基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制

提出了一种基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制方法.该方法通过给误差变量赋予不同权值因子提高LS-SVM的鲁棒性,采用修剪算法提高LS-SVM的稀疏性;该方法从某涡扇发动机输入输出空间中建立其正常模型,采用阈值判别法对传感器故障进行实时监视与诊断,并用模型输出值代替故障传感器测量值反馈回闭环控制系统,实现对发动机的自适应重构控制.仿真结果表明,该方法能及时准确地定位故障,并进行有效的自适应重构控制.      

涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真

为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础.      

基于SVR的X型发动机传感器故障诊断研究

利用基于回归型支持向量机(SVR)的诊断方法,设计了某型涡扇发动机传感器常见故障诊断系统,实现了传感器故障隔离与信号重构.通过发动机试车数据对SVR进行训练,以传感器的偏置故障、冲击故障和漂移故障为例,用MATLAB语言进行了计算机仿真验证.结果表明:基于SVR的传感器故障诊断具有精确度高,实时性强的特点,是一种很好的传感器故障诊断方法.      

基于快速原型的涡扇发动机气路部件在线健康监控系统设计

为实现涡扇发动机全包线范围内具有较高精度的快速实时仿真,结合快速原型技术和发动机非线性模型设计了一种气路部件在线健康监控系统。该系统采用涡扇发动机非线性模型模拟真实发动机进行实时计算,并将基于优化拟合法获得最优的发动机线性化模型融入扩展Kalman滤波算法,对气路部件健康参数进行实时跟踪,将该跟踪方法运用于基于CompactDAQ和CompactRIO平台设计的发动机在线故障诊断原型系统进行仿真试验验证。仿真结果表明,基于快速原型技术与发动机非线性模型构建的在线健康监控系统能够实现对气路部件故障的有效诊断,平均正确率达到98.28%。     

基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断

针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率.      

基于自适应滑模观测器的航空发动机故障诊断

为解决现有航空发动机基于模型的在线故障诊断方法存在对模型精度要求高等的问题,利用滑模方法设计一种自适应滑模观测器对航空发动机进行在线故障重构、诊断与隔离。对传感器故障和执行机构故障分别设计了重构算法,针对两者重构故障的特点提出了判断逻辑,讨论了设计参数对于观测效果与抖振的影响。 Matlab/Simulink仿真结果显示,重构的故障与实际故障基本吻合,对故障的诊断、隔离、定位具有良好效果,并对环境不确定性具有优良的鲁棒性。     

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.      

基于几何模式识别的发动机传感器故障诊断

提出一种基于几何模式识别技术的发动机传感器故障诊断方法,以解决传感器缓慢漂移故障和由于安装制造差异和性能蜕化等造成的模型不匹配难以区分的问题。传感器测量值输入到自适应模型中,产生一组部件性能修正因子,作为故障模式来对传感器故障进行诊断,每种故障或性能蜕化都对应惟一的模式,采用几何模式识别技术隔离出传感器故障。以某型涡扇发动机为对象进行的仿真结果表明,该方法能诊断出传感器小漂移故障,并能对部件状态进行监控。     

基于改进小波变换和包络分析的滚动轴承故障诊断

采用改进的小波分解和重构算法与包络分析相结合的方法,提取滚动轴承振动信号的故障特征频率。改进的小波分解和重构方法避免了 Mallat 算法频率混淆的缺陷,通过对重构信号特定频带进行包络分析,更加准确地提取了滚动轴承的故障特征频率。通过对无故障滚动轴承和内圈、外圈有故障的滚动轴承振动信号的分析,说明这种方法能够有效诊断滚动轴承的故障,并将该方法成功应用于某型航空发动机主轴承故障诊断。     

航空发动机的模糊故障诊断方法研究

提出了一种基于T-S模糊模型的故障诊断方法, 该方法从样本空间提取模糊规则, 在模糊系统参数最优化的同时实现了对模糊系统结构的自适应优化, 并给出了故障判定的阈值确定方法.以某涡扇发动机定检稳态的机载记录数据为依据, 将基于T-S模糊模型的故障诊断方法应用于航空发动机, 研究结果表明, 该方法能准确地判定某涡扇发动机的健康状况, 将其应用于航空发动机故障诊断是可行、有效的.      

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.      

航空发动机双重传感器故障诊断逻辑研究

针对航空发动机控制系统的双重传感器故障,提出了一种采用双路容错设计的卡尔曼滤波器故障检测隔离系统.故障检测隔离系统由一系列卡尔曼滤波器组成,每个滤波器都假定2路传感器故障,而以故障支路外的测量值作为输入量.当双重传感器故障发生时,只有不包含故障传感器信息的滤波器保持较低的估计残差,其他滤波器都会产生较大的估计残差,如此双重传感器故障便可以被隔离.利用滤波器组估计残差的特征,进一步设计合理的运算逻辑,系统就可以同时对传感器单一故障进行检测和隔离.为了验证故障诊断系统的有效性,在发动机慢车状态分别对传感器发生双重故障和单一故障的情况进行仿真.仿真结果表明:故障诊断系统能够准确有效地对传感器双重故障和单一故障进行检测和隔离.      

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析（PCA）的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明：该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。     

涡扇发动机故障诊断硬件在回路实时仿真平台

硬件在回路仿真是发动机故障诊断算法由理论转向实际工程应用的重要阶段,但目前航空发动机故障诊断算法的研究多数处于软件数字仿真阶段。构建民用涡扇发动机故障诊断算法硬件在回路实时仿真验证平台,开发考虑健康退化的民用涡扇发动机多维调度分段线性化模型,分析并模拟仿真民用涡扇发动机的四类典型常见故障。经过对相关诊断算法进行实验验证,表明该平台及使用的模型和方法都是行之有效的,具有一定的工程使用价值。