基于远程监控空调系统性能判定方法与流程

本发明涉及机载空调性能监测，具体为基于远程监控空调系统性能(包括但不限于热交换器、流量控制活门、旁通活门、冷凝器、进口风门作动器、空气压缩机漏气)判定方法。

背景技术：

1、机载空调系统是一个复杂而精密的系统，其性能受到外界环境和工况的极大影响。在不同的气温、湿度和飞行高度条件下，空调系统的热交换效率会有显著变化，这使得通过传统的传热学分析难以准确评估空调散热器的性能。例如，当飞行器在高温地区执行任务时，空调系统需要应对大幅度的温度差异和高湿度环境，而在高空飞行时，则需要应对低温和低压环境。这种复杂多变的工作环境使得空调系统的性能评估变得异常困难。

技术实现思路

1、针对现有机载空调搭载传感器不足，无法通过传热学理论进行子部件的性能计算，本发明提供了基于统计学和pnn理论，远程监控空调系统性能判定方法，通过fdimu客户定制化编程，通过第a21报文采集固定环境下稳定工况时空调的工作状态为主，第a24报文地面采集数据为辅的方式进行评价。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，包括以下步骤：

3、通过硬件fdimu采集第a21报文空调系统空中稳态数据和第a24报文地面空调运行数据；

4、其中，空中稳态逻辑：在100秒内，双发涡轮冷却活门角度在78％＜acc valve＜100％之间，双发以下参数波动不超过设定值：

5、稳定计算公式如下：

6、

7、

8、其中，agv为一组参数的均值，σ为标准差，a表示某个参数中的一个元素，na表示某个参数中元素的数量；i表示第几个参数，weight(i)针对参数i的权重，默认为1，可以根据表1中每个参数需求调整。

9、其中，qe＝00为最好，99为最差。

10、 ialt 飞行高度 gs 飞机地速 roll angle 滚转角 tat 总温 egt 排气温度 vacc 涡轮冷却活门角度 mn 马赫数 n1 发的动机n1转速 pt2 发动机进口压力 ff 燃油流量 epr(如果有) 发动级增压比

11、表1

12、对第a21报文和第a24报文数据进行数据译码、回归计算、均值方差计算、左右空调数据差分计算、归一化处理，计算各参数的趋势分析和+/-2σ外数据标定；

13、基于空调稳态核心表征参数数据和ahp层次分析方法，建立重要参数评价模型；

14、应用pnn概率神经网络对空调运行正常模式和不同失效模式基于贝叶斯准则的分类识别根据特征样本来判定空调系统的失效子部件。

15、优选的，所述第a21报文数据包括进口风门角度ri、压气机出口温度cot、水分离器出口tw、pack流量pf、pack出口温度tf、旁通活门角度pbv。

16、优选的，所述第a24报文数据包括评价参考的tw和cot数据。

17、优选的，所述重要参数评价模型采用线性加权求和方式，且根据机型不同具有不同的权重系数。

18、优选的，所述特征样本包括巡航空中的样本和地面样本。

19、优选的，所述巡航空中的样本包括ri开大(40度)、cot温度低于120度、tw高于15度，地面样本包括ri为40度、cot接近200度、tw超过30度。

20、优选的，还包括：在巡航稳定环境下，设置参数门限并对第a21报文数据进行评价参考，超出门限的参数时触发告警。

21、优选的，所述触发告警是超出门限的参数连续两次时触发的。

22、优选的，还包括：依据人工辅助强化分类学习提升模型识别能力。

23、优选的，所述人工辅助强化分类学习包括通过专家经验判定和历史维修数据分析，用于修正和优化pnn概率神经网络的权重和阈值参数。

24、本发明提供了基于远程监控空调系统性能判定方法。具备以下有益效果：

25、本发明方法可以远程实现对空调系统整体性能及空调系统子部件性能的监控，并辅助空调系统的排故，同时减少飞机空调突发故障带来的非计划更换和基于可靠性定期更换导致的不必要的成本增加。该方法引入基于性能的计划性的空调维护概念，结合飞机运行、人力及资源匹配，使空调维修点达到成本最佳区域，从在满足适航运行需求的前提下，最大限度的减少飞机维护成本。

技术特征：

1.基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，所述第a21报文数据包括进口风门角度ri、压气机出口温度cot、水分离器出口tw、pack流量pf、pack出口温度tf、旁通活门角度pbv。

3.根据权利要求1所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，所述第a24报文数据包括评价参考的tw和cot数据。

4.根据权利要求1所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，所述重要参数评价模型采用线性加权求和方式，且根据机型不同具有不同的权重系数。

5.根据权利要求1所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，所述特征样本包括巡航空中的样本和地面样本。

6.根据权利要求5所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，所述巡航空中的样本包括ri开大（40度）、cot温度低于120度、tw高于15度，地面样本包括ri为40度、cot接近200度、tw超过30度。

7.根据权利要求1所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，还包括：在巡航稳定环境下，设置参数门限并对第a21报文数据进行评价参考，超出门限的参数时触发告警。

8.根据权利要求7所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，所述触发告警是超出门限的参数连续两次时触发的。

9.根据权利要求1所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，还包括：依据人工辅助强化分类学习提升模型识别能力。

10.根据权利要求9所述的基于远程监控空调系统性能判定方法，其特征在于，所述人工辅助强化分类学习包括通过专家经验判定和历史维修数据分析，用于修正和优化pnn概率神经网络的权重和阈值参数。

技术总结本申请涉及机载空调性能监测领域，公开了基于远程监控空调系统性能判定方法，包括以下步骤：S1、通过硬件FDIMU采集第A21报文和第A24报文数据；S2、对第A21报文和第A24报文数据进行数据译码、回归计算、均值方差计算、左右空调数据差分计算、归一化处理，计算各参数的趋势分析和+/‑2σ外数据标定；S3、基于空调稳态核心表征参数数据和AHP层次分析方法，建立重要参数评价模型；S4、应用PNN概率神经网络对空调运行正常模式和不同失效模式基于贝叶斯准则的分类识别根据特征样本来判定空调系统的失效子部件。本发明可以远程实现对空调系统整体性能的监控，并辅助空调系统的排故，减少飞机空调突发故障带来的非计划更换和基于可靠性定期更换导致的不必要的成本增加。技术研发人员：丁慧锋,顾祝平,黄磊,吴家驹,王荣,陈磊,郑逢亮受保护的技术使用者：北京飞机维修工程有限公司技术研发日：技术公布日：2024/4/24