一种面向无人机地面保障的维护决策系统及方法技术方案

本发明专利技术公开一种面向无人机地面保障的维护决策系统及方法，所述系统包括机载采集终端、空地互联(ATG)传输终端、维护决策中心和人机交互终端。本发明专利技术的系统及方法能在无人机使用过程中，对无人机各系统尤其是动力系统进行运行管理与健康监测，可对无人机系统/部件进行健康评估，对处于完好状态或者性能衰退状态的无人机系统/部件预测其剩余寿命，对处于故障状态或者失效状态的无人机系统/部件诊断其故障类型。综合以上结果，提供必要的维护保障策略，从而可提高无人机维护保障效率。

A maintenance decision system and method for UAV Ground Support

The invention discloses a maintenance decision system and method for UAV Ground support. The system includes an airborne acquisition terminal, a space interconnect (ATG) transmission terminal, a maintenance decision center and a human-computer interaction terminal. The system and method of the invention can carry out operation management and health monitoring to the UAV Systems, especially the power system in the use of UAV, and can evaluate the unmanned aerial vehicle system / component, predict the remaining life of the UAV system / part in the state of perfect state or performance decline, and be in the fault shape. State or failure of UAV Systems / components to diagnose their fault types. Based on the above results, it is necessary to provide the necessary maintenance and protection strategy so as to improve the efficiency of UAV maintenance and support.

