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航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究 总被引:13,自引:11,他引:2
提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度. 相似文献
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航空发动机部件性能参数融合预测 总被引:7,自引:1,他引:6
为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。 相似文献
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传感器故障下的航空发动机机载自适应模型重构 总被引:5,自引:3,他引:2
利用航空发动机测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以估计发动机的非额定工作状况,并以此对机载模型进行校正,使其与真实发动机工作状况保持一致。建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型并对其进行了增广,设计了卡尔曼滤波器,根据可测输出偏离量对发动机性能蜕化值进行了估计,并将性能蜕化值用于修正发动机不可测输出参数。考虑了当某一传感器发生故障后,利用一簇卡尔曼滤波器对发生故障的传感器进行诊断并隔离,并依据剩余非故障传感器的信息对自适应模型进行重构。仿真结果表明,重构的自适应模型能够满足精度及实时性要求。 相似文献
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本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明:所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。 相似文献
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为了解决传统的机载发动机分段稳态线化模型精度不足的问题,在发动机稳态线化模型中引入了模型各输出参数泰勒展开中的非线性余项,建立了考虑非线性余项的机载发动机稳态模型。为了估计真实发动机部件蜕化情况,建立了基于Kalman滤波的发动机部件性能蜕化估计模块。以考虑非线性余项的发动机稳态模型为核心,结合性能蜕化估计模块构建了机载发动机自适应模型。针对所建立的机载发动机自适应模型,进行了单部件及多部件蜕化参数估计以及最小油耗性能寻优控制模式的仿真。仿真结果表明,考虑非线性余项的机载发动机自适应模型误差在1%以内,且具有优化耗时少 ,建立模型样本数据需求量小的特点。 相似文献
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航空发动机性能恢复控制方法 总被引:8,自引:6,他引:2
针对航空发动机部件蜕化导致性能变差问题,设计了航空发动机性能恢复控制系统,系统根据发动机的工作状态以及健康状态在常规转速控制模式、稳态性能恢复控制模式和加速性能恢复控制模式之间切换.稳态性能恢复控制模式在常规转速控制模式的基础上设计了一个外环控制回路,通过自适应修正稳定状态下压气机转速指令达到蜕化发动机性能恢复的目的;加速性能恢复控制模式通过综合常规转速控制方法和喘振裕度控制方法,在保证发动机气动稳定的同时,充分挖掘发动机潜力,从而达到恢复蜕化发动机加速性能的目的.通过不同状态不同部件蜕化下的仿真结果表明恢复蜕化发动机性能的有效性. 相似文献
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基于云关联度的航空发动机传感器、部件故障识别系统设计 总被引:3,自引:0,他引:3
针对灰色关联度方法用于发动机故障诊断精度低的问题,结合云理论和关联度分析方法,提出了云关联度方法,利用“云滴”能够反映映射的模糊性和随机性与整体“形状”变化分布这一特性,克服数据挖掘的模糊性和随机性问题,采用综合隶属度方法能够充分对数据进行挖掘,最终计算出云关联度.为了实现航空发动机传感器、部件单一故障的实时识别和诊断,在分析航空发动机传感器故障和部件故障特点的基础上,利用云关联度方法,设计了航空发动机传感器、部件故障的识别系统.仿真结果表明该方法不仅能够实时正确区分航空发动机传感器、部件故障,还能准确诊断出故障发生的传感器或者部件的位置,有效地改善了航空发动机故障诊断能力. 相似文献
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基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文) 总被引:3,自引:1,他引:2
改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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发动机全面性能诊断的随机搜索模型 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了求解发动机亚定故障方程组整体优化解的随机搜索模型。该数学模型可以在同时发生的故障模式的数目小于、等于、特别是大于测量参数个数的各种复杂情况下给出全面的故障诊断信息。以JT9D发动机全面性能诊断问题为例,利用随机模拟样本对随机搜索模型的诊断有效性进行了评估,并且利用JT9D发动机的24个实际故障样本对随机搜索模型进行了检验。研究结果表明,利用4个测量参数可以对发动机主要部件同时发生的6~10个故障进行诊断。诊断有效性指标可达0.89~0.94. 相似文献
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