一种基于图形匹配算法的飞机线缆网络故障定位方法

摘要

本发明提供一种基于图形匹配的飞机线缆网络故障定位方法，包括：采集多种飞机线缆网络结构的无故障反射波形作为故障定位图形匹配运算时的模板波形；通过接口协议将上述波形导入到数据库中建立无故障反射波形信息库；对故障线缆网络进行检测得到故障线缆网络反射波形；通过对信息库中模板波形的调用，经过图形匹配运算查找与之匹配的模板波形，确定出现故障的线缆网络分支结构；然后根据相似系数与差值系数确定故障类型及故障具体的分支位置。

说明书

技术领域

本发明属于故障诊断领域，特别是涉及一种基于图形匹配的飞机线缆网络故障定位方法。 

背景技术

飞机线缆是指在飞机上为电气系统提供动力能源和传输控制信号的硬件装置，由连接导线、连接器等众多器件组成，是飞机上连接供电电源、机电设备、电子设备和控制系统的重要能源和信息通道，对飞行控制和飞行安全等起到了至关重要的作用。随着航空技术的高速发展，现代飞机上所采用的当今世界尖端科技越来越多，其机载设备更是反映了众多专业门类的先进科技成果。机载设备包括了动力系统、液压系统、燃油系统、空调系统、飞行控制系统、电气系统、导航系统、通讯系统、起落架系统等及各类显示仪表，这些系统之间的信号交联关系越来越错综复杂。如自动飞行控制系统就和监视系统、导航系统、动力系统、飞行控制系统、显示仪表等有信号交联关系，这样就导致了飞机线缆纵横交错，十分庞大繁杂。如此繁杂的线缆，数以千计的导线，数以万计的接头检测点，不能有半点差错，否则不是造成机载设备损坏，就是造成飞机某些功能失常，甚至会对飞行安全造成危害。 

飞机线缆故障在飞机制造装配过程中就有可能出现，使飞机线缆完整性测试成为飞机总装过程中的一项重要工作。在飞机制造过程中,飞机线缆敷设安装以后，在机载设备安装前，需要利用测试系统对飞机的所有线缆进行测试，验证所有飞机线缆是否正确连接，确定飞机线缆中是否有连接故障和线路故障，对飞机线缆进行完整性检查,以避免由于线缆原因而增加机载设备调试难度。同时还可以保证不会因为线缆的故障差错而损坏昂贵的机载设备，确保飞机的各个系统功能正常，更重要的是可以消除隐患，确保飞行安 全。 

如果飞机线缆中存在故障，就需要在不拆除大量飞机线缆固定装置和飞机夹层的前提下，利用先进的飞机线缆故障定位技术在具有多分支的飞机线缆网络内快速寻找故障位置，并可以发现飞机线缆中的一些间歇性故障，以便于维修与更换。在现有的飞机线缆故障检测方法中，反射检测方法是一种常用的测试技术。反射方法的原理是向线缆的一端发射一个低压高频脉冲参考信号，由于线缆故障会导致其阻抗发生变化，参考信号则会在故障处发生反射。在信号入射端检测到反射信号，利用入射信号与反射信号的延迟时间可以计算线缆故障位置，反射信号的幅值和方向可以判断故障的类型。但是对于飞机线缆网络多分支结构复杂，线缆类型多样引起的多次反射以及信号的多次反射衰减现象，仅依靠反射测量得到的发射波形还不能够精确地对故障类型及位置进行定位。 

发明内容

针对上述技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种基于图形匹配的飞机线缆网络故障定位方法，基于图形匹配的飞机线缆网络故障定位方法，精准确定飞机多分支线缆网络故障定位，对于提高飞机制造装配工作效率，消除飞机电气线路故障隐患，提高飞机制造装配和使用维修效率，保证飞机安全均具有重要意义。 

2、为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是提出一种基于图形匹配算法的飞机线缆网络故障定位方法，该方法是基于虚拟仪器检测平台利用多分支线缆网络多反射的波形特点，采集多种飞机线缆网络结构的无故障反射波形；利用反射检测方法采集线缆网络反射波形的实验系统包括有PXI总线控制器、信号发生器模块、数据采集模块、计算机、显示器和T型接头，利用LabSQL将数据库文件导入虚拟仪器检测平台并在虚拟仪器平台对数据库文件进行操作，包括以下步骤： 

1）采集各种飞机线缆网络结构的无故障反射波形作为故障定位图形匹配运算时的模板波形，并将波形数据导入到数据库软件中； 

2）通过LabSQL将上述模板波形数据导入到虚拟实验平台中建立无故障反射波形信息库，并建立能够在虚拟仪器平台对数据库数据进行调用操作的VI（Virtual Instrument虚拟仪器）； 

3）对故障线缆网络进行检测得到故障线缆网络反射波形； 

通过对模板信息库中模板波形的调用，经过图形匹配运算查找与故障线缆网络反射波形匹配的模板波形，根据匹配结果确定出现故障的线缆网络分支结构； 

4）根据图形匹配计算模板反射波形与故障反射波形相似系数与差值系数确定故障类型及故障具体的分支位置。 

本发明的效果是：针对飞机线缆网络反射检测的多反射现象，利用反射检测得到模板反射波形并建立无故障反射波形信息库，结合图形匹配算法对故障反射波形与模板反射波形进行多分支线缆网络故障定位。 

