一种民用飞机APU性能评估及故障预警方法技术

本发明专利技术公开一种民用飞机APU性能评估及故障预警方法，涉及设备状态监控技术领域。本发明专利技术在飞机QAR数据的基础上，利用机器学习技术挖掘出APU中重要参数的健康状态模型；接着由APU状态参数的实际测量值减去健康状态模型预测值，得到状态参数的偏差值；然后将几个关键参数的偏差值利用回归模型融合成一个健康指数，表征APU性能退化的严重程度，并根据设定的警戒值及时发出故障预警。本发明专利技术应用在民用飞机APU上，特别是对于因性能退化导致故障的APU，解决了飞机APU的性能评估手段不足问题，可以准确评估APU的性能状态并在APU故障早期就及时发出预警，减少非计划下发事件；同时，性能评估的数据来自现有民机QAR数据，具有较强的实用性和可操作性。

An APU Performance Evaluation and Fault Early Warning Method for Civil Aircraft

The invention discloses a method for evaluating APU performance and fault early warning of civil aircraft, which relates to the technical field of equipment condition monitoring. On the basis of aircraft QAR data, the health state model of important parameters in APU is mined by machine learning technology; then the deviation value of state parameters is obtained by subtracting the predicted value of health state model from the actual measurement value of APU state parameters; and then the deviation value of several key parameters is fused into a health index by regression model to represent the serious process of APU performance degradation. Degree, and according to the set warning value, timely failure warning. The present invention is applied to the APU of civil aircraft, especially to the APU that is malfunctioning due to performance degradation, which solves the problem of insufficient performance evaluation means of the APU, can accurately evaluate the performance status of the APU and give early warning in the early stage of APU failure, so as to reduce unplanned outgoing events; at the same time, the data of performance evaluation comes from the QAR data of the existing civil aircraft, and has strong practicability and maneuverability. Doing sex.

【技术实现步骤摘要】
一种民用飞机APU性能评估及故障预警方法
本专利技术涉及设备状态监控
，尤其涉及一种民用飞机APU性能评估及故障预警方法。
技术介绍
提前对民用飞机APU(AuxiliaryPowerUnits,辅助动力装置)的送修时机做出准确的预测对航空公司和包修企业都是十分有利的。准确的预测可以让航空公司和包修企业提前做好资金、人员和时间上的准备，从而确保航空公司的运行安全和运行效率。合理的送修时机不但对飞机大发非常重要，对于APU亦是如此。APU是机载辅助动力装置的简称，位于飞机尾部，是一台小型涡轮发动机，其主要功能是提供电源和气源。在地面主要用于启动主发动机和客舱空调引气，在一定飞行高度下，它还可以当做备用电源使用。一方面，虽然根据MEL(MinimumEquipmentList最低放行设备清单)APU属于可以保留的项目，但其功能决定了它的运行直接关系到整架飞机的服务质量。另一方面，APU整体部件价格较高，存储备件成本大；故障后送修周期为2～5月，维修费用也非常高，这给部件的周转带来压力。目前大多数航空公司的APU属于包修业务，对APU都采用事后维修模式，即一直用到无法启动后才对其进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种民用飞机APU性能评估及故障预警方法，其特征在于，包括：S1、利用机器学习方法建立飞机APU性能参数的健康状态模型，健康状态模型结合当前报文数据,得到APU性能参数的健康状态模型估计值；S2、采集APU性能参数的实际测量值，用APU性能参数的实际测量值减去APU性能参数的健康状态模型估计值，得到状态参数的偏差值；S3、基于回归模型将状态参数的偏差值融合成一个健康指数，依据健康指数监控APU性能退化的严重程度，并及时发出故障预警。

【技术特征摘要】
1.一种民用飞机APU性能评估及故障预警方法，其特征在于，包括：S1、利用机器学习方法建立飞机APU性能参数的健康状态模型，健康状态模型结合当前报文数据,得到APU性能参数的健康状态模型估计值；S2、采集APU性能参数的实际测量值，用APU性能参数的实际测量值减去APU性能参数的健康状态模型估计值，得到状态参数的偏差值；S3、基于回归模型将状态参数的偏差值融合成一个健康指数，依据健康指数监控APU性能退化的严重程度，并及时发出故障预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述健康状态模型的建立包括:选择多台装机后的所述APU；在所述APU工作状态下,利用传感器连续采集所述APU的各项状态参数，将状态参数通过报文或QAR(QuickAccessRecorder快速存取记录器)的形式提取建模所需的数据作为训练样本；采集多台装机后的所述APU的部分健康状态数据来提取训练样本，根据训练样本进行机器训练,训练得到的机器学习模型即为所述健康状态模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S1中,所述健康状态模型估计值的估计方法为:将所述当前报文数据预处理后输入所述健康状态模型,所述健康状态模型输出所述健康状态模型估...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙见忠，王芳圆，刘翠，雷世英，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32