【技术实现步骤摘要】
一种面向无人机地面保障的维护决策系统及方法
本专利技术属于航空器故障诊断与健康管理领域，具体涉及一种面向无人机地面保障的维护决策系统及方法。
技术介绍
无人机是一个复杂度较高的，由大量系统和构成的大型系统。每个部件和系统都会产生多种不同的故障，而每个故障又都是由一种或多种故障引起的。当其中一个部件出现故障的时候，不仅是这个部件本身的性能受到影响，而且和该部件有关的部件或系统也会发生改变，然而，这些改变在其他部件或系统中影响的严重程度不尽相同，诱发其它故障的程度不尽相同，诱发故障的严重性和危害程度也不尽相同，而且传播动力差异较大。为提升无人机的使用完好性，降低维护维修时间，开展基于状态的视情维修技术，提取视情维修所需监测参数，开展健康评估方法研究，在此基础上分别针对单部件和系统开展视情维修技术研究，并对资源管理、质量管控、维修评估等进行研究，突破健康评估、故障及性能衰退危害分析和维修决策制定等技术瓶颈。
技术实现思路
鉴于现有技术的上述情况，本专利技术的目的在于提出一种面向无人机地面保障的维护决策系统及方法，所述系统及方法可实时在线给出无人机地面保障维护决策，提高无人机维护保障效率。按照本专利技术的一个方面，提供一种面向无人机地面保障的维护决策系统，所述系统包括机载采集终端、空地互联(ATG)传输终端、维护决策中心和人机交互终端。机载采集终端实时采集无人机飞行状态信息，并提取反映无人机各系统及部件健康状态的特征参数。空地互联(ATG)传输终端压缩并实时将机载采集终端采集的数据传输给维护决策中心。维护决策中心包括无人机健康评估模块、系统寿命预测模块、故障诊断模块以及维护决策模块：无人机健康评估模块用以评估当前无人机各系统及部件所处的健康状态(完好、故障、失效)；系统寿命预测模块根据特征参数所反映出的健康状态信息预测无人机各系统及部件的剩余寿命；故障诊断模块能够根据获取的故障特征参数信息，诊断出无人机各系统及部件故障的类型；维护决策模块则根据评估的无人机当前健康状态，作出最优的维护保障选择。人机交互终端能够实时显示各系统及部件的特征参数实时变化情况，将维护决策中心处理的结果反映给相关维护人员，并给出相应的维护保障措施。本专利技术能够实时在线给出无人机地面保障维护决策，提高无人机维护保障效率。故障诊断模块采用基于历史维护数据的动态阈值快速故障诊断模型法对无人机各系统及部件进行故障诊断。系统寿命预测模块采用基于历史维护数据的耦合隐式马尔科夫模型对无人机各系统及部件进行寿命预测。按照本专利技术的另一个方面，提供一种面向无人机地面保障的维护决策方法，包括以下步骤：步骤一：采集无人机飞行状态信息，根据采集的信息提取各系统及部件所对应的特征参数，并传输给空地互联传输终端。无人机机载采集终端为无人机飞行状态信息采集设备，数据来源主要包括两部分，一部分为无人机自身系统上的飞行参数与发动机参数，另一部分来源于采集终端通过相应的传感器获取的无人机各系统及部件的状态信息，主要包含各系统及部件的振动信息、液压信息、油液质量信息、温度信息等。步骤二：空地互联传输终端对获取的特征参数进行数据压缩，然后传输给维护决策中心。空地互联传输终端其功能在于两方面：数据压缩和数据传输。空地互联终端获取无人机机载采集终端采集的特征数据进行压缩打包，采用加密处理，然后由ATG终端传输给维护决策中心。步骤三：维护决策中心根据接收到的特征参数的类型，评价该特征参数对应无人机系统及部件当前所处的健康状态；若该无人机系统及部件状态处于完好状态或者性能衰退周期，则对其作出剩余寿命预测评判；若该无人机系统及部件状态处于失效周期，则根据获取的故障特征参数信息，对该系统及部件进行故障识别，随后根据寿命预测评判或者故障诊断结果，作出维护保障决策，并连同接收到的特征参数一起传输给人机交互终端。维护决策中心包括无人机健康评估模块、系统寿命预测模块、故障诊断模块以及维护决策模块。健康评估模块根据接收到的特征参数信息类型评价该信息对应无人机系统及部件当前所处的健康状态；若该无人机系统及部件状态处于完好状态或者性能衰退周期，则系统寿命预测模块将对其作出剩余寿命预测评判；若该无人机系统及部件状态处于失效周期，则故障诊断模型将根据获取的故障特征参数信息对该系统及部件进行故障识别。维护决策模块将根据系统寿命预测模块或者故障诊断模块作出的无人机系统及部件状态信息作出维护保障决策，并连同接收到的特征参数一起传输给人机交互终端。步骤四：人机交互终端实时显示无人机各系统及部件的特征参数实时变化情况，将维护决策中心处理的结果反映给相关维护人员，并给出相应的维护保障措施。人机交互终端包括信息交互显示与维护决策实施建议两大功能。信息交互显示能够将空地互联传输终端传输的数据实时反馈给维护保障人员，并能够对各系统对应的特征参数进行区分，同时也能够鉴别超出正常水平的数据。维护决策实施建议能够将维护决策中心作出的维护保障选择反馈给维护保障人员，以便操作人员能够快速高效的实施维护保障，提升无人机的使用完好性。本专利技术的面向无人机地面保障的维护决策系统及方法能在无人机使用过程中对无人机各系统尤其是动力系统进行运行管理与健康监测，可对无人机系统/部件进行健康评估，对处于完好状态或者性能衰退状态的无人机系统/部件预测其剩余寿命，对处于故障状态或者失效状态的无人机系统/部件诊断其故障类型。综合以上结果，提供必要的维护保障策略，从而可提高无人机维护保障效率。附图说明图1为本专利技术的面向无人机地面保障的维护决策系统的架构示意图。图2为本专利技术的面向无人机地面保障的维护决策系统的功能图。图3为在本专利技术的面向无人机地面保障的维护决策系统及方法中采用的数据加密变换的图解。具体实施方式结合图1示意所示的本专利技术的面向无人机地面保障的维护决策系统架构和图2所示的面向无人机地面保障的维护决策系统功能图，详细阐述本专利技术的系统及方法的具体实施方式。图1所示为本专利技术的面向无人机地面保障的维护决策系统的架构组成图，该架构中各功能模块将根据无人机系统/部件所处的不同健康状态分别采取不同维护保障方式。如该系统可对无人机系统/部件进行健康评估，对处于完好状态或者性能衰退状态的无人机系统/部件预测其剩余寿命，对处于故障状态或者失效状态的无人机系统/部件诊断其故障类型。以上处理信息将被综合到维护保障中心，维护决策中心将依据维护策略提供必要的维护保障方式。本专利技术的面向无人机地面保障的维护决策系统，包括机载采集终端、空地互联(ATG)传输终端、维护决策中心、人机交互终端。在实现该系统功能之前需对实现基于数理统计的无人机系统/部件监测需求分析，包括使用完好性需求、维护保障需求以及任务可用度需求，经过该分析之后确定需要利用该系统进行监测的无人机系统/部件。确定监测对象之后，对监测对象的系统功能和系统结构进行系统分析，构建其系统运行模型、传统FMECA分析以及故障传播方法，并确定测点位置和传感网络优化；根据FMECA并利用故障传播波方法可确定无人机系统/部件的故障类型，以及其对应的特征参数(主要为频域、时域和时频域特征)，每个系统/部件可对应多个特征，因此需利用主元分析降为进行特征融合约简，PCA等降维方法类似，选择前k个主元作为融合后的特征向量。主元个数的选择也可以利用主元本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向无人机地面保障的维护决策系统，所述系统包括机载采集终端、空地互联(ATG)传输终端、维护决策中心和人机交互终端，其中机载采集终端实时采集无人机飞行状态信息，并提取反映无人机各系统及部件健康状态的特征参数；空地互联(ATG)传输终端压缩并实时将机载采集终端采集的数据传输给维护决策中心；维护决策中心包括无人机健康评估模块、系统寿命预测模块、故障诊断模块以及维护决策模块，其中无人机健康评估模块用以评估当前无人机各系统及部件所处的健康状态，系统寿命预测模块根据特征参数所反映出的健康状态信息预测无人机各系统及部件的剩余寿命，故障诊断模块能够根据获取的故障特征参数信息，诊断出无人机各系统及部件故障的类型，维护决策模块则根据评估的无人机当前健康状态，作出最优的维护保障选择；人机交互终端可实时显示各系统及部件的特征参数实时变化情况，将维护决策中心处理的结果反映给相关维护人员，并给出相应的维护保障措施。

【技术特征摘要】
1.一种面向无人机地面保障的维护决策系统，所述系统包括机载采集终端、空地互联(ATG)传输终端、维护决策中心和人机交互终端，其中机载采集终端实时采集无人机飞行状态信息，并提取反映无人机各系统及部件健康状态的特征参数；空地互联(ATG)传输终端压缩并实时将机载采集终端采集的数据传输给维护决策中心；维护决策中心包括无人机健康评估模块、系统寿命预测模块、故障诊断模块以及维护决策模块，其中无人机健康评估模块用以评估当前无人机各系统及部件所处的健康状态，系统寿命预测模块根据特征参数所反映出的健康状态信息预测无人机各系统及部件的剩余寿命，故障诊断模块能够根据获取的故障特征参数信息，诊断出无人机各系统及部件故障的类型，维护决策模块则根据评估的无人机当前健康状态，作出最优的维护保障选择；人机交互终端可实时显示各系统及部件的特征参数实时变化情况，将维护决策中心处理的结果反映给相关维护人员，并给出相应的维护保障措施。2.按照权利要求1所述的系统，其中所述故障诊断模块采用基于历史维护数据的动态阈值快速故障诊断模型法对无人机各系统及部件...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹亮，王景霖，沈勇，单添敏，林泽力，刘朦月，顾浩天，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31