(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111129670.X (22)申请日 2021.09.26 (71)申请人 湖北航天技 术研究院总体设计所 地址 430040 湖北省武汉市东西湖区金山 大道9号 (72)发明人 王佳丽　宋长哲　张红　秦春　 许卫国　熊朝羽　陈旭　陈芳　 余竞轩　艾迪　 (74)专利代理 机构 武汉智权专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 42225 代理人 彭程程 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种飞行器健康管理系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种飞行器健康管理系统及 方法， 涉及阵地测试技术领域， 包括： 数据库管理 模块， 其用于存储多个型号飞行器的故障门限诊 断标准； 数据采集模块， 其用于采集、 解析及输出 飞行器的实际运行数据； 综合分析应用模块， 其 用于根据故障诊断模型对实际运行数据和故障 门限诊断标准进行处理得到故障诊断结果； 若故 障诊断结果为飞行器未发生故障， 则根据故障预 测模型和健康度评估模型对实际运行数据分别 进行处理得到故障预测结果和健康评估结果。 本 发明可实现对不同型号、 不同通信方式的飞行器 的运行数据管理、 故障诊断、 故障预测、 以及健康 水平评估等功能， 进而实现飞行器类装备全寿命 周期的健康管理。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 113886951 A 2022.01.04 CN 113886951 A 1.一种飞行器健康管理系统， 该飞行器包括多个零部件， 多个零部件的类型包括部件 和关联该部件的零件； 其特 征在于， 所述飞行器健康管理系统包括： 数据采集模块， 其用于采集、 解析及输出多个型号飞行器的实际运行 数据； 综合分析应用模块， 其用于将 飞行器正常运行时和任一部件发生故障时的实际运行数 据作为有监督标签数据， 通过逻辑斯谛回归模 型对有监督标签数据进 行训练得到健康度评 估模型， 以及用于选定部件在特定故障模式下 的多个零件作为关键变量， 通过故障注入试 验获取在特定故障模式下一定时间段内关键变量的实时运行数据， 并对其进 行训练得到故 障预测模型； 综合分析应用模块还用于根据预存的故障诊断模型对实际运行数据进行处理得到故 障诊断结果； 若故障诊断结果为飞行器未发生故障， 根据健康度评估模型和故障预测模型 对实际运行 数据分别进行处 理得到健康评估结果和故障预测结果。 2.如权利要求1所述的飞行器健康管理系统， 其特征在于， 实际运行数据包括指令数 据、 运行轨 迹数据、 姿态数据以及环境数据。 3.如权利要求1所述的飞行器健康管理系统， 其特征在于， 所述飞行器健康管理系统还 包括： 数据库管理模块， 其用于存储多个型号飞行器的实际运行数据、 管理数据、 故障门限诊 断标准、 故障诊断模型、 健康度评估 模型以及故障预测模型； 管理数据包括型号数据和系统配置数据。 4.如权利要求3所述的飞行器健康管理系统， 其特征在于， 所述综合分析应用模块还用 于根据每个型号 飞行器的管理数据分别构建基于故障树的故障诊断模型， 故障诊断模型包 括与飞行器关联的每 个部件的部件诊断模型。 5.如权利要求4所述的飞行器健康管理系统， 其特征在于， 综合分析应用模块判断飞行 器发生故障时， 利用实际运行数据和故障门限诊断标准的比对结果定位故障部件， 根据故 障部件调用相应的部件诊断模型， 对关联于部件诊断模型的故障树依次进 行横向遍历和纵 向遍历得到多个零件， 利用实际运行数据和故障门限诊断标准的比对结果从多个零件中定 位故障零件， 根据故障部件和故障零件生成所述故障诊断结果。 6.如权利要求1所述的飞行器健康管理系统， 其特征在于， 数据采集模块包括CPCI机 箱， 其用于连接飞行器的数据输出接口； 数据采集模块采集实际运行 数据的方式包括实时采集和离线导入。 7.一种飞行器健康管理方法， 该飞行器包括多个零部件， 多个零部件的类型包括部件 和关联该部件的零件； 其特 征在于， 所述飞行器健康管理系统包括： 预先配置多个型号飞行器的故障诊断模型； 将飞行器正常运行时和任一部件发生故障时的实际运行数据作为有监督标签数据， 通 过逻辑斯谛回归 模型对有监 督标签数据进行训练得到健康度评估 模型； 选定部件在特定故障模式下的多个零件作为关键变量， 通过故障注入试验获取在特定 故障模式下一定时间段内关键变量的实时运行 数据， 并对其进行训练得到故障预测模型； 采集、 解析及输出多个型号飞行器的实际运行 数据； 根据预存的故障诊断模型对实际运行数据进行处理得到故障诊断结果； 若故障诊断结 果为飞行器未发生故障， 根据健康度评估模型和故障预测模型对实际运行数据分别进 行处权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113886951 A 2理得到健康评估结果和故障预测结果。 8.如权利要求7所述的飞行器健康管理方法， 其特征在于， 所述飞行器健康管理方法还 包括： 存储多个型号飞行器的实际运行数据、 管理数据、 故障门限诊断标准、 故障诊断模型、 健康度评估 模型以及故障预测模型； 管理数据包括型号数据和系统配置数据。 9.如权利要求8所述的飞行器健康管理方法， 其特征在于， 根据每个型号飞行器的管理 数据分别构建基于故障树的故障诊断模型， 故障诊断模型包括与飞行器关联的每个部件的 部件诊断模型。 10.如权利要求9所述的飞行器健康管理方法， 其特征在于， 根据预存的故障诊断模型 对实际运行 数据进行处 理， 具体包括： 判断飞行器发生故障时， 利用实际运行数据和故障门限诊断标准的比对结果定位故障 部件， 根据故障部件调用相 应的部件诊断模型， 对关联于部件诊断模型 的故障树依 次进行 横向遍历和纵向遍历得到多个零件， 利用实际运行数据和故障门限诊断标准的比对结果从 多个零件中定位故障零件， 根据故障部件和故障零件生成所述故障诊断结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113886951 A 3