本公開大致上涉及復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的故障檢測和隔離，并且更具體地涉及用于飛機的空氣管理系統(tǒng)的系統(tǒng)層級故障診斷。

背景技術(shù)：

通常，感測和控制技術(shù)中的進步已經(jīng)促進了復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的發(fā)展。復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)由多個子系統(tǒng)組成，所述多個子系統(tǒng)轉(zhuǎn)而由通過各種電氣、機械、液壓或氣壓連接互連的組件、異構(gòu)感測裝置和反饋控制器組成。復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的復雜的互連和反饋控制環(huán)路使故障檢測和隔離成為非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

例如，如飛機的空氣管理系統(tǒng)的復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)控制加壓空氣并將加壓空氣供應(yīng)至飛機，并且由多個子系統(tǒng)組成。如果復雜的互連和反饋控制環(huán)路包括故障組件，則故障組件產(chǎn)生非標稱輸出，所述非標稱輸出為至其他聯(lián)接組件的輸入。轉(zhuǎn)而，另外為健康的其他聯(lián)接組件產(chǎn)生非標稱輸出，從而引起不想要的錯誤警報。此外，由于非標稱輸入，健康組件被驅(qū)動超過所述健康組件的正常操作條件，這可導致級聯(lián)故障。另外，內(nèi)置控制器將使用故障信號并且將掩蓋存在于系統(tǒng)中的故障以用于持續(xù)操作。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

實施方案包括用于累積來自多個傳感器的傳感器數(shù)據(jù)的方法。所述方法包括：利用基于物理學的模型，所述基于物理學的模型含有微分方程，所述微分方程描述復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的組件和子系統(tǒng)；通過算 法選擇最佳傳感器的子集以捕獲來自多個傳感器的每個故障模式的效應(yīng)，每個傳感器與復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的組件和子系統(tǒng)中的至少一個相關(guān)聯(lián)；針對復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的每個子系統(tǒng)和組件訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以檢測并且識別傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)的故障；以及響應(yīng)于選擇最佳傳感器的子集和針對每個子系統(tǒng)和組件訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，執(zhí)行算法以檢測并且隔離傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)的故障。

根據(jù)另一個實施方案或以上方法實施方案中的任一個，所述方法可包括定義用于組件中每一個的數(shù)據(jù)類，當相關(guān)聯(lián)的傳感器數(shù)據(jù)包括故障讀數(shù)時，所述數(shù)據(jù)類使多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別健康組件。

根據(jù)另一個實施方案或以上方法實施方案中的任一個，所述數(shù)據(jù)類可包括健康數(shù)據(jù)類和故障數(shù)據(jù)類。

根據(jù)另一個實施方案或以上方法實施方案中的任一個，所述算法可為利用診斷樹來系統(tǒng)地隔離復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的故障的系統(tǒng)級別檢測和隔離算法。

根據(jù)另一個實施方案或以上方法實施方案中的任一個，執(zhí)行所述算法以檢測并且隔離傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)的故障還可包括：由多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一個輸出用以指示傳感器數(shù)據(jù)中對應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分的數(shù)據(jù)類的值；以及如果故障由所述值指示，則沿診斷樹向下傳遞傳感器數(shù)據(jù)中對應(yīng)于所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述部分，直到復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的至少一個組件被隔離為止。根據(jù)另一個實施方案或以上方法實施方案，如果復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的兩個或更多個組件被隔離，則識別與輸出最接近于一的值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)的組件。

實施方案包括計算機程序產(chǎn)品。所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)具有與所述計算機可讀存儲介質(zhì)一起體現(xiàn)的程序指令。程序指令可由處理器執(zhí)行以使所述處理器執(zhí)行以下操作：利用基于物理學的模型累積來自多個傳感器的傳感器數(shù)據(jù)，所述基于物理學的模型含有微分方程，所述微分方程描述復雜 聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的組件和子系統(tǒng)；通過利用算法選擇最佳傳感器的子集以捕獲來自多個傳感器的每個故障模式的效應(yīng)，每個傳感器與復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的組件和子系統(tǒng)中的至少一個相關(guān)聯(lián)；針對復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的每個子系統(tǒng)和組件訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以檢測并且識別傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)的故障；以及響應(yīng)于選擇最佳傳感器的子集和針對每個子系統(tǒng)和組件訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，執(zhí)行算法以檢測并且隔離傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)的故障。

根據(jù)另一個實施方案或以上計算機程序產(chǎn)品實施方案，所述程序指令可由處理器執(zhí)行以使所述處理器執(zhí)行以下操作：定義用于組件中每一個的數(shù)據(jù)類，當相關(guān)聯(lián)的傳感器數(shù)據(jù)包括故障讀數(shù)時，所述數(shù)據(jù)類使多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別健康組件。

根據(jù)另一個實施方案或以上計算機程序產(chǎn)品實施方案中的任一個，數(shù)據(jù)類可包括健康數(shù)據(jù)類和故障數(shù)據(jù)類。

根據(jù)另一個實施方案或以上計算機程序產(chǎn)品實施方案中的任一個，所述算法可為利用診斷樹來系統(tǒng)地隔離復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的故障的系統(tǒng)層級檢測和隔離算法。

根據(jù)另一個實施方案或以上計算機程序產(chǎn)品實施方案中的任一個，關(guān)于執(zhí)行算法以檢測并且隔離傳感器數(shù)據(jù)內(nèi)的故障，程序指令可由處理器執(zhí)行以使所述處理器執(zhí)行以下操作：通過所述多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每一個輸出用以指示傳感器數(shù)據(jù)中對應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分的數(shù)據(jù)類的值；和/或如果故障由所述值指示，則沿診斷樹向下傳遞傳感器數(shù)據(jù)中對應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述部分，直到復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的至少一個組件被隔離為止。

