整个系统做相关性分析,建立每一个外场可更换单元的信号输入和信号输出关系,形成飞控系统的从顶层信号输入到末端信号响应的多个信号链关系;2)以上述的信号链关系为依据,对飞控系统做失效模式影响分析,模拟每个外场可更换单元的实体模块发生故障,该故障对外场可更换单元及该外场可更换单元所在的分系统的影响,形成飞控系统各类故障描述清单;3)根据步骤1)和步骤2)搭建贝叶斯诊断模型,首先获取实体模块发生故障的先验概率供贝叶斯网络推理使用(该先验概率可从外场可更换单元供应商的测试性文件获取),其次将飞控系统的每个外场可更换单元及实体模块之间的关系对应成贝叶斯网络的父节点与子节点关系,上述父节点与子节点关系依赖上述的信号链关系和故障描述清单,形成整个系统的贝叶斯诊断模型。
所述的顶层信号输入含有各类传感器输入信号、飞行员操作信号以及外场可更换单元的自检测报告,所述的末端信号响应含有飞机姿态响应、飞机控制面响应等其他可观测的响应。
本申请的有益效果在于:1)本发明可在飞控系统发生故障后,根据故障现象由诊断系统给出可能故障点供飞行员及地勤人员参考。2)本发明提供了一种飞控系统故障诊断方法,具备实时、自动、高效的特点,可以大幅缩减未发现故障所带来的巨大成本。
以下结合实施例附图对本申请做进一步详细说明。
附图说明
图1是大气数据计算机诊断模型
具体实施方式
参见附图,本申请以某飞控系统的大气数据计算机为案例,建立故障诊断模型。大气数据计算机为外场可更换单元,含有自检测模块、中央处理组合模块、输入输出接口组合模块等实体模块,实体模块之间传递有攻角传感器电压(输入信号)、垂直速度(输出信号)、自检测结果(输入信号)等信号。首先进行上述步骤1)对整个系统做相关性分析,建立每一个外场可更换单元的信号输入和信号输出关系,形成飞控系统的从顶层信号输入到末端信号响应的多个信号链关系;实例中,输出的垂直速度依赖于大气数据计算机攻角传感器电压信号、中央处理组合模块以及输入输出接口组合模块,形成一个信号链;其次进行步骤2),以上述的信号链关系为依据,对飞控系统做失效模式影响分析,模拟每个外场可更换单元的实体模块发生故障,该故障对外场可更换单元及该外场可更换单元所在的分系统的影响,形成飞控系统各类故障描述清单;实例中,模拟大气数据计算机攻角传感器电压信号,或者中央处理组合模块,或者输入输出接口组合模块至少有一个故障时,会导致大气数据计算机无法计算垂直速度,使飞控系统无法获取垂直速度来给出控制指令,形成飞控系统的一个故障描述清单。只有当大气数据计算机攻角传感器电压信号、中央处理组合模块以及输入输出接口组合模块同时完好时,输出的垂直速度才会有效;最后进行步骤3),根据步骤1)和步骤2)搭建贝叶斯诊断模型,首先获取实体模块发生故障的先验概率供贝叶斯网络推理使用(该先验概率可从外场可更换单元供应商的测试性文件获取),其次将飞控系统的每个外场可更换单元及实体模块之间的关系对应成贝叶斯网络的父节点与子节点关系,上述父节点与子节点关系依赖上述的信号链关系和故障描述清单,形成整个系统的贝叶斯诊断模型。实例中,依据大气数据供应商的测试性文件给出中央处理组合模块以及输入输出接口组合模块故障的先验概率,将上述攻角传感器电压(输入信号)、垂直速度(输出信号)、自检测结果(输入信号)信号以及自检测模块、中央处理组合模块、输入输出接口组合模块三个实体模块对应到贝叶斯网络中,同时给出子节点“垂直速度”和“自检测结果”与其对应父节点“攻角传感器电压信号”、“中央处理组合模块”、“输入输出接口组合模块”、“自检测模块”,上述父节点与子节点关系依赖上述的信号链关系和故障描述清单,形成大气数据计算机的贝叶斯诊断模型。
Claims (2)
1.一种基于贝叶斯网络的飞控系统故障诊断方法,该飞控系统含有多个分系统,每个分系统含有多个外场可更换单元,每个外场可更换单元含有多个实体模块,已知飞控系统的架构关系以及该飞控系统内各外场可更换单元的交联关系,其特征在于,1)对整个系统做相关性分析,建立每一个外场可更换单元的信号输入和信号输出关系,形成飞控系统的从顶层信号输入到末端信号响应的多个信号链关系;2)以上述的信号链关系为依据,对飞控系统做失效模式影响分析,模拟每个外场可更换单元的实体模块发生故障,该故障对外场可更换单元及该外场可更换单元所在的分系统的影响,形成飞控系统各类故障描述清单;3)根据步骤1)和步骤2)搭建贝叶斯诊断模型,首先获取实体模块发生故障的先验概率供贝叶斯网络推理使用,其次将飞控系统的每个外场可更换单元及实体模块之间的关系对应成贝叶斯网络的父节点与子节点关系,上述父节点与子节点关系依赖上述的信号链关系和故障描述清单,形成整个系统的贝叶斯诊断模型。
2.如权利要求1所述的基于贝叶斯网络的飞控系统故障诊断方法,其特征在于,所述的顶层信号输入含有传感器输入信号、飞行员操作信号以及外场可更换单元的自检测报告,所述的末端信号响应含有飞机姿态响应、飞机控制面响应响应。
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