基于试飞数据的航空发动机状态监测与故障诊断

在航空发动机飞行试验阶段,发动机技术状态变化快、故障频发,为了实时监控发动机工作参数变化情况,快速及时地预测并诊断发动机故障,本文研究了试飞数据驱动的航空发动机状态监控与故障诊断技术。文章基于实际试飞数据建立了航空发动机ANN-NARX参数预测模型,考虑到建模样本量大、模型结构复杂、训练时间长、输入输出延迟等因素,采用遗传算法对模型的最小数据样本需求和结构进行了改进优化,并利用蒙特卡洛方法确立了参数预测模型的自适应告警门限,同时基于构建奇偶空间残差模型实现了航空发动机典型故障诊断。结果表明：实际试飞中只需有限架次试飞数据的训练学习,即可得到发动机参数预测模型,高压转子转速、压气机后压力、涡轮后总温及滑油总回油温度预测相对误差最大值分别为：1.0%、1.7%、0.2%和1.2%,综合模型建模误差和参数测量误差后的自适应告警门限有效降低了模型预测结果的不确定性,在已有数据样本集上的典型故障识别率达到95.2%。     

航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用

为了实现航空发动机滑油压力、滑油温度、振动值在试飞中的趋势监控,采用神经网络方法对某型发动机大量试飞数据进行训练和验证,获得了这几个参数全过程较为准确的计算模型。计算模型应用于该型号另1台发动机参数趋势监控中,在应用前,利用有限架次试飞数据修正了这几个参数的计算模型,采用动态链接库形式实现计算模型与原有实时监控系统的协同工作,进行了模型计算结果和试飞结果趋势实时对比监控。结果表明:模型计算结果和试飞结果变化趋势吻合良好,说明了神经网络计算模型的准确性以及在关键参数趋势监控中的工程实用性。     

涡扇发动机主燃油流量监控模型的建立及验证

单发飞机装配新型发动机试飞具有较高的风险,作为发动机重要性能参数的燃油流量,可在一定程度上反映发动机的潜在故障。为确保某型涡扇发动机飞行试验安全,需对发动机主燃油流量建立监控模型。利用地面台架试验数据,结合主燃烧室喷嘴和主燃油计量装置的工作特性,建立了主燃油流量监控模型,并与装机后的地面试验数据进行对比。结果表明,该监控模型有较高的准确性和通用性,能及时发现发动机可能存在的问题和故障,确保飞行试验安全。     

飞行试验数据驱动的涡扇发动机模型辨识

为实现航空发动机飞行试验实时监控,分析整理了涡扇发动机实际飞行试验数据,并以三层前向人工神经网络为基础,通过引入输出层反馈至输入层,形成该涡扇发动机的NNARX模型。对包括高压转子转速在内的11个发动机关键参数变化模型进行研究,并在额外架次全程飞行试验数据上验证和讨论辨识模型的推广能力。结果表明,辨识模型样本点上最大相对误差在5%以内,辨识模型可以应用到该型发动机的试飞实时监控中,同时也可为后续建立涡扇发动机的全包线自适应实时监控模型提供参考。     

航空发动机飞行试验实时监控

<正>飞行试验是飞行器、发动机、机载设备、武器系统等在实际飞行条件下进行的各种试验,以及以飞行器为试验平台所实施的航空航天和其他领域的新概念、新理论、新技术的探索、研究、演示和验证试验,是进行相关学科研究、产品试验验证的重要手段和途径。为提高航空发动机飞行试验的安全性,科研人员在飞行试验数据的基础上,建立起各种发动机实时监控模型,并基于发动机参数的模型预测值与实测值确立监控残差,实现试飞过程的趋势监控。可在发动机出现异常时及时发出警告,并采取相应     

空地一体化技术在IFTD试飞中的应用

发动机表明符合性试飞科目飞行中推力确定（In Flight Thrust Determination, 简称IFTD）试验点多、耗时长、费用高。为提升试飞架次效率和地面监控力度,降低架次成本,基于FLIGHTLAB软件开发了面向物理的空地一体化仿真模型系统,并采用卡尔曼滤波和遗传算法对模型输入数据进行了实时处理和动态优选,最后基于QT开发了空地对比监控界面在某型号IFTD试飞中进行了应用。经验证,所建空地一体化仿真模型能够有效对某型号的发动机运行和动力学响应进行模拟,发动机各项参数的平均误差约为3%,采用的数据实时处理和动态优选算法能够良好地匹配空地一体化仿真模型系统,使系统有效运行,在IFTD试飞中,仅两个架次就为试飞节约燃油约3 t;本次应用表明,空地一体化技术,在飞行前能够为试验点可达性分析和试验点优选构型分析提供支持,在飞行中为试飞监控减轻负担。     

基于KPCA 和DBN 的航空发动机排气温度基线模型

为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生的快速存取数据作为原始的数据样本,利用核主成分分析进行降维处理,选用高斯函数作为核函数,将降维后的数据作为深度置信网络的输入,建立航空发动机EGT基线模型,通过大量QAR数据验证了模型的有效性和正确性。与传统神经网络建模方法相比,所提出的建模方法不但降低了网络结构的复杂度,同时也提高了模型的精度。     

基于动态RBF网络的发动机起动过程模型辨识

针对航空发动机在起动过程中各截面气流处于亚临界状态 ,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题 ,本文利用发动机地面试验数据作为学习样本 ,采用动态径向基 (RBF)神经网络的方法 ,建立了航空发动机起动过程动态模型。仿真结果表明 ,利用该方法建立的发动机模型具有动态性好 ,精度高的优点 ,开辟了发动机中小转速建模的新途径     

