小波方法在气路静电监测模拟实验中的应用

在航空发动机气路故障模拟实验台上。进行了气路静电监测模拟故障实验。采用自行研制的静电传感器采集数据。针对高温燃烧环境下故障颗粒信号信噪比极低、工频干扰大、故障特征具有突变性质的特点，提出采用小波方法对信号进行处理．对模拟实验数据的处理结果表明，与传统方法相比，小波处理方法能很好地抑制工频干扰。有效地去除背景噪声，提取有用信号。具有较强的鲁棒性。为航空发动机气路静电监测技术的进一步研究提供了参考。     

航空发动机尾气静电信号基线模型分析及应用

开展了基于尾气静电信号的航空发动机气路监控技术的应用研究,把尾气静电监测信号EGEMS作为一种新的气路状态参数并建立其基线模型,通过监控尾气静电信号RMS(root mean square)值的偏差值实现对气路部件的实时监控.首先从尾气静电监测的角度总结了尾气碳烟颗粒物的排放特性,分析了尾气静电信号的基线成分、主要影响因素及典型故障静电信号特征,在此基础上分别提出了基于燃油流量单参数的尾气静电信号基线模型(参数化模型)和基于多元状态估计技术的多参数基线模型(非参数化模型)挖掘技术.通过对某型涡轴发动机尾气静电信号的分析表明:所建立的基线模型能够准确反映发动机不同工况下的尾气静电信号的基本特征,有效地监测到气路的异常状态,验证了所提方法的可行性和有效性.      

基于Labview与Matlab的航空发动机气路静电采集系统研究

说明了如何在Labview平台下结合应用Matlab软件;介绍了发动机故障诊断方法之静电监测技术,给出了静电信号相关参数,并在此基础上,基于labview与matlab开发了航空发动机气路静电采集系统和烟尘排放量/浓度监测系统,并应用于采集静电信号试验,以对系统进行测试。     

应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证，结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言，神经网络方法具有更大的工程应用潜力。     

发动机试车气路故障诊断系统的设计与应用

以发动机整机试验数据为研究对象,建立了一套发动机试车气路故障诊断系统.首先阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑;使用故障模式法和调整模式法建立了气路部件故障诊断和优化调整模块;然后以一个双轴分排涡扇发动机为例,针对气路部件故障诊断和优化调整给出了考虑噪声的数值试验分析.最后就该系统的发展进行了讨论.      

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。      

涡轴发动机尾气静电监测信号影响因素分析

 针对某型航空涡轴发动机试车台实验所获得的尾气静电监测信号,结合发动机台架试车状态和性能数据,分别在两个时间尺度上展开分析研究。研究发现发动机的工作状态和健康状态均对尾气静电信号产生重要影响。在小时间尺度上的分析发现,无故障情况下影响尾气静电信号变化的主要因素为燃油供给量,尾气静电信号能量随燃油供给量的增加近似按指数规律上升;而在大时间尺度上的分析发现,在一定的燃油供给和恒定的自由涡轮转速条件下,尾气静电信号能量随着发动机性能的缓慢衰退而逐渐上升。实测尾气静电信号所反映的趋势与初步的理论分析结果相一致,为建立涡轴发动机尾气静电信号的健康"基线",进而用于气路状态监测及故障识别提供了初步的依据。研究还发现,静电监测技术不仅能够为突发性故障提供预警信息,而且能够反映发动机整机性能衰退,进一步拓展了静电传感器的监测能力及其在航空发动机健康管理中的应用。     

融合静电信号和气路参数的发动机性能评估方法

为了研究静电监测技术对航空发动机的监测效果,开展了航空涡喷发动机静电监测台架实验,获得了140个完整试车阶段的静电信号数据。针对发动机传统气路性能评估方法的信息源有限的问题,提出了一种融合静电信号和气路参数的发动机性能评估流程和方法,进一步采用了基于逻辑回归模型的评估算法对发动机的综合性能进行量化评估,通过融合试车实验的静电数据和性能参数,对发动机的健康状态评价方法进行研究。结果表明:当健康值为0.9以上可以认为发动机为健康状态,当健康值小于0.3时可以认为发动机已经发生了较为严重的退化,所提出的融合评估方法要优于传统的性能参数评估方法,能够提前预警气路性能严重退化。     

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。     

涡喷发动机尾气静电监测及气路故障特征

利用涡喷发动机试车台和新研制的小型涡喷发动机完成了一系列静电监测实验,获取了涡喷发动机尾气静电信号特性,并通过分析静电信号特征证实了尾气静电监测技术对发动机气路部件机械故障的监测.研究发现发动机尾气静电信号的细微变化与发动机工况相关,通过分析第102试车阶段的静电信号发现活动率水平出现了与发动机工况同步变化的情况,验证了活动率水平是一种可作为表征尾气中微小颗粒的带电情况的特征参数;在102～108试车阶段中,发动机出现了燃烧室内壁积炭、燃烧室内壁轻微烧蚀和气路润滑油泄漏故障,根据静电信号的统计分析以及大时间尺度的趋势分析,发现活动率水平、正(负)事件率可作为预警参数来反映因这些故障而导致尾气静电整体水平的变化.      

