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。     

航空发动机控制系统传感器FDIA系统仿真

基于卡尔曼滤波器组,建立了航空发动机控制系统传感器故障诊断系统,实现了对单个传感器故障的检测、隔离与重构(FDIA),确保了发动机控制系统即使在传感器故障发生的情况下,依然能安全可靠地工作.同时利用Simulink建立一个通用的发动机传感器故障诊断仿真平台,在此仿真平台上,对故障的诊断进行仿真验证,并分析了测量噪声对故障诊断系统性能的影响,为发动机在线传感器故障诊断系统的实现提供理论依据.      

基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文)

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。     

基于多模型的航空发动机传感器混合故障诊断方法

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。     

基于二阶鲁棒滑模观测器的民用涡扇发动机气路故障诊断

针对状态估计器在航空发动机气路参数估计中响应迟缓、鲁棒性不强等问题,以未知输入重构的思路,提出了一种基于Super-twisting滑模观测器的航空发动机气路故障诊断方法。通过将健康参数考虑为未知输入,设计滑模切换项重构健康参数的变化量,由于避免了状态估计器设计中健康参数导数为零的假设,本文的方法在处理突变故障时拥有更快的响应速度。针对鲁棒性问题,提出了一种新的故障向量增广形式,通过将扰动项增广至健康参数向量中,观测器的重构信号能够同时估计出健康参数变化量以及扰动项的大小,实现扰动与部件故障的解耦,从而避免了不确定项对健康参数估计结果的影响。本文建立了民用涡扇发动机包线范围内的线性变参数模型,通过不同故障模式下的数值仿真,并与状态估计器比较,验证了方法的有效性。结果表明,设计的滑模观测器具有小于0.5%的估计误差,有效地提高了气路健康参数的估计速度,增强了对不确定性的鲁棒性。     

考虑性能退化的航空发动机故障诊断量化评估

航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。本文从状态量的可测量性以及最优观测器设计两个方面对退化状态下航空发动机的滑动窗口模型进行解耦处理。从故障可检测及可隔离两个方面对故障的可诊断性进行量化评估,以巴氏距离为量化标准,将量化评估问题转换为多元分布概率距离求解问题。同时,从故障空间的角度对故障可隔离性进行定义,剥离了参考故障模式的影响,将可隔离性转化为故障空间中故障模式的固有属性,并给出航空发动机故障可检测及可隔离的判据。仿真实验证明,本文所提出的方法可以在发动机性能退化条件下对控制系统传感器、执行机构故障以及发动机气路部件故障进行可诊断性量化评估。     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

基于UIO的航空发动机执行机构故障诊断

为了提高航空发动机诊断过程中对噪声干扰和模型参数变化的鲁棒性,应用UIO(Unknown Input Ob-server)理论估计发动机动态系统的工作状态,通过干扰正交投影弱化外界干扰对状态估计的影响,处理了航空发动机执行机构的故障诊断问题。对航空发动机执行机构设计一组UIO观测器,其中每个UIO用于监测估计对应执行机构的故障偏移量,计算系统输出理论估计值与发动机实际测量信号间的残差数据,分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机执行机构系统的故障检测和隔离。某型涡扇发动机上的实验结果表明,与Kalman滤波算法相比,UIO诊断方法更能鲁棒地检测和隔离出执行机构故障。     

基于奇异值差的转静件碰摩故障诊断方法研究

针对目前奇异值分解方法在航空发动机碰摩故障诊断处理中的不足,在基于矩阵分析推导奇异值残差重构信号能量成分的基础上,提出了利用奇异值残差重构突变信息的方法并建立了诊断流程.利用仿真信号对提出的方法进行了验证,得出了该方法与理论分析相符合.最后将其应用于某型航空发动机实测数据的处理,成功地判断出该发动机碰摩的时刻和碰摩故障的延展,结果表明该方法对航空发动机碰摩故障的诊断具有良好的效果.      

基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断

将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中,给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法：应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率,识别出了滚动轴承的故障类型。通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障。     

多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断

针对多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断问题,提出一种直接估计舵面偏转量的自适应补偿观测器方法。首先,设计了增广观测器进行系统输入估计,并提出了自适应补偿方法解决其动态跟踪性能差的问题;其次,设计了一种新的自适应阈值以快速检测故障并降低虚警率;最后,利用舵面故障特点,采用重置初值的限定记忆最小二乘方法实现了对突变参数的实时估计,用以进行故障隔离。仿真结果表明:在不同的舵面损伤故障情况下,所提出的观测器方法能在20 ms内发出故障预警,并在0.22 s内确定故障位置,所采用的辨识方法可以在故障报警后的0.2 s内准确估计出损伤程度。     

基于鲁棒故障观测器的非线性离散系统容错控制设计

针对存在执行器故障以及未知干扰的非线性离散系统,提出了一种鲁棒故障估计与容错控制方法。首先在未知系统干扰作用下,设计鲁棒故障观测器实现系统状态和执行器故障的同步估计;然后根据鲁棒故障观测器得到的系统状态估计和故障估计信息设计容错控制器,进行状态反馈容错控制,同时基于D稳定与H_∞控制理论对鲁棒故障观测器和容错控制器进行设计,实现了多约束条件下的故障估计与容错控制;最后用飞行控制系统模型验证了所提方法的有效性。     

Simultaneous state and actuator fault estimation for satellite attitude control systems