航空发动机故障模拟监控训练系统开发

针对数控发动机故障模式多、试飞工程师培训方法欠缺的现状,在真实试验数据基础上开发发动机试验故障模拟监控训练系统,成功的应用于某型发动机飞行试验项目中。实践应用表明:新系统可以有效地培训发动机试飞工程师,提高其处置飞行试验中突发故障的能力,降低试飞风险;能快速处理试验数据,提高数据分析的效率;同时,新系统验证了实时地计算机辅助判断故障告警自动提供处置策略方案的可行性和实用价值,推荐在飞行试验地面遥测监控系统、发动机地面试车台及高空台模拟试验中使用。     

基于WPF技术的试飞数据实时监控系统设计研究

立足于当前大型民用飞机试飞模式,集合数据处理及实时监控特点,在Visual Studio环境下,利用WPF软件编程技术,构建了基于数据层、业务逻辑层、表示层的试飞数据实时监控系统。系统利用多种显式控件,充分模拟了试飞数据监控状态,通过WPF数据驱动模型及合理的线程资源调配,实现了对不同类型数据的实时监控、分析、存储和回放,为后续民机试飞测试技术的创新提供了参考依据。     

基于神经网络的飞行科目模板样本集建立方法

为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。     

军用涡扇发动机适航试飞安全性验证要求初探

在军用飞机适航性开展的趋势下,通过建立军用涡扇发动机适航试飞安全性验证要求研究方法,初步建立了安全性验证要求,为军用涡扇发动机适航试飞安全性验证工作提供验证指导和审查方向。     

基于QAR的PW4077D放气活门稳态调节模型

通过对PW4077D发动机10个无故障航班QAR数据的分析和处理,利用回归分析原理建立了飞机在多个阶段下2.5级放气活门开度与其他参数之间关系的数学模型。放气活门的调节受多个因素的影响,因此在模型建立时不同阶段分别进行讨论。对稳态调节下的数据进行了回归分析和显著性检验。应用所建模型进行了趋势预测,通过与实际数据的比较验证了数学模型的合理性和准确度。所获得的2.5级放气活门控制规律数学模型,对航空发动机状态监控和故障诊断具有一定的理论意义和应用价值。     

航空发动机仿真模型参数自适应校正

采用修正因子方法建立自适应仿真模型,运用改进的共轭梯度算法求解非线性规划问题,依据发动机台架试车和空中试飞测量数据,对发动机仿真模型的部件特性参数进行校正,使模型的计算输出与试验测量数据吻合。应用本文方法对某型双转子加力涡喷发动机仿真模型进行校正,获得了满意的仿真精度。     

基于ANFIS的涡轮发动机风车工况建模仿真

小样本情况下神经网络模型泛化能力不足的缺陷限制了其在涡喷发动机风车工况建模中的应用。在十组风车工况实验数据的基础上建立了涡喷发动机风车工况的神经网络模型，并且利用人们对涡喷发动机动静态、相似参数以及剩余功率与加速度的关系等先验知识不断对神经网络的输入变量进行变换，逐次减少神经网络的训练样本数目，最终只用一组训练样本就可以训练出泛化能力较强的神经网络模型，大大提高了小样本情况下神经网络的泛化能力。仿真结果表明，该方法简单有效。     

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。      

航空发动机部件级组件化模型研究

根据发动机结构和热力学的特点,将发动机整机分解成8个组件对象,设计了基于组件的航空发动机部件模型,建立了发动机模型的组件库,并设计了实时数据库组件和算法组件等辅助仿真组件;采用所建立的组件库成功构建了单轴涡喷发动机和双轴混排涡扇发动机的模型,并进行了稳态和动态仿真,与GSP相比,该仿真结果误差小;验证了基于组件的发动机部件级建模的有效性。     

航空发动机组态建模技术研究

基于组态的方法设计了航空发动机部件模型库、仿真实时数据库以及前台组态系统和后台运行管理系统,构建航空发动机组态建模平台,并在此平台上实现了多种结构发动机模型的稳态仿真和瞬态仿真,其结果达到了一定精度,验证了航空发动机组态建模技术的可用性.      

基于试飞数据的涡轴发动机性能建模技术

为了实现军用涡轴发动机在装机状态下的虚拟预测试飞，通过罚函数法求解超定非线性方程组的最小二乘解，并采用回归分析对部件特性耦合因子进行曲线拟合，优化基准稳态模型，构建了某型涡轴发动机稳态性能计算模型；在此基础上，应用发动机加减速试飞数据，综合考虑部件容腔效应、转动部件的转子动力学和高温部件的传热效应，开发了涡轴发动机部件级过渡态性能计算模型。采用该模型对包线范围内不同工况的发动机稳态和过渡态工作过程进行了仿真预测，结果表明：与真实装机试验结果相比，发动机各工作参数的稳态预测精度在4.2%以内，过渡态预测精度在9.2%以内，满足工程精度要求。该模型能够满足虚拟预测试飞的技术需求，对涡轴发动机的设计、试飞和使用具有重要作用。     

民机适航审定试飞阶段可靠性监控技术研究

基于CCAR 121部条款及咨询通告AC-121-53/54的规定,分析了适航审定试飞阶段的民机可靠性监控技术重点,建立了可靠性监控参数,进行了警戒值建模计算,运用MSG-3判断逻辑对飞机维修工作进行分析,提出了适用于试飞阶段的民机可靠性监控方法,为提升试飞维修保障效率以及为C919飞机及后续民机项目交付航线运营提供参考。