一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法及检测系统技术方案

本发明专利技术是一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法及检测系统，该故障检测方法包括：获取飞机轴向柱塞泵的故障数据库，故障数据库包括每类故障对应的设备参数信息、故障症兆信息、历史故障案例及故障维修方案；获取所述飞机轴向柱塞泵的参数信息，所述参数信息包括所述飞机轴向柱塞泵的出口压力、壳体温度、泄油流量、油液污染度、壳体轴向振动参数和壳体径向振动参数；对所述参数信息进行预处理，获得处理后的参数信息；根据所述处理后的参数信息和所述故障数据库，采用推理机获得所述飞机轴向柱塞泵的故障信息，所述故障信息包括故障种类、故障部位、故障发生时间和故障原因。采用本发明专利技术的方法及系统，实现了故障诊断过程的自动化，而且检测准确率高。

【技术实现步骤摘要】
一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法及检测系统
本专利技术是一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法及检测系统，属于故障智能检测领域。
技术介绍
飞机轴向柱塞泵的故障检测，目前采用定期维修方式，即工作时间达到规定的小时数后，进行维修和更换，是一种缺乏科学性的维修方法，不但无法发挥产品的最大效能，而且使产品的维修成本居高不下。由于飞机轴向柱塞泵所安装的监测手段有限，工作环境复杂，负载经常变化，现有故障检测手段大多采用事后检查或人工拆解方式，故障检测过程复杂，不确定因素多，故障检测易受人为因素影响，故障检测精度低下，而且无法实现故障检测的自动化，大大降低的故障检测效率，无法达到视情维修对故障检测技术的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法及检测系统，以实现飞机轴向柱塞泵故障的自动检测，提高故障检测的效率和准确度。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：本专利技术技术方案提供了一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法，其特征在于：该方法的步骤如下：步骤一、建立飞机轴向柱塞泵的故障数据库，该故障数据库包括故障对应的设备参数信息、故障症兆信息、历史故障案例及故障维修方案；步骤二、测量待检飞机轴向柱塞泵的参数信息，所述参数信息包括出口压力、壳体温度、泄油流量、油液污染度、壳体轴向振动参数和壳体径向振动参数；步骤三、对步骤二得到的参数信息剔除异常点后进行数据平滑处理，再去除趋势项，得到处理后的参数信息；步骤四、根据步骤三得到的处理后参数信息和步骤一得到的飞机轴向柱塞泵的故障数据库，采用推理机获得待检飞机轴向柱塞泵的故障信息，该待检飞机轴向柱塞泵的故障信息包括故障种类、故障部位、故障发生时间和故障原因。步骤一所述的飞机轴向柱塞泵的故障数据库的的管理包括数据的输入、修改、删除和查询；另外，步骤一所述的飞机轴向柱塞泵的故障数据库的的维护包括数据的一致性、冗余性和完整性的检查。步骤一所述的飞机轴向柱塞泵的故障数据库是采用神经网络自学习方法构建，并具有自适应修正功能。所述采用神经网络自学习方法构建所述飞机轴向柱塞泵的故障数据库包括采用时、频域分析方法，对故障对应的设备参数信息进行整理，获得特征图形，根据特征图形确定故障的症兆信息。步骤四所述的采用推理机获得待检飞机轴向柱塞泵的故障信息的方法中包括：获取推理机的子函数和推理规则，根据推理机子函数和推理规则，采用深度优先的搜索方法获取所述故障数据库中匹配的客体；获取所述客体对应的故障信息；将所述客体对应的故障信息确定为待检飞机轴向柱塞泵的故障信息。