基于特征增维和近邻成分分析的民航发动机故障分类方法

为提高航空发动机故障诊断准确度,提出了一种从快速存取记录器（QAR）数据中提取最合适故障特征的方法。对原始 QAR数据进行缺失值填补和巡航点提取操作,选择部分发动机性能参数差值作为初始特征值;再采用特征增维方法挖掘隐藏特征 信息,进而采用近邻成分分析算法进行特征筛选优化,将所提方法与朴素贝叶斯等4种分类算法相结合,对某航空公司CFM56-7B 发动机的QAR数据进行试验验证。结果表明：从QAR数据中提取最合适故障特征的方法能有效地提高发动机故障分类算法的准 确率,且适用于不同的诊断算法,准确率优于80%。     

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…     

民用航空发动机性能故障诊断途径

发动机性能状态监控是保证飞行安全的重要手段.航空专用数据链通信系统(ACARS)和快速数据存取记录器(QAR)已经越来越普遍地被各航空公司所采用.介绍了多个综合利用ACARS、QAR译码巡航报告等信息对V2500发动机进行性能故障诊断的案例,对如何利用多种手段和EHM软件对V2500发动机进行故障诊断作了总结.     

发动机稳态与瞬态性能数据融合在故障精确隔离中的应用

航空发动机的气路故障诊断对于发动机的视情监控具有重要的意义。为了提高故障隔离精度,提出在传统稳态性能数据分析的基础上．融合发动机瞬态性能数据的方法。通过分析各性能参数在过渡态下的变化趋势,辅助发动机状态监控,实现故障的精确隔离。     

基于QAR数据的LEAP发动机HPV性能监控及维修策略研究

HPV是发动机引气系统重要部件之一。针对LEAP-1A发动机HPV设计缺陷导致可靠性低的问题,通过研究某航司机队HPV故障数据和技术原理,归纳典型故障和故障原因,提出一种基于QAR数据分析和“3σ”（三西格玛）原则评估发动机HPV正常下游压力范围的方法,并构建了HPV健康监控和故障诊断模型,该模型经某航司历史QAR数据验证有效。最后提出以可靠性为中心的HPV管控建议,为航司提升LEAP-1A发动机HPV可靠性提供参考。     

QAR数据在航空发动机监控中的应用研究

QAR设备虽已在民航界广泛应用，但目前对QAR数据的应用有限，浪费了大量数据信息。对此，提出通过采用多种监控逻辑并存的方法，建立监控体系，解决QAR数据的监控问题、3种监控逻辑被用于该体系：双发差异监控，EHM方法数据监控，数据极限监控。这些逻辑各有利弊，互为补充。通过对实际发动机QAR数据的监控测试．证明运用该方法所建立QAR数据监控体系的可行性和有效性，一定程度上解决了QAR数据监控问题。     

数据分析在预防客舱释压中的运用

客舱释压是民航客机重点管控故障,日常维护中应加强对增压系统及部件的状态监控。本文介绍利用QAR数据,通过CPC异常指令、客舱密封性及外流活门等多项数据的建模分析,建立对增压系统性能趋势的监控。     

基于模糊信息融合的航空发动机状态聚类分析

将模糊信息融合中模糊聚类分析的方法应用于航空发动机。通过对其性能参数的预处理以及构造模糊相似矩阵,利用传递闭包法得到等价关系矩阵,并对聚类结果进行分析,用实例验证了所用方法的可行性,为发动机状态监控人员更好地识别发动机的运行状态和故障现象提供了一种有效的方法和途径。     

基于全航段QAR数据和卷积神经网络的航空发动机状态辨识

为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器（QAR）数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝（RGB）多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明：基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。     

基于QAR数据的LEAP-1A发动机起动活门故障分析及状态监控

LEAP-1A发动机自投入使用以来发生多起起动活门故障,对航班的运行造成极大的影响,会直接导致航班取消或延误。本文就LEAP-1A发动机起动活门的故障原因进行分析,建立基于QAR数据的起动活门状态监控模型,通过对起动空气压力关键参数的采集,提前捕捉到起动活门的失效状态。通过实例验证,该方法可以有效避免因起动活门失效导致的航班取消或延误现象。     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

发动机试车和数据采集自动化的双微机系统

本文介绍一个双微机对话型实现航空发动机试车和采集数据自动化的微机系统。两台微机分别完成发动机工作状态的控制、显示和发动机试车数据的采集,打印,重要物理参数的监控,应急处理等。两台微机间的相互通讯,可使发动机的状态控制和数据的采集按预定程序交替或同步进行,从而实现自动化的目的。本文对系统的软、硬件结构作了详细的介绍,在目前国内通用试车台的基础上,硬件的改装工作量很小,实现很方便。手动和自动控制间的切换迅速而可靠。本系统在发动机试车台上进行了试验,并通过了航空工业部部级鉴定。     

