Remaining wear life prediction of aviation hydraulic pump based on monitoring abrasive debris generation

Compared with service life prediction, the remaining useful life prediction depends on not only the performance degradation model, but also the accurate estimation of current system degradation state. The degradation of an aviation hydraulic pump is largely caused by the abrasive wear of frictional pairs. Since the structure of aviation hydraulic pump is complex, there is no onboard monitoring method being able to detect the exact wear state of the pump, which prevents the system from being accurately predicted. The abrasive debris, as the main product of abrasive wear, have drawn much attention since early ages and have been used as an indicator for the diagnosis and prognosis. The main problem is that currently there is no available degradation model describing the degradation process based on features of debris, meanwhile, because of the high-throughput of hydraulic flow in aviation hydraulic system, the detection of debris features is challenged by the aliasing problems caused by the short distance of two adjacent debris particles. Besides, the techniques to predict the remaining useful life are not complete. The debris-based prediction method is still far from being practically used. Aiming at solving the problems mentioned above, the study mainly considers the following works: (1) For the paucity of available degradation models for features of debris, the study proposed a mesoscale numerical modeling method combining both macroscale stress distribution with microscale rough surfaces. The method is able to solve the count, size distribution and morphology of generated debris under certain work conditions and given surface roughness. The method can be applied for arbitrary scales of debris to reduce the computational cost. (2) For more accurate data acquisition, the aliasing problem caused by the superimposed induced voltages of debris should be overcome, so that the degradation state can be well estimated. The study proposed a signal separation method based on degenerate unmixing estimation technique. By combining with the convolutional neural networks, the method is able to achieve online signal separation. (3) The degradation model can rarely cover all the degradation paths, which results in modeling uncertainty. Meanwhile, noise can hardly be avoided during the measuring process, which results in measuring uncertainty. The modeling uncertainty and measuring uncertainty will then lead to inaccurate estimation of current state of the system. The study proposed an adaptive-order particle filter based prediction method which is able to promote the short-term and long-term predicting accuracy.

Rispetto alla previsione della vita utile, la previsione della vita utile rimanente dipende non solo dal modello di degrado delle prestazioni, ma anche dalla stima accurata dello stato di degrado attuale del sistema. Il degrado di una pompa idraulica aeronautica è in gran parte causato dall'usura abrasiva delle coppie di attrito. Poiché la struttura della pompa idraulica aeronautica è complessa, non esiste un metodo di monitoraggio a bordo in grado di rilevare l'esatto stato di usura della pompa, il che impedisce che il sistema venga previsto con precisione. I detriti abrasivi, come prodotto principale dell'usura abrasiva, hanno attirato molta attenzione sin dalla tenera età e sono stati utilizzati come indicatore per la diagnosi e la prognosi. Il problema principale è che attualmente non esiste un modello di degrado disponibile che descriva il processo di degrado basato sulle caratteristiche dei detriti, nel frattempo, a causa dell'elevata portata del flusso idraulico nel sistema idraulico dell'aviazione, il rilevamento delle caratteristiche dei detriti è messo in discussione dai problemi di aliasing causati dalla breve distanza di due particelle di detriti adiacenti. Inoltre, le tecniche per prevedere la vita utile residua non sono complete. Il metodo di previsione basato sui detriti è ancora lontano dall'essere utilizzato nella pratica. Allo scopo di risolvere i problemi sopra menzionati, lo studio considera principalmente i seguenti lavori: (1) Per la scarsità di modelli di degradazione disponibili per le caratteristiche dei detriti, lo studio ha proposto un metodo di modellazione numerica su mesoscala che combina la distribuzione delle sollecitazioni su macroscala con superfici ruvide su microscala. Il metodo è in grado di risolvere il conteggio, la distribuzione dimensionale e la morfologia dei detriti generati in determinate condizioni di lavoro e data rugosità superficiale. Il metodo può essere applicato a scale arbitrarie di detriti per ridurre il costo computazionale. (2) Per un'acquisizione più accurata dei dati, è necessario superare il problema di aliasing causato dalle tensioni indotte sovrapposte dei detriti, in modo che lo stato di degradazione possa essere ben stimato. Lo studio ha proposto un metodo di separazione del segnale basato sulla tecnica di stima di unmixing degenerato. Combinando con le reti neurali convoluzionali, il metodo è in grado di ottenere la separazione del segnale in linea. (3) Il modello di degrado può raramente coprire tutti i percorsi di degrado, il che si traduce in un'incertezza di modellazione. Nel frattempo, è difficile evitare il rumore durante il processo di misurazione, il che si traduce in un'incertezza di misurazione. L'incertezza di modellazione e l'incertezza di misurazione porteranno quindi a una stima imprecisa dello stato attuale del sistema. Lo studio ha proposto un metodo di previsione basato su filtro antiparticolato in ordine adattivo in grado di promuovere l'accuratezza della previsione a breve e lungo termine.