Summary
In dit artikel worden een adaptief filter op basis van een genormaliseerd minstgemiddelde kwadraat (NLMS) algoritme en een rotatiesnelheidsschattingsmethode geïntroduceerd om de elektrische en hydraulische fouten van de elektrohydrostatische actuator (EHA) te detecteren. De werkzaamheid en haalbaarheid van de bovengenoemde methoden worden geverifieerd door middel van simulaties en experimenten.
Abstract
De elektro-hydrostatische actuator (EHA) is een veelbelovend bedieningsapparaat dat wordt gebruikt in vluchtbesturingssystemen voor meer elektrische vliegtuigen (MEA) vanwege de hoge vermogensdichtheid en het lage onderhoud. Omdat de betrouwbaarheid van het systeem afneemt naarmate de complexiteit toeneemt, wordt foutdetectie steeds belangrijker. In dit artikel werd een adaptief filter ontworpen op basis van een genormaliseerd least mean square (NLMS) algoritme, dat de weerstand van de motorwikkelingen online kon identificeren om elektrische fouten in de EHA te detecteren. Bovendien werd op basis van de analytische relatie tussen rotatiesnelheid en verplaatsing een methode voor het schatten van de rotatiesnelheid ontworpen. Door de werkelijke rotatiesnelheid te vergelijken met de geschatte snelheid, konden hydraulische fouten worden gedetecteerd. Om de effectiviteit van de bovengenoemde methode te verifiëren, werd software toegepast voor de modellering en simulaties, waaronder foutinjectie en detectie. Op basis hiervan werd een experimenteel platform gebouwd en vervolgens onderworpen aan een reeks validatie-experimenten. De resultaten geven aan dat de foutdetectiemethode het potentieel heeft om elektrische en hydraulische fouten in een EHA te detecteren.
Introduction
De elektro-hydrostatische actuator (EHA) is een belangrijk onderdeel voor vluchtbesturing in meer elektrische vliegtuigen (MEA). De typische structuur van een EHA is weergegeven in figuur 1. De compacte structuur garandeert een hoge vermogensdichtheid, weinig onderhoud en een hogere fouttolerantie en veiligheid in vergelijking met de traditionele hydraulische servoactuator (HSA)1. De huidige betrouwbaarheid van de EHA kan echter niet voldoen aan de praktische eisen van meer elektrische vliegtuigen2. Als gevolg hiervan is redundantietechnologie geïntroduceerd in het ontwerp van de EHA. Om de effectiviteit van de redundantietechnologie te maximaliseren, moet de bedrijfsstatus van het systeem worden bewaakt met een foutdetectiemethode3. Afhankelijk van de locatie waar de fout optreedt, kunnen de foutmodi van de EHA worden onderverdeeld in servocontrollerfouten en PCU-fouten (Power Control Unit). PCU-fouten kunnen verder worden onderverdeeld in sensorfouten, elektromechanische eenheidsfouten en hydraulische eenheidsfouten. Het foutmechanisme van de servocontroller heeft weinig relatie met de EHA-behuizing en de foutkans van de sensor is veel lager dan die van de apparatuurcomponent4. Daarom richten we ons in dit artikel op de fouten van de elektromechanische eenheid en hydraulische eenheid.
Elektromechanische eenheidsfouten omvatten fouten in motoraandrijfmodules en borstelloze DC-motor (BLDCM) fouten. Over het algemeen is de kans op een fout in de aandrijfelektronica (PDE) (bijvoorbeeld een kortsluitingsfout, een open-circuitfout) relatief hoog. Wanneer een kortsluitfout optreedt, stijgt de PDE-stroom in korte tijd sterk, met ernstige gevolgen zoals een motoruitschakeling of schade aan de elektrische componenten. Hoewel de motor zijn werkstatus kan behouden nadat een open-circuitfout optreedt, zijn overstroom en overspanning voor de andere elektrische componenten nog steeds onvermijdelijk en kunnen secundaire fouten bijgevolg optreden5. Wat de BLDCM's betreft, zijn de motorwikkelingen het meest gevoelig voor storingen door een kortsluiting of een open circuit6. De PDE in de elektromechanische unit wordt in serie geschakeld met de bijbehorende motorwikkelingen. De foutdetectiemethode die is ontworpen voor de motorwikkelingen is ook effectief bij het omgaan met fouten in de PDE. Daarom moeten elektromechanische eenheidsfouten, zowel in de motor als in de PDE, online worden gedetecteerd.