根據(jù)另一個實施方案或以上計算機程序產(chǎn)品實施方案中的任一個，如果復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的兩個或更多個組件被隔離，則識別與輸出最接近于一的值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)的組件。

根據(jù)另一個實施方案，可在系統(tǒng)中使用以上方法實施方案或計算 機程序產(chǎn)品實施方案中的任一個。

通過本公開的技術(shù)實現(xiàn)另外的特征和優(yōu)點。本公開的其他實施方案和方面在本文中得到詳細描述。為了更好地理解本公開以及優(yōu)點和特征，參考描述并且參考附圖。

附圖說明

在說明書結(jié)束時的權(quán)利要求書中具體指出并且明顯要求被視為本發(fā)明的主題。本發(fā)明的上述以及其他特征和優(yōu)點自結(jié)合附圖進行的以下詳細描述可顯而易見，在附圖中：

圖1描繪了根據(jù)一個實施方案的診斷系統(tǒng)；

圖2描繪了根據(jù)一個實施方案的診斷系統(tǒng)的示意圖；

圖3描繪了錯誤警報可由于實際故障而出現(xiàn)的說明性實例；

圖4描繪了根據(jù)一個實施方案的診斷系統(tǒng)的過程流；

圖5示出根據(jù)一個實施方案的處理系統(tǒng)；以及

圖6示出根據(jù)一個實施方案的處理系統(tǒng)。

具體實施方式

本文描述的實施方案涉及分級故障檢測和隔離系統(tǒng)、方法和/或計算機程序產(chǎn)品(本文中為診斷系統(tǒng))，所述分級故障檢測和隔離系統(tǒng)、方法和/或計算機程序產(chǎn)品促進復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中故障檢測和隔離，同時降低計算復雜性和錯誤警報。診斷系統(tǒng)利用系統(tǒng)層級檢測和隔離算法以及診斷樹來系統(tǒng)地隔離復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的故障子系統(tǒng)，隨后隔離故障組件等。

現(xiàn)轉(zhuǎn)向圖1，大體上示出根據(jù)一個實施方案的診斷系統(tǒng)。診斷系統(tǒng)包括復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100，所述復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)包括控制器101，所述 控制器通過傳感器107、108監(jiān)測組件103的狀態(tài)和組件104的狀態(tài)。

在操作中，圖1還示出復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100中的故障檢測和隔離的挑戰(zhàn)性方面，如由于組件103和104與傳感器107和108之間的眾多互連而遭遇的問題。例如，組件103中的故障110產(chǎn)生故障輸出，所述故障輸出產(chǎn)生通過傳感器107的已檢測故障111并且轉(zhuǎn)而形成至組件104的故障輸入。這導致由另外健康的組件104進行的另一個故障輸出的生成，和由傳感器108檢測的錯誤警報112(例如，級聯(lián)故障)。以這種方式，控制器101從傳感器107和108接收已檢測故障111和故障警報112兩者。

為了區(qū)別已檢測故障111與故障警報112，診斷系統(tǒng)使用系統(tǒng)層級故障檢測和隔離方法。例如，診斷系統(tǒng)使用系統(tǒng)層級檢測和隔離算法來檢測并隔離故障組件103。以這種方法，使用整個診斷系統(tǒng)作為第一節(jié)點來構(gòu)建診斷樹，同時子系統(tǒng)和組件形成在不同分支處的以下節(jié)點(例如，組件103和104可因為從診斷系統(tǒng)分支而為兩個節(jié)點)。在樹的每個節(jié)點處，可由診斷系統(tǒng)基于甚至在其他子系統(tǒng)中存在故障的情況下可捕獲節(jié)點的健康特性的最佳傳感器數(shù)據(jù)來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隨后充當二進制分類器來檢測故障是否存在于子系統(tǒng)/組件內(nèi)。系統(tǒng)層級檢測和隔離算法通過首先檢測和隔離含有故障的子系統(tǒng)，隨后隔離那個子系統(tǒng)內(nèi)的對應(yīng)故障組件來以自上而下方式運行，以減少故障警報和計算復雜性，同時維持高檢測率。

系統(tǒng)層級檢測和隔離算法利用基于系統(tǒng)理論方法的診斷方法來檢測并隔離復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100內(nèi)的故障組件。此外，系統(tǒng)層級檢測和隔離算法使用分級診斷樹的概念來首先隔離含有故障的子系統(tǒng)并且隨后隔離故障組件本身。診斷樹被構(gòu)建為復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100整體上作為根節(jié)點。在下一個層級處，每個節(jié)點表示復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100內(nèi)的子系統(tǒng)。在底部層級處，終端節(jié)點表示子系統(tǒng)的組件。可延伸這種方法以包括作為終端節(jié)點的組件的故障模式。

