基于数字孪生的飞机起落架健康管理技术

doi:10.7527/S1000-6893.2022.27629

固体力学与飞行器总体设计

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基于数字孪生的飞机起落架健康管理技术

郭丞皓¹, 于劲松¹(), 宋悦¹, 尹琦², 李佳璇²

^1.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京 100191
^2.航空工业成都飞机工业（集团）有限责任公司，成都 610073

收稿日期:2022-06-15 修回日期:2022-07-02 接受日期:2022-07-06 出版日期:2023-06-15 发布日期:2022-07-14
通讯作者: 于劲松 E-mail:yujs@buaa.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划(2022YFB3304600);国家自然科学基金(51875018)

Application of digital twin⁃based aircraft landing gear health management technology

Chenghao GUO¹, Jinsong YU¹(), Yue SONG¹, Qi YIN², Jiaxuan LI²

^1.School of Automation Science and Electrical Engineering，Beihang University，Beijing 100191，China
^2.Avic Chengdu Aircraft Industrial （Group） Co. Ltd，Chengdu 610073，China

Received:2022-06-15 Revised:2022-07-02 Accepted:2022-07-06 Online:2023-06-15 Published:2022-07-14
Contact: Jinsong YU E-mail:yujs@buaa.edu.cn
Supported by:
National Key R&D Program of China(2022YFB3304600);National Natural Science Foundation of China(51875018)

摘要/Abstract

摘要：

针对飞机起落架系统，传统健康管理方式存在知识不完备、数据不平衡和模型固化等问题，开展了数字孪生驱动的健康管理技术研究，提出以自更新模型为基础实现故障诊断与预测的数字孪生健康管理框架。从起落架系统物理和行为2个维度建立孪生模型来实现真实系统的数字映射，依托强化学习算法实现数字孪生模型参数的更新，确保孪生模型实时跟踪和反映实体健康状态，并以此为基础设计基于事件的故障诊断和基于粒子滤波的故障预测方案。以起落架收放系统为例完成实验验证，与传统方法相比，本文方法在实时性、准确性和鲁棒性方面表现更优。

关键词: 起落架, 数字孪生, 健康管理, 基于事件的故障诊断, 模型跟踪, 故障预测

Abstract:

Traditional health management methods for aircraft landing gear systems face the problems of inadequate knowledge， unbalanced data， and rigidified models. This paper explores the application of the digital twin-driven health management technology， and proposes a digital twin health management framework based on self-updating models to reliably complete diagnostic and prediction tasks. The digital twin model is established from physical and behavior dimensions to realize the digital mapping of real systems. The reinforcement learning algorithm is used to update the parameters of the digital twin model to ensure real-time tracking and reflection of the entity health status by the twin model. Further， event-based fault diagnosis and particle filter scheme-based fault prediction are designed. In the validation experiment with the retraction/extension as an example， our method exhibits better performance in terms of real-time， accuracy and robustness than traditional methods.

Key words: landing gear, digital twin, health management, event-based fault diagnosis, model tracking, fault prediction

中图分类号:

郭丞皓, 于劲松, 宋悦, 尹琦, 李佳璇. 基于数字孪生的飞机起落架健康管理技术[J]. 航空学报, 2023, 44(11): 227629-227629.

Chenghao GUO, Jinsong YU, Yue SONG, Qi YIN, Jiaxuan LI. Application of digital twin⁃based aircraft landing gear health management technology[J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(11): 227629-227629.

图/表 24

图 1

图 2

算法强化学习AC算法

输入：学习率等超参数

输出：网络结构与控制策略 $π$

1. $f o r e a c h i t e r a t i o n d o :$

2. $S a m p l e s 0 a c c o r d i n g t o ρ$

3. $f o r e a c h t i m e s t e p d o :$

4. $S a m p l e a t f r o m π s a n d s t e p f o r w a r d$

5. $O b s e r v e s t + 1, π t$

6. $S t o r e s t, a t, r t, s t + 1 i n D M$

7. $e n d f o r$

8. $f o r e a c h u p d a t e s t e p d o :$

9. $S a m p l e m i n i b a t c h e s o f t r a n s i t i o n s f r o m D M$

10. $U p d a t e π w i t h g r a d i e n t s$

11. $U p d a t e n e t w o r k s w i t h s o f t r e p l a c e m e n t$

12. $e n d f o r$

13. $e n d f o r$

图 3

表 1

起落架收放系统故障事件特征

故障	$q p$	$p p u m p$	$p 1$	$F i n f l o w 1$	$v$	$x$	信号优先级（Measurement Orderings）
泵泄漏	$+ 0$	$- -$	$- 0$	$- -$	$- 0$	$- -$	$p p u m p < q p$
作动筒泄漏	$+ +$	$- -$	$- +$	$- +$	$+ 0$	$+ -$	$F i n f l o w 1 < v < x, p 1$
节流阀阻塞	$- 0$	$- +$	$+ 0$	$- 0$	$- 0$	$- -$
油滤污染	$+ -$	$- -$	$- 0$	$- 0$	$+ -$	$- 0$
作动筒磨损	$00$	$00$	$+ 0$	$- 0$	$+ -$	$- 0$	$F i n f l o w 1 < v < x, p 1$