Fouten in de hydraulische eenheid omvatten storingen in de zuigerpomp met vaste verplaatsing, het geïntegreerde klepblok en de bedieningscilinder7. De zuigerpomp van de EHA bestaat uit zuigers, spoelplaten en klepplaten; Schade aan de afdichting en slijtage van de klepplaat zijn de belangrijkste vormen van fout8. Deze twee foutmodi verhogen de lekkage van de pomp. Abnormale veranderingen in de uitgangsstroom en druk volgen en leiden uiteindelijk tot een afname van de snelheid van de bedieningscilinder en een vermindering van de servoprestaties van het systeem. De foutmodi van het geïntegreerde klepblok omvatten een reservoirfout onder druk, een terugslagklepfout, een overdrukklepfout en een moduskeuzeklepfout. Het onder druk staande reservoir neemt meestal een zelfversterkend ontwerp aan met een hoge betrouwbaarheid. Wanneer er echter een fout optreedt, veroorzaakt onvoldoende laaddruk cavitatie van de pomp, wat resulteert in een abnormale uitgangsstroom. Veervermoeidheid, slijtage van componenten en vervorming zijn veel voorkomende foutmodi in de terugslagkleppen en overdrukkleppen. Een terugslagklepfout presenteert zich als een omgekeerde lekkage, wat direct leidt tot abnormale stroming. Een overdrukklepfout leidt tot een ongeldige beveiligingsfunctie, wat resulteert in abnormale druk. De meest voorkomende fouten van de moduskeuzeklep zijn falen van de retourveer en gebroken draadspoelen. De eerste veroorzaakt in-stroom schakelen van de werkstatus, wat leidt tot abnormale beweging van de bedieningscilinder. Een bedieningscilinderfout resulteert in een afname van de precisie van de positieregeling en de dynamische prestaties. Kortom, storingen van de hydraulische eenheden veroorzaken een abnormaal debiet en druk9. Omdat de stroming en de rotatiesnelheid van de motor ongeveer evenredig zijn in een EHA-systeem, kan de rotatiesnelheid online worden bewaakt om abnormale stroming en druk als gevolg van plotselinge fouten te detecteren.
Overeenkomstige foutdetectiemethoden gericht op de eerder genoemde elektromechanische eenheidsfouten en hydraulische eenheidsfouten moeten worden ontworpen. De methoden voor foutdetectie in een elektromechanisch systeem omvatten voornamelijk toestandsschatting en parameteridentificatie10. Een toestandswaarnemer is gebouwd op basis van een wiskundig model van het systeem dat een toestandsschatting maakt en fouten bepaalt door de restsequentie te analyseren die door de waarnemer wordt gegenereerd. Alcorta et al. stelden een eenvoudige en nieuwe niet-lineaire waarnemer voor met twee correctietermen voor trillingsfoutdetectie in commerciële vliegtuigen, wat zeer effectief is11. Dit type methode moet echter het robuustheidsprobleem van de waarnemer oplossen. Met andere woorden, het moet de veranderingen in de restsequentie onderdrukken die worden veroorzaakt door niet-foutinformatie zoals modelfouten of externe storingen. Bovendien vereist deze methode vaak zeer nauwkeurige modelinformatie, die meestal moeilijk te verzamelen is in praktische technische toepassingen.
De parameteridentificatiemethode maakt gebruik van bepaalde algoritmen voor het identificeren van de belangrijke parameters in het systeem. Wanneer een fout optreedt, verandert ook de bijbehorende parameterwaarde. Daarom kunnen fouten worden gedetecteerd door een verandering in de parameters te detecteren. De parameteridentificatiemethode vereist geen berekening van de restsequentie, zodat het effect van verstoringen op de detectienauwkeurigheid kan worden vermeden. Het adaptieve filter is veel gebruikt bij parameteridentificatie vanwege de eenvoudige implementatie en stabiele prestaties, wat betekent dat het een gunstige en haalbare methode is voor elektromechanische foutdetectie12. Zhu et al. stelden een nieuwe multi-model adaptieve schattingsfoutdetectiemethode voor op basis van kerneladaptieve filters, die de schatting van de werkelijke vluchtstatuswaarde en de actuatorfoutdetectie online realiseert met goede prestaties13.
