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。     

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。     

基于SVR的航空发动机抗性能退化容错研究

涡轮风扇发动机工作环境复杂,长期工作在高温、高压状态下,使得发动机不断老化、性能衰退,由性能退化导致的航空发动机可靠性降低问题不容忽视.采用支持向量回归方法SVR对测量参数进行估计,获得发动机性能退化模型;应用支持向量机的非线性回归的核函数变换法,对特征空间优化获得最优分类面,同时基于Mann-Kendall算法对发动机性能退化参数进行评估.结果表明:该方法能有效地评估分析发动机性能退化趋势和衰退程度.     

填充函数法在发动机加力最小油耗模式控制中的应用

主要研究了航空发动机性能寻优控制(PSC)算法问题。提出一种用于解决非线性约束优化问题的基于填充函数方法(FFM)的实时优化控制策略。通过构造填充函数,该算法可以在优化计算过程中能够不断跳出局部最优点,使得算法本身具备了全局寻优能力。详细介绍了其算法主要内容与实现途径,基于上述的填充函数优化算法,以某型涡扇发动机加力最小油耗优化控制模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机性能寻优控制问题时,相比传统的序列线性规划方法在全局寻优方面具有更好的效果。     

基于信息熵测度的航空发动机性能退化评估

航空发动机在整个运行周期中,其混乱度从有序逐渐变化为无序.本文首先通过时间序列聚类分析对发动机所处的状态进行评估,再引入信息熵测度对发动机的健康状态进行表达,从混乱程度层面进行发动机性能的退化评估,依据NASA仿真数据集分析表明:用信息熵描述的航空发动机的性能退化趋势与真实情况符合,能够较好地反应发动机的实际退化过程,...     

考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究

针对现阶段航空发动机性能退化建模研究没有考虑起飞工况的影响问题，提出了基于修正的非线性维纳过程发动机性能退化建模方法。该方法结合了同类型号发动机的历史性能退化数据与个体发动机的实时退化和工况数据。首先，考虑发动机每次起飞的工况不同，把工况修正引入非线性维纳过程建立发动机的性能退化模型。然后利用极大似然估计方法求得退化模型离线估计值，基于贝叶斯理论对退化参数进行在线更新，最后基于局部线性嵌入算法，对工况参数进行融合构建工况因子，修正退化参数，实现了基于起飞工况的单台发动机性能退化预测。结果表明，采用融合工况因子修正模型，与未修正和压比修正模型相比，平均绝对百分比误差分别降低1.50%和1.01%。证明融合工况因子修正模型能降低发动机起飞工况差异和仅用单工况参数修正所造成的预测误差，可以用来辅助指导下发决策。     

基于相似理论的航空发动机风扇转速换算方法的改进

基于相似理论提出一种通过变指数因子计算航空发动机风扇换算转速的改进方法.收集不同公司的某型航空发动机的巡航数据建立数据样本.采用支持向量回归机方法建立指数因子与大气温度的数学模型并利用遗传算法对模型参数进行寻优,进而得到由风扇指示转速和大气温度计算风扇换算转速的变指数因子模型.使用该模型对样本数据进行计算,并把结果与定指数因子方法求解的风扇换算转速进行对比,对改进算法与定指数法换算结果进行了误差分析.结果表明:改进后的变指数因子模型计算的航空发动机风扇换算转速具有更高的精度,同时具有良好的推广泛化性能,该方法是航空发动机风扇换算转速的一种有效算法,在航空发动机性能预测也具有实际的指导意义.      

涡轴发动机性能退化分析与诊断

利用燃气涡轮发动机数值仿真软件(GSP)建立涡轴发动机性能仿真模型,采用退化因子方法得出部件性能退化后发动机测量参数的变化,并以此分析部件性能退化对发动机性能的影响。针对发动机单个部件性能对整机性能的影响权值难以定量的问题,提出采用随机赋权值的极限学习机(ELM)算法诊断发动机部件性能退化。仿真结果表明,运用ELM算法进行涡轴发动机部件性能退化诊断的平均精度可达97.5%,速度也明显快于BP等传统神经网络。     

