基于双重卡尔曼滤波器的发动机故障诊断

提出了一种基于双重卡尔曼滤波器的航空发动机健康参数估计方法,实现了传感器发生故障情况下发动机故障的准确诊断.采用发动机动态工作点的测量数据,解决了可测量参数偏少导致故障诊断困难的问题;球面采样平方根UKF(UnscentedKalmanfilter)故障诊断滤波器具有更好的滤波稳定性与更低的计算量的要求,提高了故障诊断算法的效率与精度.某型双轴涡扇发动机故障诊断仿真结果表明,该方法可以准确的同步实现气路部件与传感器的故障诊断,是一种有效的航空发动机故障诊断方法.      

发动机故障诊断主因子模型的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断的测量参数选择的问题.基于发动机故障诊断的主因子模型,结合预测平方残差和(prediction error sum of squares,简称PRESS)准则,建立了一种选择风扇流量、风扇出口压力、压气机出口压力、压气机出口温度、涡轮后温度和燃油流量这6个测量参数进行单轴涡扇发动机故障诊断的方法.大量的实例表明,合理运用该方法选择测量参数的种类和数量,既能取得比较满意的诊断效果,又能利用发动机控制系统已有的测量参数,降低诊断成本,具有一定的工程应用价值.      

航空发动机故障的支持矢量机智能诊断

引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型，然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明，支持矢量机具有优秀的故障学习能力，采用它进行航空发动机故障诊断是可行、有效的。     

航空燃气涡轮发动机气路故障诊断进展

航空发动机健康管理是提高当代先进航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术,是实现发动机视情维 修的重要方法之一。航空发动机气路故障诊断作为健康管理系统的重要支撑技术,在先进航空发动机发展过程中具有重要的研 究价值与前景。基于航空发动机气路故障诊断50余年的发展成果,梳理了航空发动机气路故障诊断的总体实施流程,包括气路 测量参数的选择及参数预处理方法、基线值的计算及基线模型的构建方法;介绍了基于模型和数据驱动的气路故障诊断方法的基 本原理和典型成果并对不同方法的特点进行了评述;对气路故障诊断未来发展方向,包括性能预测、在线气路故障诊断、信息融合 以及过渡态气路故障诊断的基本思想和研究现状进行了分析。国内外研究表明：航空发动机气路故障诊断已经形成了以基于模 型和基于数据驱动为基础的诊断方法体系,得到了较全面且系统的发展。中国在已有研究成果的基础上,应进一步完善航空发动 机全寿命周期数据的收集与整理,建立航空发动机健康管理系统的设计体系,增强产、学、研、用等多方协作,为先进航空发动机健 康管理系统提供有力技术支撑。     

某型涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法

本文是涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法研究的结果。根据监控功能要求 ,应用气路参数分析法 ,确定反映部件性能参数变化的测量参数 ,建立故障诊断模型 ,探讨分别应用 6个和 4个测量参数诊断气路部件故障的方法     

航空发动机故障诊断主因子选取相似系数法

针对目前航空发动机气路故障诊断主因子模型中计算量大、故障方程多重共线性的问题,提出了主因子选取的相似系数法。通过计算故障模式和测量参数偏差之间的相似系数来选取故障方程的主因子,避免了对全部可能的主因子组合的计算。讨论了利用方法求解时的方程共线性问题,并对比了直接利用主因子模型求解的计算结果,结果表明,提高了故障诊断结果的可判断性,使故障诊断更加迅速可靠。     

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.      

