一种舵系统健康状态评估方法技术方案

本发明专利技术公开一种舵系统健康状态评估方法，属于舵系统健康管理技术范畴，针对舵系统的性能评估和健康状态评判提出一种基于定性和定量多指标因素的维护决策支持模型综合架构建模方法以及健康状态等级判别算法，通过该维护决策支持模型对舵系统历史数据的处理实现对舵系统性能退化速率的把控和当前健康状态的确定，从而为维护决策提供支撑。在舵系统性能评估和寿命预测方面具有一定的先进实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种舵系统健康状态评估方法
本专利技术涉及一种飞航武器装备的评估方法，特别是涉及一种舵系统健康状态评估与维护决策综合模型建模方法。
技术介绍
舵系统作为飞航领域的关键机载设备，健康状态评估是把控其可服役寿命的关键手段。舵系统传动机构包括丝杠、齿轮、连杆等部件，传动机构相比于系统的控制电路、功率驱动电路、电机和传感器等其它部件，其性能状态随使用时间而下降，由于其在使用过程中的磨损等，传动机构随有效工作时间累积会出现间隙变大、预紧力下降等现象。传动机构性能下降会导致系统动态、静态指标变差，性能下降严重时甚至引起系统谐振。通常舵系统的具有通过自检功能判断自身故障，但尚未达到诊断自身健康状态的程度，不能有效判断舵系统的性能退化，无法充分进行降级使用判断和预测性维护，因此，存在制定维护决策时支持信息不足的问题。
技术实现思路
本专利技术提出一种舵系统健康状态评估方法，建立舵系统维护决策支持模型，实现对舵系统性能退化规律的表征以及当前健康状态的评判，并给出维护决策支持建议，实现舵系统服役寿命的延长和服役期内可靠性的提升。一种舵系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种舵系统健康状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：/n第一步，历史数据处理；/n第二步，性能表征参数分析；/n第三步，健康状态评估指标确定；/n第四步，维护决策模型层次架构搭建及健康状态评估算法确定；/n第五步，依据当前健康状态等级的维护决策。/n

【技术特征摘要】
1.一种舵系统健康状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步，历史数据处理；
第二步，性能表征参数分析；
第三步，健康状态评估指标确定；
第四步，维护决策模型层次架构搭建及健康状态评估算法确定；
第五步，依据当前健康状态等级的维护决策。


2.根据权利要求1所述的一种舵系统健康状态评估方法，其特征在于，第一步的历史数据处理包括：
1)自舵系统正式出厂的历史数据记录开始，按照时序原则对已有历次测试或实验数据进行排序；
2)对数据测试进行野值剔除、无效测试时间段剔除，完成历史数据的有效性整理，并标记数据记录起始时间；
3)选取固定采样周期，并按照历史数据时序规律进行数据拼接，确定总数据长度；
4)将总的历史数据长度进行三段式划分，形成舵系统历史数据集合A、舵系统历史数据集合B、舵系统历史数据集合C。


3.根据权利要求2所述的一种舵系统健康状态评估方法，其特征在于，第二步的性能表征参数分析包括，
基于第一步的历史数据处理，进一步确定用于表征舵系统性能的参数，舵系统性能参数分为定量参数和定性参数，定量参数包括特定阶跃指令响应参数以及随机指令响应误差参数；定性参数包括数据有效性、累计通电时间、拆装次数以及故障记录次数。


4.根据权利要求3所述的一种舵系统健康状态评估方法，其特征在于，第三步的健康状态评估指标确定包括，
针对第二步确定的舵系统性能表征参数进一步确定性能评估指标，特定阶跃指令响应参数包括超调量指标、特定阶跃响应调节时间指标以及阶跃指令稳态误差指标；
其中，超调量指标：由表达式确定，其中σ表示超调量，ymax表示舵反馈峰值，yst表示舵反馈稳态值；
特定阶跃响应调节时间指标：对舵系统处于最佳性能状态时进行实测，确定最佳响应指标tmin；
阶跃指令稳态误差指标：由表达式e1(∞)＝y(∞)-yst确定，其中e1(∞)表示阶跃指令稳态误差，y(∞)表示给定舵指令；
随机指令响应误差e2(∞)根据随机指令稳态误差e2(∞)＝y(∞)-yst表达式确定两项指标：反馈不变量最小方差指标以及实测输出方差指标。


5.根据权利要求4所述的一种舵系统健康状态评估方法，其特征在于，第四步的维护决策模型层次架构搭建包括，
模型架构的层次元素包含数据输入层、评估层、目标层，其中评估层同时基于定量数据和定性影响因素的评估；
基于定量数据的评估包括确定性指标和随机性指标两种指标形式，确定性指标来源于对特定阶跃指令信号的多种参数信息，作为标尺性基准；随机性指标实现对随机指令信号数据所反映的舵系统性能表征，将经典的ARMA模型算法和Harris指标算法进行融合，实现对随机指令数据的分析；
基于定性影响因素用于评估的数据有效性、故障记录数据所体现出的舵系统可靠性指标的满足情况；将以上定性影响因素通过乘积算子作用于定量评估结果，最后实现综合所有因素的健康状态等级评估；
第四步的健康状态评估算法包括，
(a)基于定量数据的综合健康状态等级合成
(1)确定性指标性能评估算法
针对舵系统响应特定阶跃指令时的超调量，将舵系统初期最优健康状态时的超调量数据记为σmin，记当前相同阶跃指令时的超调量为σactual，随着健康状态等级下降，σactual随时间增大逐步变为零，因此定义针对超调量的健康状态等级指标Hσ,其表达式为：



同理定义针对特定阶跃指令信号调节时间tactual的健康状态指标其表达式为：



同理令emin和eactual分别为定义针对特定阶跃指令信号响应的最小误差和实际误差，基于以上参数构建健康状态指标He：



对舵系统特定阶跃指令信号，求取性能最优时的平方误差积分绝对误差积分以及绝对误差乘时间积分的具体指标形式分别为：



同样对于被测舵系统的给定最新的特定阶跃指令信号的历史数据，求取以上对应的平方误差积分指标Jactual-1、绝对误差积分Jactual-2以及绝对误差乘时间积分Jactual-3的对应指标：



以上三类指标对应得到Harris指标ηharris-1、ηharris-2、ηharris-3，以Harris指标形式进行当前实际数据与最优数据的对比分析，其指标形式如下所述：



由以上定义可知，随着舵系统健康状态等级的下降，舵系统Harris形式指标由0增长到1，为遵循健康状态等级随时间由1下降到0的变化规律，将以上指标继续变形为健康状态指标的形式，即分别为指标ηharris-1、ηharris-2、ηharris-3的健康状态指标形式，具体如...

【专利技术属性】
技术研发人员：张新华，王军，黄建，熊官送，那学智，王帅，李伟康，吴真，张紫君，高炳东，
申请(专利权)人：北京自动化控制设备研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11