基于模糊奇偶方程的非线性系统传感器故障诊断

 给出了一种非线性系统传感器的故障诊断方法。该方法将T-S 模糊模型、全解耦奇偶方程和参数估计相结合,同时对非线性系统的多个传感器的故障进行检测、隔离与识别。设计出用于产生残差的线性系统全解耦奇偶方程,并给出了全解耦奇偶向量的存在条件,全解耦奇偶方程产生的残差仅对一个传感器故障敏感,而对系统状态、扰动输入和其它传感器输出解耦。引入T-S 模型将全解耦奇偶方程推广到非线性系统中得到了模糊奇偶方程。传感器的故障模型表示为刻度因子和偏差的形式,根据残差信息应用卡尔曼估计方法可识别出故障模型的参数。最后给出了某型号飞机控制系统传感器的故障诊断仿真实例。     

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。     

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.      

基于部件跟踪滤波器的解析余度技术

研究一种以发动机部件跟踪滤波器(CTF)为基础的解析余度技术, 它将CTF与故障检测、隔离和适应逻辑进行了有效的综合, 以改进发动机数控系统的可靠性。仿真表明, 本文所设计的解析余度技术, 在传感器无故障时, 机载模型能正确跟踪发动机的变化。当传感器发生故障时, 在不损坏机载模型的情况下, 又能及时、有效地进行硬、软故障的检测、隔离与适应。      

基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断

为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空间进行模糊分类,再通过模糊相似矩阵剔除各样本子空间的野值点;其次建立标称工况的KPCA模型,并利用训练样本对非标称工况的隶属度函数进行辨识,得到全工况T-S模糊KPCA模型;最后利用统计量T 2和SPE对传感器故障进行检测,并采用数据重构方法对故障传感器进行隔离定位。仿真结果表明该方法对发动机的任意稳定工况具有自适应能力,能够在非线性网络环境下对正常样本和故障样本保持较低的虚警率和漏报率。当多个传感器同时发生故障时,能够准确找到故障源,实现对故障传感器的隔离。     

基于飞行过程数据的航空发动机故障诊断方法研究

针对航空发动机飞行过程数据,结合门控循环单元（GRU）动态网络和深度神经网络（DNN）,提出了一种数据驱动的航空发动机故障诊断结构。首先,从飞行数据中抽取发动机健康数据,并通过一组GRU网络建立发动机在健康状态下的动态模型。其次,通过GRU动态模型的预测值与真实测量信号生成残差信号,残差信号作为DNN网络的输入预测发动机健康参数。最后,通过诊断决策模块实现对发动机的故障检测与识别。使用仿真生成的真实飞行工况数据集对提出的故障诊断系统进行了验证。结果表明,相比于直接使用传感器测量数据,基于GRU网络的残差结构能够大幅提升故障检测和识别性能,故障检测和识别准确率分别可达96.51%和95.06%,并且对训练数据样本数量的依赖性较小,较少的训练样本也能获得很好的预测结果。     

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.      

发动机控制系统时间限制派遣分析的若干可靠性理论问题

面向民用飞机与商用航空发动机的型号合格审定,需研究发动机控制系统时间限制派遣(TLD)分析的可靠性理论问题。基于TLD分析的开环与闭环马尔可夫模型,利用连续时间马尔可夫过程理论推导了发动机控制系统平均完整性水平的定义,该定义应当准确表述为不考虑维修时间的推力控制丧失(LOTC)频率;分别构建了单故障与多故障TLD分析的马尔可夫模型,分析了单故障与多故障TLD模型的特点。结果表明:与单故障模型相比,多故障TLD模型具有瞬时LOTC率是时间的函数、存在非派遣(ND)状态以及多故障状态有多种维修策略等特点;针对周期检查维修方式,利用条件寿命分布推导了检测间隔期发现故障条件下的平均故障前时间,进而求得平均故障暴露时间的计算公式。最后,结合某型实际FADEC系统给出了本文所提出理论的应用实例。     

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。     

基于模型参数辨识的某型燃油数控系统综合检验方法

燃油数控系统作为航空发动机FADEC(全权限数字电子控制)系统的核心之一,其工作性能变化直接影响发动机的工作特性.本文针对燃油数控系统修理检验中通常只检查固定流量点流量而忽略燃油数控系统整体性能偏移和动态性能变化的问题,提出一种基于模型参数辨识的某型燃油数控系统综合检验方法.该方法通过模型参数辨识,可获得燃油数控系统的...     

