[发明专利]一种民机空调系统在线健康监测数据采集与分析方法

权利要求书

1.一种民机空调系统在线健康监测数据采集与分析方法，其特征在于,包括：

S1、采集民机空调系统相关的状态参数，根据所述状态参数确定飞行阶段和对应的监控报文；

S2、根据所述飞行阶段和对应的监控报文，选择当前时刻适用于描述所述民机空调系统健康工作状态的关键性能参数；

S3、采集空调系统的所述关键性能参数，将所述相关性能参数相互做差，得到关键性能参数的差值作为区域特征参数，建立所述区域特征参数的基线模型；

其中，所述基线模型建立方法包括：

SS1、采集并学习民机空调系统正常工作状态下的所述关键性能参数，通过所述关键性能参数构建与所述民机空调系统相似的物理模型；

SS2、根据所述物理模型估计某一时刻所述民机空调系统的所述关键性能参数的估计值；

S4、采集当前时刻的区域特征参数，将所述当前时刻的区域特征参数和当前时刻所述基线模型的对应估计值做差，得到区域特征参数偏差值序列，对所述区域特征参数偏差值序列中的偏差值设置故障报警阈值，当所述偏差值超过故障报警阈值时，发出故障报警,然后进入下一个监测周期,重复S3-S4。

2.根据权利要求1所述的民机空调系统在线健康监测数据采集与分析方法，其特征在于，所述状态参数包括：冲压空气温度、空调组件温度、混合总管温度、引气温度、海拔高度、马赫数、总温、静温、发动机防冰活门状态、大翼防冰活门状态、发动机高压转子转速、发动机低压转子转速、客舱压力。

3.根据权利要求1所述的民机空调系统在线健康监测数据采集与分析方法，其特征在于，所述飞行阶段包括地面、起飞、巡航。

4.根据权利要求1所述的民机空调系统在线健康监测数据采集与分析方法，其特征在于，在SS1中，所述学习包括，通过历史时刻的关键性能参数构建历史观测向量，再根据所述历史观测向量构造训练矩阵D。

5.根据权利要求4所述的民机空调系统在线健康监测数据采集与分析方法，其特征在于，所述SS2包括：

SS21、将当前时刻观测向量与所述训练矩阵的每一个所述历史观测向量进行相似性比较，确定每个所述历史观测向量的权重；

SS22、通过每个所述历史观测向量的加权计算出某一时刻所述民机空调系统的所述关键性能参数的估计值。

6.根据权利要求1所述的民机空调系统在线健康监测数据采集与分析方法，其特征在于，在S3中，所述相关性能参数的差值包括: 引气温度与冲压空气温度差值、引气温度与混合总管温度差值、冲压空气温度与组件温度差值、组件温度与混合总管温度差值。