航空发动机故障诊断方法及测试流程分析

阐述了某型航空发动机工程研制中应用的发动机故障诊断方法及测试流程。根据发动机型号的使用特点和发动机故障诊断方法对FMECA分析结果进行故障分类,指出了各类故障在现有的测试技术下是否能进行故障诊断,并对能诊断的故障类型进行了详细的故障诊断及测试流程分析,经验证,发动机故障诊断方法及测试性流程可满足航空发动机型号的测试性需求。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断研究

采用改进算法优化了径向基函数(RBF)网络.针对航空发动机工作条件和结构的复杂性,提出了用RBF网络进行故障诊断的方法,构建了基于RBF网络的多参数航空发动机故障智能诊断模型,并对典型发动机故障进行了诊断.结果表明,RBF网络具有优秀的故障学习能力,采用它进行航空发动机故障诊断是行之有效的,具有较好的应用前景.     

基于特征值和特征向量的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断中测量参数如何选择的问题。利用发动机故障诊断矩阵，提出了基于特征值和特征向量比较不同测量参数选择系统之间优劣的简易快速算法，该算法可以从几何角度直观地展现整体解空间和解矢量的方向等变化情况。通过一个单轴涡喷发动机测量系统对比案例有效地表明:地面测试系统的最大与最小特征值比为33，机载系统的最大与最小特征值比为1008，在该单轴涡喷发动机气路故障诊断方面，地面测试系统比机载系统明显更有利于气路故障诊断。该算法可用于优化机载发动机测量传感器布局、台架测量系统中测量传感器布局，指导工程中测量参数的选择等。      

基于飞行数据分析的发动机故障诊断系统研究

依据现有的发动机故障诊断方法,研究发动机故障诊断系统,通过对飞行数据中反映发动机性能指标的关键参数数据进行分析,说明系统对航空发动机故障诊断的可行性和必要性,研究结果对于提高发动机维护的快速性和准确性具有重要意义.     

涡扇发动机故障诊断的快速原型设计

提出一种基于发动机基线模型的面向气路故障诊断的快速原型设计方法.考虑到基于模型的发动机全包线范围的故障诊断方法需要有较高精度的模型,选择合适的换算参数对已有的相似变换参数进行修正,建立适用于全包线的发动机基线模型,设计基于加权最小二乘算法的故障诊断模型,并将其写入至CompactRIO构建了发动机故障诊断的快速原型.通过对某型涡扇发动机试验表明:该种故障诊断的快速原型设计方法是有效的.      

基于主成分分析的航空发动机性能综合评估

引入主成分、相关系数矩阵、主成分贡献率及累计贡献率等概念,得出影响航空发动机性能的各个主成分,采用基于主成分分析的综合评估方法对发动机性能进行评估。与单参数性能评估方法相比,多参数性能综合评估方法更加客观有效,在对发动机进行性能评估时大大减少了出错的概率,并指出航空发动机多参数性能综合评估在工程应用的局限。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断

航空发动机的故障诊断研究在民航安全发面有着重要的意义，而故障诊断模型的建立尤其关键。采用径向基函数（RBF）神经网络建立发动机的故障诊断模型，论述了径向基函数神经网络的结构、学习和运行，并通过该模型对发动机参数进行辨识，结果表明RBF神经网络具有较高的故障诊断正确率。     

航空发动机故障诊断技术

<正>航空发动机是飞机的心脏,一旦发生故障,常常导致严重的飞行事故。因此,国内外航空界对发动机的故障诊断都进行过系统、深入的研究。发动机运行过程中,常常伴随故障的发生,必然产生诸如振动、噪声、温度、压力等物理参数的变化。航空发动机故障诊断技术就是依据这些参数的变化,来判断、识别发动机的工作状态和故障,对故障进行早期预报、识别,做到防患于未然,保证发动机安全、稳定、可靠地工作。故障诊断技术是实现航空发动机视情维修的重要一环,其关键在于连续监测或周期     

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.      

