Design og anvendelse av en feildeteksjonsmetode basert på adaptive filtre og rotasjonshastighetsestimering for en elektrohydrostatisk aktuator
Summary
I dette papiret introduseres et adaptivt filter basert på en normalisert minste gjennomsnittlige kvadrat (NLMS) algoritme og en rotasjonshastighetsestimeringsmetode for å oppdage de elektriske og hydrauliske feilene i den elektrohydrostatiske aktuatoren (EHA). Effekten og gjennomførbarheten av de nevnte metodene er verifisert gjennom simuleringer og eksperimenter.
Abstract
Den elektrohydrostatiske aktuatoren (EHA) er et lovende aktiveringsapparat som brukes i flykontrollsystemer for flere elektriske fly (MEA) på grunn av sin høye effekttetthet og lave vedlikehold. Siden systemets pålitelighet reduseres med økende kompleksitet, blir feildeteksjon stadig viktigere. I dette papiret ble et adaptivt filter designet basert på en normalisert minste gjennomsnittlige kvadrat (NLMS) algoritme, som kunne identifisere motstanden til motorviklingene online for å oppdage elektriske feil i EHA. I tillegg, basert på det analytiske forholdet mellom rotasjonshastighet og forskyvning, ble en rotasjonshastighetsestimeringsmetode designet. Ved å sammenligne den faktiske rotasjonshastigheten med den estimerte, kunne hydrauliske feil oppdages. For å verifisere effekten av den nevnte metoden ble programvare brukt for modellering og simuleringer, som inkluderte feilinjeksjon og deteksjon. På dette grunnlaget ble en eksperimentell plattform bygget og deretter utsatt for en rekke valideringseksperimenter. Resultatene indikerer at feildeteksjonsmetoden har potensial til å oppdage elektriske og hydrauliske feil i en EHA.
Introduction
Den elektrohydrostatiske aktuatoren (EHA) er en nøkkelkomponent for flygekontroll i flere elektriske fly (MEA). Den typiske strukturen for en EHA er vist i figur 1. Den kompakte strukturen garanterer høy effekttetthet, lite vedlikehold og høyere feiltoleranse og sikkerhet sammenlignet med den tradisjonelle hydrauliske servoaktuatoren (HSA)1. Den nåværende påliteligheten til EHA kan imidlertid ikke oppfylle de praktiske kravene til flere elektriske fly2. Som et resultat har redundansteknologi blitt introdusert i utformingen av EHA. For å maksimere effektiviteten til redundansteknologien, bør driftsstatusen til systemet overvåkes med en feildeteksjonsmetode3. I henhold til stedet der feilen oppstår, kan feilmodusene til EHA deles inn i servokontrollerfeil og feil på strømkontrollenheten (PCU). PCU-feil kan videre deles inn i sensorfeil, elektromekaniske enhetsfeil og hydrauliske enhetsfeil. Feilmekanismen til servokontrolleren har lite forhold til EHA-kroppen, og feilsannsynligheten til sensoren er mye lavere enn for utstyrskomponent4. Derfor fokuserer vi på feilene til den elektromekaniske enheten og den hydrauliske enheten i dette papiret.
Elektromekaniske enhetsfeil inkluderer feil i motordriftmoduler og børsteløs DC-motor (BLDCM). Generelt er sannsynligheten for en PDE-feil (Power Drive Electronics) (f.eks. En kortslutningsfeil, en åpen kretsfeil) relativt høy. Når det oppstår en kortslutningsfeil, stiger PDE-strømmen kraftig på kort tid, noe som forårsaker alvorlige konsekvenser som motorstans eller skade på de elektriske komponentene. Selv om motoren kan opprettholde sin arbeidsstatus etter at en åpen kretsfeil oppstår, er overstrøm og overspenning for de andre elektriske komponentene fortsatt uunngåelig, og sekundære feil kan følgelig skje5. Når det gjelder BLDCM-ene, er motorviklingene mest utsatt for feil fra kortslutning eller åpen krets6. PDE i den elektromekaniske enheten er koblet i serie med de tilsvarende motorviklingene. Feildeteksjonsmetoden designet for motorviklingene er også effektiv når det gjelder feil i PDE. Derfor bør elektromekaniske enhetsfeil, inkludert både i motoren og PDE, oppdages online.
