融合多源信息的电液伺服机构健康评估

doi:10.7527/S1000-6893.2025.32458

Abstract

Abstract:

Electro-Hydraulic Servomechanism （EHS） serves as critical actuators in aerospace equipment， and maintaining its health status is vital for ensuring the safe and stable operation of aerospace systems. However， existing health assessment models face two major challenges： first， the vast amount of historical text data generated during EHS operation is difficult to utilize effectively； second， there is a lack of efficient methods for integrating historical text data with test data. To address these issues， a health status assessment model is proposed based on natural language processing evidence inference rules. First， a historical text information extraction strategy is designed based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers （BERT）. Subsequently， by analyzing the operational mechanisms of EHS， a health assessment indicator system is constructed， and methods for calculating maintenance levels and operational time influence factors are proposed. On this basis， an Evidential Reasoning rule with Multi-source Information Fusion health status assessment model （ER-MIF） is developed. To mitigate the impact of expert knowledge uncertainty， a health assessment model parameter optimization model is established to determine optimal parameters and enhance assessment accuracy. Finally， the effectiveness of the proposed model was validated through an evaluation case study and comparative analysis of a specific electro-hydraulic servo mechanism.

Key words: evidential reasoning rule, health assessment, natural language processing, electro-hydraulic servomechanism, diagnostic reasoning

CLC Number:

Wenbo LI, Zhijie ZHOU, Zhaoqiang WANG, Zhichao FENG, Yijie SUN, Xinyi ZHANG. Health assessment for electro-hydraulic servomechanism with multi-source information fusion[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2026, 47(7): 432458.

Figures/Tables 23

Fig.1

Table 1

Table 2

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Table 4

Table 5

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Table 6

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Fig.8

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Table 9

Optimal values for other model parameters

维修等效系数			可调参数		影响因子
$s$	$m$	$l$	$λ$	$ε$	$d 1$	$d 2$
0.030	0.281	0.950	0.063	1.140	0.943	0.912

Table 9

Fig.11

Fig.12

Table 10

Fig.13

References 39

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缩略语	规范用语
电机	直流电机
油液	液压油液
油泵/液压泵	液压油泵
油滤	液压油液过滤器
电位计	反馈电位计
零位	零位电压

实验环境	配置
操作系统	Windows 11
CPU	Intel（R） Core（TM） Ultra
GPU	NVIDIA GeForce RTX 4060
内存	32 GB
编程环境	Python 3.7
深度学习框架	Pytorch
依赖库	numpy， gensim， torch等

输入文本	标签	分类结果
2020年9月10日，对伺服电机内壁进行清理，操作人员XX，过程顺利，未发生安全事故	中修	中修
2023年8月22日，对油液过滤器进行清洗，操作人员XX，油液过滤器已在清洗完毕后复位	小修	小修
2023年7月3日，对电液伺服阀进行检修并清理管道残渣，操作人员XX，XX	大修	大修

标签	含义
B-DEV	设备实体开始词
I-DEV	设备实体中间词
B-TIM	运行时间实体开始词
I-TIM	运行时间实体中间词
0	非实体词

参数	GRU网络	全连接层
输入维度	768	768
输出维度	768	5
偏置项	True	True
层数	3	1

Health assessment for electro-hydraulic servomechanism with multi-source information fusion

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设备运行时间	提取结果
2022年3月21日，测试伺服机构伺服阀泄漏率，耗时3 h，操作人员XXX，XXX	测试伺服阀泄漏率，3 h
2022年11月8日，XXX对直流电机绝缘性进行测试，耗时20 min	直流电机绝缘性测试，20 min
2024年5月2日，伺服机构综合测试，耗时8 h，操作人员XXX	伺服机构综合测试，8 h

指标名称	健康	亚健康	失效
回环宽度Pos1/（°）	1.24	1.5	2
零位偏差Pos2/（°）	0.4	0.6	0.8
最大摆角Pos3/（°）	18.5	17	16
相对误差Pos4/%	2.8	4	6
暂态时间Tra1/ms	84	100	115
滞后相位Fre1/（°）	17	19	21

指标名称	健康	亚健康	失效
回环宽度Pos1/（°）	1.251 3	1.681 2	2.124 4
零位偏差Pos2/（°）	0.380 1	0.770 6	0.933 3
最大摆角Pos3/（°）	19.211 2	16.585 4	15.232 9
相对误差Pos4/%	2.921 2	4.213 3	7.146 9
暂态时间Tra1/ms	84.581 8	104.667 1	116.235 9
滞后相位Fre1/（°）	18.123 2	20.124 4	22.088 2

模型评价指标	ER-MIF	BRB	DL	SVM
1	0.061 2	0.142 5	0.065 3	0.178 8
2	60 ms	95 ms	106 ms	100 ms
3	0.142 3	0.084 4	0.175 8	0.218 9
4	0.952 7	2.795 4	0.815 4	1.826 1

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