用于波音777的GE90发动机研制,设计特点

GE90是美国通用电气(GE)公司为双发大型客机B777研制的特大流量比、特大推力的涡扇发动机。由它的名字GE90可以看出,这是GE公司在90年代研制的一种全新发动机。波音公司于1990年初提出研制一种双发大型客机,用以填补B747—400与B767—300两型飞机间的空     

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择；训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

基于性能退化缓解的双发推力匹配控制

为了解决退化程度不同而导致的双发推力不匹配问题,首先介绍基于发动机性能退化缓解控制的双发推力匹配控制系统(在发动机基准控制系统的基础上添加外围控制回路实现对推力的间接控制,并通过设定双发共同遵循的期望推力减少由于发动机退化程度不同造成的双发推力差异),之后对该系统所涉及的推力设定、参数估计、转速指令修正等关键技术进行研究,最后在MATLAB/Simulink环境下进行仿真验证,结果表明:该系统可以在发动机参数限制范围内合理地设定双发共同遵循的期望推力,减少推力差异,满足自动协调双发推力匹配的设计要求。     

涡轴发动机转速信号故障对策研究及试车验证

以某型涡轴发动机为对象, 对转速传感器失效状态下全权限数字电子控制系统(FADEC)采取的控制对策进行研究.确定了某型涡轴发动机的容错控制规律.试验在台架条件下进行, 采用“故障模拟杆”方法, 对发动机容错控制进行研究.试验结果表明, 所采用的故障对策和验证方法实施方便, 容错控制能够有效维持发动机的功率输出.验证试验为双发装机匹配提供了有益的经验, 对其它型式的发动机亦具有参考价值.      

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

利用性能参数回归分析的航空发动机MTBF预计

航空发动机可靠性指标平均故障间隔时间（MTBF）的预计方法有多种,在发动机立项阶段数据缺乏的情况下建议优先选用统计回归法进行发动机可靠性指标MTBF的预测。为了在发动机预先研究阶段能够预计发动机的可靠性水平,利用系数修正的方法对国外的预计回归公式进行修正,可以得到1个新的回归预计公式,但该公式存在飞机参数不明确时无法进行应用的缺点,因此,基于仅利用发动机性能参数进行多元线性统计回归分析得到了新的预计公式,结果表明：新的预计发动机MTBF的回归公式可以在配装飞机不明确的情况下,仅利用发动机本身的性能参数即可大概估算出发动机的MTBF水平,预计效率高,可以为发动机立项论证时可靠性指标MTBF提供参考依据。综合来看,该方法可以实现立项阶段根据飞机参数、发动机性能参数进行发动机可靠性指标MTBF的快速预计,有一定的参考价值。     

融合静电信号和气路参数的发动机性能评估方法

为了研究静电监测技术对航空发动机的监测效果,开展了航空涡喷发动机静电监测台架实验,获得了140个完整试车阶段的静电信号数据。针对发动机传统气路性能评估方法的信息源有限的问题,提出了一种融合静电信号和气路参数的发动机性能评估流程和方法,进一步采用了基于逻辑回归模型的评估算法对发动机的综合性能进行量化评估,通过融合试车实验的静电数据和性能参数,对发动机的健康状态评价方法进行研究。结果表明:当健康值为0.9以上可以认为发动机为健康状态,当健康值小于0.3时可以认为发动机已经发生了较为严重的退化,所提出的融合评估方法要优于传统的性能参数评估方法,能够提前预警气路性能严重退化。     

结合发动机性能趋势监控分析发动机典型故障

一、引言对航空发动机的性能状况监控包括初探检查、磁绪和油滤检查、滑油抽样分析、性能参数（包括滑油耗量）趋势监控。发动机性能趋势监控通过对起飞、巡航状态下发动机主要性能参数的趋势的观察和分析，监控发动机的综合性能情况（包括润滑系统状况）。它是对常规孔探和磁堵检查监控方法的有效补充，同时还可预测或协助判断某些发动机甚至飞机附件的故障。本文从最广泛使用的两种民用发动机的两个典型故障原因和相应巡航性能参数曲线分析，从一个侧面阐述发动机性能趋势监控对排放的指导意义。二、利用GE公司ADEPT报告分析CFM56—3…     

某涡扇发动机过渡过程仿真研究

采用部件法建立了某型涡扇发动机加速过程动态模型,并对不同加速供油量下发动机的加速过程进行了数值仿真,分析了其对发动机性能参数的影响;研究了不同喷口面积调节对发动机加速性的影响。计算结果表明,该方法较为符合实际情况,可以作为该型发动机加速过程控制的模型。      

双发飞机延程飞行及发动机可靠性

双发飞机延程飞行的历史与现状早在1936年美国实施的联邦条例就要求飞机获得批准飞行以前,申请者要证实沿计划飞行航路每隔185公里至少有1个可以安全起飞和降落的备降机场,不管地形地域的情况如何。此条例限制了双发飞机飞行的航路,影响了双发飞机的飞行距离。 50年代初期,由于活塞式发动机故障率随着发动机马力增大而增高,这给双发飞机飞行安全带来了很大问题。为此,美国联邦航空局(FAA)     

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。     

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。      

应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证，结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言，神经网络方法具有更大的工程应用潜力。     

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.      

基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断

为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障,并得到对应的运行状态参数;从每种故障类型下的长时间序列的状态参数中提取出向量化的曲线特征,构成故障样本;将故障样本带入SDAE模型中进行深度特征提取,经过前向传播和反向微调得到训练好的模型用于发动机故障诊断。结果表明:GSP能够通过参数更改来模拟微弱故障下的状态参数,从而构建多故障样本集;SDAE的重构误差和反向传播误差能够快速收敛到较小值,SDAE的故障诊断正确率为99.5%;与深度信念网络(DBN)、人工神经网络(ANN)以及经典机器学习方法支持向量机(SVM)相比,SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。     

涡轴发动机状态监测系统的研究

介绍了某型涡轴发动机健康状况监视系统的总体方案，给出了用于发动机诊断的状态监测参数和性能评估参数；建立了利用故障因子概念诊断发动机故障的数学模型，运用发动机的实际无故障数据的模拟故障数据进行了仿真。结果表明，诊断结论可信。该系统对在役发动机的健康监视具有实用性。     

液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法

提出了一种新的描述液体火箭发动机系统的定性模型，阐述了系统部件行为模型和结构模型的构建方法，给出了求解基于关系模型诊断问题的推理机制，建立了液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法。以空间推进系统为研究对象进行了实例诊断分析，结果表明：该方法是一种有效的基于定性模型故障诊断方法。     

面向航空发动机推力控制的大气参数测量系统设计

为了实现多发飞机推力控制匹配要求,以及提升机载控制参数测量可靠性要求,设计了一套适用于多发飞机的机载环境大气参数测量系统。通过对发动机推力控制需求和适航相关要求的分析,确定了系统设计原则,利用飞机和发动机的有限硬件资源,提出了一种适用于多发飞机的多余度机载环境大气参数测量系统架构。针对不同来源的信号,分别设计了相应信号故障诊断算法、表决算法以及多源信号故障切换逻辑,保证系统在信号发生故障时可及时切换到健康余度。通过仿真和试验对测量系统在信号发生故障时的容错能力进行了验证,结果表明：系统余度设计合理,故障诊断和表决逻辑有效,环境大气参数测量的可靠性和安全性得到了提升;当信号发生故障时,可实现故障重构,且切换过程产生的推力变化小于3%。     

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。