[发明专利]一种飞机健康管理领域的大型相关性矩阵分割方法

说明书

本发明公开了一种飞机健康管理领域的大型相关性矩阵分割方法，去除相关性矩阵中不可检测的、所有测试都可检测的故障模式，以及不能检测任何故障模式、可检测所有故障模式的测试；求相关性矩阵中每个故障模式对应的测试集；将各故障模式分入到有交联关系的故障模式集合F_set1和没有任何交联关系的故障模式集合F_set2；将F_set1与对应的测试集合在原相关性矩阵中对应的元素取出，按序组成存在交联关系的相关性矩阵；将F_set2与对应的测试集合在原相关性矩阵中对应的元素取出，按序组成存在独立关系的相关性矩阵。本发明将整机级大型相关性矩阵分割为两个相对简单的、规模较小的相关性矩阵，从而提高飞机机载健康管理系统的运行速度和精确性。

技术领域

本发明属于测试性分析领域，具体地说，是一种飞机健康管理领域的大型相关性矩阵分割方法。

背景技术

机载故障预测与健康管理系统(Prognostics and Health Management，简称PHM)通过获取全机各设备/外场可更换单元(简称LRU)的自检测信息、传感器数据，并基于搭建的测试性模型建立综合诊断模型，将获取的信息数据作为综合诊断模型的输入，经过综合诊断推理后，实现对飞机健康状况的实时检测、故障隔离。

测试性建模是产品进行测试性仿真、设计、分析和评估等工作开展的基础和关键，在大型飞机机载健康管理系统开发过程中，考虑采用基于测试性建模开展综合诊断软件开发工作。针对具有复杂系统的大型飞机，测试性建模导出的相关型矩阵规模极大且复杂，这对机载计算机的处理计算能力要求极高，在一定程度上既影响了机载健康管理系统的运行速率，也增加了健康管理系统的研发成本。

发明内容

本发明的发明目的在于提供一种飞机健康管理领域的大型相关性矩阵分割方法，在基于测试性建模开展机载综合诊断软件开发过程中，对大型飞机的整机级相关性矩阵进行分割，得到相对简单的多个相关性矩阵，从而提高机载计算机处理速度和故障诊断精确性。

本发明的发明目的通过以下技术方案实现：

一种飞机健康管理领域的大型相关性矩阵分割方法，包含以下步骤：

步骤一：对相关性矩阵进行初步优化,去除不可检测的、所有测试都可检测的故障模式，以及去除不能检测任何故障模式、可检测所有故障模式的测试；

步骤二：求取优化后的相关性矩阵中每个故障模式对应的测试集；

步骤三：将各故障模式分为与其余故障模式无交联和有交联两大类，得到有交联关系的故障模式集合F_set1和没有任何交联关系的故障模式集合F_set2；

步骤四：将F_set1与对应的测试集合在原相关性矩阵中对应的元素取出，按序组成新的相关性矩阵，即存在交联关系的相关性矩阵；将F_set2与对应的测试集合在原相关性矩阵中对应的元素取出，按序组成新的相关性矩阵，即存在独立关系的相关性矩阵。

较佳地，相关型矩阵为D矩阵，行和列分别对应故障模式和测试，步骤一中去除不可检测的、所有测试都可检测的故障模式，以及去除不能检测任何故障模式、可检测所有故障模式的测试即对D矩阵中全0行、全1行、全0列、全1列进行去除；

在经历一轮D矩阵优化后，需要再次判断D矩阵是否存在全0行、全1行、全0列、全1列；如果存在上述情况，则需再次对D矩阵进行优化，直至D矩阵中不存在全0行、全1行、全0列、全1列的情况。

较佳地，步骤三具体过程如下：

1)建立关联故障集合F_关联和独立故障集合F_独立；