基于序列工作点的航空发动机过渡态气路分析参数选择研究

为了降低由多工作点分析(MOPA)方法的平均效应所产生的气路分析(GPA)系统误差,提出了基于航空发动机过渡工作过程的序列工作点分析(SOPA)技术,并以此为基础提出了一种系统的气路分析参数选择方法。该方法利用连续小波变换对时间信号的增强解析能力,提取待求健康参数在备选测量传感器上的参数特征,实现了在传感器安装受限条件下必要测量参数的选择。通过对SOPA子系统矩阵进行奇异值分解(SVD),获得了在过渡工作过程中不同时间片段上的健康参数可辨识性。针对大涵道比双轴分排涡扇发动机的参数分析结果表明:通过对待求健康参数的敏感性输出信号进行小波分析所确定的最简传感器布局,具备对全部待求健康参数的可辨识性;而以时间片段矩阵的条件数作为判据评估SOPA子系统的参数辨识能力,能够有效地确定具有高可靠性的SOPA时间片段位置,保证了对发动机气路部件健康状态的估计精度。     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

涡扇发动机气路部件故障增益调度容错控制

针对涡扇发动机气路部件故障导致控制性能下降甚至影响安全性的问题,提出了一种增益调度容错控制器设计方法。在全飞行包线内对发动机不同的工作点,基于部件线性化方法建立高精度的带健康参数的发动机线性化模型,并设计相应的卡尔曼滤波器构建气路部件故障诊断模块,估计出反映发动机气路部件故障程度的健康参数;针对不同工作点处正常状态和部件故障状态的线性化模型,分别设计一系列的鲁棒控制器,并根据调度参数和健康参数对发动机进行增益调度控制,以某型民用涡扇发动机为对象实现控制器的仿真验证。仿真结果表明：通过引入健康参数这一新的调度变量实现了增益调度容错控制,改善了原控制系统在气路部件发生故障导致部件流量和效率较大变化时的控制效果,保证了系统的稳定性;同时,在全飞行包线范围内有效地实现了气路部件故障下控制指令跟踪,达到了期望响应性能,控制误差、超调量和调节时间都很小,符合发动机控制系统技术要求。     

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。     

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。     

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.      

航空发动机健康参数的卡尔曼滤波估计方法分析

针对航空发动机气路部件健康参数估计问题,研究了基于线性和非线性模型的卡尔曼滤波估计方法.通过对气路部件渐变故障的仿真,比较了卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无味卡尔曼滤波(UKF)三种方法对健康参数的估计效果,对EKF在常增益条件下的仿真用时与估计结果进行了研究.结果表明,EKF可根据需要求取卡尔曼增益,能在较少计算量下得到较好的估计结果,是一种实用的非线性参数估计方法.     

基于改进L-SHADE算法的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机健康因子求解寻优精度差的问题，提出了一种基于改进L-SHADE算法的航空发动机性能退化评估方法。首先，采用多工作点分析方法拓展发动机健康因子估计的适应度函数，解决气路测量传感器数量不足的问题；其次，通过引入非线性种群缩减策略解决种群快速缩减的问题，同时通过改进的优化加权变异策略，改变不同迭代阶段贪婪算子的权值，增加算法的全局搜索和局部开发能力；最后，在30个经典基准函数上验证了改进算法的收敛精度和鲁棒性。对航空发动机性能退化评估的计算结果表明，改进L-SHADE算法增强了算法迭代前期的种群多样性和算法后期的开发能力，计算精度较标准L-SHADE算法平均提高了65.5%，能够满足工程精度要求，具有较强的工程适应性，能够应用于实际飞参数据，从而为发动机健康管理和性能监测提供理论依据。     

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。     

基于参数线性组合的航空发动机气路健康参数估计

针对发动机上可用传感器个数小于待估计气路健康参数个数时的卡尔曼滤波估计问题,采用一种健康参数线性组合的方法。通过迭代搜索方法优化得到最优变换矩阵,对原健康参数进行线性组合,生成一组维数等于可用传感器个数的调整参数向量,然后采用卡尔曼滤波器对调整参数向量进行估计,最后通过还原变换得到原健康参数的估计值。以涡扇发动机为研究对象的仿真结果表明,在风扇、压气机的效率以及涡轮效率和流量分别或同时蜕化2%到3%时,该方法能够准确估计出所有的健康参数,而估计参数子集法的估计结果有可能出现明显偏差,甚至误判。     