Verwijzend naar het eerdere onderzoek zijn overeenkomstige foutdetectiemethoden ontworpen. De weerstand van de wikkelingen verandert abrupt wanneer elektrische storingen optreden, zoals open-circuit fouten of kortsluiting fouten. Daarom is een adaptief filter ontworpen op basis van een NLMS-algoritme om de weerstand van de wikkelingen te identificeren, die kan bepalen of er een elektrische fout is opgetreden. Het combineren van een adaptief filter met een NLMS-algoritme om de verandering van de parametervector te minimaliseren, leidt tot een beter en sneller convergentie-effect14. Voor fouten in hydraulische eenheden werd een algoritme voor het schatten van het toerental voorgesteld op basis van de duidelijke analytische relatie tussen het toerental van de pomp en de positie van de bedieningscilinder. EHA hydraulische storingen werden online gedetecteerd door de geschatte rotatiesnelheid in realtime te vergelijken met de werkelijke snelheid.
In dit artikel werd een testmethode gebruikt die simulaties en experimenten combineert. Eerst werd een wiskundig model van de EHA gebouwd en werd een simulatie voor de voorgestelde foutdetectiemethode uitgevoerd. De simulatie omvatte de verificatie van de detectiemethoden in storingsvrije en foutinjectieomstandigheden. Vervolgens werd de foutdetectiemethode gerealiseerd in de echte servocontroller. Ten slotte werden de resultaten van de simulaties en experimenten geanalyseerd en vergeleken om de effectiviteit van de foutdetectiemethode te evalueren.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. Opstelling van het EHA-simulatiemodel
- Open de simulatiesoftware op een pc.
- Bouw het simulatiemodel voor de EHA (figuur 2), volgens de wiskundige vergelijkingen van het EHA-model15, en voer een drie-lus PI uit als controller. Sluit de hydraulische module (figuur 2C), de elektrische module (figuur 2B) en de controller (figuur 2B, D) in drie submodellen in.
OPMERKING: De wiskundige vergelijkingen van het EHA-model zijn als volgt in Eq (1):
(1)
In deze vergelijking is U e de spanning van het armatuur, K e de achterste elektromotorische krachtcoëfficiënt van de motor, ωm is de rotatiesnelheid van de motor, L is de equivalente inductie van het armatuur, i is de stroom van de wikkeling, R is de weerstand van de wikkeling, Kt is de koppelcoëfficiënt van de motor, J m is het rotortraagheidsmoment, Bm is de wrijvingscoëfficiënt van de motor, q is de verplaatsing van de pomp, Pf is het drukverschil tussen de twee kamers in de hydraulische cilinder, A is het effectieve gebied van de zuiger, x is de positie van de zuigerstang, V0 is het effectieve holtevolume van de hydraulische cilinder, B is de bulkmodulus van de hydraulische olie, K il is de totale interne lekcoëfficiënt van het systeem, M is de massa van de zuiger en de belasting, Kf is de viskeuze dempingscoëfficiënt van de hydraulische cilinder en Fex is de externe belastingskracht. - Programmeer het adaptieve filter op basis van een NLMS-algoritme in een M-bestand, dat tijdens runtime kan worden aangeroepen.
OPMERKING: De afleiding van het adaptieve filter op basis van het NLMS-algoritme wordt hier weergegeven. De elektromechanische fouten kunnen worden beoordeeld door de wikkelweerstand te identificeren en de gediscretiseerde motorvergelijking is als volgt:
(2)
In deze formule, ts de bemonsteringstijd, en R(k) en L(k) zijn de parameters die moeten worden geïdentificeerd. Eq (2)kan als volgt worden geschreven:
(3)
In deze formule,
Door twee items toe te voegen voor de parameter vector θ(k), de bemonsteringstijd, ts, kan worden geëlimineerd om de weerstand te verkrijgen, R(k). Wanneer een van de driefasige wikkelingen faalt, R(k) afwijkt van de normale waarde.
Een adaptief filter kan worden opgebouwd uit Eq (3), en de schattingsfout van het filter is als volgt:
(4)
In deze formule, e(k) is een fluctuerend willekeurig signaal. Wanneer e(k) is klein genoeg, de geschatte waarde van het filter is ŷ(k). Ten slotte, als het kan convergeren naar de werkelijke output, y(k), van het systeem, dan de parameter vector θ(k) convergeert naar de reële systeemparameters.
Het minstgemiddelde kwadraat (LMS) algoritme neemt de minimale gemiddelde kwadratenfout als criterium om de optimale voorspelling en filtering te realiseren. Voer een automatische iteratieve aanpassing uit om θ(k) convergeren naar de werkelijke waarde van het systeem. De uitdrukking van de kostenfunctie is als volgt:
(5)
In deze formule,
Q(k) is de kruiscorrelatievector van y(k) en x(k). R(k) is de autocorrelatiematrix van de invoervector.