為了便于解釋，現(xiàn)將參考飛機的空氣管理系統(tǒng)來描述診斷系統(tǒng)和復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100。也就是說，如圖2中所示，可將空氣管理系統(tǒng)200視為復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100的一個實施方案。具體來說，空氣管理系統(tǒng)200為集成熱控制系統(tǒng)，所述集成熱控制系統(tǒng)由兩個主要平行子系統(tǒng)組成，其中的每一個子系統(tǒng)可以是將溫度、濕度和壓力控制的空氣提供至飛機的機艙的環(huán)境控制子系統(tǒng)，如以下關(guān)于圖3進一步所述。為了乘客的安全和舒適性，確保空氣管理系統(tǒng)200在健康條件下操作是關(guān)鍵的。此外，在缺少機載故障診斷工具的情況下，空氣管理系統(tǒng)200必須針對周期性維護進行計劃，所述周期性維護引起飛機操作的不想要的中斷(可能持續(xù)若干天)，并且?guī)砭薮蠼?jīng)濟成本。診斷系統(tǒng)提供用于空氣管理系統(tǒng)200的可靠故障診斷方法論，所述可靠故障診斷方法論生成故障的早期警報和基于賦能條件的維護。

空氣管理系統(tǒng)200(例如，復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100的一個實施方案)包括外殼201、第一熱交換器210、第二熱交換器220、空氣循環(huán)機240(所述空氣循環(huán)機可包括壓縮機241、渦輪243和245以及風扇247)、冷凝器250和脫水機260，其中的每一個通過管材、管道、閥和類似物連接，使得排出空氣在入口處以初始流率、壓力和溫度從飛機的發(fā)動機的低壓位置被接受，并且以最終流率、壓力和溫度提供至出口(例如，機艙、駕駛艙等)。以這種方式，在出口處的排出空氣的憑證(例如，最終流率、壓力和溫度)使飛機能夠從空氣管理系統(tǒng)200接收加壓的并冷卻的空氣。

外殼201是使用由運動中的飛機產(chǎn)生的動態(tài)空氣壓力來增加外殼內(nèi)的靜態(tài)空氣壓力的沖壓系統(tǒng)的沖壓室的實例。

熱交換器(例如，第一熱交換器210和第二熱交換器220)是為了一種介質(zhì)到另一種介質(zhì)的高效熱傳遞構(gòu)造的設(shè)備。熱交換器的實例包括套管式、殼管式、板式、板殼式、絕熱輪式、板翅式、枕板式和流體熱交換器。繼續(xù)以上飛機實例，通過外殼推進(例如，通過推動或拉動方法)的空氣以可變冷卻氣流吹過熱交換器，以控制排出空氣 的最終空氣溫度。

空氣循環(huán)機240是調(diào)節(jié)介質(zhì)的壓力(例如，增加氣體或排出空氣的壓力)的機械裝置。壓縮機的實例包括離心式、斜流式或混流式、軸流式、往復式、離子液體活塞式、旋轉(zhuǎn)螺旋式、旋轉(zhuǎn)葉片、渦旋式、膜片式和氣泡式壓縮機。此外，壓縮機通常由電動機或蒸汽或燃氣渦輪(例如，渦輪243和245)驅(qū)動。也就是說，渦輪243和245是驅(qū)動壓縮機241的機械裝置。壓縮機241是調(diào)節(jié)從第一熱交換器210接收的排出空氣的壓力的機械裝置。風扇247可包括在空氣循環(huán)機中，并且是通過推動或拉動方法推進空氣以可變冷卻氣流越過熱交換器210、220而穿過外殼201的機械裝置。渦輪243和245以及壓縮機241一起調(diào)節(jié)壓力，并且示出(例如)空氣循環(huán)機240可作為四輪空氣循環(huán)機操作。請注意，雖然圖2示出空氣循環(huán)機240和其組件相對于外殼201、第一熱交換器210和第二熱交換器220的示例性定向，但是可利用其他定向。

為如以上所述的熱交換器的實例的冷凝器250是用來通常通過冷卻物質(zhì)，使得潛熱被所述物質(zhì)放棄并且傳遞至冷凝器冷卻劑來將所述物質(zhì)(例如，排出氣體)從所述物質(zhì)的氣態(tài)冷凝至所述物質(zhì)的液態(tài)的裝置或單元。冷凝器通常是熱交換器。脫水機260是執(zhí)行暫時地或永久地從任何源(如排出空氣)取得水的過程的機械裝置。

閥(雖然在圖2中未示出)是通過打開、關(guān)閉或部分地阻礙空氣管理系統(tǒng)200的管子、管道等內(nèi)的各種通道來調(diào)節(jié)、引導和/或控制介質(zhì)(例如，氣體、液體、流化固體或漿料，如排出空氣)流的裝置。閥可通過致動器操作，使得空氣管理系統(tǒng)200的任何部分中的任何介質(zhì)的流率可被調(diào)節(jié)至所需值。例如，位于外殼210的進氣口處的閥允許飛機外部的環(huán)境空氣至外殼201中的引入，使得環(huán)境空氣可通過第一熱交換器210和第二熱交換器220，并且在作為廢氣退出之前冷卻排出空氣(例如，引入方法可以是由空氣循環(huán)機240的軸驅(qū)動的風扇進行的拉動方法，或沖壓方法)。

