【摘 要】
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航空液压管路系统的安全性在飞机飞行过程中起着至关重要的作用,也被称为飞机发动机的“心血管”。长期以来,因为振动引起的航空液压管路故障问题一直是导致管路系统失效的重要原因。本文针对航空液压管路系统受环境干扰、振动信号采集较难、故障识别诊断准确率低,提出基于局部特征尺度分解（LCD）与栈式自编码神经网络（SAE）的航空液压管路故障诊断研究。首先,针对常见的时频域分析方法进行分析对比,结合航空液压管路故
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目,项目名称《基于模型与数据驱动的航空液压管路系统故障诊断方法研究》,起止时间:2018.01-2021.12；
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航空液压管路系统的安全性在飞机飞行过程中起着至关重要的作用,也被称为飞机发动机的“心血管”。长期以来,因为振动引起的航空液压管路故障问题一直是导致管路系统失效的重要原因。本文针对航空液压管路系统受环境干扰、振动信号采集较难、故障识别诊断准确率低,提出基于局部特征尺度分解（LCD）与栈式自编码神经网络（SAE）的航空液压管路故障诊断研究。首先,针对常见的时频域分析方法进行分析对比,结合航空液压管路故障振动信号的特点,选择了端点效应最弱的局部特征尺度分解方法作为本课题的数据分解方法,LCD可以自适应的对振动信号进行时频域分析并分解成ISC分量,可以更准确的还原原始信号。采用栈式自编码神经网络,将多个自编码网络（AE）进行叠加,并结合节点随机丢弃方法,加入Softmax分类层,设计了栈式自编码SAE神经网络模型。其次,所以利用航空液压管路振动实验系统,对航空液压直管和弯管的不同位置和不同故障,设置了14种工况,设计了振动实验方案;通过敲击法测试出液压管路的前三阶固有频率,可知振动实验测得的管路直管和弯管的不同故障类型固有频率的变化趋势。通过获得的直管和弯管不同工况的振动数据以及各种工况的时频域对比分析,得到直管和弯管的各类故障振动特征的变化规律,同时也看出直管混合故障以及弯管的单一故障仅采用时域频分析方法很难进行精准识别和诊断。最后,利用LCD方法对采集到的原始振动数据进行分解,将ISC分量导入到SAE神经网络模型中进行训练,并通过混淆矩阵等方式将训练结果可视化。同时将局部特征尺度分解与栈式自编码神经网络方法与反向传播神经网络（BP）方法和单独的栈式自编码神经网络方法进行对比分析,结果表明LCD-SAE网络在航空液压管路故障诊断的整体识别率达到99.44%,明显优于其他方法。验证了LCD-SAE网络模型对航空液压管路故障识别的准确性及有效性。为航空液压管路故障精准识别诊断提供了一个新方法。
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