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。     

航空发动机故障诊断系统性能评价与仿真验证

航空发动机故障诊断系统对提高发动机安全性和可靠性具有重要的意义,其性能评价指标包括故障检测率、故障定位率、虚警率等.为此,基于混合卡尔曼滤波器组诊断原理,针对民用航空发动机常见的四种故障搭建了发动机故障诊断系统.采用蒙特卡罗仿真方法,对故障诊断系统在发动机健康和性能退化两种情形下的性能评价指标进行了仿真验证.仿真结果表明,两种情形下诊断系统均满足发动机故障检测率98％以上、故障定位率90％以上、虚警率不大于1％的工程应用需求.     

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。     

航空发动机故障诊断算法测试平台

在MATLAB/Simulink环境下搭建航空发动机故障诊断算法测试平台。利用已有的民用大涵道比涡扇发动机非线性模型进行仿真得到航空发动机故障数据,数据既可以用于故障诊断算法的开发,也可以用于故障诊断算法的验证。对用户提供的故障诊断算法按照统一的评价标准进行分析,得出诊断算法优良性的量化值,使得不同结构、不同平台的诊断算法能直接作出比较。通过故障诊断算法的诊断结果进行分析,得到的评价结果可全面反映故障诊断算法的性能。     

基于UIO的航空发动机控制系统传感器故障诊断

研究了航空发动机控制系统传感器鲁棒故障检测与隔离问题,提出了一种克服不同干扰对控制系统诊断性能影响的方法.应用未知输入观测器(unknown input observer,简称UIO)理论来解耦航空发动机动态系统干扰,并针对控制系统传感器设计一族UIO,提取出一系列的传感器残差特征数据,通过分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机控制系统传感器故障诊断.在高斯白噪声、模型工作点变化和非高斯噪声三类干扰下的数字仿真结果表明,不管何种干扰,UIO诊断方法均能检测和隔离出传感器故障,在诊断鲁棒性方面,要优于Kalman滤波器诊断算法.      

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。     

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。     

基于模糊粗集的航空发动机特征参数提取算法

提取发动机性能状态的特征参数,是提高发动机故障识别正确率和可靠性的必要条件.针对实际航空发动机故障参数所具有的模糊和连续性特点,提出了一种基于模糊粗糙集的特征参数提取算法,并应用到某型航空发动机故障识别.研究结果表明:属性约简的核则为导致发动机故障的特征参数,以此特征参数进行故障诊断,可保证较高的诊断精度;同时,该算法的抗干扰性提高了整个系统故障识别的正确率.该算法可用于航空发动机故障分类、故障诊断以及状态监控.      

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

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。      

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

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。      

基于模态切换的航空发动机容错控制

综合了航空发动机控制和故障诊断方法,设计了基于模态切换的任务级和发动机级模式的容错控制系统.任务级模式在发动机部件故障时,通过切换控制策略和控制模式达到恢复或降低发动机性能的要求;发动机级模式在控制回路失效时,根据故障情况切换到容错控制回路,从而保证发动机继续正常工作.数字仿真结果表明:在稳态或加速过程中出现部件故障时,容错控制系统都能够100%恢复发动机的推力;在发动机中间、慢车和节流状态下,当压气机转速控制回路失效时,容错控制系统能够在3s内平稳切换到风扇转速控制回路.      

基于图像的发动机滑油滤磨屑定量分析技术

定量分析滑油滤磨屑是提高航空发动机内部磨损故障诊断成功率的有效技术途径.为满足某型航空发动机使用维护中滑油滤磨屑快速定量分析和磨损状态诊断的实际需求,设计制造了油滤磨屑自动清洗收集装置,采用电荷耦合器件(CCD)获取油滤磨屑数字图像,运用二维最大熵遗传算法对磨屑图像进行阈值分割后提取磨屑目标的特征量,将磨屑特征量与反映...     

A novel testability model for health management of heading attitude system

Prognostics and health management (PHM) is very important to guarantee the reliability and safety of aerospace systems, and sensing and test are the precondition of PHM. Integrating design for testability into early design stage of system early design stage is deemed as a fundamental way to improve PHM performance, and testability model is the base of testability analysis and design. This paper discusses a hierarchical model-based approach to testability modeling and analysis for heading attitude system health management. Quantified directed graph, of which the nodes represent components and tests and the directed edges represent fault propagation paths, is used to describe fault-test dependency, and quantitative testability information is assigned to nodes and directed edges. The fault dependencies between nodes can be obtained by functional fault analysis methodology that captures the physical architecture and material flows such as energy, heat, data, and so on. By incorporating physics of failure models into component, the dynamic process of a failing or degrading component can be projected onto system behavior, i.e., system symptoms. Then, the analysis of extended failure modes, mechanisms and effects is utilized to construct fault evolution-test dependency. Using this integrated model, the designers and system analysts can assess the test suite’s fault detectability, fault isolability and fault predictability. And heading attitude system application results show that the proposed model can support testability analysis and design for PHM very well.     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点，提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验，并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解，提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明，所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%，相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%，并具有良好的泛化能力。      

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。     

基于灰色关联分析的航空发动机气路部件故障诊断

为了改善对航空发动机气路部件故障诊断能力,提出了一种基于灰色关联分析的两层诊断方法。该方法首先利用粒子群算法优化各蜕化程度下灰色关联加权指数,构建标准故障序列,利用灰色关联分析进行第一层定性诊断,再优选故障模式利用灰色斜率关联分析方法进行二次诊断,得到了气路部件故障诊断结果。仿真表明,改进二次灰色关联分析诊断方法比单层诊断方法结构更简单,计算量小,更适合于较多传感器的发动机诊断系统,比经验灰色关联分析方法诊断精度更高。