Volgens de steilste afdalingsmethode is de recidiefformule voor θ(k) die de optimale oplossing benaderen is als volgt:
(6)
In deze formule, µ is de adaptieve variabele stapgrootte. In het eigenlijke iteratieve proces worden de waarden van het huidige bemonsteringspunt gebruikt om een schatting te maken Q(k) en R(k), die kan worden uitgedrukt als
en 
.
Vervolgens kan het LMS-algoritme als volgt worden vereenvoudigd:
(7)
Het LMS-algoritme kan θ(k) convergeren geleidelijk naar de reële systeemparameters.
In praktische toepassingen wordt het NLMS-algoritme meestal gebruikt om de trage convergentiesnelheid van het LMS-algoritme te overwinnen. De beperking van het NLMS-algoritme is als volgt:
(8)
Met het gebruik van de Lagrange-multipliermethode om het beperkte optimalisatieprobleem op te lossen, is de kostenfunctie als volgt:
(9)
In deze formule,λ de Lagrange-coëfficiënt is. Om de minimumwaarde van J(k), de partiële afgeleide vinden van J(k) tot θ(k) en stel deze gelijk aan 0. Bereken de oplossing als volgt:
(10)
Zetten EQ (10) in Eq (8)en krijg vervolgens de oplossing van λ als volgt:
(11)
(12)
Om de incrementele verandering in de parametervector te regelen, is een stapfactor, β, wordt in deze formule geïntroduceerd en de uitdrukking is als volgt:
(13)
Tegelijkertijd, om de moeilijkheid van numerieke berekening als gevolg van de kleine invoervector te voorkomen, een relatief kleine positieve constante, γ, wordt geïntroduceerd. Li et al. bewezen dat wanneer 0 < β < 2 and 0 < γ < 1, the NLMS algorithm can achieve better convergence effects16. De laatste uitdrukking is als volgt:
(14) - Programmeer het algoritme voor het schatten van de rotatiesnelheid in een M-bestand, dat tijdens runtime kan worden aangeroepen.
OPMERKING: De afleiding van het algoritme voor het schatten van de rotatiesnelheid wordt hier weergegeven. De stroomvergelijking van de actuator kan als volgt worden geschreven:
(15)
Wanneer de hydraulische eenheid in normale toestand werkt, kan het totale debietverlies, Qf, veroorzaakt door oliecompressie en lekkage ongeveer als volgt worden uitgedrukt:
(16)
In deze formule is η de volumetrische efficiëntie van de EHA.
De geschatte analytische relatie tussen de snelheid, ωm, en de verplaatsing, x, kan dus als volgt worden verkregen:
(17)
De gediscretiseerde rotatiesnelheidsschattingsfoutvergelijking is als volgt:
In deze formule is eωm(k) de geschatte rotatiesnelheidsfout en
de geschatte rotatiesnelheid. Veranderingen in eωm(k) weerspiegelen de werktoestand van de hydraulische eenheid. Wanneer eωm(k) plotseling afwijkt van de normale waarde, betekent dit dat de toestand van de hydraulische eenheid abnormaal is, wat kan worden gebruikt om hydraulische storingen online te detecteren. - Bouw de foutinjectiemodule en zorg voor foutinjectieschakelaars (figuur 2E, F), die kunnen beslissen of een fout moet worden geïnjecteerd.
- Stel de parameters van het simulatiemodel in volgens tabel 1 door te dubbelklikken op de specifieke component in elk submodel.
- Programmeer de tekensoftware, die simulatiecurven kan tekenen na het voltooien van een groep experimenten.
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
en 
.
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
de geschatte rotatiesnelheid. Veranderingen in eωm(k) weerspiegelen de werktoestand van de hydraulische eenheid. Wanneer eωm(k) plotseling afwijkt van de normale waarde, betekent dit dat de toestand van de hydraulische eenheid abnormaal is, wat kan worden gebruikt om hydraulische storingen online te detecteren.2. Simulatie van de foutdetectiemethoden
- Geef een positiecommando, dat is een sinusoïde met een amplitude van 0,01 m en een frequentie van 1 Hz.
- Ga naar het menu MODELING en klik op de knop Modelinstellingen . Stel de parameters van de simulatiebewerking in: een starttijd van 0 s, een stoptijd van 6 s, de stap Type als variabele en de oplosser als auto.
- Dubbelklik op de foutinjectieschakelaars om het model in te stellen om te werken in een foutloze toestand.