In this paper, a new nonlinear augmented observer is proposed and applied to satellite attitude control systems. The observer can estimate system state and actuator fault simultaneously. It can enhance the performances of rapidly-varying faults estimation. Only original system matrices are adopted in the parameter design. The considered faults can be unbounded, and the proposed augmented observer can estimate a large class of faults. Systems without disturbances and the fault whose finite times derivatives are zero piecewise are initially considered, followed by a discussion of a general situation where the system is subject to disturbances and the finite times derivatives of the faults are not null but bounded. For the considered nonlinear system, convergence conditions of the observer are provided and the stability analysis is performed using Lyapunov direct method. Then a feasible algorithm is explored to compute the observer parameters using linear matrix inequalities (LMIs). Finally, the effectiveness of the proposed approach is illustrated by considering an example of a closed-loop satellite attitude control system. The simulation results show satisfactory perfor-mance in estimating states and actuator faults. It also shows that multiple faults can be estimated successfully.     

一种改进的自适应故障诊断设计方法及其在飞控系统中的应用

基于自适应故障诊断观测器提出一种新的自适应故障估计设计方法。针对传统自适应故障估计设计方法难以满足故障估计性能的要求以及存在严格的等式约束增加了观测器设计的难度等问题,提出新的自适应故障估计设计方法,该方法不仅能够显著地提升故障估计的性能,而且通过运用不等式变化有效地避免了严格的等式约束,基于Lyapunov稳定性理论以矩阵不等式的形式给出了误差动态系统稳定的新的充分条件。最后,对某型飞控系统的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于动态观测器的导弹武器系统故障诊断方法

为解决导弹武器系统多故障模式问题,提出了基于动态观测器的诊断方法,即采用1个动态观测器去检测一系列故障。当把耦合故障表示成故障信号的组合时,该方法可推广到耦合故障的诊断中。     

具有Lipschitz非线性系统的航天器故障检测

对存在未知干扰的Lipschitz非线性系统,探讨了基于滑模观测器的执行器故障检测的方法。通过等价状态变换,可以得到2个子系统,其中一个子系统与执行器故障和未知干扰耦合,而另一个子系统则只与执行器故障耦合。在此基础上,提出了一种免受未知干扰影响,可对执行器故障敏感的滑模观测器设计方法。这种滑模观测器可以作为故障检测工具,而将其输出估计误差作为残差发生器,用于执行器故障检测。相比滑模观测器的故障重构方法,该方法大大放宽了对数学假设条件的要求。最后,对一个大攻角状态下的航天器的简化模型进行了数字仿真,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

航天器姿控系统的PD型学习观测器故障重构

针对满足Lipschitz条件的航天器姿态控制系统这一非线性系统中存在的执行器加性故障、空间干扰与测量噪声问题,提出了基于PD型迭代学习观测器的故障重构方法。该方法具有期望的鲁棒性能指标,能够在系统存在空间干扰与测量噪声情况下实现对突变故障与时变故障等故障类型的精确重构。基于线性矩阵不等式技术给出系统化PD型迭代学习观测器的设计方法,并根据Lyapunov稳定性理论对上述设计方法的稳定性条件进行了理论证明,同时利用鲁棒技术抑制空间干扰与测量噪声对执行器故障重构的影响,通过线性矩阵不等式工具箱求解观测器参数矩阵。最后,将该方法应用到航天器姿态控制系统中,仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种快速鲁棒自适应故障估计方法设计

针对一类线性系统的执行器故障,对一种快速鲁棒自适应故障估计方法进行了设计。所设计的自适应故障估计观测器在放松严格正实(SPR)条件的同时,还具备对干扰的鲁棒性。在设计观测器参数时,根据有界实引理,对干扰和故障变化率的影响分别设计不同的约束不等式,能够更灵活地调节二者对故障估计影响的比例,并且引入松弛变量设计不同的Lyapunov矩阵,降低了设计的保守性。在设计过程中,由于出现了非线性矩阵不等式,本文采用了锥补线性化的算法进行求解,最终求得了最优的观测器参数。最后通过对某飞行器控制系统的仿真证明了算法的有效性。     

基于未知输入观测器的非线性动态系统故障估计

针对一类受扰非线性动态系统的执行器故障估计问题,提出一种未知输入观测器来实现故障估计。首先,通过坐标变换将原系统转化为合适的形式;其次,采用线性矩阵不等式与Lyapunov泛函分别设计H_∞输出反馈控制器和未知输入观测器,在此基础上实现对系统中执行器故障的渐近估计;最后,通过机械臂系统仿真分析并验证了所提方法的有效性。与已有方法相比,所提方法不要求故障可导,也不要求故障或干扰上界已知,因此易于在工程实际中实现对非线性系统执行器故障的估计。     

Detection and diagnosis of sensor and actuator failures using IMMestimator

An approach to detection and diagnosis of multiple failures in a dynamic system is proposed. It is based on the interacting multiple-model (IMM) estimation algorithm, which is one of the most cost-effective adaptive estimation techniques for systems involving structural as well as parametric changes. The proposed approach provides an integrated framework for fault detection, diagnosis, and state estimation. It is able to detect and isolate multiple faults substantially more quickly and more reliably than many existing approaches. Its superiority is illustrated in two aircraft examples for single and double faults of both sensors and actuators, in the forms of “total”, “partial”, and simultaneous failures. Both deterministic and random fault scenarios are designed and used for testing and comparing the performance fairly. Some new performance indices are presented. The robustness of the proposed approach to the design of model transition probabilities, fault modeling errors, and the uncertainties of noise statistics are also evaluated