基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测方法综述

航空发动机故障诊断与预测是航空发动机健康管理的重要内容,基于数据驱动的故障诊断和预测技术是航空发动机故障和预测领域广泛应用的方法。本文总结了基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测的主要方法及特点,展望了航空发动机故障和预测方法的未来发展方向。     

航空发动机增强型机载自适应模型气路故障诊断方法

针对航空发动机在工程应用中气路健康状态的评估问题,提出一种基于增强型机载自适应模型的气路故障诊断方法。 该方法在机载模型中加入神经网络补偿算法,在线修正机载模型的输出误差,提高了卡尔曼滤波器估计精度,以此为基础建立了 发动机增强型自适应模型和性能基线模型。增强型自适应模型可实时评估健康参数状态,并指导性能基线模型跟踪发动机正常 性能降级趋势,确保剪裁精准的故障信息用于检测和诊断。基于发动机性能仿真模型模拟故障特征数据库,采用RBF神经网络训 练样本,完成了故障模式判定和故障隔离。通过构建某型涡轴发动机气路故障诊断平台进行仿真验证,结果表明：该方法能够有 效监视发动机在全包线、全寿命周期的气路健康状况,在实际工作流程中具备可行性。     

航空发动机气路故障诊断研究现状

航空涡轮发动机诊断学伴随着航空涡轮发动机的产生而产生.20世纪60年代后期,Urban将气路分析引入发动机故障诊断,从而使航空发动机故障诊断学产生了很大的发展.此后,人们发展了各种各样的诊断方法并运用于航空航天和工业应用领域.本研究对当前发动机的主要气路故障诊断方法,如基于线性模型的故障诊断、基于非线性模型的故障诊断、基于人工神经网络的故障诊断等方法进行了综述.     

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。     

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.      

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

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.      

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

航空燃气涡轮发动机气路故障诊断现状与展望

燃气涡轮发动机在航空、地面和舰船上有着广泛的应用,对其进行性能评估和故障诊断有着重大的现实意义。本文对发动机气路诊断的发展以及当前的主要气路诊断方法如故障方程法,基于非线性模型的诊断方法,基于人工智能等方法进行了综述,最后对航空发动机气路诊断的发展进行了展望。      

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

DID检测器气相色谱仪用于稀有气体分析

叙述了DID检测器应用于稀有气体分析,以增加电场梯度方式提高氦中氖的检测灵敏度.     

燃气分析测量高温燃气温度的方法

叙述了两种根据燃气成分推算高温燃气温度的计算方法——效率/余气系数法和焓值守恒法。效率/余气系数法根据燃气分析得到的余气系数和燃烧效率计算燃气温度,按燃烧效率和余气系数计算方法的不同又划分为补燃法和全成分法;焓值守恒法根据燃气成分和焓值计算燃气温度。分析和比较了两种计算方法,这些方法已应用到燃烧室出口高温燃气温度测量中。      

一种根据燃气成分计算燃气温度的方法

叙述了一种根据有限的燃气成分推算燃烧室出口高温燃气温度的计算方法，并分析了燃气成分测量误差、燃料低热值、燃料成分及燃料温度等对燃气温度的影响，该方法考虑了高温燃气解离的影响，利用数值解技术开展计算。根据此方法编制的计算机程序已应用于某高热容燃烧室出口燃气温度测量中，获得了燃烧室出口温度场.     

氪气和氙气中四氟化碳杂质分析

介绍了CF4定性定量分析方法,探讨了CF4的来源及清除.     

某型燃气轮机燃气一蒸汽联合循环方案分析

燃气-蒸汽联合循环是利用燃气侧高温吸热和蒸汽侧低温放热来扩大循环平均吸放热温差,促进能源的梯级利用,以提高循环效率。分析了某燃气轮机采用余热锅炉型联合循环后性能改善情况。简述了余热锅炉型燃气-蒸汽联合循环的工作原理,采用能量平衡法分析联合循环机组的热效率及其影响因素,采用Gat eCycle软件搭建联合循环模型,分析给出适合该型燃气轮机的联合循环方案。     

工业气体分析中的气相色谱分析技术进展

当今气相色谱技术、多维色谱技术已成为色谱技术的“核动力”,将这些技术整合成先进的微型化分析仪更成为色谱技术的革命性变革,本文着重对两大色谱技术及仪器微型化做了详细的阐述.     

[火用]效率在燃气轮机气路故障诊断中的应用研究

利用基于热力学第二定律的(火用)效率.对燃气轮机在气路故障下进行了数学建模.采用小偏差的方法推导出了故障性能系数矩阵,从佣效率的角度对燃气轮机发生结垢故障时的性能进行了对比量化分析.研究结果表明:(火用)效率从蕴含在能源中的功势(即能量的"质")转化为有用功的角度能更好地衡鼍燃气轮机的故障性能.在发生压气机叶片结垢和涡轮叶片结垢时,为恢复燃气轮机的(火用)性能,应优先消除压气机叶片结垢.     

发动机台架试验空气流量测量不确定度分析

针对航空发动机台架试验中空气流量测试不确定度的评定问题,使用GUM法进行评估.计算结果揭示了测量不确定度大小与空气流量的关系,确定了流量管合适的工作范围.对不确定度来源进行计算分析,确定了测试结果不确定度的大小主要受压力测量精度的影响,而流量管尺寸以及进口总温的测量精度影响较小.     

发动机点火装置中的气压压力及气流压力校准

以压力传感器与数显仪表的测量原理为基础,简述了发动机点火装置中的气压压力及气流压力校准装置及校准方法,给出了测量不确定度的评定.     

舰船燃气轮机气路测量参数的理论选择方法

针对舰船燃气轮机气路性能监测诊断的有效性要求,归纳总结了气路测量参数选择要求,提出了1套系统完整的燃气轮机气路测量参数的理论选择方法。在可测量和易测量要求及测试精度要求的初步选择基础上,依次采用影响系数、相关系数和条件数对气路测量参数的敏感性、相关性和诊断误差等进行了分析,最终从理论上选择了某舰船3轴燃气轮机气路性能监测诊断的测量参数。实例表明该理论方法具有一定的通用性和工程应用价值,对燃气轮机气路测量参数的选择有一定的指导作用。