航空智能发动机及状态监视和故障诊断系统

智能发动机是美国IHPTET计划及其后继VAATE计划的核心内容之一,而状态监视和故障诊断系统则是智能发动机的关键技术。本文主要介绍智能航空发动机的发展背景、概念与特点,智能状态监视和故障诊断技术方法和发展方向。     

监视参数预测和故障识别法

将时间序列分析方法应用于航空发动机状态监视与故障诊断中, 采用自回归模型, 对监视参数进行趋势预测。进一步将时序分析与模式识别技术相结合, 通过构造判别函数和用参数相关分析法, 识别发动机典型故障。      

发动机气路参数故障诊断法在EMS中的应用

论述了气路故障诊断技术在发动机状态监视与故障诊断系统(EMS)中的应用,着重阐明了趋势分析法、部分性能分析法、部件特性修正法、动态参数分析法、人工神经网络法、专家系统等气路故障诊断法的基本原理、功能及其局限性,并分析了今后可能的发展趋势和应注意的问题。     

发动机状态监视和故障诊断系统的发展

航空发动机状态监视和故障诊断系统的研究已有30多年历史,现在,这种系统已广泛用于各类先进的航空发动机和非航空燃气涡轮发动机。现在国外还在不断研究新的状态监视和故障诊断系统,这包括机载实时诊断系统、智能发动机状态监视和远程故障诊断系统。     

航空发动机状态监视、故障诊断研究及验证

提出了发动机状态监视、故障诊断的理论方法并搭建了该系统的软硬件平台,为建立机载发动机健康管理系统奠定了坚实的基础。首先,建立并验证了含有健康参数的发动机线性化模型,在模型的基础上设计了用于故障诊断的卡尔曼滤波器;其次,用设计好的滤波器可以准确估计出反应发动机运行状态的不可测参数;随后又用了一组卡尔曼滤波器诊断、隔离了传感器故障;最后,介绍了该部分机载系统原理样机的软硬件配置,并进行了算法平台验证,从操作和实现方式上验证了软硬件平台。该设计满足算法需求且界面人性化、易于操作。     

涡轴发动机监视参数选择与诊断方法研究

介绍了涡轴发动机性能参数与监测参数选取的依据和方法 ,建立了利用故障因子概念诊断发动机故障的数学模型 ,给出了亚定型故障诊断方程组的解法及其发动机健康状况判定依据和故障诊断有效性的评价指标。运用发动机的实际无故障数据和模拟故障数据进行了仿真。结果表明 :建立的诊断模型可信 ;选取不同的测量参数可诊断不同的发动机故障 ;减少系统测量误差可以提高诊断的有效性。该系统对在役涡轴发动机的健康监视具有实用性 ,对其它发动机具有参考价值。     

人工神经网络技术在民用涡扇发动机故障诊断中的应用

讨论了神经网络技术在航空发动机状态监视和故障诊断领域的应用．介绍了涡扇发动机的气路故障诊断原理,以及人工神经网络故障诊断方法,并介绍了ＢＰ网络对ＰＷ４０００发动机的常见故障进行诊断的实例。     

航空发动机控制系统的研发与展望

对国内外军用航空发动机控制系统的研制现状和今后的发展方向进行了归纳和分析,主要对主燃油控制、加力燃油控制、尾喷管控制、防喘控制、发动机状态监视和故障诊断各系统的技术特点,方案选择,研究动向进行了介绍和评述。从航空发动机控制系统近年来取得的进展,特别是全权限数字电子控制(FADEC)技术的研究和应用,可以看出航空发动机控制系统的发展潜力巨大,将会对飞机和航空发动机的研制和发展产生巨大的影响。      

弹用涡喷发动机性能监视与诊断系统软件研制

介绍了发动机性能监视与诊断系统的功能，并讲述了软件系统总体设计方案，给出了软件系统流程图，论述了气路参数分析法在某弹用涡喷发动机故障诊断中的具体运用，通过数值试验表明了诊断方法的有效性。     