Feil på hydrauliske enheter inkluderer feilhendelser i stempelpumpen med fast forskyvning, integrert ventilblokk og aktiveringssylinder7. EHAs stempelpumpe består av stempler, swash-plater og ventilplater; Skader på tetningen og slitasjen på ventilplaten er de viktigste formene for feil8. Disse to feilmodusene øker lekkasjen fra pumpen. Unormale endringer i utgangsstrøm og trykk følger og fører til slutt til en reduksjon i hastigheten på aktiveringssylinderen og en reduksjon i systemets servoytelse. Feilmodusene til den integrerte ventilblokken inkluderer en trykksatt reservoarfeil, en tilbakeslagsventilfeil, en avlastningsventilfeil og en funksjonsvalgsventilfeil. Det trykksatte reservoaret vedtar vanligvis en selvforsterkende design med høy pålitelighet. Når det oppstår en feil, forårsaker imidlertid utilstrekkelig ladetrykk kavitasjon av pumpen, noe som resulterer i unormal utgangsstrøm. Fjærtretthet, komponentslitasje og deformasjon er vanlige feilmoduser i tilbakeslagsventilene og avlastningsventilene. En tilbakeslagsventilfeil presenterer som en omvendt lekkasje, noe som direkte fører til unormal strømning. En avlastningsventilfeil fører til en ugyldig beskyttelsesfunksjon, noe som resulterer i unormalt trykk. De vanlige feilene i modusvalgsventilen er svikt i returfjæren og ødelagte trådspoler. Førstnevnte forårsaker strømbytte av arbeidsstatus, noe som fører til unormal bevegelse av aktiveringssylinderen. En aktiveringssylinderfeil resulterer i en reduksjon i posisjonskontrollpresisjon og dynamisk ytelse. Oppsummert forårsaker feil i de hydrauliske enhetene unormal strømning og trykk9. Siden strømningen og motorens rotasjonshastighet er omtrent proporsjonal i et EHA-system, kan rotasjonshastigheten overvåkes online for å oppdage unormal strømning og trykk på grunn av plutselige feil.
Tilsvarende feildeteksjonsmetoder rettet mot de tidligere nevnte elektromekaniske enhetsfeilene og hydrauliske enhetsfeil må utformes. Metodene for feildeteksjon i et elektromekanisk system inkluderer hovedsakelig tilstandsestimering og parameteridentifikasjon10. En statsobservatør er bygget på grunnlag av en matematisk modell av systemet som gjør en tilstandsestimering og bestemmer feil ved å analysere restsekvensen generert av observatøren. Alcorta et al. foreslo en enkel og ny ikke-lineær observatør med to korreksjonsbetingelser for vibrasjonsfeildeteksjon i kommersielle fly, noe som er svært effektivt11. Denne typen metode må imidlertid løse observatørens robusthetsproblem. Med andre ord må den undertrykke endringene i restsekvensen forårsaket av ikke-feilinformasjon som modellfeil eller eksterne forstyrrelser. Videre krever denne metoden ofte svært nøyaktig modellinformasjon, som vanligvis er vanskelig å samle inn i praktiske ingeniørapplikasjoner.
Parameteridentifikasjonsmetoden benytter visse algoritmer for å identifisere viktige parametere i systemet. Når det oppstår en feil, endres også den tilsvarende parameterverdien. Derfor kan feil oppdages ved å oppdage en endring i parametrene. Parameteridentifikasjonsmetoden krever ikke beregning av restsekvensen, slik at den kan unngå effekten av forstyrrelser på deteksjonsnøyaktigheten. Det adaptive filteret har blitt mye brukt i parameteridentifikasjon på grunn av sin enkle implementering og stabile ytelse, noe som betyr at det er en gunstig og gjennomførbar metode for elektromekanisk feildeteksjon12. Zhu et al. foreslo en ny multi-modell adaptiv estimeringsfeildeteksjonsmetode basert på kjerneadaptive filtre, som realiserer estimeringen av den virkelige flytilstandsverdien og aktuatorfeildeteksjonen online med god ytelse13.
Med henvisning til tidligere forskning har tilsvarende feildeteksjonsmetoder blitt designet. Viklingenes motstand endres brått når elektriske feil oppstår, for eksempel åpne kretsfeil eller kortslutningsfeil. Derfor ble et adaptivt filter designet basert på en NLMS-algoritme for å identifisere viklingenes motstand, som kan avgjøre om det har oppstått en elektrisk feil. Kombinere et adaptivt filter med en NLMS-algoritme for å minimere endringen av parametervektoren fører til en bedre og raskere konvergenseffekt14. For hydrauliske enhetsfeil ble det foreslått en rotasjonshastighetsestimeringsalgoritme basert på det klare analytiske forholdet mellom pumpens rotasjonshastighet og posisjonen til aktiveringssylinderen. EHA hydrauliske feil ble oppdaget online ved å sammenligne den estimerte rotasjonshastigheten med den faktiske hastigheten i sanntid.
