飞行器健康评估和故障预测技术研究

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1、中图分类号：TP277论文编号：102870312-S017学科分类号：081101硕士学位论文飞行器健康评估和故障预测技术研究研究生姓名何克磊学科、专业控制理论与控制工程研究方向复杂系统健康管理指导教师陆宁云副教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一二年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationStudyonhealthevaluationandfaultprognosisme

2、thodsforvehiclesystemsAThesisinControlTheoryandControlEngineeringByHeKeleiAdvisedbyProf.LuNingyunSubmittedinPartialFulfillmentOftheRequirementsFortheDegreeofMasterofEngineeringMarch，2012承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人

3、已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要飞行器健康管理是与飞行器系统健康状态直接相关的管理活动，它有助于及时准确了解系统及其组成部分的状态，当系统发生异常时将其恢复到正常状态，在系统发生故障时使故障对系统安全和所进行任务的影响最小。

4、健康管理以诊断、预测和修复为主要手段，具有智能性和自主性的典型特征。本文针对飞行器健康管理结构体系中的两个热点问题——健康评估和故障预测进行深入研究，提出了基于元器件性能和系统性能相融合的系统健康评估方法和基于改进贝叶斯网络的故障预测方法，并在飞行器仿真平台上进行了实验验证。本文具体工作和研究成果总结如下。1、研究了机理建模和数据建模相结合的系统建模方法，将定性建模方法与符号有向图、贝叶斯网络相结合，建立了飞行器系统的故障传播模型。2、根据状态监测所获得的系统特征信息，分析诊断各元器件的性能数据，提出一种

5、系统健康评估方法；系统健康评估模型采用线性或非线性加权模型，包含四个主要因素：节点重要性、节点可靠度、节点历史故障频率以及节点当前故障程度。3、根据系统元器件之间的物理关系和交互信号，建立基于多层贝叶斯网络的故障预测模型；提出基于节点健康性能和信号趋势分析的根节点先验概率确定方法，根据父节点元器件的健康信息预测其子节点元器件的故障概率，并选取合适的参数学习算法确定贝叶斯网络的条件概率表，利用多树传播算法进行联合概率推理。4、在Quanser3-DOFhover仿真平台上进行了飞行器健康评估和故障预测算法的

6、实验验证；通过模拟注入飞行器执行器故障，评估故障对系统健康性能的影响，预测故障在系统内部元器件之间的传播情况。关键词：飞行器健康管理；健康评估；故障预测i飞行器健康评估和故障预测技术研究ABSTRACTVehiclehealthmanagementisthemanagementactivitythatdirectlyrelatestothehealthstateofavehiclesystem.Itcanmonitorthereal-timestateofasystemanditscomponents,a

7、djustthesystembacktonormalstatewhenunexpectedabnormalitiesoccur,andminimizethedamagetosystemsafetyandtheundertakingtask.Therefore,faultdiagnosis,prognosisandrestorationarethekeytasksinahealthmanagementsystem.Thisthesisfocusesonhealthevaluationandfaultprog

8、nosis;twohotissuesinthefieldofvehiclehealthmanagement.Twonovelmethodsaredevelopedandtestedonavehiclesimulationplatform.Thekeycontributionsaresummarizedasbellows.1.Afaultpropagationmodelisdevelopedbyintegratingaquali