Разработка методики и средств проведения ресурсных испытаний для построения системы ранней диагностики технического состояния электромеханического рулевого привода беспилотного воздушного судна

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Работа посвящена созданию технологии получения и накопления экспериментальных данных при ресурсных испытаниях электромеханического рулевого привода (ЭМРП), необходимых для разработки алгоритмов интеллектуального анализа, обеспечивающих раннюю диагностику ЭМРП для проведения технического обслуживания летательного аппарата по состоянию. Разработаны программа и методика ресурсных испытаний, позволяющие ускорить процессы износа в компонентах ЭМРП и получить данные о функционировании при воспроизведении циклограмм нагружения, соответствующих наземной отработке в ходе предполетной подготовки («активный эксперимент») и в ходе полета летательного аппарата («пассивный эксперимент»). Создан прототип системы ранней диагностики, включающий в себя стендовую установку, обеспечивающую упругое или весовое механическое нагружение ЭМРП беспилотного воздушного судна (БВС), и программно-аппаратный комплекс сбора данных, обеспечивающий измерение и регистрацию физических величин, связанных с рабочими процессами ЭМРП в различных условиях работы и различных технических состояниях, обусловленных износом. В качестве диагностических сигналов предполагается использовать физические величины электрической, механической, тепловой и виброакустической природы. Приведены результаты тестовых ресурсных испытаний образцов ЭМРП БВС, которые позволили уточнить программу испытаний в части действующих нагрузок.

Об авторах

Сергей Георгиевич Баженов

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, ФАУ «ЦАГИ»

Email: sergey.bazhenov@tsagi.ru
Жуковский

Георгий Сергеевич Вересников

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: veresnikov@mail.ru
Москва

Артем Владимирович Голев

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: oiw23@mail.ru
Москва

Владимир Иванович Гончаренко

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: vladimirgonch@mail.ru
Москва

Евгений Валерьевич Ерофеев

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, ФАУ «ЦАГИ»

Email: evgeniy.erofeev@tsagi.ru
Жуковский

Григорий Андреевич Лазурин

ФАУ «ЦАГИ»

Email: flight15@tsagi.ru
Жуковский

Алексей Валерьевич Скрябин

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, ФАУ «ЦАГИ»

Email: aleksey.skryabin@tsagi.ru
Жуковский

Анастасия Дмитриевна Тимофеева

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, ФАУ «ЦАГИ»

Email: anastasiya.timofeeva@tsagi.ru
Жуковский

Василий Андреевич Феденюк

ФАУ «ЦАГИ»