另外，空氣管理系統(tǒng)200(例如，復雜聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)100的一個實施方案)包括多個傳感器A-H。通常，傳感器是檢測事件或量變化并且提供對應(yīng)的輸出，例如作為電氣信號或光學信號的任何裝置。傳感器可檢測的量的實例包括但不限于光、運動、溫度、磁場、重力、濕度、水分、振動、壓力、電場、聲音和外部環(huán)境的其他物理方面。關(guān)于空氣管理系統(tǒng)200，傳感器A-H檢測不同組件的狀態(tài)信息并且將所述信息提供至診斷系統(tǒng)的處理裝置(例如，控制器101或如以下關(guān)于圖5進一步描述的處理裝置500)。第一傳感器是入口壓力傳感器A。第二傳感器是入口質(zhì)量流傳感器B。第三傳感器是沖壓空氣風扇速度傳感器C。第四傳感器是空氣循環(huán)機速度傳感器D。第五傳感器是壓縮機溫度入口溫度傳感器E。第六傳感器是第二熱交換器出口溫度傳感器F。第七傳感器是冷凝器入口溫度傳感器G。第八傳感器是環(huán)境控制系統(tǒng)出口溫度傳感器H。此外，因為這些傳感器A-H還用來控制空氣管理系統(tǒng)200的組件以在出口處產(chǎn)生所需溫度和壓力，所以對于飛機上乘客的舒適性而言需要準確的測量。在以下實例中，傳感器A-H可以是以下三種類型的傳感器中的一種：流量傳感器、溫度傳感器和速度傳感器。流量傳感器測量進入或退出空氣管理系統(tǒng)200的組件的排出空氣的流率。溫度傳感器(如冷凝器入口溫度傳感器)測量退出空氣循環(huán)機240并進入冷凝器250的排出空氣的溫度。速度傳感器(如空氣循環(huán)機速度傳感器)測量空氣循環(huán)機240的每分鐘轉(zhuǎn)數(shù)。

如以上所述，空氣管理系統(tǒng)200可由兩個平行的環(huán)境控制子系統(tǒng)組成。例如，圖3描繪了空氣管理系統(tǒng)200的簡化分級視圖200，其允許通過在較高層級處的故障隔離機制進行的健康組件的系統(tǒng)消除。

圖3包括系統(tǒng)層級，所述系統(tǒng)層級包括頂部或第一層級節(jié)點，即，空氣管理系統(tǒng)200；子系統(tǒng)層級包括兩個層級節(jié)點，即環(huán)境控制子系統(tǒng)301和環(huán)境控制子系統(tǒng)302；以及組件層級，所述組件層級包括對應(yīng)于環(huán)境控制子系統(tǒng)301、302的組件的多個第三節(jié)點，即，交換器、空氣循環(huán)機、傳感器等。在這個實例中，環(huán)境控制子系統(tǒng)301包括第一熱交換器210、第二熱交換器220、空氣循環(huán)機240(所述空氣循環(huán) 機包括壓縮機241以及渦輪243和245)、冷凝器250、脫水機260和傳感器A-H，同時平行的環(huán)境控制子系統(tǒng)302包括類似組件。為了便于解釋，圖3的組件層級示出用于環(huán)境控制子系統(tǒng)301的第二熱交換器220、空氣循環(huán)機240和傳感器G，以及用于環(huán)境控制子系統(tǒng)302的第二熱交換器320、空氣循環(huán)機340和傳感器G1的平行組件。

圖3還包括多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中的每一個與特定節(jié)點相關(guān)聯(lián)。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372和373分別與環(huán)境控制子系統(tǒng)301和302相關(guān)聯(lián)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)374-379分別與第二熱交換器220、空氣循環(huán)機240、傳感器G、第二熱交換器320、空氣循環(huán)機340和傳感器G1相關(guān)聯(lián)。也就是說，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379可以是構(gòu)建在樹的每個節(jié)點處以用于將那個節(jié)點二進制分類為健康或故障的的黑箱模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379還在實時應(yīng)用中提供實行方案的簡易性。每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379利用通過從來自傳感器(例如，A-H)中的一個或多個的讀數(shù)的選定集合接收的數(shù)據(jù)訓練的模型來檢測并且隔離故障節(jié)點。例如，使用特定組件為健康的時生成的數(shù)據(jù)來訓練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個數(shù)據(jù)還可包括在空氣管理系統(tǒng)中的所有其他組件為故障的，以及在非標稱輸入條件下捕獲健康組件的行為時的情景。以這種方式，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379通過消除樹的健康分支以通過子系統(tǒng)減少錯誤警報并促進組件隔離來降低計算復雜性。

如圖3中進一步所示，故障381可在組件層級(圖3的最低層級)處生成一系列錯誤警報384-386。這可導致故障組件的很大模糊性。然而，通過系統(tǒng)層級檢測和隔離算法的實行方案，將首先在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372中檢測故障381。隨后，系統(tǒng)層級檢測和隔離算法的實行方案將沿樹向下移動以檢查故障組件。樹中具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)373的另一邊將不檢測這個故障，因為所述另一邊的子系統(tǒng)本身正在正確地操作。這允許錯誤警報385和386將被消除并且正確故障將被檢測而不具有模糊性。一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372檢測故障，算法即沿樹向下移動并且啟動在組件層級處起作用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)374、375和376。訓練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以正確地隔離故障組件。因此，這個過程將在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)374處檢測并隔 離故障381，同時消除錯誤警報384。

作為這種結(jié)構(gòu)的一個實施方案，第二熱交換器220可以是板式第一熱交換器，所述板式第一熱交換器是使用輕重量板和彼此堆疊的翅片構(gòu)造的，以便將環(huán)境控制子系統(tǒng)301內(nèi)的熱量處置至退出飛機的沖壓空氣。由于包括化學反應(yīng)、腐蝕、生物倍增和凍結(jié)的若干因素，第二熱交換器220的流動受到阻礙，從而引起被稱為積垢的現(xiàn)象(例如，故障381)。另一方面，空氣循環(huán)機240由用來壓縮并擴張排出空氣以幫助進行溫度和壓力控制的壓縮機和兩個渦輪組成。由于沿軸的不平衡負載分布，空氣循環(huán)機240易于停機，這導致旋轉(zhuǎn)損失并且引起由環(huán)境控制子系統(tǒng)301輸出的排出空氣的溫度增加。