民用航空发动机状态监视和故障诊断系统研究

北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院、东方航空公司联合发展了用计算机进行发动机状态监视和故障诊断的系统EMD, 已在国内最大的两家航空公司试用成功。对B767、B747、A310共13架大型客机的40台发动机进行状态监视和故障诊断, 取得良好的经济效益。      

航空发动机性能与二次空气系统的耦合仿真模型

提出了一种航空发动机整机全流域零维仿真方法。该方法采用模块化建模的思想，集成并实现了发动机过渡态总体性能模型与空气系统模型之间的动态数据交互和耦合求解，基于面向对象的技术开发了模块化的仿真程序，以某涡扇发动机的核心机为对象建立了仿真算例，模拟并分析了过渡过程中空气系统各引气、汇流支路的动态变化及其对发动机总体性能参数的影响。结果表明:发动机主流道与内流空气系统的动态交互作用虽然并不会显著影响发动机过渡过程总体性能参数，但却足以造成空气系统各局部支路显著的非均衡响应，这是现代高性能航空发动机精细化设计中不应忽略的因素。      

Thermal state calculation of chamber in small thrust liquid rocket engine for steady state pulsed mode

This paper presents a method of thermal state calculation of combustion chamber in small thrust liquid rocket engine. The goal is to predict the thermal state of chamber wall by using basic parameters of engine: thrust level, propellants, chamber pressure, injection pattern, film cooling parameters, material of wall and their coating, etc. The difficulties in modeling the startup and shutdown processes of thrusters lie in the fact that there are the conjugated physical processes occurring at various parameters for non-design conditions. A mathematical model to predict the thermal state of the combustion chamber for different engine operation modes is developed. To simulate the startup and shutdown processes, a quasi-steady approach is applied by replacing the transient process with time-variant operating parameters of steady-state processes. The mathematical model is based on several principles and data commonly used for heat transfer modeling: geometry of flow part, gas dynamics of flow, thermodynamics of propellants and combustion spices, convective and radiation heat flows, conjugated heat transfer between hot gas and wall, and transient approach for calculation of thermal state of construction. Calculations of the thermal state of the combustion chamber in single-turn-on mode show good convergence with the experimental results. The results of pulsed modes indicate a large temperature gradient on the internal wall surface of the chamber between pulses and the thermal state of the wall strongly depends on the pulse duration and the interval.     

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

热效应对涡喷发动机过渡过程的影响

涡轮喷气发动机的过渡过程是个很复杂的物理过程。为了分析发动战的加速性,工作稳定性以及设计发动机燃油控制系统,需要建立一个精确的过渡过程数字模型。目前比较通用的过渡过程数学模型,大案是只考虑发动机转子惯性和发动机流道上的容腔影响。许多计算证明,对于一般过渡过程容腔影响极小,完全可以忽略不计。      

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

基于超球体平方根无迹Kalman滤波算法的涡扇发动机气路部件故障诊断

研究了一种超球体平方根无迹Kalman滤波算法用来有效跟踪涡扇发动机气路部件发生渐变性和突变性故障的健康参数.该算法通过超球体单形采样来降低算法的计算量,采用测量残差协方差阵的平方根代替方差阵进行递推运算,提高了算法的计算效率和数值稳定性.分别采用扩展Kalman滤波算法、无迹Kalman滤波算法和超球体平方根无迹Kalman滤波算法对某型涡扇发动机进行仿真,结果表明:超球体平方根无迹Kalman滤波算法的滤波时间减少50%左右,能够实现渐变性和突变性故障中健康参数的准确估计,是一种有效的涡扇发动机气路部件参数估计和故障诊断方法.      

某型涡轴发动机性能衰减与部件退化评估

为在某型涡轴发动机持久试验中进行性能健康检查,采用多点匹配方法建立了个体发动机性能衰减计算模型,基于非线性气路分析方法对部件性能退化进行了计算,集合已有经验确定性能偏离部件,完成了某型发动机持久试验中不同阶段的性能衰减评估.结果表明,某型发动机性能衰减及部件性能退化成阶段性分布,前期压气机和燃气涡轮性能变化最快,随后处于相对稳定阶段,动力涡轮性能在目前试验时数范围内基本无变化.该方法的验证为涡轴发动机使用过程中的性能健康与评估提供了有益的经验.