Email: flight15@tsagi.ru
Жуковский

Список литературы

  1. БЕССОЛОВА О.А., РАЙХЕР В.Л., УСТИНОВ А.С. Рас-чет усталостной повреждаемости при циклическом и случайном нагружении с ненулевым средним значением // Ученые записки ЦАГИ. – 1989. – Т. ХХ, №3. – C. 72 –80.
  2. ЕРМАКОВ С.А., КОНСТАНТИНОВ С.В., КУЗНЕЦОВ И.П. и др. Структура и компоненты руле-вых приводов систем управления перспективных само-летов с повышенным уровнем электрификации // Обще-российский научно-технический журнал «Полет». – 2016. – №4. – С. 35–47.
  3. ЕРОФЕЕВ Е.В., КУВШИНОВ В.М., СКРЯБИН А.В. и др. Построение силовой системы управления самолетов с использованием рулевых приводов с электрическим си-ловым питанием для реализации концепции «более электрического самолета // Труды ЦАГИ. –2019. – № 2785 «Динамика полета и системы управления летатель-ных аппаратов. Сборник статей» / Под ред. В.Л. Сухано-ва. – С. 49–70.
  4. САМСОНОВИЧ С.Л., РОЖНИН Н.Б., ЛАРИН А.П. и др. Результаты моделирования работы резервированных электромеханических приводов летательных аппаратов // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2021. – №11. – С. 376–385.
  5. СЕРЕБРЕННЫЙ В.В., БОШЛЯКОВ А.А., ОГОРОДНИК А.И. Математическая модель исполни-тельных модулей захватных устройств роботов // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. – 2019. – №6. – С. 123–135.
  6. ANNAZ F., KALUARACHCHI M.M. Progress in Redun-dant Electromechanical Actuators for Aerospace Applica-tions // Aerospace. – 2023. – Vol. 10(9): 787. – doi: 10.3390/aerospace10090787.
  7. ARELLANO-ESPITIA F., GONZALEZ-ABREU A.D., PRIETO M.D. et al. Analysis of Machine Learning based Condition Monitoring Schemes Applied to Complex Electro-mechanical Systems // 25th IEEE Int. Conf. on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). Vienna, Aus-tria, 2020. – doi: 10.1109/ETFA46521.2020.9212026. – P. 1419–1422.
  8. BAZHENOV S., SKRYABIN A., VERESNIKOV G. The De-velopment of Algorithms for EMA Fault Early Detection Sys-tem // Proc. of 32nd Congress of the Int. Council of the Aer-onautical Sciences (ICAS 2020). – 2021. – Shaghai, China, CSAA.
  9. BALABAN E. et. al.. Prognostic Health-Management Sys-tem Development for Electromechanical Actuators // Journal or Aerospace Information Systems. – 2015. – Vol. 12, No. 3.
  10. BOSCH C., HAJEK M., ISMAIL M.A.A. Preliminary system safety assessment of electromechanical actuation architec-tures for unmanned aerial vehicles // 5th Int. Conf. on Con-trol and Fault-Tolerant Systems (SysTol'21). Saint-Raphaël, France, 2021. – P. 21297562.
  11. DREYER N., IMMLER T., WEBER G. Preparing electric actuation technology for upcoming applications // Int. Conf. on More Electric Aircraft MEA’24, Toulouse, France, 2024. – 5 p.
  12. EROFEEV E., SKRYABIN A., STEBLINKIN A. et al. Meth-odologies and test-rig configurations for the experimental improvement of flight control actuation systems // Int. Conf. on Recent Advances in Aerospace Actuation Systems and Component, Toulouse, France, 2018. –P. 109–116.
  13. FREEMAN P., BALAS G.J. Actuation Failure Modes and Effects Analysis for a small UAV // American Control Con-ference (ACC-2014), Portland, Oregon, USA, 2014. – P. 1292–1297.
  14. KHELIFI A., MANSOUR N., LAKHAL B. et al. Artificial Neural Network-based Fault Detection // 5th Int. Conf. on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), Thessaloniki, Greece, 2018. – P. 1017–1022. – doi: 10.1109/CoDIT.2018.8394963.
  15. LI C., WANG Z., BU S. et al. Semi-Supervised Adaptive Parzen Gentleboost Algorithm for Fault Diagnosis // Proc. of the 21st Int. Conf. on Pattern Recognition (ICPR 2012), Tsu-kuba, Japan, 2012. – P. 2290–2293.
  16. MOHAMED A.A. ISMAIL, BALABAN E., WINDELBERG J. Spall Fault Quantification Method for Flight Control Electromechanical Actuator // Actuators. – 2022. – Vol. 11(2), No. 29. – DOI: 103390/act11020029.
  17. PATIL S.S., PATHAN S.K.A Novel approach of fault detec-tion using artificial neural network (ann) // Int. Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET). –2015. – Vol. 4, Iss. 6. – P. 2715–2720.
  18. PHAM T.-H., BIERIG A. First step towards a robust vibra-tion-based condition monitoring algorithm for electro-mechanical flight control actuators // 7th Int. Conf. on Re-cent Advances in Aerospace Actuation Systems and Com-ponents (R3ASC-2016), Toulouse, France, 2016. – P. 33–40.
  19. SAUCEDO-DORANTES J.J., OSORNIO-RIOS R.A., ROMERO-TRONCOSO R.J. et al. Novel condition monitor-ing approach based on hybrid feature extraction and neural network for assessing multiple faults in electromechanical systems // IEEE 12th Int. Symposium on Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED), Toulouse, France, 2019. – P. 466–473.
  20. URSU V., EROFEEV E., STEBLINKIN A. The development and testing of the wave gear rotary EMA for aerospace ap-plications // 6th Int. Workshop on Aircraft System Technol-ogies, Hamburg, Germany, 2017. – P. 95–103.
  21. VAN DER LINDEN F, DREYER N, DORKEL A. EMA Health monitoring: an overview // 7th Int. Conf. on Recent Advances in Aerospace Actuation Systems and Components (R3ASC-2016), Toulouse, France, 2016. – P. 21–26.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».