鑒于以上因素，現(xiàn)將關(guān)于圖4描述診斷系統(tǒng)和空氣管理系統(tǒng)200。圖4示出了根據(jù)一個實施方案的診斷系統(tǒng)的過程流400。

過程流400從方框405開始，其中利用空氣管理系統(tǒng)200的試驗驗證模型來生成和/或累積傳感器數(shù)據(jù)。所述模型是含有描述空氣管理系統(tǒng)200內(nèi)的各種組件和子系統(tǒng)的微分方程的詳細的基于物理學模型。例如，為了生成用于模型的數(shù)據(jù)，當飛機在地面上時將表1中所列出的每個故障注入模型中，并且記錄119個參數(shù)的時間序列數(shù)據(jù)。這些參數(shù)包括環(huán)境控制子系統(tǒng)301和302中的傳感器以及各種其他飛行條件參數(shù)。此外，當飛機在海平面處的地面上時，針對常規(guī)晝間飛行條件(Tamb＝45F)以1個樣本/秒的抽樣率生成600個數(shù)據(jù)樣本，并且記錄所有測量。由于瞬態(tài)行為而忽略前300秒，而將接下來的300秒的數(shù)據(jù)用于訓練和測試。這允許對系統(tǒng)參數(shù)進行穩(wěn)態(tài)分析并且是測試飛機健康狀態(tài)的實用窗口，以在飛機已起飛之前提供早期檢測。一旦已經(jīng)生成數(shù)據(jù)，即添加25dB信噪比的加性白高斯噪聲添加以模仿實際生活情況。

表1：組件和所考慮的故障

使用累積的傳感器數(shù)據(jù)，過程流400隨后前進至方框410，其中系統(tǒng)層級檢測和隔離算法選擇可通過生成相依矩陣來捕獲每個故障模式的效應(yīng)的最佳傳感器。相依矩陣通過不同故障模式作為行，并且生成測量的傳感器作為列來構(gòu)建。對于每個故障模式，將來自每個傳感器的測量數(shù)據(jù)與對應(yīng)的標稱數(shù)據(jù)進行比較以確定哪些傳感器捕獲故障模式效應(yīng)。如果源自故障數(shù)據(jù)與健康數(shù)據(jù)之間的殘差的統(tǒng)計動差(均值/標準差)超過一定閾值，則假設(shè)傳感器讀數(shù)可捕獲故障模式，并且將1放置在對應(yīng)的故障模式和傳感器下，而當傳感器測量中指示沒有分離時放置0。隨后，可通過觀察相依矩陣中的隔離故障和模糊性組來理解空氣管理系統(tǒng)內(nèi)的相依性。如果相依矩陣的特定列僅含有信號“1”，則故障可由對應(yīng)的傳感器隔離。另一方面，列中的多個“1”指示傳感器形成故障的模糊性組。這意味著這個傳感器可捕獲多個故障模式并且無法在所述多個故障模式之間隔離?；谙嘁佬裕蛇M一步減少相依矩陣以最小化模糊性的數(shù)目并且增加隔離故障的數(shù)目。可將不捕獲任何變化的傳感器從相依矩陣移除。

接著，過程流400隨后前進至方框415，其中系統(tǒng)層級檢測和隔離算法定義用于每個組件的數(shù)據(jù)類。如先前所論述，其他子系統(tǒng)中的故障可影響對應(yīng)于另外健康組件的傳感器的測量，從而導致錯誤警報。因此，定義數(shù)據(jù)類，以便甚至在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器數(shù)據(jù)正在記錄故障讀數(shù)時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379也可分離健康組件。例如，每個組件可由兩個數(shù)據(jù)類的健康數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)組成。

健康數(shù)據(jù)類可由從至少兩個條件生成的數(shù)據(jù)集組成：a)空氣管理系統(tǒng)200內(nèi)的每個組件是健康的，和b)考慮中的組件是健康的，而空氣管理系統(tǒng)200內(nèi)的其他組件是故障的。這允許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解組件是 否正在以健康方式執(zhí)行。通過添加從其他故障組件生成的健康類型數(shù)據(jù)，至組件的輸入隨后為故障的并且組件的輸出似乎為故障的。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠理解組件如何以所述組件的健康狀態(tài)執(zhí)行，并且甚至在空氣管理系統(tǒng)200中的其他地方存在故障的情況下，允許診斷系統(tǒng)檢測所述組件的執(zhí)行是否是健康的/故障的。

故障類可由從考慮中的組件是故障的而空氣管理系統(tǒng)200中的全部其他組件是健康的條件生成的僅一個數(shù)據(jù)集組成。通過針對每個組件以這種方式定義類，可訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379以捕獲組件的執(zhí)行并且輸出關(guān)于每個組件的健康狀態(tài)的二元決策。