- Klik op de knop Uitvoeren om de simulatie uit te voeren en de resultaten van de foutloze toestand te ontvangen.
- Voer de tekensoftware uit om de curve van de zuigerstangverplaatsing te tekenen.
- Dubbelklik op de elektromechanische foutschakelaar om een elektromechanische fout op 3 s te injecteren, waardoor de weerstand op 1.000 Ω wordt ingesteld om een open-circuitfout van de motorwikkelingen te simuleren.
- Herhaal stap 2.4 en stap 2.5 om de resultaten voor de elektromechanische storing te verkrijgen. Voer de tekensoftware uit om de rondingen van de zuigerstangverplaatsing en de geïdentificeerde weerstand te tekenen.
- Draai aan de hydraulische foutschakelaar om een hydraulische fout bij 3 s te injecteren, waardoor de lekkagewaarde stijgt tot 2,5 × 10−9 (m3/s)/Pa om een fout van de hydraulische eenheid te simuleren.
- Herhaal stap 2.3 en stap 2.4 om de resultaten voor de hydraulische storing te verkrijgen. Voer de tekensoftware uit om de curven van de zuigerstangverplaatsing en de geschatte rotatiesnelheid te tekenen.
3. Oprichting van het experimenteel platform (figuur 3)
- Stel de pc, EHA en servocontroller in positie. De EHA is weergegeven in figuur 4 en de servoregelaar is weergegeven in figuur 5.
- Bedraad de elektrische onderdelen.
- Sluit de EHA-sensoren aan op de sensorpoorten voor de servocontroller via verschillende luchtvaartstekkers.
- Sluit de EHA-motoraandrijvingspoort aan op de omvormerpoort voor de servocontroller via de luchtvaartstekker.
- Sluit de servocontroller aan op de besturingsvoeding en de aandrijfkracht via de luchtvaartstekker.
LET OP: Schakel de spanning tijdelijk uit voor de veiligheid.
- Breng communicatie tot stand tussen de servocontroller en de pc.
- Open de hostsoftware-interface (afbeelding 6) op de pc.
- Sluit de pc en de servocontroller aan via een seriële kabel van 422 naar USB om de communicatie in te stellen.
- Lever besturingsvermogen aan de servocontroller. De stuurspanning is 24 V DC.
- Selecteer de juiste seriële poort in het vervolgkeuzevenster VISA-bronnaam in de software.
OPMERKING: Als de communicatie niet tot stand is gebracht, controleert u de kabel of start u de software opnieuw op totdat de RS422-communicatie tot stand is gebracht. - Klik op de knop Uitvoeren om de software te starten.
- Observeer het ontvangstgebied en de bijbehorende curven van de software om te bepalen of de functie voor het ontvangen van gegevens normaal is. Klik op de knop Magneetventiel 1 om te zien of de magneetklep een intrekgeluid heeft en om te bepalen of de functie voor gegevensoverdracht normaal is.
4. Experimenteer met de foutdetectiemethode
- Geef aandrijfvermogen aan de servocontroller en stel de spanning in op 50 V DC.
OPMERKING: Een 50 V DC onderspanningswerking zorgt voor veilig werken omdat het systeem belastingvrij is. - Klik op de knop EHA Switch in de software om de EHA in te stellen op een actieve status. Klik op de knop Gegevenslogboek om de gegevensregistratie te starten. De geregistreerde gegevens omvatten de werkelijke positie, de doelpositie, de werkelijke snelheid, de doelsnelheid, de busstroom, de spanning, enz.
- Voer een pre-run uit voor de EHA. Geef positiecommando's op de software, waaronder een stap van +0,005 m en -0,005 m. Observeer of de EHA normaal werkt.
LET OP: Als de EHA niet normaal werkt, controleert u de fout onmiddellijk voordat u doorgaat met dit experiment. - Geef een positiecommando op de software, een sinusoïde met een amplitude van 0,01 m en een frequentie van 1 Hz.
- Observeer of de geïdentificeerde weerstand en de geschatte rotatiesnelheid consistent zijn met de waarden onder niet-foutieve bedrijfsomstandigheden.
- Zet de positieopdracht terug naar de oorspronkelijke staat als het resultaat correct is. Klik op de knop EHA Switch om de EHA te stoppen en de voeding van de drive af te sluiten, de hostcomputersoftware te stoppen en de communicatie tussen de servocontroller en de pc te onderbreken.
- Exporteer de experimentele gegevens, analyseer de gegevens en teken curven van de experimentele resultaten met behulp van tekensoftware.
