【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于故障诊断与健康管理领域，更具体地，涉及一种直升机异常动态监测方法。
技术介绍
1、直升机拥有垂直起落、无需跑道、能够空中悬停等诸多优点，使其在军用、民用等领域都起到了重要作用。直升机在全寿命过程中的可靠性、维修性、安全性、测试性、保障性是其持续适航的前提要求，所以直升机hums系统的普及是大势所趋。
2、为评估直升机整机及部附件在使用过程中的性能，保障直升机安全运行，hums系统的设计厂家会针对已被提取出的各特征参数分别设置状态指示阈值，状态指示阈值就是反映目标特征参数在规定条件下，完成规定功能时的理想运行值，超出阈值则发出报警，要对相应部附件进行维护；反之，则认为被监测部件仍处于健康状态。监测基准阈值的合理性和可靠性对于直升机状态评估的准确性具有重要意义。
3、一方面，阈值的不恰当设定会造成虚假警报的问题，这些虚假警报主要可以分为漏检和误检。直升机工作过程中，hums系统给出误检警报的概率要比给出漏检警报的概率更高，这是因为在设计hums时，厂家尽量避免漏检，追求高检测率，希望尽量通过多做维修检查工作，来减少被监测部件发生故障的概率。但若误检警报过多，则会为维修检查工作带来巨大的负担。
4、另一方面，在直升机在执行飞行任务时，需要多次起飞、降落以及悬停，正常飞行的过程中会遇到各种严苛的环境，在飞行过程中需要不断调整飞行状态用来适应飞行环境，这导致了直升机传动系统工况多变，与此同时，特征有可能会产生一些趋势性变化，甚至触发报警。但从使用和维护的角度来看，这些所谓的报警点并不合理。
5、因此，针对直升机多种飞行工况干扰，固定监测阈值未考虑工况对监测特征的影响，进而造成监测结果不理想的问题，需要开展一种基于工况的直升机异常动态监测方法研究。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于工况的直升机异常动态监测方法，实现在工况实时变化的现实条件下，通过提供根据飞参、飞行工况同步变化的监测特征控制限，实现异常动态监测，有效改善固定阈值所带来的虚警和漏检问题，且该方法能应用于直升机实时状态监控，为直升机维护管理提供决策依据。
2、为实现上述目的，本专利技术的基于工况的直升机异常动态监测方法具体实现步骤如下：
3、选择飞行参数的样本集；
4、根据样本集进行工况聚类模型训练；
5、进行单工况样本集监测特征映射网络的训练，进行监测特征映射网络的训练，直至监测特征生成值和真实值之差最小；
6、对训练好的单工况样本集监测特征映射网络，输入相应工况下的健康样本，计算健康样本残差xe0、以及xe0均值μe和方差σe；
7、对异常样本x进行监测特征的时间分割以获取每个时间窗口下的分割监测特征xr；
8、将异常样本x相应时间下的工况参数输入工况聚类模型中，获取异常样本的监测特征xg、相应残差xe、以及异常样本的监测特征xg的均值μg和方差σg
9、根据分割监测特征xr、生成监测特征xg、残差xe和健康样本残差xe0之间的关系，计算分割监测特征xr的上控制限、中心线以及下控制限。
10、在本专利技术的进一步方案中，所述飞行参数的样本集至少包括：
11、维护手册、系统构成和原理、专家经验、以筛选的关键工况飞参为输入，相应的工况标签为输出的飞行参数样本集、以高斯混合模型为基础进行训练的飞行工况聚类模型训练。
12、在本专利技术的进一步方案中，所述单工况样本集监测特征映射网络的训练以工况飞行参数作为输入，相应的健康监测特征作为输出；
13、所述健康监测特征为直接监测对象或监测对象经过特征提取后的特征；
14、所述直升机工况飞行参数和健康监测特征在时间上一致。
15、在本专利技术的进一步方案中，所述对异常样本x进行监测特征的时间分割具体为选择一定窗长wl和步长δw的滑动时间窗口进行监测特征的分割，以使得每个时间窗口下具有分割监测特征xr。
16、在本专利技术的进一步方案中，滑动时间窗口的窗长wl和步长δw与异常监测的及时性要求呈反比例关系，所述滑动时间窗口的窗长wl和步长δw在监测特征波动呈反比例关系。
17、在本专利技术的进一步方案中，所述上控制限、中心线以及下控制限根据以下公式计算：
18、x＝x+x
19、xr＝xg+xe
20、μr0＝e(xg+xe)＝f(μg,μe)
21、
22、ucl＝μr0+3σr
23、cl＝μr0
24、lcl＝μr0-3σr0。
25、本专利技术与现有技术相比，其优点为动态控制限考虑到了飞参和飞行工况对监测特征的影响，有效改善固定阈值所带来的虚警和漏检问题，不仅能用于在地面进行飞行架次的评估，也能应用于直升机实时状态监控，为直升机维护管理提供决策依据。
26、针对直升机在单个架次飞行中存在多种飞行工况，固定监测阈值未考虑工况对监测特征的影响，进而造成监测结果不理想，存在较多虚警和漏检的问题，本专利技术在飞行工况识别训练和单工况健康监测特征映射网络训练的基础上，通过滑动窗口划分，对每个窗口内部进行飞行状态识别，并匹配到相应监测特诊映射网络，得到基于映射网络的生成监测特征，结合其本身的统计参数和残差统计参数，计算得到窗口内部的分割监测特征控制限。随着窗口的滑动，控制限将根据飞参、飞行工况同步变化，实现异常动态监测。本专利技术所提供的方法基于工况生成动态监测特征控制限，能有效改善固定阈值所带来的虚警和漏检问题，且该方法能应用于直升机实时状态监控，为直升机维护管理提供决策依据。
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1.一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于，所述飞行参数的样本集至少包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于，所述单工况样本集监测特征映射网络的训练以工况飞行参数作为输入，相应的健康监测特征作为输出；
4.根据权利要求1所述的一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于,所述对异常样本X进行监测特征的时间分割具体为选择一定窗长wL和步长Δw的滑动时间窗口进行监测特征的分割，以使得每个时间窗口下具有分割监测特征Xr。
5.根据权利要求1所述的一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于：滑动时间窗口的窗长wL和步长Δw与异常监测的及时性要求呈反比例关系，所述滑动时间窗口的窗长wL和步长Δw在监测特征波动呈反比例关系。
6.根据权利要求1所述的一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于：所述上控制限、中心线以及下控制限根据以下公式计算：
【技术特征摘要】
1.一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于，所述飞行参数的样本集至少包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于，所述单工况样本集监测特征映射网络的训练以工况飞行参数作为输入，相应的健康监测特征作为输出；
4.根据权利要求1所述的一种基于工况的直升机异常动态监测方法，其特征在于,所述对异常样本x进行监测特...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄玉婧，徐智，曹亮，单添敏，王景霖，沈勇，
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：
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