RU2013130664A

RU2013130664A - Способ выполнения диагностики конструкции, подверженной нагрузкам, и система реализации упомянутого способа

Info

Publication number: RU2013130664A
Application number: RU2013130664/11A
Authority: RU
Inventors: Микеле ИАННОНЕ
Original assignee: Аления Аэрмакки С.П.А.
Priority date: 2012-07-04
Filing date: 2013-07-03
Publication date: 2015-01-10
Also published as: EP2682836A2; EP2682836A3; EP2682836B1; US20140012461A1; ES2663251T3; ITTO20120588A1; US9969507B2

Abstract

1. Способ выполнения диагностики конструкции (S1-S3), подверженной нагрузкам, в частности конструкции (A) летательного аппарата, посредством системы датчиков, которая ассоциирована с упомянутой конструкцией (S1-S3) и выполнена с возможностью обнаружения по меньшей мере одного состояния конструкции, и которая содержит матрицу датчиков (P), которые находятся в релевантных точках (P) конструкции (S1-S3), и каждый из которых выполнен с возможностью обнаружения физического параметра, указывающего на локальное состояние конструкции (S1-S3), и выдачи соответствующего электрического ответного сигнала, коррелированного со значением, принимаемым упомянутым параметром,при этом способ отличается тем, что содержит этапы, на которыхна этапе обучения (100-300):(a) на основании множества тренировочных данных, указывающих на состояние конструкции (S1-S3) во множестве релевантных точек (P) обнаружения путем ассоциирования по меньшей мере с одним условием нагрузки, устанавливают (300) ассоциативное соотношение между значениями, принимаемыми упомянутым параметром, указывающими на состояние конструкции в поднаборе из упомянутого множества релевантных точек обнаружения, и значениями параметра состояния по меньшей мере в оставшейся релевантной точке обнаружения; ина этапе обработки:(b) обнаруживают (500) значения, принимаемые упомянутым параметром, указывающие на состояние конструкции во множестве релевантных точек (P) обнаружения при упомянутом по меньшей мере одном условии нагрузки;(c) на основании предварительно установленного ассоциативного соотношения, используя значения, принимаемые упомянутым параметром, указывающие на состояние констр�

Claims

1. Способ выполнения диагностики конструкции (S1-S3), подверженной нагрузкам, в частности конструкции (A) летательного аппарата, посредством системы датчиков, которая ассоциирована с упомянутой конструкцией (S1-S3) и выполнена с возможностью обнаружения по меньшей мере одного состояния конструкции, и которая содержит матрицу датчиков (P), которые находятся в релевантных точках (P_i) конструкции (S1-S3), и каждый из которых выполнен с возможностью обнаружения физического параметра, указывающего на локальное состояние конструкции (S1-S3), и выдачи соответствующего электрического ответного сигнала, коррелированного со значением, принимаемым упомянутым параметром,

при этом способ отличается тем, что содержит этапы, на которых

на этапе обучения (100-300):

(a) на основании множества тренировочных данных, указывающих на состояние конструкции (S1-S3) во множестве релевантных точек (P_i) обнаружения путем ассоциирования по меньшей мере с одним условием нагрузки, устанавливают (300) ассоциативное соотношение между значениями, принимаемыми упомянутым параметром, указывающими на состояние конструкции в поднаборе из упомянутого множества релевантных точек обнаружения, и значениями параметра состояния по меньшей мере в оставшейся релевантной точке обнаружения; и

на этапе обработки:

(b) обнаруживают (500) значения, принимаемые упомянутым параметром, указывающие на состояние конструкции во множестве релевантных точек (P_i) обнаружения при упомянутом по меньшей мере одном условии нагрузки;

(c) на основании предварительно установленного ассоциативного соотношения, используя значения, принимаемые упомянутым параметром, указывающие на состояние конструкции в поднаборе из упомянутого множества точек обнаружения, оценивают (600) значения параметра состояния по меньшей мере в одной оставшейся точке обнаружения;

(d) сравнивают (700) оцененные значения и обнаруженные значения параметра состояния в упомянутой по меньшей мере одной оставшейся точке обнаружения; и

(e) определяют исправное состояние конструкции (800), если обнаруженные и оцененные значения параметра состояния по существу совпадают, с учетом заданных допусков, или определяют дефектное состояние конструкции (900, 1000), если упомянутые значения параметра состояния различаются с учетом заданных допусков.

2. Способ по п. 1, в котором сравнение (700) между оцененными и обнаруженными значениями параметра состояния осуществляется для каждой релевантной точки (P_i) обнаружения.

3. Способ по п. 1, в котором упомянутый этап (100-300) обучения и упомянутый этап (500-1000) обработки осуществляются для множества различных условий нагрузки, причем дефектное состояние конструкции определяется, когда имеет место состояние несовпадения между оцененными и обнаруженными значениями параметра состояния для множества условий нагрузки, тогда как случайная сигнализация происходит, когда имеет место состояние несовпадения между оцененными и обнаруженными значениями параметра состояния только для одного условия нагрузки или для некоторого числа условий, когда имеет место нагрузка меньше пороговой величины.

