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航空电气设备的故障预测与健康管理

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航空电气设备进行故障预测及健康管理，是预测飞机电气系统履行其功能的能力，主要包括健康状态、剩余寿命等。通过故障预测及健康管理技术的应用，实时提供电气系统的健康状态，准确快速诊断与定位故障，预测故障和剩余寿命，为维修人员提供辅助决策支持，动态调度维修资源，实现空地一体的维修保障，从而减少地面维护和修理的停机时间，提高飞机的完好性、运营效益和综合保障性。

一、对航空电气设备进行故障预测以及健康管理的重要性

故障预测以及健康管理工作在我国航空事业中逐渐被人们所重视，对航空电气设备进行适当的健康管理以及故障预测工作能够提高我国航空电气设备的使用年限。对航空电气设备运用故障预测以及健康管理工作能够对航空电气设备进行有效的监测，工作人员对航空电气设备进行适当的故障预测以及健康管理工作时，能够详细了解航空电气设备中各个零件的使用情况，针对使用寿命过长或失去基本性能的零件进行替换工作。工作人员对航空电气设备进行故障预测工作时，能够根据工作人员的具体理论知识对航空电气设备故障表现进行及时的判断，将航空电气设备的故障表现与具体故障类型进行对照，进而判断航空电气设备的故障类型。运用健康管理技术能够有效减少工作人员判断航空电气设备故障类型的时间。

工作人员对航空电气设备进行适当的维护工作时，适当运用相应的健康管理方法能够有效提高工作人员的工作效率。适当运用健康管理技术能够对整个航空电气系统进行监管，使航空电气系统监管工作更加智能化。工作人员运用健康管理技术对航空电气设备进行系统的维护工作能够有效提高工作效率，减少有关部门对航空电气设备监管工作投入的人利益及物资资源，减少监管成本，避免人力资源的浪费。对航空电气设备进行适当的故障预测以及健康管理工作能够有效降低航空电气设备维修概率，提高航空电气设备正常运转的工作时长，进一步提升我国航空电气设备在航空事业中的作用。

二、针对航空典型电气设备的故障预测与健康管理系统建模

2.1特征信号提取

故障预测及健康管理关键是要从众多信号中提取特征信号，提取应用最广泛是小波分析法。小波分析法是通过对检测信号多分辨率的正交变换，采用多滤波器组的计算原理对频域进行细致分解，可以清晰、完备、更精细地凸显故障特征。小波分析法还能够根据不同的频率组成部分对信号的整个细节进行调节和处理，在一定程度上提高了信噪比以及信号的分辨率，极大地促进了故障预测以及健康管理的发展。

2.2健康预测与诊断系统

开发健康预测与诊断系统，要实现各模块的功能共享，如飞机发电机的健康预测与诊断系统可与飞机发动机的全权数字式发动机控制（FullAuthorityDigitalEngineControl-FADEC）结合起来，在集成的形式之下成为一个整体对待，能够使系统满足不同的功能需求。两者之间有着非常密切的联系，两者需要的参数（如发电机的电流、电压、频率等）大部分是相同的。

2.3健康状态预告与剩余寿命预测模型

健康状态预告与剩余寿命预测这一模型主要是对被检测对象的整体状态进行整体的分析，并进行统一分类，分类的主要标准有三个，一是正常；二是性能在一定程度上下降；三是失效。同时，这一系统还可以使用特征提取的形式对被检测对象的整体状态进行分析以及识别。按照故障的识别方式可以将航空发电机的故障分为基于模型的预测法、基于知识的预测法、基于数据的预测法等。其中基于模型的预测要以航空发电机的数学模型与部件失效模型为基础；基于知识的预测不需要精确的数学模型；基于数据的预测则数学模型与物理模型都不需要。

三、航空电气设备的故障预测与健康管理

3.1适当运用累积损伤模型进行故障预测工作

工作人员对航空电气设备展开故障预测工作以及健康管理工作时，适当运用累积损伤模型能够在一定程度上对航空电气设备进行监测。累积损伤模型与各种电气设备载荷以及电气设备损伤程度有关。运用累积损伤模型方法能够对航空电气设备中零件已经使用的年限进行分析，进一步确定电气设备的具体寿命。工作人员在航空电气设备故障预测工作中运用累积损伤模型能够有效对航空电气系统中各个设备进行寿命评估，有效估算航空电气系统相应设备使用寿命，根据电气设备累积损伤程度确定电气设备剩余使用年限，粗略估算电气设备故障时间。工作人员运用累积损伤模型能够有效对航空电气设备进行故障预测工作，进一步评定航空电气设备的故障原因，运用相应的工作方法及时解决航空电气设备故障，进一步提高航空电气设备正常运转的概率。

3.2利用监测特征参数法

监测特征参数法能够将获取的数据和信息经过一定程序的加工和处理，并对处理后的数据和信息进行分析，对电气系统的故障类型进行预测。但是在采用监测特征参数法来预测电气系统的故障时，尤其要注意的是，由于电气系统本身在结构、功能和失效的机理等方面的复杂性特点，所以在