隨后，過程流400前進至方框420，其中訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也就是說，如以上所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379是用來分類和擬合數(shù)據(jù)集的黑箱模型。在此考慮三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379，如圖5中所示，所述三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有輸入層、隱藏層和輸出層。這些層中的神經(jīng)元由攜載權(quán)重的邊緣連接，所述權(quán)重被訓練，以便至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入數(shù)據(jù)將生成所要輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379用來分類診斷樹的節(jié)點是否是健康的或故障的。輸入層由從空氣管理系統(tǒng)200接收的傳感器測量組成。用于每個節(jié)點的特定傳感器是基于相依矩陣中所述傳感器的對應(yīng)行內(nèi)的“1”來確定。隱藏層由通過權(quán)重連接到輸入和輸出層的神經(jīng)元組成。輸出層將每個輸入測量映射至0或1并且具有與輸入層相同數(shù)目的節(jié)點。0表示節(jié)點是健康的，而1指示故障。通過將兩類數(shù)據(jù)饋送到輸入層中而將所述數(shù)據(jù)的對應(yīng)輸出饋送到輸出層中來訓練每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379。隱藏層中的神經(jīng)元的數(shù)目對于每個節(jié)點變化，以確定產(chǎn)生良好訓練模型的最佳數(shù)目。還可使用標度共軛梯度反向傳播算法來訓練每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379。例如，為了訓練環(huán)境控制系統(tǒng)301的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372，將在相依矩陣中確定的八個傳感器(例如，傳感器A-H)用作輸入。訓練數(shù)據(jù)由以上所述的健康類數(shù)據(jù)和故障類數(shù)據(jù)組成。用于訓練的輸出由用于每個健康類數(shù)據(jù)點的0和用于故障類的1組成。

接著，過程流400前進至方框425，其中執(zhí)行診斷系統(tǒng)來檢測并 且隔離故障。也就是說，一旦選擇傳感器并且針對每個子系統(tǒng)和組件構(gòu)建并且訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)層級檢測和隔離算法就準備好被執(zhí)行。這個階段使用自上而下方法來找到樹的正確分支以隔離故障組件。首先，從診斷系統(tǒng)接收的數(shù)據(jù)用來隔離故障子系統(tǒng)。這通過例如將選定的傳感器的300秒的時間序列數(shù)據(jù)從相依矩陣饋送到子系統(tǒng)層級處的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-373中的每一個中來進行。每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-373隨后針對饋送到模型中的數(shù)據(jù)點輸出為0或1的值。隨后，取得平均值來分類子系統(tǒng)是健康的或是故障的。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372將子系統(tǒng)301分類為故障的，則子系統(tǒng)301內(nèi)的組件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)374-376用來使用與用于子系統(tǒng)301和302的相同的方法來隔離失敗的組件。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)373將子系統(tǒng)分類為健康的，則算法將不沿分支向下前進。這種方法檢測哪個子系統(tǒng)含有故障并且隔離故障組件，同時消除健康的分支，因為用于訓練的數(shù)據(jù)甚至在空氣管理系統(tǒng)200中的其他地方存在故障的情況下也捕獲子系統(tǒng)/組件的執(zhí)行。

在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，在生成的數(shù)據(jù)集上實行系統(tǒng)層級檢測和隔離算法的一個實例中，在每個運行期間使用表1中呈現(xiàn)的健康數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)的15個數(shù)據(jù)集來進行100個蒙特卡羅(Monte Carlo)運行。這些數(shù)據(jù)集包括健康系統(tǒng)、兩個關(guān)機空氣循環(huán)機、四個第二熱交換器結(jié)垢條件和用于流量和冷凝器入口溫度的四個偏置傳感器。另外，將加性白高斯噪聲獨立地逐運行地注入每個數(shù)據(jù)集中以模仿實際生活情況。使每個數(shù)據(jù)集隨后通過圖3中示出的診斷樹以用于系統(tǒng)層級檢測和隔離算法并且通過每個組件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379以用于窮舉搜索。

也就是說，系統(tǒng)層級檢測和隔離算法中的每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379輸出介于0與1之間的值以指示數(shù)據(jù)屬于哪個類。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)372-379檢測故障，則數(shù)據(jù)集沿樹向下傳遞，直到將具有故障的組件隔離為止。如果子系統(tǒng)內(nèi)的兩個或更多個組件檢測故障，則選擇與輸出最接近于1的值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)374-379相關(guān)聯(lián)的組件。

通過將系統(tǒng)層級檢測和隔離算法的執(zhí)行與窮舉搜索每個組件的 健康狀況的傳統(tǒng)方法進行比較來測試并且驗證系統(tǒng)層級檢測和隔離算法。在窮舉搜索的傳統(tǒng)方法中，每個組件訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲組件輸出是否是標稱的與非標稱的。相比之下，本發(fā)明的實施方案涵蓋以下事實：組件可由于其他組件中的故障而正在生成非標稱輸出。在窮舉搜索的傳統(tǒng)方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出介于0與1之間的值來分別指示組件行為是否為標稱的或非標稱的。如果兩個或更多個組件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測數(shù)據(jù)集為非標稱的，則模糊性組出現(xiàn)并且故障組件未被隔離。這種現(xiàn)象顯示子系統(tǒng)和組件具有帶來錯誤警報的復雜互連。本發(fā)明的實施方案的系統(tǒng)層級檢測和隔離算法的結(jié)果指示并入非標稱測量的訓練模型允許消除錯誤警報。診斷樹結(jié)構(gòu)允許消除健康組件，同時降低計算復雜性并且導致故障隔離。

現(xiàn)參考圖6，示出用于實行本文教義的處理系統(tǒng)600的實施方案。在這個實施方案中，處理系統(tǒng)600具有一個或多個中央處理單元(處理器)601a、601b、601c等(共同地或一般地被稱為處理器601)。處理器601也被稱為處理電路，通過系統(tǒng)總線602聯(lián)接到系統(tǒng)存儲器603和各種其他組件。系統(tǒng)存儲器603可包括只讀存儲器(ROM)604和隨機存取存儲器(RAM)605。ROM 604聯(lián)接到系統(tǒng)總線602并且可包括基本輸入/輸出系統(tǒng)(BIOS)，所述基本輸入/輸出系統(tǒng)控制處理系統(tǒng)600的某些基本功能。RAM是聯(lián)接到系統(tǒng)總線602以由處理器601使用的讀寫存儲器。

