基于改进粒子滤波的飞机起落架损伤识别研究.pdf

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1、２０１３年６月西北工业大学学报Ｊｕｎｅ２０１３第３１卷第３期ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ．３１Ｎｏ．３基于改进粒子滤波的飞机起落架损伤识别研究姜洪开，何毅娜，夏勇（西北工业大学，航空学院，陕西西安　７１００７２）摘要：针对飞机起落架损伤识别问题，提出了一种识别起落架损伤的改进粒子滤波方法。首先，建立了飞机起落架动力学模型，分析起落架损伤的危险点，得到其应力响应信号；然后，采用核平滑技术和快速高斯采样法，实现非线性系统中状态与参数估计，解决了粒子滤波重采样过程中的参数粒子枯竭现象，增加了该方法运行的实时性。实验信号分析结果表明，

2、改进粒子滤波方法能准确识别飞机起落架危险点损伤，识别精度优于传统粒子滤波方法。关键词：飞机起落架，改进粒子滤波，核平滑技术，快速高斯采样法，损伤识别中图分类号：ＴＰ２７４．２　　　文献标识码：Ａ文章编号：１０００-２７５８（２０１３）０３-０３９７-０４［１］［５］基于动力学特性的损伤识别方法具有成本做到实时监控和在线检测。低、能实现对结构的实时监测等优点，它通过系统参本文针对飞机结构关键部件———起落架，利用数识别技术判断结构参数的变化，从而判断出结构有限元建模在ＡＮＳＹＳ／ＤＹＮＡ软件中模拟起落架落是否存在损伤。对于线性系统参数估计问题，国内震实验。起落架的活塞杆和外筒组装的作动腔内充外

3、学者已经进行了充分的研究，并建立了基本的参满了液压油和气混合体，其吸收冲击时的能量，达到［２］减震效果，为了尽量简化模型本文将其简化为４组数估计方法。Ｐ．Ｌｉ等人研究了线性系统的参数估计问题。由于飞机起落架结构的复杂性，对于其弹簧和阻尼元件，通过设置弹簧刚度系数和阻尼元损伤识别的方法需要建立在非线性系统框架下。近件的阻尼来达到缓冲器的作用。本文主要考虑的是［３］轮轴根部危险点附近的应力情况，因此将扭力臂简年来发展起来的粒子滤波方法，由于能够适用于化为２根杆元件，共用一个节点，达到传递力的作任意非线性非高斯动态系统的状态估计问题，因而［４］用。由于轮胎的结构和材料过于复杂，因此将加载得到了广泛

4、应用，张磊等将粒子滤波用于飞行器于轮胎底部的冲击载荷等效到轮轴上，在轮轴上选健康监控中。取载荷加载点，添加竖直向上的冲击载荷，为节省计针对飞机起落架损伤识别问题，本文在粒子滤算时间，从起落架机轮接地瞬间开始计算，设定此时波方法的基础上提出了一种改进粒子滤波方法，实起落架垂直下降的初始速度为３ｍ／ｓ，起落架计算现起落架损伤识别。时间设定为０．０６ｓ。根据上述分析，分别建立起落架完好状态模型和损伤状态模型，加载到ＤＹＮＡ软1起落架建模件中进行计算。起落架是飞机结构的主要组成部分，当飞机在2粒子滤波方法地面停放、滑行、起飞、着陆、滑跑时起落架用于支撑飞机重力，要承受巨大的载荷和强烈的地面冲击，极［

5、３］粒子滤波方法为离散时间的递归滤波问题易造成损伤。目前对于起落架的损伤监测大多采用提供了一种近似的贝叶斯解决方法，其基本思想是传统的无损探伤方法，损伤识别准确率低，而且不能收稿日期：２０１２-０６-１８基金项目：国家自然科学基金（５０９７５２３１）资助作者简介：姜洪开（１９７２—），西北工业大学副教授、博士，主要从事飞行器健康监控研究。·３９·８西北工业大学学报第３１卷构造一个基于样本的后验概率密度函数。在滤波过参数的值始终不变，通过人为加入噪声信号来增加程中粒子滤波可以处理任意形式的概率，对于如下参数粒子的多样性，即θk＋１＝θk＋wk，wk是随机噪状态方程声，该方法结构简单，易于实现，

6、但是这种简单的游xk＝fk（xk－１，vk－１）（１）走模型很难增加粒子的多样性且收敛速度较慢，使yk＝hk（xk，uk）（２）系统状态维数升高，矩阵运算复杂，易受不良观测和xk表示系统在k时刻所处的状态，yk表示k时初始误差等因素的影响而发散。刻的测量向量，fk和hk分别表示系统的状态转移函3畅2本文方法数和测量函数，vk、uk分别表示系统的状态噪声和测本文提出了一种改进粒子滤波方法。如（５）式量噪声。粒子滤波的本质就是利用一系列带权值的所示的状态方程中，含有一个未知参数θ，需要对状抽样值来近似目标状态的后验概率分布p（x０：k｜态x和参数θ进行联合估计，即通过观测值y同时估iiNy１：k

7、）。用｛x０：k，wk｝i＝１表示该系统后验概率密度函数计状态x和参数θ。i的粒子集合，其中｛x０：k，i＝１，⋯，N｝是支持样本集，为了保证在k时刻的抽样点和时刻k－１的抽样N点具有相同的均值和方差，Ｌｉｕ和Ｗｅｓｔ提出一种核ii相应的权值为｛wk，i＝１，⋯，N｝，且满足∑wk＝１，［７，８］i＝１平滑（ｋｅｒｎｅｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）技术来保证信息的完整时刻k的后验密度可以近似表示为性，增加参数粒子的多