Аннотация

Аннотация: Современные и перспективные летательные аппараты характеризуются повышением степени электрификации бортовых систем и использованием электромеханических систем для обеспечения критически важных функций системы управления полетом летательного аппарата. Широкое внедрение бортовых электромеханических систем требует их безопасной и эффективной эксплуатации для чего предполагается оснащение летательного аппарата системой ранней диагностики неисправностей. К электромеханическим системам летательного аппарата, замкнутый контур управления которых реализован по сигналам обратной связи скорости или перемещения выходного звена, предъявляются высокие требования к качеству регулирования, в том числе под действием механической нагрузки. Ухудшение характеристик электромеханической системы связано с процессами деградаций, которые развиваются в отдельных компонентах, и может быть определено на основе данных, полученных как в пассивном режиме при проведении типового полета, так и в активном режиме при отработке заданных управляющих сигналов между полетами в наземных условиях. Современные методы искусственного интеллекта позволяют эффективно использовать их при создании алгоритмов ранней диагностики электромеханических систем для классификации и прогнозирования технического состояния с использованием больших данных, содержащих ценную информацию о рабочих процессах, связанных с развитием неисправностей. Для получения таких данных в работе исследованы основные сценарии работы электромеханических систем, позволяющих получить репрезентативные выборки. Для обеспечения автоматизированного процесса сбора данных как с использованием сигналов, передаваемых по штатным интерфейсам информационного взаимодействия комплексной системы управления полетом с оконечными устройствами, так и с дополнительно применяемых датчиков были разработаны и исследованы методы накопления данных с использованием результатов моделирования, испытаний и эксплуатации. На основе полученных данных могут проводиться оценки деградаций статических и динамических характеристик электромеханических систем и определяться их значимость при классификации технического состояния для локализации неисправностей и проведения технического обслуживания по состоянию. Для этого были разработаны и исследованы методы обработки полученных данных и оценено практическое применение результатов для последующей бортовой интеграции системы диагностики.