步骤四所述的采用推理机获得待检飞机轴向柱塞泵的故障信息的方法中包括：根据故障信息和飞机轴向柱塞泵的故障数据库获得故障维修建议，所述故障维修建议包括维护方式、备件需求、维修工具及对上一级系统功能的影响。本专利技术技术方案还提供了一种采用所述的飞机轴向柱塞泵的故障检测方法的检测系统，其特征在于：所述系统包括：故障数据库获取模块(1)，用于获取飞机轴向柱塞泵的故障数据库，所述故障数据库包括每类故障对应的设备参数信息、故障症兆信息、历史故障案例及故障维修方案；参数信息获取模块(2)，用于获取所述飞机轴向柱塞泵的参数信息，所述参数信息包括所述飞机轴向柱塞泵的出口压力、壳体温度、泄油流量、油液污染度、壳体轴向振动参数和壳体径向振动参数；预处理模块(3)，用于对所述参数信息进行预处理，获得处理后的参数信息；故障信息获取模块(4)，用于根据所述处理后的参数信息和所述故障数据库，采用推理机获得所述飞机轴向柱塞泵的故障信息，所述故障信息包括故障种类、故障部位、故障发生时间和故障原因；故障数据库构建模块(5)，用于采用神经网络自学习方法构建所述故障数据库；自适应修正模块(6)，用于对构建的所述故障数据库进行自适应修正。所述故障信息获取模块(4)包括：推理机子函数和推理规则获取单元(7)，用于获取推理机的子函数和推理规则；匹配单元(8)，用于根据所述处理后的参数信息根据推理机子函数和推理规则，采用深度优先的搜索方法获取所述故障数据库中匹配的客体；客体对应的故障信息获取单元(9)，用于获取所述客体对应的故障信息；飞机轴向柱塞泵的故障信息确定单元(10)，用于将所述客体对应的故障信息确定为所述飞机轴向柱塞泵的故障信息。本专利技术所述技术方案的优点是：使用本专利技术的方法，能够实现故障诊断过程的自动化，提高故障诊断准确度，减少人为因素对故障诊断结果的影响，故障诊断过程简单，故障诊断效率高，诊断结果可信度高，维修建议合理可行，知识库扩展方便，方法简单，技术实用。附图说明图1为本专利技术方法的流程示意图图2为本专利技术方法中基于神经网络的自学习过程示意图图3为本专利技术方法中基于规则的推理过程示意图图4为本专利技术方法中基于深度优先的搜索算法的流程示意图图5为采用本专利技术方法的飞机轴向柱塞泵的故障检测系统的结构示意图具体实施方式以下将结合附图实施例对本专利技术所述技术方案作进一步地详述：参见附图1所示，该种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法的步骤如下：步骤一、获取飞机轴向柱塞泵的故障数据库。所述故障数据库包括每类故障对应的设备参数信息、故障症兆信息、历史故障案例及故障维修方案。故障数据库其实通常称之为领域专家知识库，包括诊断对象知识(包括设备参数信息、故障症兆信息)、历史故障案例和维修方案多种知识形式，采用基于规则的知识表示形式对专家知识进行存储，便于推理机进行调用。专家知识库存储按基于规则的专家知识表示结构进行存储，每条知识存储一行，各信息块之间均以逗号分隔。对于专家知识库(故障数据库)的操作，包括对知识库进行管理和维护，具体的包括知识(数据)的输入、修改、删除和查询等管理功能，还包括对知识(数据)的一致性、冗余性和完整性检查等维护功能。这些功能为领域专家提供了很大方便，使得他们不必了解知识库中知识表示形式即能够建立知识库并对其进行修改和扩充，大大提高了系统的可扩充性。对于故障数据库(专家知识库)的构建过程，采用神经网络自学习方法构建，并对构建的所述故障数据库进行自适应修正。构建故障数据库的过程中，包括故障症兆信息的获取，具体采用时、频域分析方法，对设备对应的参数信息进行分析，获得分析后的结果；根据所述分析后的结果绘制特征图形；根据所述特征图形确定故障的症兆信息，并将症兆信息对应存储与故障数据库中。故障症兆获取可以通过时域有效值、时域均值、自功率谱和小波频带能量方法绘制各种特征图形，获取症兆事实。通过编制程序可以实现对液压泵故障症兆的自动提取。步骤二、获取所述飞机轴向柱塞泵的参数信息。