基于模式识别的航空发动机燃油控制系统传感器故障诊断

航空发动机燃油控制系统执行机构故障有可能导致参数测量传感器出现较大偏差,而采用传统的传感器故障诊断方法易误诊为传感器故障。为此,引入修正因子作为传感器故障模式样本,通过聚类分析获得样本的特征向量;按照卡洛南—路伊变换(K—L变换)原理,对传感测量信息进行变换,构成了新的正交变换矩阵,减弱了各特征向量的相关性,突出了差异性,加强了对故障传感器和发动机燃油控制系统执行机构故障的特征识别能力;利用多组学习训练样本,设计了发动机不同参数测量传感器故障模式的判别函数。经仿真试验验证,该方法可以有效识别、诊断传感器故障。     

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。     

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。     

航空发动机双重传感器故障诊断逻辑研究

针对航空发动机控制系统的双重传感器故障,提出了一种采用双路容错设计的卡尔曼滤波器故障检测隔离系统.故障检测隔离系统由一系列卡尔曼滤波器组成,每个滤波器都假定2路传感器故障,而以故障支路外的测量值作为输入量.当双重传感器故障发生时,只有不包含故障传感器信息的滤波器保持较低的估计残差,其他滤波器都会产生较大的估计残差,如此双重传感器故障便可以被隔离.利用滤波器组估计残差的特征,进一步设计合理的运算逻辑,系统就可以同时对传感器单一故障进行检测和隔离.为了验证故障诊断系统的有效性,在发动机慢车状态分别对传感器发生双重故障和单一故障的情况进行仿真.仿真结果表明:故障诊断系统能够准确有效地对传感器双重故障和单一故障进行检测和隔离.      

基于模糊故障树和因子化分析的重复使用火箭发动机失效模式

为确定发动机薄弱环节,指导重复使用火箭发动机可靠性设计,以航天飞机主发动机为研究对象,通过模糊故障树分析法和因子化分析法对发动机主要组件的关键失效模式进行研究.结果表明:模糊故障树分析法给出关键重要度最高的底事件为由剥落、凹坑、磨损和腐蚀致高压氧化剂涡轮泵的轴承失效;因子化分析法通过考虑风险、时间和概率3种因素综合评估出发动机系统中的综合因子最高的失效模式为涡轮叶片失效.      

基于单故障叠加的航天器故障数据仿真方法

针对测试故障诊断系统可靠性的问题,在传统基于对故障航天器的参数估计模拟的故障数据仿真基础上,提出一种基于单故障叠加模型的航天器复杂故障数据仿真方法,新型数据仿真方法能够在有限次迭代的情况下逐次逼近仿真航天器故障数据,对航天器故障的仿真实验证明,该方法可广泛应用于各类航天器故障诊断系统的测试过程。     

新型喷管控制系统故障模式分析及模拟

为提高新型喷管控制系统的可靠性及故障安全性,对该系统进行故障模式研究,并采取相应的对策以保证该系统在故障状态下能够安全工作。为保证控制系统对故障的处理策略正确,需要对故障进行模拟并验证该系统对故障的处理逻辑。对新型喷管控制系统进行了介绍,对该系统(控制器、传感器、通讯、伺服阀、电磁阀及作动筒等部件)的故障模式、解决方法、故障影响进行了初步分析。对该系统故障模拟系统进行了介绍并对如何进行故障模拟进行了初步研究。验证结果表明:喷管控制系统能够检测到预设故障并正确处理。     

基于模糊综合评判的试验台故障诊断方法

提出了基于数据融合的模糊综合评判试验台故障诊断方法,该方法利用模糊输入向量和模糊关系矩阵的广义合成运算和最大隶属度原则,根据各故障原因与故障征兆之间不同程度的因果关系,在综合考虑所有征兆的基础上,对试验台进行故障诊断,并且利用模糊综合评判系数,给出故障诊断结果的可信度等级。通过对某型试验台氧系统14种故障的诊断结果验证了该方法有效性,A级正确率高于90％。     

基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断

为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用.      

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     

基于深度学习的航空发动机不平衡故障部位识别

针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。     

基于神经网络和故障字典相结合的末制导雷达故障诊断技术

采用故障字典和BP神经网络相结合的方法,利用Muhisim软件进行电路仿真,再由实测样本数据对BP神经网络进行训练,完成对网络各参数的设置。仿真结果表明,该方法可以较好地将故障定位到模块级中的元器件,也可为其他型号的雷达模块级故障诊断技术研究提供借鉴。