[01101596]民用飞机复杂机载系统智能故障诊断与预测维护技术

该项目属于电子信息技术领域。 随着民用飞机机载系统的结构日益集成、功能不断增强、各系统之间交联耦合越来越复杂，定时维护和事后维护等维护方式因存在着诊断效率低和维修过剩等突出问题已无法适应新时代航空综合保障的新要求。预测维护作为一种先进的综合保障思想，具有高效率、低成本、短周期等显著特性，是波音B787和空客A380等民用飞机实现从被动维护向主动维护转变的重要途径，成为显著降低民用飞机运维费用和全寿命周期成本的重要措施。 针对中国国产民用飞机快速保障和安全运营的实际需求，该项目在国家科技重大专项、国家民机基础科研项目、国家大飞机专项、国家自然科学基金等20余项国家级科研课题资助下，近15年来系统深入地开展了民用飞机复杂机载系统智能故障诊断与预测维护技术研究，重点攻克了健康状态智能监测评估方法(解决“性能是否退化”)、非线性非高斯故障预测方法(解决“何时会出故障”)、故障诊断智能决策支持系统(解决“故障会是什么”)、预测维修规划仿真软件系统(解决“如何快速维修”)四大关键难题。主要创新进展有： 1)提出了机载系统智能故障诊断方法。充分利用历史先验知识、引入人工智能方式自动选取机载系统采集信号的关键特征，通过自适应故障诊断增强、故障敏感特征选择、瞬态故障检测的方法，挖掘对故障较为敏感的特征信息和互补特征信息，充分利用关键特征捕获故障信息，定位故障位置，在系统测试项目繁杂情况下实现快速自动诊断，提升综合测试水平。 2)提出了非线性非高斯系统故障预测方法。研究了复杂系统非线性非高斯故障特点，建立了故障状态的退化模型，提出了基于LS-SVR建模的高阶粒子滤波方法，对复杂系统的非高斯、非线性状态进行预测，对该类随机性强的故障连续跟踪和不间断预测，将预测与诊断结合起来，准确捕捉故障状态和发生时间。 3)提出了机载系统故障诊断专家系统。建立了故障专家知识库，研究了基于粗糙贝叶斯网络的推理机，对级联复杂故障进行有效推理，提供基于机上、地面、远程三级诊断网络的网络化故障诊断与应急保障方法，融合不同地点的测试系统、诊断系统、专家和维修人员，解决信号种类多、交联复杂的动力系统(含发动机和发电机)、综合航电系统和飞控系统等信号在线监测和故障诊断问题。 4)研制了自动化测试和故障诊断软硬件平台。应用智能故障诊断和预测方法、故障诊断专家系统对动力系统(含发动机和发电机)、综合航电系统、飞控系统等多种复杂项目进行综合自动化测试和故障检测，研发了故障维修规划仿真软件。 该项目充分利用了先验知识解决疑难故障的诊断问题，提出了自适应故障诊断增强、故障敏感特征选择、瞬态故障检测多项智能方法；针对非线性非高斯故障难以预测的问题，该项目通过建立退化模型引入基于LS-SVR建模的高阶粒子滤波，提升复杂系统故障预测能力；为了充分利用专家故障诊断经验，研制了机载系统故障专家系统，充分利用故障知识库、基于粗糙贝叶斯网络的推理机、三级故障诊断网络的技术，通过知识库的可扩充性有效提高复杂故障识别能力。项目成果应用在国产民机研制过程中，对机载系统智能故障诊断、非线性非高斯系统故障预测、机载系统故障专家系统的技术进行了验证，高效完成了动力系统(含发动机和发电机)、综合航电系统、飞控系统等复杂系统的多项测试项目。针对应用需求，研制了自动化测试、故障诊断与预测、维修规划软硬件平台，有效提升了机载系统的测试、诊断和维护水平。利用人工智能方法，实现了复杂机载系统健康状态监控与诊断从手工操作到自动化测试的转变：引入非线性非高斯故障预测方法，实现了预测与诊断结合；完成了动力系统、综合航电系统、飞控系统的2000项指标测试和800种故障诊断，专家系统知识库故障代码1000条以上，故障推理记录2000条以上，每条故障记录保障方案达到1-3种，故障保障方案达到4000种；针对故障部件进行了维修规划，维修操作失误明显降低，维修时间显著缩短。该项目有效解决了复杂机载系统综合测试困难、故障定位和诊断精度不高、故障预测能力不足等现状，提升了复杂系统故障预测能力，从技术创新角度显著提升了复杂机载系统的预测维护水平。 该项目申请39项国家发明专利，其中已授权24项。出版专著2部和特邀英文书章5章，发表学术论文291篇，其中SCI和EI收录172篇，中科院JCR一区、二区论文38篇，ESI高被引论文7篇，研究论著被美国麻省理工学院、马里兰大学、康涅狄格大学、辛辛那提大学、荷兰代尔夫特理工大学、加拿大阿尔伯塔大学、维多利亚大学、英国约克大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学等100余位国内外著名学者广泛引用和高度认可。 研究成果在中国商用飞机公司上海飞机设计研究院、航空工业第一飞机设计研究院、航空工业西安航空计算所、肮空工业南京机电液压中心、中国航空综合技术研究所、海南航空公司等多家单位应用。针对民用飞机机载复杂系统常见故障，利用智能方法进行故障诊断、预测和维修规划，与传统的诊断方法相比，诊断精度大幅提升，经过动力系统、综合航电系统、飞控系统等故障测试试验，诊断和预测精度达到90％以上，检査效率提高3倍以上，降低了复杂系统部件的维修操作失误，使得维修人工费用减少至80％，维修效率提升90％，维修准确率达到98％，维修时间显著缩短。该项目成果有效促进了陕西省民用飞机产业的进步，打破了美国波音和欧洲空客等国外民机诊断与预测技术的垄断，支撑了国产民用飞机型号工程研制和运营，引领了中国民用飞机故障诊断与预测维护技术的发展。在国产飞机C919、ARJ21和MA700等批量生产运营后，预计每年可以创造经济效益约2亿元、利润约4000万元，大幅节省从国外采购机载维护与健康管理系统总成本。 研究成果有效解决了中国国产民用飞机故障诊断与运行维护方面存在的故障率高、虚警和漏警多、排故难、维修周期长、维修过剩等诸多难题，为实现中国自主民用飞机型号大飞机C919、支线客机ARJ21、新一代涡桨支线飞机MA700等机载系统的故障诊断和预测维护提供了良好的技术途径，为中国民用宽体飞机CR929型号研制和新一代水陆两用飞机AG600运行维护提供了重要技术支撑，产生了较大的社会效益和经济效益，具有十分广阔的应用前景。