- Analyseer de experimentele resultaten en vergelijk ze met de simulatieresultaten om conclusies af te leiden.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
In de simulatie wordt de werkelijke positie en doelpositiecurve van de EHA-zuigerstang in de niet-fouttoestand weergegeven in figuur 7. Volgens de curve functioneerde het systeem normaal, met goede dynamische eigenschappen. De werkelijke positie en doelpositiecurve van de EHA-zuigerstang in de elektromechanische foutinjectietoestand is weergegeven in figuur 8. Volgens de curve kon het systeem het doelwit niet nauwkeurig volgen. De resultaten van het resistentie-identificatiealgoritme zijn weergegeven in figuur 9 en deze resultaten toonden aan dat vóór injectie de geïdentificeerde waarde convergeerde naar de werkelijke waarde van 0,3 Ω en fluctueerde met ±0,02 Ω, terwijl na injectie de geïdentificeerde waarde convergeerde naar de werkelijke waarde van 1.000 Ω en fluctueerde met ±3 Ω, wat aangeeft dat de methode het gewenste effect bereikte. De werkelijke positie en doelpositiecurve van de EHA-zuigerstang in de toestand van de hydraulische foutinjectie is weergegeven in figuur 10. Volgens de curve kon het systeem het doelwit niet nauwkeurig volgen. De resultaten van het algoritme voor het schatten van de rotatiesnelheid zijn weergegeven in figuur 11. De curven gaven de werkelijke rotatiesnelheid, de geschatte rotatiesnelheid, de rotatiesnelheidsfout, eωm en de absolute waarde ervan aan, | eωm|. Vóór de injectie lag de geschatte rotatiesnelheid zeer dicht bij de werkelijke rotatiesnelheid, terwijl na injectie een hydraulische fout kon worden bepaald op basis van de overmatige fout in de rotatiesnelheid.
De werkelijke positie en doelpositiecurve van de EHA-zuigerstang uit het experiment is weergegeven in figuur 12. De experimentele resultaten waren in overeenstemming met de simulatieresultaten. Volgens de curve werkte het systeem normaal, met goede dynamische eigenschappen, en voldeed het dus aan de vereisten voor bedrijfsomstandigheden. De resultaten van het weerstandsidentificatiealgoritme zijn weergegeven in figuur 13 en deze resultaten toonden aan dat de geïdentificeerde waarde convergeerde naar de werkelijke waarde van 0,3 Ω, wat consistent was met de simulatie, wat aangeeft dat de methode het gewenste effect bereikte. In vergelijking met de simulatieresultaten fluctueerde de geïdentificeerde weerstandswaarde van het experiment meer. Omdat de geïdentificeerde resistentie zeer klein was, was dit verschil acceptabel. De resultaten van het algoritme voor het schatten van de rotatiesnelheid zijn weergegeven in figuur 14. De curven toonden de werkelijke rotatiesnelheid, de geschatte rotatiesnelheid, de rotatiesnelheidsfout, eωm en de absolute waarde ervan, | eωm|. De geschatte rotatiesnelheid lag zeer dicht bij de werkelijke rotatiesnelheid, en | Eωm| In wezen schommelde in het bereik van 0-2,5 RPS, wat een redelijk bereik is. Dit kwam overeen met het simulatieresultaat, dat de effectiviteit van de voorgestelde methode aantoont.
De simulaties en experimenten hebben geverifieerd dat de foutdetectiemethode die in dit artikel wordt bestudeerd, effectief is en praktische waarde heeft.