I denne artikkelen ble det tatt i bruk en testmetode som kombinerer simuleringer og eksperimenter. Først ble en matematisk modell av EHA bygget, og en simulering for den foreslåtte feildeteksjonsmetoden ble utført. Simuleringen inkluderte verifisering av deteksjonsmetodene i ikke-feil og feilinjeksjonsforhold. Deretter ble feildeteksjonsmetoden realisert i den virkelige servokontrolleren. Til slutt ble resultatene av simuleringene og eksperimentene analysert og sammenlignet for å evaluere effekten av feildeteksjonsmetoden.
Protocol
Representative Results
Discussion
Når du gjennomførte disse eksperimentelle trinnene, var det viktig å sikre algoritmens sanntidsevne for å oppnå nøyaktige beregningsresultater. Den hvite støyen i signalinnsamlingsprosessen ble tatt i bruk for å simulere egenskapene til den faktiske sensoren for å gjøre simuleringen nærmere virkeligheten. I simuleringene og eksperimentene ble glidende gjennomsnittsfiltre brukt for å redusere svingningene i den identifiserte motstanden og estimerte rotasjonshastigheten, noe som gjorde feilegenskapene mer stabi…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Dette arbeidet ble støttet av Chinese Civil Aircraft Project (nr. MJ-2017-S49) og Kina
Postdoktorstiftelsen (nr. 2021M700331).
Materials
| LabVIEW | NI | NI LabVIEW 2018 | |
| Matlab/SIMULINK | MathWorks.Inc | R2020a | |
| Personal Computer | Lenovo | Y7000 2020H | |
| 24V Switching Power Supply | ECNKO | S-250-24 | |
| Programmable Current Source | Greens Pai | GDP-50-30 |
References
- Fu, Y., et al. Review on design method of electro-hydrostatic actuator. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics. 43 (10), 1939-1952 (2017).
- Qi, H., et al. Modelling and simulation of a novel dual-redundancy electro-hydrostatic actuator. 2015 International Conference on Fluid Power and Mechatronics (FPM) IEEE. , 270-275 (2015).
- Chao, Q., et al. Integrated slipper retainer mechanism to eliminate slipper wear in high-speed axial piston pumps. Frontiers of Mechanical Engineering. 17, (2022).
- Yoo, M., et al. A resilience measure formulation that considers sensor faults. Reliability Engineering& System Safety. 199, 106393 (2019).
- Fang, J., et al. Online inverter fault diagnosis of buck-converter BLDC motor combinations. IEEE Transactions on Power Electronics. 30 (5), 2674-2688 (2015).
- Lisnianski, A., et al. Power system structure optimization subject to reliability constraints. Electric Power Systems Research. 39 (2), 145-152 (1996).
- Fu, T., Wang, L., Qi, H., Liu, H. Fault diagnosis and management of electric hydrostatic actuator. Machine Tool & Hydraulics. 38 (9), 120-124 (2010).
- Maddahi, A., Kinsner, W., Sepehri, N. Internal leakage detection in electrohydrostatic actuators using multiscale analysis of experimental data. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 65 (12), 2734-2747 (2016).
- Guo, S., et al. Hydraulic piston pump in civil aircraft: Current status, future directions and critical technologies. Chinese Journal of Aeronautics. 33 (01), 16-30 (2020).
- Jackson, E. Real-time model-based fault detection and diagnosis for automated systems. IEEE Industry Applications Society Dynamic Modeling Control Applications for Industry Workshop. , 26-28 (1997).
- Alcorta, G. E., Zolghadri, A., Goupil, P. A novel non-linear observer-based approach to oscillatory failure detection. 2009 European Control Conference (ECC). , 1901-1906 (2009).
- Castaldi, P., et al. Design of residual generators and adaptive filters for the FDI of aircraft model sensors. Control Engineering Practice. 18 (5), 449-459 (2010).
- Zhu, P., Dong, W., Mao, Y., Shi, H., Ma, X. Kernel adaptive filtering multiple-model actuator fault diagnostic for multi-effectors aircraft. 2019 12th Asian Control Conference (ASCC). , 1489-1494 (2019).
- Hidayat, R., Ramady, G. D., Lestari, N. S., Mahardika, A. G., Fadriani, H. Optimization of normalized least mean square algorithm of smart antenna beamforming for interference mitigation. Journal of Physics: Conference Series. 1783, 012085 (2021).
- Fu, J., et al. Modelling and simulation of flight control electromechanical actuators with special focus on model architecting, multidisciplinary effects and power flows. Chinese Journal of Aeronautics. 30 (1), 47-65 (2017).
- Li, Z., et al. New normalized LMS adaptive filter with a variable regularization factor. Journal of Systems Engineering and Electronics. 30 (2), 259-269 (2019).
