功能交联条件下飞机混合增强故障诊断方法

由于飞机系统结构复杂，交联度高，传统的基于飞行试验（BIT）的机载综合诊断方法受到机载测试点设置的限制，故障检测和隔离能力不能完全满足军用和维修的需要。近年来，数据驱动方法发展迅速，在故障诊断中得到了广泛应用。概率神经网络（PNN）结构简单，计算速度快，运算精度高，分类效果好，非常适合于故障诊断和分类。但同时，由于缺乏样本，数据驱动方法在工程应用中存在困难，不能完全替代传统方法。为了提高检测率和系统故障隔离率，降低误报率，提出了一种混合增强型飞机系统故障诊断方法，利用PNN对飞机健康状态数据进行故障诊断，结合BIT的诊断信息，利用两者的互补性。详细介绍了该融合方法的基本原理、融合层次和融合规则。最后，以某型飞机的子系统诊断为例，表明该系统的检测和隔离能力得到了显著提高，能够满足功能交叉条件下飞机故障诊断的要求。