圖600還描繪了聯(lián)接到系統(tǒng)總線602的輸入/輸出(I/O)適配器606和網(wǎng)絡(luò)適配器607。I/O適配器606可以是與硬盤608和/或磁帶存儲驅(qū)動器609或任何其他類似組件通信的小型計算機系統(tǒng)接口(SCSI)適配器。I/O適配器606、硬盤608和磁帶存儲驅(qū)動器609在本文中共同地被稱為大容量存儲設(shè)備610。用于在處理系統(tǒng)600上執(zhí)行的軟件611可存儲在大容量存儲設(shè)備610中。大容量存儲設(shè)備610是處理器601可讀取的有形存儲介質(zhì)的實例，其中軟件611存儲為用于由處理器601執(zhí)行的指令以執(zhí)行如圖4的過程流的方法。網(wǎng)絡(luò)適配器607將系統(tǒng)總線602與外部網(wǎng)絡(luò)612互連，從而允許處理系統(tǒng)600與其他此 類系統(tǒng)通信。屏幕(例如，顯示監(jiān)視器)615通過顯示適配器616連接到系統(tǒng)總線602，所述顯示適配器可包括用以改良圖形密集型應(yīng)用程序的執(zhí)行的圖形控制器和視頻控制器。在一個實施方案中，適配器606、607和616可連接到一個或多個I/O總線，所述一個或多個I/O總線通過中間總線橋(未示出)連接到系統(tǒng)總線602。用于連接如硬盤控制器、網(wǎng)絡(luò)適配器和圖形適配器的外圍裝置的合適的I/O總線通常包括公共協(xié)議，如外圍組件互連(PCI)。額外的輸入/輸出裝置示出為通過接口適配器620和顯示適配器616連接到系統(tǒng)總線602。鍵盤621、鼠標622和揚聲器623可通過接口適配器620互連到系統(tǒng)總線602，所述接口適配器可包括例如將多個裝置適配器集成到單個集成電路中的超級I/O芯片。

因此，如圖6中所配置，處理系統(tǒng)605包括呈處理器601形式的處理能力，和包括系統(tǒng)存儲器603和大容量存儲設(shè)備610的存儲能力、如鍵盤621和鼠標622的輸入裝置，以及包括揚聲器623和顯示器615的輸出能力。在一個實施方案中，系統(tǒng)存儲器603和大容量存儲設(shè)備610的一部分共同地存儲操作系統(tǒng)以協(xié)調(diào)圖6中示出的各種組件的功能。

診斷系統(tǒng)的技術(shù)效應(yīng)和益處包括通過系統(tǒng)層級檢測和隔離算法進行的計算復雜性和誤警率的降低。因此，診斷系統(tǒng)的技術(shù)效應(yīng)和益處包括早期診斷策略，所述早期診斷策略防止昂貴設(shè)備的不想要的過早更換，在所述昂貴設(shè)備中，錯誤警報與非標稱輸入相關(guān)聯(lián)并且避開所述非標稱輸入，所述非標稱輸入驅(qū)動組件超過標稱操作包絡(luò)并且引起過大應(yīng)力和級聯(lián)故障。

本發(fā)明可為系統(tǒng)、方法和/或計算機程序產(chǎn)品。計算機程序產(chǎn)品可包括計算機可讀存儲介質(zhì)(或多個介質(zhì))，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上具有用于使處理器執(zhí)行本發(fā)明的方面的計算機可讀程序指令。計算機可讀存儲介質(zhì)可為能夠保留并存儲用于由指令執(zhí)行裝置使用的指令的有形裝置。

計算機可讀存儲介質(zhì)可以是(例如)但不限于，電子存儲裝置、磁性存儲裝置、光學存儲裝置、電磁存儲裝置、半導體存儲裝置或上述裝置的任何合適組合。計算機可讀存儲介質(zhì)的更具體實例的非窮盡列表包括以下各者：便攜式計算機軟磁盤、硬盤、隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、可擦除可編程只讀存儲器(EPROM或閃速存儲器)、靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)、便攜式光盤只讀存儲器(CD-ROM)、數(shù)字通用光盤(DVD)、存儲棒、軟盤、如上面記錄有指令的穿孔卡或凹槽中的凸起結(jié)構(gòu)的機械編碼裝置，和前述存儲介質(zhì)的任何合適組合。如本文所用的計算機可讀存儲介質(zhì)不應(yīng)被解釋為本身是暫時信號，如無線電波或其他自由傳播的電磁波、通過波導或其他傳輸介質(zhì)傳播的電磁波(例如，通過光纖電纜的光脈沖)，或通過導線傳輸?shù)碾姎庑盘枴?/p>

本文所述的計算機可讀程序指令可從計算機可讀存儲介質(zhì)下載到相應(yīng)計算/處理裝置或通過網(wǎng)絡(luò)(例如，互聯(lián)網(wǎng)、局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)和/或無線網(wǎng)絡(luò))下載到外部計算機或外部存儲裝置。網(wǎng)絡(luò)可以包括銅傳輸電纜、光學傳輸光纖、無線傳輸、路由器、防火墻、交換機、網(wǎng)關(guān)計算機和/或邊緣服務(wù)器。每個計算/處理裝置中的網(wǎng)絡(luò)適配卡或網(wǎng)絡(luò)接口從網(wǎng)絡(luò)接收計算機可讀程序指令并且轉(zhuǎn)發(fā)將計算機可讀程序指令，以用于存儲在相應(yīng)計算/處理裝置內(nèi)的計算機可讀存儲介質(zhì)中。