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。     

小型航空涡喷发动机在线综合监测方法研究

本文介绍了某小型航空涡喷发动机的基本情况,描述了使用的发动机试车台的基本情况,详细介绍了其各个组成部分。在某型航空涡喷发动机研制过程中,开展了对该发动机进行寿命试车的工作,为了准确地获取发动机的运行状态使用了包含振动、滑油温度、气路静电等监测手段的在线综合监测系统来采集发动机的状态数据。     

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.      

基于快速原型的涡扇发动机气路部件在线健康监控系统设计

为实现涡扇发动机全包线范围内具有较高精度的快速实时仿真,结合快速原型技术和发动机非线性模型设计了一种气路部件在线健康监控系统。该系统采用涡扇发动机非线性模型模拟真实发动机进行实时计算,并将基于优化拟合法获得最优的发动机线性化模型融入扩展Kalman滤波算法,对气路部件健康参数进行实时跟踪,将该跟踪方法运用于基于CompactDAQ和CompactRIO平台设计的发动机在线故障诊断原型系统进行仿真试验验证。仿真结果表明,基于快速原型技术与发动机非线性模型构建的在线健康监控系统能够实现对气路部件故障的有效诊断,平均正确率达到98.28%。     

基于改进K-SVD字典训练的涡扇发动机气路突变故障稀疏诊断方法

以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:相比于拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法,改进K-SVD方法对故障定位准确,无故障部件健康参数变化为0,可有效提高故障部件辨识度,避免误诊断;计算耗时与EKF方法基本相等,仅为UKF方法的03%,是一种有效的航空发动机气路突变故障在线诊断方法。     

航空发动机气路颗粒静电监测技术模拟实验

探讨了航空发动机气路颗粒静电监测技术的工作原理和技术特点。为进行该技术的可行性研究搭建了模拟实验台,利用电晕模拟了气路故障发生时尾气中不同大小的带电颗粒,使用自制的探针式静电传感器对运动带电颗粒进行监测,信号调理器将感应电荷放大并转换为对应的电压,结果显示：①静电传感器能够监测到运动带电颗粒;②感应电压幅值与颗粒大小有关;③感应电压波形与颗粒性质有关;④大量小颗粒和单个大颗粒混合物的感应电压表现出两者各自的特征。     

涡扇发动机气路部件故障增益调度容错控制

针对涡扇发动机气路部件故障导致控制性能下降甚至影响安全性的问题,提出了一种增益调度容错控制器设计方法。在全飞行包线内对发动机不同的工作点,基于部件线性化方法建立高精度的带健康参数的发动机线性化模型,并设计相应的卡尔曼滤波器构建气路部件故障诊断模块,估计出反映发动机气路部件故障程度的健康参数;针对不同工作点处正常状态和部件故障状态的线性化模型,分别设计一系列的鲁棒控制器,并根据调度参数和健康参数对发动机进行增益调度控制,以某型民用涡扇发动机为对象实现控制器的仿真验证。仿真结果表明：通过引入健康参数这一新的调度变量实现了增益调度容错控制,改善了原控制系统在气路部件发生故障导致部件流量和效率较大变化时的控制效果,保证了系统的稳定性;同时,在全飞行包线范围内有效地实现了气路部件故障下控制指令跟踪,达到了期望响应性能,控制误差、超调量和调节时间都很小,符合发动机控制系统技术要求。     

基于逆跟踪控制的航空发动机气路健康参数估计修正方法研究

针对新型航空发动机气路部件状态监控缺乏故障样本的不足,利用发动机非线性模型和气路故障模拟方法,获取故障样本,运用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)建立气路健康参数的(理想)估计器。主要工作是在LSSVR的基础上,从逆跟踪控制的角度,设计了基于逆模型在线辨识与变结构控制相结合的修正系统,减小理想估计器与真实发动机之间由于测量噪声与系统噪声对估计精度造成的影响。通过仿真实验,离线修正后,估计值的相对误差最大值从69%缩小5%,在线修正后,估计值的相对误差最大值从69%缩小13%,修正系统有效地提高了性能估计的准确度,减小了气路部件状态监控的误判和误诊的概率。     

应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究

支持向量机能够克服一般神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等不足。提出一种基于支持向量机的航空发动机气路部件故障诊断方法,讨论了支持向量机的核函数选择和参数确定问题,并对"块算法"进行了分析。仿真实验表明,设计的正则化参数和核参数合理,故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行正确诊断。     

润滑油路静电传感器动态特性仿真与试验

针对航空发动机润滑油路磨粒在线监测的静电传感器缺少特性参数与验证方法的问题，根据静电感应基本原理和传感器结构，提出相应的特性参数指标，利用环状探极感应模型进行仿真，并设计和搭建了静电传感器试验系统平台，通过试验对润滑油路静电传感器动态特性进行分析与验证。结果表明:所提特性参数指标可有效反映静电传感器的动态特性；长径比是环状润滑油路静电传感器的重要结构参数，传感器效率随长径比的增大而增大；传感器有效视场也随探极尺寸的增大而增大；所建平台可适用于实物静电传感器动态特性的分析与试验，且具有良好的可重复性。仿真和试验结果对润滑油路静电传感器的设计与应用具有重要的指导意义。