机载燃油系统在线实时健康管理

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1、2013年12月第39卷第12期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsDeeember2013V01．39No．12机载燃油系统在线实时健康管理冯威于劲松袁海文刘浩(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100191)摘要：针对机载燃油系统在线实时健康管理存在的观测信息不确定性、任务完成时限性的问题，研究了国内外最新健康管理算法，提出了机载燃油系统健康模型构建、在线实时推理的方法．该方法基于系统结构模型

2、，采用面向对象方法构建BN(BayesianNetwork)健康模型，并利用GVE(GlobalVariableElimination)算法离线编译BN健康模型，构造AC(Arithme·ticCircuit)健康模型．仿真结果表明：与BN健康模型相比，所设计的AC健康模型在观测信息存在不确定性的情况下，能够高精度在线诊断系统故障，也可以有效满足健康管理严格时限性要求．关键词：贝叶斯网络；健康管理；燃油系统；在线实时；运算电路中图分类号：TP206+．3文献标识码：A文章编号：1001-5965(2

3、013)12—1639-05Onlinereal-timehealthmanagementforaerialfueldeliverysystemFengWeiYuJinsongYuanHaiwenLiuHao(SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Abstract：Toaddresstheproblemsof

4、observationalinformationuncertaintiesandtaskdeadlinesencoun—teredintheonlinereal—timehealthmanagement(HM)foraerialfuelsystem(AFS)，thelatestHMalgorithmsinChinaandaboardwereresearched，andanapproachforhealthmodelingandonlinereal-timereasoningofAFSwaspropo

5、sed．Theobject—orientedmethodwasusedtodevelopBNhealthmodelbasedonthesystemstructuremodel，andtheglobalvariableelimination(GVE)algorithmwasappliedtotheofflinecompilationofthisBNintoanarithmeticcircuit(AC)healthmodel．ThesimulationresultsshowthattheAC，compa

6、redwiththeBayesiannetwork，cannotonlyprovidepreciselyonlinediagnosisofsystemfaults，butalsoeffectivelymeetthestricttimedeadlinesforHMrequirements，undertheconditionofobservationalinformationuncertain—ties．Keywords：Bayesiannetworks；healthmanagement；fuelsys

7、tem；onlinereal·time；arithmeticcircuit机载燃油系统(AFS，AerialFuelSystem)作为飞行器的关键组成部分，在设计时常采用双余度或冷热备份式系统，甚至采用多余度系统．由于AFS结构的复杂、飞行器计算资源的限制使得其在线实时健康管理(HM，HealthManagement)存在观测信息不确定性、任务完成时限性的问题．针对此问题，许多学者提出了解决办法．如Maximin⋯、反馈法汪1能有效处理观测信息不确定问题，但存在健康模型精度差或收敛慢的缺陷；故障树¨

8、。、多信号流图”。以布尔变量(双态)形式表示系统的健康状态，并不适用解决多态或健康状态定量计算问题；模糊逻辑”o运用模糊集合来研究系统内在规律、并采用模糊规则(IF／THEN)来推理系统行为，对于复杂系统，增加的量化级数将导致规则搜索范围变大、数据量增多，从而降低决策速度及推理精度；神经网络∞1通过对标准模收稿日期：2013-01-21；网络出版时间：2013—12-0409：48网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20