用于執(zhí)行本發(fā)明的操作的計算機可讀程序指令可以是匯編程序指令、指令集體系結(jié)構(gòu)(ISA)指令、機器指令、機器相關(guān)指令、微碼、固件指令、狀態(tài)設(shè)置數(shù)據(jù)，或者用一種或多種編程語言的任何組合撰寫的源代碼或目標代碼，所述編程語言包括面向?qū)ο蟮木幊陶Z言(如Smalltalk、C++等)和傳統(tǒng)程序性編程語言(如“C”編程語言或類似的編程語言)。計算機可讀程序指令可以完全在用戶的計算機上執(zhí)行，部分地在用戶的計算機上執(zhí)行，作為獨立的軟件包執(zhí)行，部分地在用戶的計算機上并且部分地在遠程計算機上執(zhí)行，或完全在遠程計算機或服務(wù)器上執(zhí)行。在后一種情況下，遠程計算機可通過任何類型的網(wǎng)絡(luò)(包括局域網(wǎng)(LAN)或廣域網(wǎng)(WAN))連接到用戶的計算機，或者可以 連接到外部計算機(例如，通過使用互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商的互聯(lián)網(wǎng))。在一些實施方案中，包括例如可編程邏輯電路、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)或可編程邏輯陣列(PLA)的電子電路可通過利用計算機可讀程序指令的狀態(tài)信息個性化電子電路來執(zhí)行計算機可讀程序指令，以便執(zhí)行本發(fā)明的方面。

本文中參考根據(jù)本發(fā)明的實施方案的方法、設(shè)備(系統(tǒng))和計算機程序產(chǎn)品的流程圖圖解和/或方框圖來描述本發(fā)明的方面。應(yīng)了解，流程圖圖解和/或方框圖的每個方框以及流程圖圖解和/或方框圖中的方框的組合可通過計算機程序指令實行。

可將這些計算機可讀程序指令提供至通用計算機、專用計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實行流程圖和/或方框圖方框中所指定的功能/動作的手段。這些計算機可讀程序指令還可以存儲在計算機可讀存儲介質(zhì)中，所述計算機可讀存儲介質(zhì)可引導計算機、可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備或其他裝置來以特定方式起作用，使得其中存儲有指令的計算機可讀存儲介質(zhì)包括制品，所述制品包括實行流程圖和/或方框圖方框中所指定的功能/動作的方面的指令。

計算機可讀程序指令還可以被加載到計算機、其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備或其他裝置上，以引起一系列操作步驟將在計算機、其他可編程設(shè)備或其他裝置上執(zhí)行，以產(chǎn)生計算機實行的過程，使得在計算機、其他可編程設(shè)備或其他裝置上執(zhí)行的指令實行流程圖和/或方框圖方框中所指定的功能/操作。

附圖中的流程圖和方框圖示出了根據(jù)本發(fā)明的各種實施方案的系統(tǒng)、方法和計算機程序產(chǎn)品的可能實行方案的體系結(jié)構(gòu)、功能性和操作。在這方面，流程圖或方框圖中的每個方框可表示指令的模塊、片段或部分，所述指令包括用于實行所指定邏輯功能的一個或多個可執(zhí)行指令。在一些替代實行方案中，方框中提到的功能可不按附圖中 提到的順序出現(xiàn)。例如，連續(xù)展示的兩個方框?qū)嶋H上可大致上同時執(zhí)行，或者方框有時可按相反順序執(zhí)行，這取決于所涉及的功能性。還應(yīng)當注意的是，方框圖和/或流程圖圖解的每個方框以及方框圖和/或流程圖圖解中的方框的組合可通過基于專用硬件的系統(tǒng)來實行，所述基于專用硬件的系統(tǒng)執(zhí)行指定的功能或動作或者執(zhí)行專用硬件和計算機指令的組合。

本文中所使用的術(shù)語僅用于描述具體實施方案的目的并且不意圖限制本發(fā)明。如本文所使用，單數(shù)形式“一個”、“一種”和“所述”也意圖包括復數(shù)形式，除非上下文另外明確指出。應(yīng)當進一步理解，術(shù)語“包括(comprises)”和/或“包括(comprising)”在本說明書中使用時指定所述特征、整數(shù)、步驟、操作、元件和/或組件的存在，但不排除一個或多個其他特征、整數(shù)、步驟、操作、元件、組件和/或各者的組合的存在或添加。

所有手段或步驟的對應(yīng)結(jié)構(gòu)、材料、動作和等效物加上以下權(quán)利要求書中的功能要素意圖包括用于結(jié)合如具體要求的其他所要求元素執(zhí)行功能的任何結(jié)構(gòu)、材料或動作。本發(fā)明的描述已出于說明和描述的目的被呈現(xiàn)，但并不意圖為詳盡的或限于所公開形式的本發(fā)明。在不背離本發(fā)明的范圍和精神的情況下，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將顯而易見許多修改和變化。選擇并且描述實施方案以便最佳地解釋本發(fā)明原理和實際應(yīng)用，并且使本領(lǐng)域其他普通技術(shù)人員能夠針對各種實施方案以及適合于所涵蓋的具體使用的各種修改理解本發(fā)明。