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1）基于AMESim的EHA系统仿真建模与故障数据集构建
民用飞机液压系统承担着为飞行控制舵面、起落架收放机构以及刹车系统等关键执行机构提供高压液压动力的核心任务，其中电液作动器（EHA）作为新一代多电飞机中替代传统集中式液压系统的关键部件，将电动机、液压泵和作动筒高度集成在一个紧凑的单元内，通过电机转速调节来实现液压输出流量的精确控制。EHA系统内部涉及电气、机械和液压三个能量域的耦合作用，任一环节的性能退化都可能导致系统输出精度下降甚至功能丧失，因此准确理解各子系统之间的能量传递关系和动态响应特性是开展故障诊断研究的前提。本部分利用AMESim多学科联合仿真平台搭建了完整的EHA系统仿真模型，建模过程按照功能层次逐步展开：首先建立永磁同步电机的电磁模型，定义定子电阻、电感参数以及转子磁通常数等关键参数，并配置矢量控制策略以实现电机转速和转矩的精确调节；其次建立定量齿轮泵的液压模型，设置泵的排量、容积效率、机械效率以及内泄漏系数等参数，将电机输出的机械功率转化为液压流量和压力输出；再次建立液压作动筒和负载模型，包括活塞面积、密封摩擦力、弹性负载刚度和阻尼系数等参数，形成完整的电液伺服作动回路。在仿真模型验证通过后，针对民机液压系统中常见的故障类型进行系统性的故障注入实验。具体而言，通过修改齿轮泵内泄漏系数来模拟泵体磨损引起的容积效率下降，通过改变作动筒密封处的泄漏参数来模拟密封老化导致的内泄漏增大，通过在液压管路中引入附加阻力元件来模拟管路堵塞或流道变窄等故障情形。在每种故障模式下分别设置多个故障严重程度等级，并在不同的运动指令输入条件下运行仿真，全面记录系统各监测点处的压力、流量、位移和温度等传感器信号，构建了包含多种故障类型、多种故障程度和多种工况条件的仿真故障数据集。对所采集的仿真数据进行初步统计分析，观察不同故障模式下各传感器信号的均值、方差和波形变化趋势，为后续特征提取和分类模型训练提供了丰富的数据基础。
（2）基于EHA试验台的齿轮泵内泄漏故障实验与时域特征分析
仿真数据虽然能够提供理想化条件下的故障响应信息，但实际液压系统中存在的制造公差、油液温度波动、空气混入和传感器测量噪声等因素会使真实信号与仿真结果产生一定偏差。为确保故障诊断模型具备在实际工程环境中应用的能力，本部分利用EHA系统试验台开展了面向齿轮泵内泄漏故障的物理实验。齿轮泵作为EHA系统中将电机机械能转换为液压能的核心元件，其内部泄漏量的大小直接决定了系统的容积效率和输出响应速度，是液压系统中最常见且影响最为显著的故障模式之一。齿轮泵内泄漏主要来源于齿轮端面与泵盖之间的轴向间隙、齿顶与泵壳之间的径向间隙以及齿轮啮合面之间的啮合间隙三个部位。在充分了解齿轮泵内部结构和各泄漏路径的工作机理后，本部分设计了多种人为制造内泄漏故障的方案，通过精密研磨齿轮端面以增大轴向间隙、在泵壳内壁加工微小沟槽以增大径向泄漏通道等方式，制备了从轻度泄漏到重度泄漏的多个梯度故障样本。在试验运行方面，考虑到民机液压系统在不同飞行阶段的工作需求差异较大，设计了涵盖多种运动频率和运动行程组合的EHA系统运动模式，包括低频大行程模式用以模拟起落架收放等大幅度动作场景，高频小行程模式用以模拟飞行控制舵面微调等精密控制场景，以及变频变行程的混合模式用以模拟复杂机动飞行条件。在每种故障样本和每种运动模式组合下，同步采集液压系统中多个传感器的运行数据，包括泵出口压力传感器、作动筒两腔压差传感器、位移传感器和电机电流传感器等多个监测通道的信号。将采集到的试验数据构建为结构化的试验故障数据集后，运用多种时域统计指标对数据进行特征层面的分析。所选取的时域指标包括均值、均方根值、峰值、峰峰值、偏度、峭度和波形因子等，这些指标能够从不同角度反映信号的幅值水平、波动程度和分布形态。分析结果显示，随着内泄漏故障程度的加重，泵出口压力信号的均方根值呈现明显的下降趋势，压力波动的峭度值逐渐增大，位移信号的跟踪误差均值和方差同步增加，这些时域特征的变化规律为不同故障模式之间的区分提供了直观且物理意义明确的判别依据。
（3）基于线性判别分析与朴素贝叶斯分类器的故障诊断模型
在获取了具有明确故障标签的仿真和试验数据集并完成时域特征提取之后，本部分着重研究面向民机液压系统的故障分类算法。朴素贝叶斯分类器作为一种基于贝叶斯定理的概率判别方法，其核心思想是根据训练数据学习各故障类别的先验概率和类条件概率密度函数，在测试阶段将待分类样本的特征向量代入后验概率计算公式，选择后验概率最大的类别作为诊断结果。朴素贝叶斯分类器假设各特征变量在给定类别标签的条件下相互独立，这一假设虽然在严格数学意义上并不总是成立，但在实际应用中大幅简化了联合概率密度的估计过程，使得模型在训练样本有限的条件下仍能获得稳定且合理的分类结果，非常适合液压系统这种故障样本采集成本高昂的工程场景。然而，直接将原始的高维时域特征向量输入朴素贝叶斯分类器可能面临两个问题：一是特征维度之间存在的冗余信息和相关性会违反条件独立性假设，降低分类精度；二是不同量纲和数值范围的特征会导致概率密度估计出现偏差。为此，在分类之前引入线性判别分析算法对特征空间进行降维和优化。线性判别分析通过寻找使类间散度最大化同时类内散度最小化的最优投影方向，将原始特征映射到一个低维子空间中，在该子空间内不同故障类别的样本聚集度更高而类间距离更大，有效提升了特征的判别能力并降低了特征间的冗余相关性。经过线性判别分析降维后的特征向量再输入朴素贝叶斯分类器进行概率推理，整个流程形成了从原始传感器信号到最终故障类别判定的完整诊断链条。此外，考虑到实际运行中不同故障类型的发生频率存在显著差异，某些罕见故障的样本量远少于常见故障，这种数据不平衡现象会导致分类模型偏向多数类而忽视少数类。为解决这一长尾分布问题，本部分构建了不同不平衡比例的测试数据集来评估模型的抗不平衡能力，并引入投票集成学习策略进行改进。
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