航空发动机关键件使用寿命监视系统设计

使用寿命监视对提高飞机和发动机的安全性,可靠性和使用经济性有重要作用。基于军用飞机飞行数据建立的地面数据处理和关键件使用寿命消耗分析系统,其功能包括：对发动机状态监视参数进行筛选并提取影响低周疲劳动寿命的循环数以及影响蠕变疲劳寿命的热状态参数,进而利用线性累积损伤理论建立各关键件在低周／蠕变交互作用下的实际寿命消耗的计算模型。通过发动机使用寿命数据对发动机监视关键件的剩余寿命加以管理,为使用和维修提供参考依据。     

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。     

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析（PCA）的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明：该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

基于发动机性能的传感器故障隔离方法研究

对处于研制阶段的航空发动机整机试验用传感器故障隔离进行了研究。分析了研制阶段发动机试验传感器的故障特点,基于这些特点和发动机自适应模型,建立了多种基于发动机性能模型的故障隔离算法,分别研究了3种不同的隔离指标;分析了发动机故障与传感器故障之间的影响和关系,在发动机故障程度较为严重条件下,建立了改善传感器故障隔离效果的加权方法;并对所建立的算法进行了带有噪声的数值试验。结果表明:采用自适应收敛判断量作为隔离指标,隔离效果最为良好。     

Fault diagnosis and isolation of the component and sensor for aircraft engine

Aircraft engine component and sensor fault detection and isolation approach was proposed,which included fault type detection module and component-sensor simultaneous fault isolation module. The approach can not only distinguish among sensor fault, component fault and component-sensor simultaneous fault, but also isolate and locate sensor fault and the type of engine component fault when the engine component fault and the sensor faults occur simultaneously. The double-threshold mechanism has been proposed, in which the fault diagnostic threshold changed with the sensor type and the engine condition, and it greatly improved the accuracy and robustness of sensor fault diagnosis system. Simulation results show that the approach proposed can diagnose and isolate the sensor and engine component fault with improved accuracy. It effectively improves the fault diagnosis ability of aircraft engine.      

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真

为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础.      

基于特征值和特征向量的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断中测量参数如何选择的问题。利用发动机故障诊断矩阵，提出了基于特征值和特征向量比较不同测量参数选择系统之间优劣的简易快速算法，该算法可以从几何角度直观地展现整体解空间和解矢量的方向等变化情况。通过一个单轴涡喷发动机测量系统对比案例有效地表明:地面测试系统的最大与最小特征值比为33，机载系统的最大与最小特征值比为1008，在该单轴涡喷发动机气路故障诊断方面，地面测试系统比机载系统明显更有利于气路故障诊断。该算法可用于优化机载发动机测量传感器布局、台架测量系统中测量传感器布局，指导工程中测量参数的选择等。      

飞行状态数据的有效性检查

ＥＭＤ（发动机状态监控和故障诊断）系统应用于ＭＤ－８２飞机上的ＪＴ８Ｄ－２１７发动机时，由于人工记录和人工键入飞行数据造成飞行数据存在严重的质量问题，给发动机的趋势分析和故障诊断带来很大的困难。本文介绍了ＥＣＭＩ对飞行状态参数进行有效性检查的方法，提出了采用主因子模型对发动机进行故障诊断时，用来识别是飞行状态数据的质量问题，还是发动机指示系统故障的判别准。则强调了记录飞行数据应达到的条件及数据质量的指标。所有这些对提高趋势分析和故障诊断的成功率都取得了很好的结果     

涡轴发动机尾气静电监测信号影响因素分析

 针对某型航空涡轴发动机试车台实验所获得的尾气静电监测信号,结合发动机台架试车状态和性能数据,分别在两个时间尺度上展开分析研究。研究发现发动机的工作状态和健康状态均对尾气静电信号产生重要影响。在小时间尺度上的分析发现,无故障情况下影响尾气静电信号变化的主要因素为燃油供给量,尾气静电信号能量随燃油供给量的增加近似按指数规律上升;而在大时间尺度上的分析发现,在一定的燃油供给和恒定的自由涡轮转速条件下,尾气静电信号能量随着发动机性能的缓慢衰退而逐渐上升。实测尾气静电信号所反映的趋势与初步的理论分析结果相一致,为建立涡轴发动机尾气静电信号的健康"基线",进而用于气路状态监测及故障识别提供了初步的依据。研究还发现,静电监测技术不仅能够为突发性故障提供预警信息,而且能够反映发动机整机性能衰退,进一步拓展了静电传感器的监测能力及其在航空发动机健康管理中的应用。