发动机故障诊断主因子模型的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断的测量参数选择的问题.基于发动机故障诊断的主因子模型,结合预测平方残差和(prediction error sum of squares,简称PRESS)准则,建立了一种选择风扇流量、风扇出口压力、压气机出口压力、压气机出口温度、涡轮后温度和燃油流量这6个测量参数进行单轴涡扇发动机故障诊断的方法.大量的实例表明,合理运用该方法选择测量参数的种类和数量,既能取得比较满意的诊断效果,又能利用发动机控制系统已有的测量参数,降低诊断成本,具有一定的工程应用价值.      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

基于一种灰色聚类滤波算法的飞机远程故障诊断虚警辨识方法

 在航线排故过程中,常会出现飞机远程实时故障报文信息的“飞机通信与寻址系统(ACARS)虚警”现象,使排故效率降低。对此,本文将灰色聚类和滤波理论结合提出了一种新的辨识算法——灰色聚类滤波算法,将常增益滤波引入灰色聚类算法,在灰色聚类算法中使用ACARS报文故障的当前数据分类故障、判断虚警的基础上,增加报文故障的历史数据,用滤波方法将历史的和当前的数据结合起来,提高辨识虚警的准确性。本算法应用于航空公司的波音777机队,能够有效辨识飞机实时故障报文信息中的虚警。     

基于滑窗检测的机载设备故障诊断仿真系统

根据机载设备故障诊断的需求,结合飞机性能监控系统的结构框架和机载设备的特点,提出基于快速存取记录器（QAR）记录的飞行数据和滑窗检测原理的机载设备故障诊断算法,并实现相应的机栽设备故障诊断仿真系统。在简述QAR数据译码与数据选择方法的基础上,论述了滑窗检测的原理并对其性能进行分析：设计实现了基于QAR的机载设备故障诊断仿真系统并给出仿真结果。结果表明,该系统可以有效诊断存在的故障,并能大大降低虚警概率,对保障飞行安全具有重要意义。     

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.      

航空发动机故障诊断装置硬件在环实时仿真平台

硬件在环仿真是将算法由理论转为实际应用的重要步骤,而针对航空发动机故障诊断算法的硬件在回路仿真平台的研制目前还处于初级阶段。基于已有的民用大涵道比涡扇发动机非线性模型,利用基于x PC的自动代码生成技术,搭建了基于工控机与DSP的故障诊断装置硬件在回路实时仿真系统,并对平台的性能参数、使用流程进行了说明。提出了1种故障诊断算法并进行了硬件在回路验证。针对搭建的平台,提出1种故障诊断算法的评价标准。     

民用航空发动机状态监视和故障诊断系统研究

北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院、东方航空公司联合发展了用计算机进行发动机状态监视和故障诊断的系统EMD, 已在国内最大的两家航空公司试用成功。对B767、B747、A310共13架大型客机的40台发动机进行状态监视和故障诊断, 取得良好的经济效益。      

基于卡尔曼滤波器的主燃油计量装置故障诊断

为了建立主燃油计量电液执行机构(EHA)的故障诊断算法,分析了主燃油计量液压机械控制装置的工作原理,提出了1种建立主燃油计量线性变参数(LPV)模型的方法,设计并得到基于离散卡尔曼滤波器的主燃油计量电液执行机构位移输出的残差生成器。仿真结果表明:该残差生成器具有对故障敏感而对噪声和建模误差不敏感、对残差的动态响应快,幅值变化较大的特点,有效降低故障误报警率和漏报警率。     

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MISG算法的风力发电机液压变桨系统故障诊断

针对受状态延时影响的风机变桨系统故障诊断,提出了一种基于多新息随机梯度(MISG)的故障诊断方法。该方法将复杂系统转化为状态空间模型,并建立系统辨识模型。将新息标量扩展成新息向量改善算法精度,利用系统发生故障引起参数改变的特征,算法对风机状态延时变桨系统完成参数估计,将系统故障诊断问题转换为系统辨识问题。仿真所得结果验证该方法可以达到诊断风机状态延时变桨系统故障的目的。     

Fault Detection and Diagnosis of Aircraft Actuators using Fuzzy-Tuning IMM Filter

This paper proposes a new interacting multiple model (IMM) filter for actuator fault detection. Since each individual filter of the IMM filter uses the combined information of the estimation values from all the operating filters, it can effectively estimate system parameter variations, thereby it can diagnose the actuator damage with an unknown magnitude. In this study, to diagnose the actuator failure fast and accurately, fuzzy logic is used to tune a transition probability among multiple models. This makes the fault detection process smooth and reduces the possibility of false fault detection. Also, a discrete fault tolerant command tracker is derived to cope with actuator damages. To validate the performance of the proposed fault detection and diagnosis (FDD) algorithm, numerical simulations are performed for a high performance aircraft system.