表 1

图 4

算法基于编辑距离的模糊匹配故障隔离算法

输入：系统响应特征向量 $V m e a s u r e = S f + M O$

故障事件信号特征向量 $V s i g n a t u r e = S f + M O$

输出：模糊匹配近似度 $f u z z y m a t c h i n g s c o r e s$

1. $n = l e n V m e a s u r e$ ， $m = l e n V s i g n a t u r e$

2. $i n i t i a l i z e m a t r i x D m × n$

3. $t e m p = 0 V m e a s u r e i = = V s i g n a t u r e 1 其他$

4. $i n s e r t : D i - 1 . j + 1$

5. $d e l e t e : D i . j - 1 + 1$

6. $s w a p : D i - 1 . j - 1 + t e m p$

7. $f o r i, j i n D :$

8. $D i, j = m i n i n s e r t, d e l e t e, s w a p$

9. $D i s t a n c e = d n m$

10. $f u z z y m a t c h i n g s c o r e s = 1 - D i s t a n c e m a x n, m$

图 5

算法重要性重采样（SIR）

1. 输入： ${(x k - 1 i, θ k - 1 i), ω k - 1 i} i = 1 N, u k - 1 : k, y k$

2. 输出： ${(x k j, θ k j), ω k j} i = 1 N$

3. 初始状态随机游走，分配粒子权重

$f o r i i n 1, N :$

$θ k i = θ k - 1 i + ξ k - 1 i, ξ k - 1 i ∼ N μ, σ 2$

$x k i = p f x k - 1 i, θ k - 1 i, u k - 1$

$ω k i = p h x k i, θ k i, u k$

$e n d f o r$

$n o r m a l i z e ω k i$

4. 旧粒子集中重采样得到新粒子集

$i ← 1$

$u 1 ~ U C D F (0,1 / N)$

$f o r j i n 1, N :$

$u ← u 1 + (j + 1) / N$

$w h i l e u > C D F i d o :$

$i ← i + 1$

$e n d w h i l e$

$x k j, θ k j, ω k j ← x k i, θ k j, 1 N$

$e n d f o r$

图6

表 2

图7

图8

图 9

表 3

图 10

表 4

网络超参数设置

超参数	数值
批尺寸（Batch Size）	256
Actor网络学习率（Learning Rate）/10^-4	2
Critic网络学习率（Learning Rate）/10^-4	2
折扣因子 $γ$	0.995
衰减率（网络软更新）/10^-3	1~5

表 4

图 11

图 12

图 13

表 5

模型跟踪算法对比

算法

准确性

实时性

鲁棒性

RMSE/（10⁵

L ⋅ m i n - 1 ⋅ P a - 1

）

训练速度/s

部署速度/（10^-3 s）

在60 dB信噪比下的RMSE

/（10⁵ $L ⋅ m i n - 1 ⋅ P a - 1$ ）

0.167

24 000

1.37

0.204

DNN

0.243

100

1.68

0.276

表 5

图 14

表 6

预测算法实验效果

粒子数	随机游走方差相乘系数	RMSE_ $x a 1 / m$	RMSE_ $F i n f l o w_a 1 /$ （L·min^-1）
100	1	2.17×10^-2	0.922
100	10	3.48×10^-2	1.050
1 000	1	5.81×10^-3	0.721
1 000	10	2.31×10^-2	1.540

表 6

图 15

参考文献 36

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

元件模型	参数	数值
液压马达	轴转速/（r·min^-1）	5 000
油滤	孔径/mm	6
	临界流数	2 320
	最大流量系数	0.7
上位锁	活塞直径/mm	25
	活塞杆直径/mm	12
	活塞行程/mm	55
主起收放作动筒	活塞直径/mm	85.55
	活塞杆直径/mm	36.449
	活塞行程/mm	219.4
	运动部件等效质量/kg	2.8
溢流阀	阀开启压力/MPa	21
溢流阀	阀流量压力梯度/（L·min^-1·MPa^-1）	200

故障模式	多信号流图		因果图
故障模式	故障候选集	推理时间/s	故障候选集	置信度分数	推理时间/s
作动筒泄漏	｛作动筒泄漏，油滤污染｝	0.07	｛作动筒泄漏，泵泄漏｝	｛88，86｝	0.001
节流阀堵塞	｛节流阀堵塞，作动筒磨损｝	0.03	｛节流阀堵塞｝	｛91｝	0.001

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