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。      

航空燃气涡轮发动机气路故障诊断进展

航空发动机健康管理是提高当代先进航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术,是实现发动机视情维 修的重要方法之一。航空发动机气路故障诊断作为健康管理系统的重要支撑技术,在先进航空发动机发展过程中具有重要的研 究价值与前景。基于航空发动机气路故障诊断50余年的发展成果,梳理了航空发动机气路故障诊断的总体实施流程,包括气路 测量参数的选择及参数预处理方法、基线值的计算及基线模型的构建方法;介绍了基于模型和数据驱动的气路故障诊断方法的基 本原理和典型成果并对不同方法的特点进行了评述;对气路故障诊断未来发展方向,包括性能预测、在线气路故障诊断、信息融合 以及过渡态气路故障诊断的基本思想和研究现状进行了分析。国内外研究表明：航空发动机气路故障诊断已经形成了以基于模 型和基于数据驱动为基础的诊断方法体系,得到了较全面且系统的发展。中国在已有研究成果的基础上,应进一步完善航空发动 机全寿命周期数据的收集与整理,建立航空发动机健康管理系统的设计体系,增强产、学、研、用等多方协作,为先进航空发动机健 康管理系统提供有力技术支撑。     

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.      

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。     

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.      

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。     

基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断

针对航空发动机气路部件故障诊断中存在的严重故障诊断问题,提出基于变权重最小二乘法进行发动机故障诊断.该方法在发动机仿真实验的基础上采用加权最小二乘法进行故障诊断,并对算法进行了改进,根据初期诊断结果对故障权重系数矩阵进行修正,使诊断结果更加合理可信.仿真表明,基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断能快捷有效地诊断气路部件严重故障.      

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。     

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.      

基于LMI和离散模型的航空发动机压气机传感器鲁棒故障诊断

针对航空发动机压气机健康监测提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)和H_∞优化理论的航空发动机压气机传感器鲁棒故障诊断的方法.在航空发动机具有模型不确定性和外界噪声的情况下,应用基于神经网络的线性拟合方法实现航空发动机压气机离散模型的建立;并通过LMI和H_∞优化问题的求解得到未知输入观测器的设计参数,实现具有强鲁棒性的传感器故障诊断.该方法比以前研究中未知输入观测器故障诊断方法的优点在于能够同时处理模型不确定性和外界噪声.应用ALSTOM公司提供的燃气涡轮压气机模型进行了仿真验证,在压气机具有白噪声模型误差和正弦外界干扰的情况下,实现对小于测量范围2%的传感器故障的检测和诊断.      

故障因子诊断方法在航空发动机上的应用研究

航空发动机气路中任何零部件受损而引起的性能恶化,必然导致相关参数的变化。引入了故障因子的概念,介绍了故障因子诊断方法在航空发动机上的应用,阐述了航空发动机故障诊断过程中测量参数与性能参数选取的依据和方法,利用故障因子建立了某型涡喷发动机稳态工作状态下的故障模型和诊断模型,探讨了4个测量参数诊断气路部件故障的方法。算例结果表明:故障因子诊断方法是航空发动机进行故障诊断的1种最基本且十分有效、快捷的诊断手段。     

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.      

自组织神经网络航空发动机气路故障诊断

 为克服学习样本依赖于发动机精确模型的问题,提出了一种基于自组织神经网络的发动机智能故障诊断的方法,并运用故障特征提取的数据预处理方式,成功地对航空发动机气路部件的几种典型故障做出正确诊断。为验证网络的抗噪性能,引入了自联想神经网络。研究表明,自组织网络可以脱离发动机模型,并且对测量噪声有良好的鲁棒性,能基本满足航空发动机故障诊断的要求,具有较好的工程应用前景。     

航空发动机气路故障静电监测技术研究

航空发动机气路中任一部件的故障都会严重影响发动机的性能，甚至造成严重后果。本文研究了基于静电监测机理的发动机气路碎屑监测技术，设计了一套航空发动机气路故障静电监测系统，并在发动机模拟试验台上进行了两种典型故障模拟试验。研究表明，该系统通过监测发动机排气颗粒的静电电荷水平和变化规律，可判断发动机气路部件的故障情况，为发动机故障诊断和健康管理提供关键技术手段。     

航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法

针对航空发动机非线性、非高斯的特点，提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波（SANNWA PF）算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目，进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂，采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整，缓解了粒子的退化和贫化，具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能，相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%，航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%，诊断速度分别提高约7倍和10倍。      

基于部件特性未知的航空发动机故障诊断技术

以航空发动机部件通用特性为基础运用单纯形优化方法,发展了一种预测发动机部件特性的自适应模型方法。并以此为基础运用气路分析原理,选取表征发动机性能参数变化的症兆变量和测量参数,建立了发动机故障诊断小偏差方程。诊断结果表明:症兆变量的选取和相对变化值大小对故障诊断误差有决定性的影响,其值的选取应以门限值1/3为最佳;故障诊断模型症兆变量与实际故障症兆变量变化值相对误差控制在5%内,且不会对故障类型的判断产生影响;故障诊断模型在已知的检验结果内无误诊现象。      

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

人工神经网络技术在民用涡扇发动机故障诊断中的应用

讨论了神经网络技术在航空发动机状态监视和故障诊断领域的应用．介绍了涡扇发动机的气路故障诊断原理,以及人工神经网络故障诊断方法,并介绍了ＢＰ网络对ＰＷ４０００发动机的常见故障进行诊断的实例。     

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。     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.