基于非线性Wiener过程航空发动机性能退化预测

针对线性随机过程航空发动机剩余使用寿命预测精度不高的问题,提出一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模,进而预测航空发动机的剩余寿命。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据Wiener过程首达阈值时间的数学性质,推导出剩余寿命的概率分布。通过极大似然估计构建退化模型中未知参数的似然函数,利用遗传算法得到发动机总体模型参数的离线估计值。考虑到不同发动机个体间的差异性,采用贝叶斯公式,结合发动机的实时监测数据与总体模型参数的先验分布对模型中随机参数进行实时更新,从而对个体发动机的剩余寿命实时预测。最后,选择商用航空发动机仿真数据集(C-MAPSS)进行实验,结果表明：针对个体发动机基于非线性随机过程方法,实时更新非线性Wiener方法能够提高航空发动机循环中期剩余寿命预测的准确性,提供更加可靠的预防性维修决策。     

基于AHP的航空发动机健康评估系统设计

航空发动机健康状况评估是保证发动机安全工作、延长发动机使用寿命的一种重要技术措施.利用层次分析法(AHP),通过对国航发动机机群的监控数据进行插值计算,得到各个分权值,在对分权植进行处理得到综合权值,根据综合权值的大小并按发动机型号进行排队,开发出了一种新的航空发动机健康评估系统.     

民用航空发动机振动监测方法研究

对民用航空发动机振动监测原理、监测算法和发动机振动位移量到飞机振动单位的转换关系进行了系统研究。并在此基础上,结合民用航空发动机典型的叶片磨损问题,分析了发动机振动值随不同叶片磨损程度的变化趋势;给出了发动机振动检查程序,便于在飞机地面维护和飞行过程中提早发现发动机存在的结构故障,保障飞行安全。本文结合发动机振动特点提出的工程检测方法,具有一定的工程使用价值和参考意义。     

参数限制对涡轴发动机过渡态控制的影响

通过研究涡轴发动机的限制参数,提出了涡轴发动机控制系统中可能采用的限制规律并建立了一个带多种限制模块的数字控制器,以某型涡轴发动机数学模型为控制对象,对带限制参数和不加限制的过渡态控制进行了仿真对比,给出了地面和空中的仿真结果,结果表明不同的限制参数组合会对发动机的过渡态性能产生不同的影响,在控制系统中合理选取限制参数及限制值能够优化发动机过渡态性能。      

基于RF-SVR的燃油计量装置性能衰退检测和剩余寿命估计方法

为了实现航空发动机燃油系统的安全状态监测和健康管理,开展了燃油系统性能衰退检测和剩余使用寿命估计方面的研究。以燃油系统燃油计量装置为例,分析了其主要的性能衰退模式,设计了基于电流-速度数据的健康指标(HIs)选取方案,并考虑环境及模型参数不确定性,进行模型不确定性仿真,基于健康数据与性能衰退数据间的马氏距离对部件性能衰退进行检测。提出了基于随机森林-支持向量回归(RF-SVR)的剩余使用寿命(RUL)估计方法,利用通过RF特征选择优化的SVR模型实现部件RUL估计。最后基于某型民用涡扇发动机机械液压模型仿真数据对该方法进行了验证,结果表明:该方法的性能衰退检测虚警率及漏报率低于2%,RUL估计误差低于3%,可为航空发动机燃油系统的预测性维护提供参考。      

基于比例风险模型的航空发动机视情维修决策

基于航空发动机在翼监控信息来合理确定视情维修(CBM)决策是航空公司安全运营中的重要内容。本文利用Weibull比例风险回归的建模思想,分析了航空发动机因性能衰退而换发的历史监控数据记录,并据此建立了反映该类发动机性能参数与在翼时间之间的函数关系;进而采用最小维修成本、最大可用度策略确定最优维修决策阈值,为同类型在翼发动机进行维修决策的优化提供了一个客观的量化方法。最后对CF6型发动机历史故障数据进行了实例分析,表明该方法在发动机视情维修决策中的实用价值。      

某型涡扇发动机测量数据融合模型

为提高传感器测量数据的有效性、可信性,基于共同工作方程,采用原始对偶内点法对某型涡扇发动机测量数据进行了融合分析。通过案例研究了当可测量参数存在误差时融合模型对流量、温度及压力等参数的预测效果;使用两种初值更新法,测试了不同工况下的物理运算时间;研究了约束违反程度对数据融合效果的影响;测试了关键传感器失效情况下,动态数据融合模型对缺失参数的预测效果,提出了进一步加快计算速度的方法。结果表明:通过数据融合,测量数据和未测量参数的不确定度下降到1%以内;通过算法优化,运算时间减小到5s,为发动机状态监控、传感器维护和传感器失效情况下发动机控制策略的制定提供了支持。