直升機電動舵機狀態(tài)監(jiān)測與壽命預測方法的研究.pdf

1、電動舵機是直升機中必不可少的姿態(tài)控制部件,伺服動力為直流電機的舵機具有故障率高、壽命短、可靠性差等缺點,嚴重制約了直升機可靠性的提升。目前舵機可靠性研究主要是事后診斷或離線預測,并不能保證舵機運行的可靠性。針對現階段舵機可靠性研究的不足,本文研究舵機的故障模式和故障特征,對舵機進行狀態(tài)監(jiān)測,既而研究舵機的在線壽命預測技術,可為研究舵機智能維護技術提供依據,對于提高直升機可靠性有著重大的意義。
　　舵機狀態(tài)信號含有大量能表征性能變化

2、的特征,現有研究只利用單個特征進行預測,并不能全面地表征實際性能的變化。本文通過建立舵機故障樹,研究舵機的故障模式和故障機理,確定了電流、轉速和振動信號中7個能表征舵機性能的故障特征。由于研究對象的特殊性,故障判據難以獲取,本文采用有限元進行舵機的故障注入仿真,確定了舵機的失效閾值,為舵機的壽命預測提供了充分失效判據。
　　從舵機的狀態(tài)數據中正確有效地提取故障特征是實現舵機壽命預測的關鍵環(huán)節(jié)。本文根據狀態(tài)信號各自特點,分別采用小波

3、變換和HHT變換實現了舵機電流、轉速和振動信號中的7個故障特征的提取,獲取了故障特征的退化軌跡,為研究舵機的壽命預測方法作了充分的數據準備。
　　舵機系統(tǒng)復雜,單一的非線性時間序列預測建模方法難以保證其預測效果。本文提出了一種灰色支持向量機的組合預測方法。經過驗證,灰色支持向量機預測方法能夠融合灰色模型和支持向量機預測模型的優(yōu)點,具有較強的自適應能力和較高的預測精度。利用灰色支持向量機預測算法對7個故障特征進行建模,結合各自的失效