Figuur 1: Principestructuurdiagram van de EHA. Deze figuur toont het hoofdstructuurdiagram van een typische EHA. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 2: Simulatiemodel van de EHA. Deze figuur toont het EHA-model dat in de simulatie is toegepast en dat bestaat uit (B,D) een servoregelaar, (B) een motorpomp, (C) een bedieningscilinder en (E,F) twee foutinjectieschakelaars. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 3: Structuursamenstelling van het experimentele platform. Deze foto toont de samenstelling van het experimentele platform, inclusief een EHA, een servocontroller, een 24 V DC-besturingsstroombron, een hoogspannings-DC-aandrijfstroombron, een pc als hostcomputer en bundels aansluitkabels. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 4: Detailfoto van de EHA. Deze foto toont de details van de EHA-samenstelling. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 5: Gedetailleerde foto van de servocontroller. Deze foto toont de details van de servocontroller. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 6: Gedetailleerde afbeelding van de interface van de hostsoftware. Deze afbeelding toont de details van de software-interface. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 7: Simulatieresultaten voor de werkelijke positie en doelpositiecurve van de zuigerstang in de niet-fouttoestand. De resultaten geven aan dat de EHA werkte in een storingsvrije toestand met goede dynamische eigenschappen. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 8: Simulatieresultaten voor de werkelijke positie en doelpositiecurve van de zuigerstang in de elektromechanische foutinjectietoestand. De resultaten geven aan dat de EHA vóór injectie met goede dynamische eigenschappen werkte, terwijl de EHA na injectie het doelwit niet nauwkeurig kon volgen vanwege een fout. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 9: Simulatieresultaten voor de geïdentificeerde weerstand in de elektromechanische foutinjectietoestand. De resultaten geven aan dat vóór injectie de geïdentificeerde weerstand convergeerde naar de werkelijke waarde van 0,3 Ω en fluctueerde met ±0,02 Ω, terwijl na injectie de geïdentificeerde weerstand convergeerde naar de werkelijke waarde van 1.000 Ω en fluctueerde met ±3 Ω, wat betekent dat de methode het gewenste effect bereikte. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 10: Simulatieresultaten voor de werkelijke positie en doelpositiecurve van de zuigerstang in de toestand van de hydraulische foutinjectie. De resultaten geven aan dat de EHA vóór injectie met goede dynamische eigenschappen werkte, terwijl de EHA na injectie het doelwit niet nauwkeurig kon volgen vanwege een fout. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 11: Simulatieresultaten voor de schatting van het toerental in de toestand van de hydraulische foutinjectie. (A) Dit paneel toont de curven van de werkelijke rotatiesnelheid, de geschatte rotatiesnelheid en de fout van de rotatiesnelheid. De curven geven aan dat de geschatte rotatiesnelheid vóór de injectie zeer dicht bij de werkelijke was, terwijl na injectie de hydraulische fout kon worden bepaald aan de hand van de overmatige fout in de rotatiesnelheid. (B) Dit paneel toont de curve van de absolute rotatiesnelheidsfout. De curve geeft aan dat vóór de injectie de absolute rotatiesnelheidsfout schommelde in het bereik van 0-2 rps in de niet-fouttoestand, terwijl na injectie de hydraulische fout kon worden bepaald op basis van de overmatige absolute rotatiesnelheidsfout, wat betekent dat de methode het gewenste effect bereikte. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 12: Experimentele resultaten voor de werkelijke positie en de doelpositiecurve van de zuigerstang. De resultaten geven aan dat de EHA werkte in een storingsvrije toestand met goede dynamische eigenschappen. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 13: Experimentele resultaten voor de geïdentificeerde resistentie. De resultaten geven aan dat de geïdentificeerde weerstand convergeerde naar de werkelijke waarde van 0,3 Ω, wat in wezen consistent was met de simulatie, wat betekent dat de methode het gewenste effect bereikte. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Figuur 14: Experimentele resultaten voor de schatting van de rotatiesnelheid. (A) Dit paneel toont de curven van de werkelijke rotatiesnelheid, de geschatte rotatiesnelheid en de fout van de rotatiesnelheid, die aangeven dat de geschatte rotatiesnelheid zeer dicht bij de werkelijke was. (B) Dit paneel toont de curve van de absolute rotatiesnelheidsfout. De resultaten geven aan dat de absolute rotatiesnelheidsfout schommelde in het bereik van 0-2,5 rps, wat consistent was met de simulatie en dus de effectiviteit van de methode valideert. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
| Parameter | Symbool | Eenheid | Waarde | |||
| Weerstand van wikkeling | R | Ω | 0.3 | |||
| Equivalente inductie van armatuur | L | H | 5.5×10-4 | |||
| koppelcoëfficiënt van de motor | Kt | N.m.v.t. | 0.257 | |||
| terug elektromotorische krachtcoëfficiënt van de motor | Ke | V/(rad/s) | 0.215 | |||
| Traagheidsmoment van de rotor van motor en pomp | Jm | kg·m2 | 4×10-4 | |||
| wrijvingscoëfficiënt van de motor | Bm | N·m/(rad/s) | 6×10-4 | |||
| Totale interne lekcoëfficiënt van het systeem | Kil | (m3/s)/Pa | 2.5×10-12 | |||
| verplaatsing van de pomp | q | m3/r | 2.4×10-6 | |||
| effectief gebied van de zuiger | Een | m2 | 1.5×10-3 | |||
| bulkmodulus van hydraulische olie | B | N/m2 | 6.86×108 | |||
| massa van de zuiger en belasting | M | Kg | 240 | |||
| Viskeuze dempingscoëfficiënt van de hydraulische cilinder | Kf | N/(m/s) | 10000 | |||
| effectief holtevolume van hydraulische cilinder | V0 | m3 | 5.12×10-4 | |||
Tabel 1: Simulatieparameters. Deze tabel toont de belangrijkste parameters van het simulatiemodel.
