[发明专利]一种飞行器健康管理方法及系统

权利要求书

1.一种飞行器健康管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

状态监测步骤，建立异常监测库以及设置监测参数范围，通过采集飞行器飞行参数来判断是否发生异常；

健康评估步骤，建立健康行为模型和健康评估算法，通过对飞行控制系统实时输出参数与所述健康行为模型输出的结果基于所述健康评估算法进行比较，获得当前飞行控制系统健康状态评估结果；

故障预测步骤，采集飞行器设备信息，根据所述飞行器设备信息对飞行器损伤判定、退化状态识别以及剩余使用寿命预测，得到预测故障发生的概率及时间；

维修管理步骤，建立数据库用于存储和管理飞行器历史数据和状态信息，基于上述三个步骤的输出结果对对应飞行器进行分析研究，生成维修方案。

2.根据权利要求1所述的飞行器健康管理方法，其特征在于，所述建立异常监测库具体包括：

建立报警监测条件，并进行逻辑化处理得到基于判定条件的决策树。

3.根据权利要求1所述的飞行器健康管理方法，其特征在于，所述健康评估步骤还包括：

根据飞行控制系统各个组件互相影响因素设置对应的故障模式，用以建立健康模式表；

对各个所述健康模式进行逐一仿真，获取对应健康模式下的响应数据以构成神经网络训练样本空间；

对所述神经网络训练样本空间进行逐一训练生成对应所述健康模式的健康行为模型；

将多个所述健康行为模型进行整理得到常态系统模型；

基于健康评估算法对飞行控制系统指定测试点数据向量进行评估，结合所述常态系统模型输出的结果进行对比对比分析，获得当前飞行控制系统健康状态评估结果。

4.根据权利要求1所述的飞行器健康管理方法，其特征在于，所述故障预测步骤还包括：

采集飞行器历史记录数据和对应的状态条件，基于神经网络进行建模，获取历史记录数据和预测输出状态之间的映射模型；

对飞行器进行故障测试，根据测试信息与所述历史记录数据基于所述映射模型进行比较、匹配与评估，将匹配度最高的所述历史记录数据对应的已知状态设置为飞行器当前状态，根据所述飞行器当前状态进行故障预测。

5.根据权利要求1所述的飞行器健康管理方法，其特征在于，所述损伤判定包括：

采集飞行器指定时间段的观测数据，对所述观测数据进行相空间重构并建立局部线性模型；

根据所述发局部线性模型估计跟踪函数并构建跟踪矩阵，其中跟踪矩阵包括对慢变损伤和工况变化进行跟踪；

使用模态分解方法将慢变损伤的变化趋势从所述跟踪矩阵中分离出来，得到损伤演化过程。

6.根据权利要求1所述的飞行器健康管理方法，其特征在于，所述退化状态识别包括：

信息采集步骤，基于多个种类的传感器对飞行器的各个组件采集各个时间段的工作状态信息；

信息处理步骤，使用时域分析发和时频域分析法对所述工作状态信息执行提取相关特性向量，得到不同的状态特征向量构建的向量空间，并对对应的状态类型空间进行建模；

信息识别步骤，构建状态特征向量空间与状态的类型空间之间的非线性关系，采用实验样本数据对模型进行训练，得到信息源状态识别结果；

决策融合步骤，综合汇总各个所述信息源状态识别结果，依据不同识别结果的基本置信度，基于融合规则，得到状态类型总的概率分布，进一步得到最终的识别结果。