附图说明

图1为本发明飞机线缆网络故障定位方法流程图； 

图2为本发明提供的基于图形匹配方法实现检测飞机线缆网络故障的方法流程图； 

图3为本发明波形检测模块反射检测示意图； 

图4为本发明无故障模板波形信息库结构图； 

图5为本发明图形匹配流程图。 

具体实施方式

结合附图和实施例对本发明的一种基于图形匹配的飞机线缆网络故障定位方法加以详细描述。 

图1为本发明基于图形匹配的飞机线缆网络故障定位方法的整体流程， 包括：采集多种飞机线缆网络结构的无故障反射波形作为故障定位图形匹配运算时的模板波形；通过接口协议将上述波形导入到数据库中建立无故障反射波形信息库；对故障线缆网络进行检测得到故障线缆网络反射波形；通过对信息库中模板波形的调用，经过图形匹配运算查找与之匹配的模板波形，确定出现故障的线缆网络分支结构；然后根据相似系数与差值系数确定故障类型及故障具体的分支位置。 

图2为本发明提供的利用图形匹配算法实现飞机电气线缆网络故障的方法测试系统的结构图。通过波形检测模块采集多种飞机线缆网络结构的无故障反射波形作为故障定位图形匹配运算时的模板波形；经信号处理模块处理后的反射波形通过接口协议导入到数据库中建立无故障反射波形信息库；波形检测模块对故障线缆网络进行检测得到故障线缆网络反射波形；经信号处理模块处理后的故障反射波形，通过对信息库中模板波形的调用，由图形匹配模块查找与之匹配的模板波形，确定出现故障的线缆网络分支结构；然后根据相似系数与差值系数确定故障类型及故障具体的分支位置。 

图2为对基于图形匹配的飞机线缆网络故障定位方法系统的整体描述，接下来结合附图和实施例对本发明的基于图形匹配的飞机线缆网络故障定位方法做详细描述。 

首先需要采集无故障反射波形作为模板波形建立无故障模板波形信息库：信号检测模块通过信号发射卡发射高频低压脉冲方波信号，信号采集卡采集多种飞机线缆网络结构的无故障反射波形作为故障定位图形匹配运算时的模板反射波形。如图3所示，信号检测模块的反射测量原理图。 

然后信号处理模块对模板反射波形进行信号的降噪滤波，归一化处理，使其有利于接下来的图形匹配运算。 

本发明实验平台是基于虚拟仪器测试系统，因此无故障线缆网络波形信息特征库是通过接口协议，应用数据库软件建立的线缆网络无故障反射波形 信息库与虚拟仪器系统连接，并进行对数据的各种操作。如图4所示，描述了经过处理后的无故障线缆网络反射波形导入数据库软件中的流程：通过接口协议将数据库与虚拟仪器测试平台系统连接；在虚拟仪器测试平台对数据库内反射波形数据进行操作（查询、添加、删除、修改）； 

通过信号发射卡发射高频低压脉冲方波信号，信号采集卡对故障线缆网络进行检测得到故障线缆网络反射波形；信号处理模块对被测故障反射波形进行信号的降噪滤波，归一化处理； 

接下来通过对信息库中模板波形的调用，开始进行故障反射波形与模板波形的图形匹配运算。图5为对故障线缆网络反射波形进行图形匹配以确定故障位置的流程。首先由波形检测模块经信号处理模块处理后的反射波形数据进入图形匹配模块准备，线缆网络波形信息特征库中模板波形依次与之进行波形匹配计算，直至找到匹配模板，确定所检测线缆网络分支结构以及相关线缆数据。再经过线缆故障定位算法对故障点位置进行计算，得到最终输出的故障定位结果。 

图形匹配的可信部分是图形匹配算法，其详细介绍如下：首先对无故障模板反射波形进行自相关运算。公式如下： 

$R_C\left(\tau \right)=C\left(\tau \right)*C^{*}(-\tau )={\int }_{-\infty }^{\infty }C(t+\tau )C^{*}\left(t\right)\mathrm{dt}={\int }_{-\infty }^{\infty }C\left(t\right)C^{*}(t-\tau )\mathrm{dt}$

式中，R_C(τ)为自相关函数，C(t)为模板反射波形，τ为时间； 

然后进行故障反射波形与无故障模板反射波形的信号对齐运算，将故障反射波形与模板反射波形做互相关计算，然后根据互相关最大值与上一步模板反射波形自相关最大值之间的时间延迟来估计波形间的时间延迟，利用该延迟值调整故障反射波形与无故障模板波形的位置进行波形的对齐。公式如下： 

$R_{\mathrm{CX}}\left(\tau \right)={\int }_{-\infty }^{\infty }{C}^{*}\left(t\right)X(t+\tau )\mathrm{dt}$

式中，R_CX(τ)为互相关函数，C(t)为模板反射波形，X(t)为故障反射波形。 

接下来再将对齐处理后的故障反射波形与无故障模板反射波形进行互相关运算，计算之前自相关函数与互相关函数的差值函数。该差值函数反映当前波形与模板波形在各时间点上的形状差异。将差值函数的最大值与自相关函数的最大值之比定义为差值系数δ，它代表模板波与当前被检波之间存在的最大形状差异。最后，两信号间的相似程度由相似系数γ估计。在一定范围内当γ小于给定阈值时，则剔除该被检信号。公式如下： 

$\delta =\frac{\mathrm{Max}|\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{C}_k{C}_{k+n}-\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{C}_k{X}_{k+n}|}{\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{C}_k^2}$

γ=1-δ 

式中，C_k为模板反射波形，X_k为故障反射波形。 

经过上述图形匹配运算查找与之匹配的模板反射波形，确定出现故障的线缆网络分支结构。然后根据相似系数γ与差值系数δ确定故障类型及故障具体的分支位置。