基于CNN 的飞机液压系统故障诊断方法分析

前言

飞机液压系统是保障飞行安全的关键子系统，其故障可能导致严重的安全事故。基于CNN 的飞机液压系统故障诊断方法，通过自动提取和学习液压系统的多尺度特征，能够实现高效、准确的故障识别。本文将详细探讨基于CNN 的飞机液压系统故障诊断方法的实现过程、技术优势及其在实际应用中的潜力，旨在为航空工程领域提供一种智能化、自动化的故障诊断解决方案。

1 飞机液压系统故障分类

1.1 按故障性质分类

突发性故障：此类故障发生突然，毫无预兆，往往在短时间内导致液压系统功能丧失或严重下降，对飞行安全构成直接威胁。

渐发性故障：故障的发展是一个逐渐积累的过程，通常由一些细微的初始问题引发，随着时间推移和系统运行，问题逐渐恶化，最终导致明显的故障现象。

1.2 按故障部位分类

液压泵故障：液压泵是液压系统的动力源，其故障会直接影响系统的压力和流量。

液压管路故障：液压管路负责输送液压油，其故障会影响液压油的正常流动和系统压力的传递。

液压控制阀故障：液压控制阀用于控制液压系统的压力、流量和方向，其故障会导致系统参数失控或动作异常。

液压作动器故障：液压作动器是将液压能转换为机械能的部件，其故障会直接影响飞机各部件的动作。

1.3 按故障表现形式分类

压力异常故障：系统压力偏离正常范围，过高或过低都会影响系统的正常运行。

流量异常故障：液压油的流量不符合要求，会影响部件的运动速度和系统的响应特性。

温度异常故障：液压系统温度超出正常范围，过高或过低都会对系统产生不利影响。

2CNN 原理

CNN（卷积神经网络）是一种专门处理具有网格结构数据的深度学习模型，其核心原理包括局部感知、权值共享和层级化特征提取。以下是其主要组成部分及工作原理：

输入层：接收原始数据（如图像），将其转换为三维像素矩阵，包含高度、宽度和颜色通道信息。例如，一张彩色图片可表示为RGB 三通道的数值数组。

卷积层：通过多个卷积核在输入上滑动进行局部加权求和运算，自动提取低级到高级的特征（如边缘、纹理）。每个卷积核共享参数，大幅减少模型复杂度并增强平移不变性。该层的输出称为“特征图”，反映了不同位置对特定模式的响应强度。

激活函数：引入非线性变换以增强网络表达能力，常用 ReLU 函数将负值抑制为零，保留正向梯度流动加速训练收敛。这有助于解决线性模型无法拟合复杂关系的问题。

池化层：采用最大池化或平均池化对特征图下采样降低维度的同时保持关键信息不变性；还能有效抑制噪声干扰并提升模型泛化能力。例如，最大池化选取区域内的最大激活值作为代表该区域的显著特征点。

3 基于 CNN 的飞机液压系统故障诊断方法实现

3.1 数据采集与预处理

3.1.1 多源数据采集

在液压系统关键节点（如液压泵、作动器、蓄能器、管路接口）部署传感器网络，采集以下数据：

压力信号：通过高频动态压力传感器（采样率≥1kHz）捕捉系统压力脉动（如管路泄漏导致的压力骤降、泵气蚀的高频波动）；

振动信号：采用三轴加速度传感器采集液压元件振动频谱（如泵轴承

磨损的特征频率）；

温度/流量信号：辅助监测系统异常（如油液污染导致的温度异常升高）。

3.1.2 数据预处理

信号转换：将一维时序信号转换为二维图像格式（如通过格拉姆角场（GAF）将压力波形转换为纹理图像，保留时间依赖关系）；

归一化：采用 Min-Max 或 Z-score 方法消除量纲差异，避免传感器量程对模型训练的影响；

数据增强：通过添加噪声（模拟电磁干扰）、时移/缩放（增强模型泛化性）、物理仿真（基于AMESim 生成数字孪生故障数据）扩充样本集。

3.2CNN 模型构建与优化

3.2.1 网络架构设计

根据液压系统故障特征（如瞬态冲击、周期性波动），采用改进型CNN架构：

多尺度特征提取：

1D-CNN 分支：直接处理原始时序信号，通过小卷积核（如 3×1 ）捕捉高频冲击特征（如阀门卡滞的瞬态压力尖峰）；

2D-CNN 分支：分析时频谱图（如STFT 变换后的振动频谱），通过大卷积核（如 7×7 ）提取低频周期性故障模式（如泵磨损的谐波分量）；

特征融合与注意力机制：

融合两分支特征，通过挤压与激励（SE）网络动态加权关键特征通道（如优先关注压力信号中的泄漏特征）；

引入残差连接（ResNet 结构）解决深层网络梯度消失问题，提升复杂故障识别精度。

3.2.2 轻量化与抗干扰优化

模型压缩：采用深度可分离卷积、全局均值池化替代全连接层，减少参数量（如 MobileNetV3 架构使模型体积缩小至 2.8MB，满足机载实时性要求）；

抗噪声训练：在训练数据中注入工业噪声（信噪比 20-30dB），结合Dropout 层（概率0.3）抑制过拟合，提升强干扰环境下的鲁棒性。

3.3 故障诊断与验证

3.3.1 模型训练与评估

数据集划分：采用 8:2 比例划分训练集与测试集（如 NASA 液压故障数据集，含12 类故障）；

损失函数与优化器：使用交叉熵损失函数，结合 Adam 优化器（学习率0.001）训练模型，通过验证集（ 10% 样本）调整超参数；

评估指标：以准确率（Accuracy）、F1-score、混淆矩阵为核心指标，重点关注小概率故障（如管路堵塞）的识别能力。

3.3.2 实时诊断流程

边缘计算部署：将训练好的模型部署至机载边缘计算单元（如FPGA），实时接收传感器数据流；

滑动窗口推理：以512 个采样点为窗口（步长128），实时输出故障类型及置信度（如“管路泄漏： 98.7%⁹⁹ ）；

结果反馈：通过航电系统显示诊断结果，触发预警（如当置信度 595% 时自动提示维护）。

结束语

基于 CNN 的飞机液压系统故障诊断方法展现了深度学习在航空领域应用的巨大潜力。通过自动特征提取、强大的非线性建模能力以及对噪声和干扰的鲁棒性，CNN 能够有效提高故障诊断的准确性和效率。

参考文献：

[1]何勃，张文瀚，解海涛.基于卷积神经网络的飞机液压系统故障诊断[J].测控技术，2023，42（5）：79-84.

[2]张鹏，李广道.基于CNN 的飞机升降舵液压系统故障诊断[J].中国民航大学学报，2023，41（1）：35-40，52.