Tabel 2: Materiaaltabel. Deze tabel geeft de belangrijkste componenten van het testplatform weer.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bij het uitvoeren van deze experimentele stappen was het belangrijk om de real-time capaciteit van het algoritme te waarborgen om nauwkeurige berekeningsresultaten te verkrijgen. De witte ruis in het signaalacquisitieproces werd gebruikt om de kenmerken van de eigenlijke sensor te simuleren om de simulatie dichter bij de realiteit te brengen. In de simulaties en experimenten werden voortschrijdende gemiddelde filters toegepast om de fluctuatie in de geïdentificeerde weerstand en geschatte rotatiesnelheid te verminderen, waardoor de foutkarakteristieken stabieler en gemakkelijker te beoordelen waren. Tijdens het experiment moet worden opgemerkt dat, in het geval van een plotselinge communicatieonderbreking, de stroomvoorziening van de aandrijving onmiddellijk moet worden afgesloten en dat het experiment alleen kan worden uitgevoerd nadat de communicatie is hersteld.
Voor het identificatiealgoritme voor de wikkelweerstand, hoewel de resultaten van het experiment bijna hetzelfde waren als de simulatieresultaten, die beide rond 0,3 Ω schommelden, fluctueerde de geïdentificeerde weerstand van het experiment in grotere mate en was het effect niet ideaal. De reden hiervoor was dat de huidige collectie aan veel interferentie onderhevig was. De schakelstatus van het voedingsapparaat kon bijvoorbeeld niet onmiddellijk worden gewijzigd wanneer de motor onder commutatie stond en er zou een zaagtand in de verzamelde busstroom verschijnen. De stroomsensor werd geïnstalleerd in de buurt van de motoraandrijvingsmodule en werd beïnvloed door sterke elektromagnetische interferentie veroorzaakt door de verandering van de schakelstatus van het voedingsapparaat. Daarom was de ruis in de gegevens die door de huidige sensor werden verzameld vrij groot. Hoewel er een filter werd toegepast om de gegevens glad te strijken, waren de uiteindelijke resultaten nog steeds niet zo goed als de simulatie. Daarom moet in toekomstig onderzoek het elektromagnetische compatibiliteitsontwerp van de servocontroller verder worden geoptimaliseerd en moet het filter worden verbeterd voor een beter praktisch effect.
Het experiment werd uitgevoerd onder belastingvrije omstandigheden waarbij een sinusoïdaal positiecommando met een amplitude van 0,01 m en een frequentie van 1 Hz werd toegepast. In werkelijkheid varieert de drempel voor het beoordelen van fouten afhankelijk van de arbeidsomstandigheden. In de praktijk moeten experimenten onder meerdere werkomstandigheden worden uitgevoerd om ervoor te zorgen dat de drempelwaarden van de geïdentificeerde weerstand en de geschatte rotatiesnelheid redelijk zijn.
Vanwege de moeilijkheid en het potentiële gevaar van het injecteren van een fout in echte objecten, werden foutinjecties in het open circuit van de motorwikkeling en verhoogde lekkage alleen uitgevoerd onder simulatie in plaats van bij gebruik van een experimenteel platform. Foutinjectie moet worden uitgevoerd nadat aan de bedrijfsomstandigheden is voldaan om de haalbaarheid van de in dit artikel bestudeerde methode verder te verifiëren.
Deze studie biedt een demonstratie en begeleiding voor experimenteel onderzoek naar EHA-foutdetectie en is van groot belang voor de demonstratie en toepassing van de EHA en zelfs voor het onderzoek naar EHA-gezondheidsbeheersystemen in de toekomst.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
De auteurs verklaren dat ze geen bekende concurrerende financiële belangen of persoonlijke relaties hebben die van invloed kunnen zijn op het werk dat in dit artikel wordt gerapporteerd.
Acknowledgments
Dit werk werd ondersteund door het Chinese Civil Aircraft Project (nr. MJ-2017-S49) en de China
Postdoctoral Science Foundation (nr. 2021M700331).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 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).