航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

航空发动机控制律容错重组设计

针对发动机数字电子控制系统中传感器易于出现故障的特点,以某型发动机为例,采用基于控制律容错重组方法在飞行包线内的不同点上设计出了发动机容错控制器。仿真结果表明：该控制器具有很好的容错能力,故障情况下系统的动态品质与正常情况下系统的动态品质具有良好的一致性。     

直升机发动机数字控制系统仿真分析

通过研究构建了某型直升机装某型发动机控制系统设计方案,建立直升机发动机数字控制系统仿真模型,应用MATLAB6·0进行发动机控制系统仿真计算和动态分析,通过直升机/发动机地面联合试验验证发动机控制系统仿真分析结果,建立一套直升机发动机数字控制系统仿真分析方法。     

基于模糊多模型匹配与辨识的伪逆重构控制

将多模型匹配及在线模糊辨识的思想与伪逆重构控制方法相结合 ,提出了一种新的智能型重构控制策略。该方法不仅可以适应多种故障模式 ,而且能克服各种不确定性因素和扰动对系统重构后动、静态性能的影响。理论分析和针对歼击机在机动飞行过程中各种舵面故障的仿真研究均表明本文方法的有效性     

面向对象的航空发动机电子控制器建模与仿真

为了模拟航空发动机电子控制器的结构和功能,根据1种典型的民用涡扇发动机数字电子控制器的硬件结构和工作原理,采用基于面向对象的建模方法,为航空发动机数控系统仿真平台FADEC Works搭建了数字电子控制器部件仿真类库,利用数字电子控制器部件仿真类库建立了双通道数字电子控制器模型,在FADEC Works仿真平台上与发动机模型进行了集成,构成了航空发动机闭环数控系统,并对搭建的双通道数字电子控制器模型进行了仿真和验证。结果表明:利用数字电子控制器部件仿真类库搭建的数字电子控制器模型能够模拟数字电子控制器的运行过程。该模型可应用于控制运行逻辑、故障诊断逻辑、通道切换逻辑的开发、集成、测试和验证。     

基于蒙特卡罗仿真的FADEC系统多故障TLD分析方法

航空发动机电子控制系统的时间限制派遣(TLD)分析是飞机系统安全性分析的重要内容,是商用飞机及航空发动机型号合格审定的一项必要工作,传统方法无法解决多故障情形下的TLD问题。对多故障TLD方法进行了研究,提出了多故障派遣时的派遣间隔决策方法与维修策略决策原则,基于蒙特卡罗仿真提出了多故障TLD分析方法,结合具体案例验证了方法的有效性,并针对典型全权限数字式电子控制系统(FADEC)进行了多故障TLD分析。结论表明,与单状态马尔可夫模型方法相比,本文方法具有较高的精度,误差在0.25%左右,同时能够避免马尔可夫过程繁琐的建模工作,并且具备工程实用性。     

涡轴发动机控制系统综合评价方法

为综合评价涡轴发动机的全权限数字式电子控制系统,在参考GJB 4078的基础上,结合涡轴发动机及控制系统自身特点,基于模糊层次分析法提出了适用的评价指标体系。通过专家打分确定评价指标体系中定性指标和定量指标的权重,建立评语集合,利用模糊层次分析法,解决了定性和定量指标混合评价时模糊量明显化的问题,有利于更加科学地综合出评价结果。同时,分别用某一定性指标和定量指标作为算例,验证了模糊层次分析法的合理性和可行性。     

基于改进符号有向图模型的发动机引气系统多故障诊断方法

为了在符号有向图(SDG)模型中进行多故障诊断,提出了基于改进符号有向图(ISDG)模型的多故障诊断方法.ISDG模型满足了不完全信息条件下的多故障组合诊断的需求.通过交互式方法构建不完全信息条件下的诊断过程,利用最大增益费用比确定了最优的测试序列,实现了在多故障诊断过程中效率的提高和成本的降低.最后用交互式算法诊断某民用发动机引气系统多故障,ISDG模型能够诊断多故障,说明诊断多故障可以提高诊断效率;考虑组合逻辑后,最小费用比最大费用减小了7.25,增益费用比增大了32.2%,说明考虑组合逻辑可以减少32.2%的费用.      

基于动态模糊观测器的故障诊断方法研究

研究了T S模糊系统中存在未知输入、多重故障时的诊断问题,提出了基于动态模糊观测器的诊断方法。仿真结果表明,该方法推理简单,解耦多重故障准确有效。     

涡轴发动机简化实时模型研究

涡轴发动机数控系统传感器故障诊断需机载的发动机数学模型,由于缺乏部件特性数据,根据某型发动机地面试车稳态数据和动态数据,建立涡轴发动机慢车以上状态简化数学模型。该模型具有较好的实时性,稳态模型采用插值算法,动态模型针对不同参数分别采用动态系数法和转子动力学方法。数值仿真结果表明：该简化模型具有较高的动态和稳态精度,可以满足传感器故障诊断的需求。