所述参数信息包括所述飞机轴向柱塞泵的出口压力、壳体温度、泄油流量、油液污染度、壳体轴向振动参数和壳体径向振动参数。通过安装在轴向柱塞泵上的传感器采集相应的数据，可以获得飞机轴向柱塞泵的具体参数信息。步骤三、对所述参数信息进行预处理，获得处理后的参数信息。状态参数的预处理方法包括剔除异常点、数据平滑和去除趋势项三种方法。通过编制程序可以实现对液压泵采集参数的自动预处理。步骤四、根据所述处理后的参数信息和所述故障数据库，采用推理机获得所述飞机轴向柱塞泵的故障信息。所述故障信息包括故障种类、故障部位、故障发生时间和故障原因。推理过程中，需要获取推理机的子函数和推理规则；根据所述处理后的参数信息根据推理机子函数和推理规则本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法，其特征在于：该方法的步骤如下：步骤一、建立飞机轴向柱塞泵的故障数据库，该故障数据库包括故障对应的设备参数信息、故障症兆信息、历史故障案例及故障维修方案；步骤二、测量待检飞机轴向柱塞泵的参数信息，所述参数信息包括出口压力、壳体温度、泄油流量、油液污染度、壳体轴向振动参数和壳体径向振动参数；步骤三、对步骤二得到的参数信息剔除异常点后进行数据平滑处理，再去除趋势项，得到处理后的参数信息；步骤四、根据步骤三得到的处理后参数信息和步骤一得到的飞机轴向柱塞泵的故障数据库，采用推理机获得待检飞机轴向柱塞泵的故障信息，该待检飞机轴向柱塞泵的故障信息包括故障种类、故障部位、故障发生时间和故障原因。

【技术特征摘要】
1.一种飞机轴向柱塞泵的故障检测方法，其特征在于：该方法的步骤如下：步骤一、建立飞机轴向柱塞泵的故障数据库，该故障数据库包括故障对应的设备参数信息、故障症兆信息、历史故障案例及故障维修方案；步骤二、测量待检飞机轴向柱塞泵的参数信息，所述参数信息包括出口压力、壳体温度、泄油流量、油液污染度、壳体轴向振动参数和壳体径向振动参数；步骤三、对步骤二得到的参数信息剔除异常点后进行数据平滑处理，再去除趋势项，得到处理后的参数信息；步骤四、根据步骤三得到的处理后参数信息和步骤一得到的飞机轴向柱塞泵的故障数据库，采用推理机获得待检飞机轴向柱塞泵的故障信息，该待检飞机轴向柱塞泵的故障信息包括故障种类、故障部位、故障发生时间和故障原因。2.根据权利要求1所述的飞机轴向柱塞泵的故障检测方法，其特征在于：步骤一所述的飞机轴向柱塞泵的故障数据库的的管理包括数据的输入、修改、删除和查询；另外，步骤一所述的飞机轴向柱塞泵的故障数据库的的维护包括数据的一致性、冗余性和完整性的检查。3.根据权利要求1所述的飞机轴向柱塞泵的故障检测方法，其特征在于：步骤一所述的飞机轴向柱塞泵的故障数据库是采用神经网络自学习方法构建，并具有自适应修正功能。4.根据权利要求3所述的飞机轴向柱塞泵的故障检测方法，其特征在于：所述采用神经网络自学习方法构建所述飞机轴向柱塞泵的故障数据库包括采用时、频域分析方法，对故障对应的设备参数信息进行整理，获得特征图形，根据特征图形确定故障的症兆信息。5.根据权利要求1所述的飞机轴向柱塞泵的故障检测方法，其特征在于：步骤四所述的采用推理机获得待检飞机轴向柱塞泵的故障信息的方法中包括：获取推理机的子函数和推理规则，根据推理机子函数和推理规则，采用深度优先的搜索方法获取所述故障数据库中匹配的客体；获取所述客体对应的故障信息；将所述客体对应的故障信息确定为待检飞机轴向柱塞泵...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨占才，王红，封锦琦，张毅，项东，靳小波，孙欣伟，贾晋媛，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所，中航高科智能测控有限公司，北京瑞赛长城航空测控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11