4. Способ по п. 1, в котором этап обучения включает в себя этап, на котором собирают (200) множество тренировочных данных в виде векторов, содержащих значения, принимаемые по меньшей мере одним заданным параметром состояния, обнаруженные в релевантных точках по меньшей мере для одного условия нагрузки.

5. Способ по п. 1, в котором множество нейронных сетей соответственно ассоциированы с упомянутыми релевантными точками (P_i), и этап обучения содержит, для каждой нейронной сети, этапы, на которых определяют ассоциативное соотношение между значениями, принимаемыми упомянутым параметром, указывающими на состояние конструкции по меньшей мере для одного условия нагрузки, в релевантной точке обнаружения, соответствующей упомянутой сети, и значениями, принимаемыми параметром состояния в оставшемся множестве релевантных точек обнаружения.

6. Способ по п. 5, в котором этап обучения содержит, в случае множества условий нагрузки, сравнение между значением параметра состояния, оцененным посредством нейронной сети во время обучения по меньшей мере в одной релевантной точке, и значением, принимаемым параметром состояния в упомянутой по меньшей мере одной релевантной точке для нового условия нагрузки.

7. Способ по п. 6, содержащий этап, на котором отслеживают (400) обучение нейронных сетей посредством сравнения между значением параметра состояния, оцененным по меньшей мере в одной оставшейся релевантной точке, на основании тренировочных данных, указывающих на состояние конструкции для поднабора упомянутого множества релевантных точек обнаружения, и значением тренировочного параметра состояния в упомянутой оставшейся релевантной точке, при этом обучение считается завершенным, если разность между вышеуказанными значениями меньше заданной пороговой величины, или в противном случае неудовлетворительным, причем увеличивают число различных условий нагрузки, для которых осуществляется этап обучения, или изменяют топологию релевантных точек или же по меньшей мере одно из числа уровней, числа узлов на каждом уровне и характеристической функции нейронных сетей.

8. Способ по п. 1, в котором дефектное состояние конструкции определяют, если упомянутые значения параметра состояния различаются, с учетом заданных допусков, после последовательности во времени заданного числа итераций этапов (b), (c) и (d).

9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он повторяется через заданные периоды времени в соответствии с предварительно установленным планом отслеживания.

10. Способ по п. 1, в котором отображение релевантных точек (P_i), в процессе которого оценивается дефектное условие конструкции, интерпретируют как показатель степени упомянутого дефектного условия.

11. Способ по п. 1, в котором упомянутым параметром, указывающим на состояние конструкции, является локальная деформация конструкции.

12. Способ по п. 1, в котором упомянутые релевантные точки (P_i) обнаружения выбирают на основании критерия периодичности, кроме случаев какого-либо группирования поблизости от областей с большей структурной критичностью.

13. Система для выполнения диагностики конструкции (S1-S3), подверженной нагрузкам, в частности конструкции (A) летательного аппарата, содержащая:

- систему датчиков, которая связана с упомянутой конструкцией и выполнена с возможностью обнаружения по меньшей мере одного состояния конструкции, и которая содержит матрицу датчиков (P), которые находятся в релевантных точках (P_i) конструкции (S1-S3), и каждый из которых выполнен с возможностью обнаружения физического параметра, указывающего на локальное состояние конструкции, и выдачи соответствующего электрического ответного сигнала, коррелированного со значением, принимаемым упомянутым параметром; и

- электронное обучаемое средство (U) обработки типа нейронной сети, выполненное с возможностью реализации способа по любому из п.п. 1-12.

14. Система по п. 13, в которой упомянутое средство (U) обработки содержит множество нейронных сетей, соответственно ассоциированных с упомянутыми релевантными точками (P_i), причем каждая нейронная сеть представляет собой сеть с Q уровнями, с d_Q узлами на каждом уровне, причем для каждого узла определен соответствующий параметр C корреляции, причем взаимная корреляционная функция ϕ ассоциирует параметр K взаимной корреляции с каждой парой параметров C_a, C_b корреляции, при этом K_a,b=ϕ(C_a, C_b), причем гиперболическая функция f определяет корреляцию между каждым узлом уровня X_i+1,j и узлами предшествующего уровня X_i,j в зависимости от упомянутого параметра взаимной корреляции, следующим образом:

X_i+1,j=f((x_i,1, K_{(i,1),(i+1,J)}), (x_i,2, K_{(i,2),(i+1,J)}), …, (x_i,N, K_{(i,N),(i+1,J)})),

причем обучение сети включает в себя определение параметров C, которые минимизируют разность между вычисленным выходным значением и его действительным значением.

15. Система по п. 13, в которой упомянутое средство (U) обработки соединено с блоком (D) сигнализации для указания оператору на дефектное или исправное состояние отслеживаемых конструкций.

16. Система по п. 13, в которой упомянутые датчики (P) обнаружения включают в себя датчики для обнаружения деформации конструкции.

17. Программа или группа программ обработки, которые могут быть выполнены системой (U) обработки, содержащие один или более модулей кода для реализации способа выполнения диагностики конструкции, подверженной нагрузкам, по любому из п.п. 1-12.