基于支持向量机和卡尔曼滤波器的航空发动机故障诊断研究

针对航空发动机上可用传感器测量参数偏少情况下的健康参数估计问题,提出1种先分类后估计的方法。将传感器测量参数输入异常监测模块,对发动机工作状态进行监测,若监测结果为无故障则直接给出无部件故障的诊断结论;否则将测量参数输入最小二乘支持向量机(LSSVM),对部件故障进行分类,卡尔曼滤波器根据分类结果只对故障部件的健康参数进行估计。仿真结果表明:该方法可以减少需要估计的健康参数,提高估计精度。     

发动机故障诊断的主特征量模型

本文提出了发动机状态监控气路分析的主特征量模型。其基本原理如下:对于发动机部件匹配热力学关系式的小偏差方程组,利用最优化方法求出各种可能的故障组合的最优解,并根据合理性判据选择合理的最优解。它可以在可能的故障参数数目大于测量参数数目的情况下,对主要故障参数进行故障诊断。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型可以用于测量参数数目较少的情况,并且可以给出较多的故障诊断信息,因此具有广泛的实用意义。文中给出了主特征量模型的三种数学模型,讨论了利用主特征量模型进行故障诊断的有关技术问题,并且通过计算机模拟方法对主特征量模型的适用性及可靠性进行了分析。研究结果表明,本文提出的主特征量模型是发动机状态监控与故障诊断的一种有效方法。     

应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究

支持向量机能够克服一般神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等不足。提出一种基于支持向量机的航空发动机气路部件故障诊断方法,讨论了支持向量机的核函数选择和参数确定问题,并对"块算法"进行了分析。仿真实验表明,设计的正则化参数和核参数合理,故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行正确诊断。     

发动机全面性能诊断的随机搜索模型

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.     

发动机故障诊断的主特征量模型

 本文提出了发动机状态监控气路分析的主特征量模型。主特征量摸型的基本原理为对于发动机部件匹配热力学关系式的小偏差方程组,利用最优化方法求出各种可能的故障组合的最优解,然后根据合理性判据选择合理的最优解。主特征量模型可以在可能的故障参数数目大于测量参数数目的情况下,对主要故障参数进行故障诊断。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型可以用于测量参数数目较少的情况,并且可以给出较多的故障诊断信息,因此具有广泛的实用意义。文中给出了主特征量模型的三种数学模型,讨论了利用主特征量模型进行故障诊断的有关技术问题,并且通过计算机模拟方法对主特征量模型的适用性及可靠性进行了分析。研究结果表明,本文提出的主特征量模型是发动机状态监控与故障诊断的一种有效方法。     

某航空涡轴发动机健康状况监视与分析

为了及时掌握某涡轴发动机的健康状况，设计了机载发动机参数监视仪，发动机的热力参数，滑油参数及振动参数进行了监视，编制了地面分析软件，给出了用于诊断发动机单元体故障的测量参数和部件性能评估参数，探讨了利用故障因子概念诊断单元体故障的方法，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，诊断结论可信，该系统在对役涡轴发动机的健康监视具有实用性。     

航空燃气涡轮风扇发动机故障识别诊断方法研究

航空发动机的故障预测诊断研究是视情维修制度的主要应用,以状态监控为基础的维修制度需要对航空发动机进行状态监测与故障诊断。故障状态监测与诊断研究方法的多样性使初涉者毫无头绪,为了更好地把握航空发动机故障状态监测与诊断的研究方向,选择方法的最优面组合杂交出更加有效的故障检测与诊断技术,可以解决更加复杂的系统故障问题。本文对较为典型的航空发动机故障检测与诊断技术进行简析与评价,从而更加深刻地把握航空发动机故障预测技术。     

故障因子诊断方法在航空发动机上的应用研究

航空发动机气路中任何零部件受损而引起的性能恶化,必然导致相关参数的变化。引入了故障因子的概念,介绍了故障因子诊断方法在航空发动机上的应用,阐述了航空发动机故障诊断过程中测量参数与性能参数选取的依据和方法,利用故障因子建立了某型涡喷发动机稳态工作状态下的故障模型和诊断模型,探讨了4个测量参数诊断气路部件故障的方法。算例结果表明:故障因子诊断方法是航空发动机进行故障诊断的1种最基本且十分有效、快捷的诊断手段。     

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。     

YF—75发动机状态监控与故障诊断工程应用系统的研制

根据YF－75发动机状态监控与故障诊断工程应用系统（CMFDS）的研制情况，重点介绍了总体设计原则、系统功能、系统组成、系统结构、系统硬件组成与接口形式、发动机主要技术状态、故障模式分析、故障数据库建立、监测部件与监测参数选择等内容，对状态监控与故障诊断算法也做了较为详细的描述。最后，还给出了用YF－75发动机18次原始试车数据对CMFDS进行验证的情况，结果显示本系统具有很强的适应性和有效性。     

航空发动机部件性能参数融合预测

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。     

发动机故障方程的最少故障直接整体解

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发劝机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度。故障方程组通常是亚定的。根据最少故障原理可以对亚定的故障方程组求解。求解方法分为直接整体解法(一次优化整体解法)和组合优化解法(两次优化解法)两大类。本文给出了三种直接整体解法,即根式目标函数方案、分式目标函数方案和调整因子方案,并且讨论了约束条件的计入方法及其重要意义。所给出的方法相当严格地满足最少故障原理。文中还给出了利用直接整体解法进行发动机故障诊断的实例,并且对直接整体解法进行了全面的评价。     

发动机故障隔离技术的主特征量模型

本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。     

发动机故障诊断的主成分算法

 给出了两种基于主成分分析的发动机故障诊断算法,即主成分估计算法和主成分降维算法。这两种算法可以有效地解决发动机故障诊断中的两个技术难点,即减少故障方程中故障因子的个数以及克服故障方程的多重共线性的不良影响．在主成分估计算法中提出了最优主成分个数的概念,解决了主成分个数选择的难题．还以JT9D发动机故障诊断问题为例说明主成分分析算法的应用。研究结果表明,利用主成分降维方法可以将JT9D发动机的26个故障因子压缩到9个,或者将5个单元体的10个故障因子缩减到５个综合变量。所给出的两种算法可以在故障方程存在严重多重共线性而又无约束条件可供利用的情况下给出满意的故障诊断结果。     

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。     

基于自组织拓扑映射图的发动机故障诊断研究

根据SOM自组织网络的高维数据矢量量化、快速聚类、信息融合和拓扑映射等特征,建立了发动机故障诊断可视拓扑映射图模型,给出了映射模式误差测度和拓扑误差测度,并通过拓扑映射图对发动机故障进行诊断,获得了很好的效果。同时,进一步通过建立的故障模式的测量参数灰度图,可以清晰地观察到故障模式矢量特征、测量参数相关性特征、参数变化趋势,并可进行更深层次故障机理分析。     

BPN 在涡扇发动机气路故障诊断中的应用

本文应用误差反传网络（BPN）算法,研究发动机气路部件故障的定量诊断,并针对某型军用涡扇发动机的典型故障,给出了诊断结果,分析了测量系统的随机误差、发动机的不同工作状态、不同调节规律对的诊断结果影响,结果表明BPN可成功地应用于发动机故障的定量诊断。