基于非线性Wiener过程航空发动机性能退化预测

针对线性随机过程航空发动机剩余使用寿命预测精度不高的问题,提出一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模,进而预测航空发动机的剩余寿命。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据Wiener过程首达阈值时间的数学性质,推导出剩余寿命的概率分布。通过极大似然估计构建退化模型中未知参数的似然函数,利用遗传算法得到发动机总体模型参数的离线估计值。考虑到不同发动机个体间的差异性,采用贝叶斯公式,结合发动机的实时监测数据与总体模型参数的先验分布对模型中随机参数进行实时更新,从而对个体发动机的剩余寿命实时预测。最后,选择商用航空发动机仿真数据集(C-MAPSS)进行实验,结果表明：针对个体发动机基于非线性随机过程方法,实时更新非线性Wiener方法能够提高航空发动机循环中期剩余寿命预测的准确性,提供更加可靠的预防性维修决策。     

基于改进粒子群算法的航空发动机性能综合评价

针对基于单参数评估发动机性能能力不足的问题,研究了利用多参数综合评估发动机性能的方法;通过对某型发动机台架试车数据分析,确定了使用综合加权法评估发动机性能比算术加权平均法更具合理性;分别利用改进的遗传算法和粒子群优化算法计算多参数的权值,对比结果表明:使用改进的粒子群算法在计算精度和速度上均优于遗传算法。同时还计算了各翻修次数下发动机的性能指标。     

考虑性能退化的航空发动机故障诊断量化评估

航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。本文从状态量的可测量性以及最优观测器设计两个方面对退化状态下航空发动机的滑动窗口模型进行解耦处理。从故障可检测及可隔离两个方面对故障的可诊断性进行量化评估,以巴氏距离为量化标准,将量化评估问题转换为多元分布概率距离求解问题。同时,从故障空间的角度对故障可隔离性进行定义,剥离了参考故障模式的影响,将可隔离性转化为故障空间中故障模式的固有属性,并给出航空发动机故障可检测及可隔离的判据。仿真实验证明,本文所提出的方法可以在发动机性能退化条件下对控制系统传感器、执行机构故障以及发动机气路部件故障进行可诊断性量化评估。     

引入平均最好位置的量子粒子群算法及在航空发动机非线性模型求解中的应用

为改善粒子群算法的全局搜索能力和计算精度,在标准粒子群算法和量子理论的基础上,将平均最好位置引入粒子的状态更新过程,提出了1种基于量子行为改进的粒子群算法及不同的收缩-扩张因子取值策略.采用该量子粒子群算法对建立的典型双轴涡扇发动机部件级非线性模型进行了求解,结果表明:分段线性递减收缩-扩张因子适用于复杂的航空发动机隐式模型,其收敛效率和精度都较高,具有一定的工程应用价值.     

基于微分进化算法的航空发动机模型修正

为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正.对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力.提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度.在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配.仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762％,满足建模误差需求.     

涡轴发动机部件特性修正及更新方法

针对由航空发动机零部件制造、装配及性能退化引起的发动机模型与实际发动机之间的性能不匹配问题,提出1种基于粒子群优化算法(PSO)的发动机部件特性自动修正及更新方法。根据发动机部件级模型的输出数据和发动机性能分析软件GasTurb计算结果,以发动机关键测量参数所定义的目标函数最小为优化目标,利用PSO获取不同相对换算转速下的部件特性修正因子,并在线完成特性图的自动更新。并以某型涡轴发动机为对象进行仿真验证,结果表明:该方法可有效提高涡轴发动机部件级模型的精度,并直接输出更新后的部件特性。     

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。     

基于改进蚁群算法航空电缆路径规划

针对航空电缆在布局空间安装中存在的可靠性差，效率低和成本高等问题，提出了一种基于改进蚁群算法的航空电缆布局路径规划优化方法。对布线安装空间进行栅格化处理，通过分析航空布线要求与约束条件，对待布线安装空间进行模拟真实环境建模，获得的建模空间用于航空电缆的二维布线路径优化。采用了向终点方向引导的转移规则，并增加转弯拐角惩罚因子，来改进启发函数，减少了路径搜索的盲目性，提高了规划路径平滑度；采用一种自适应调整方式的信息素挥发因子，提高算法的搜索效率和后期收敛速度；引入了遗传变异，避免算法陷入局部最优。在仿真实验中，将所提出的方法与其他算法进行了对比分析并表明：应用该算法优化后总体电缆的路径布局电缆路径明显减少、即电缆长度用量减少；拐点数明显减少、即电缆电器性能变好，能够提供航空发动机系统的稳定性。验证了该算法的可行性和有效性。     

基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。     

基于FSVM改进隶属度的发动机振动性能分析

为了更有效地掌握航空发动机振动性能的影响因素,提出了改进FSVM信息熵的融合定量分析方法.首先,对模糊支持向量机(FSVM)的模糊隶属度函数进行改进,建立多类模糊隶属度计算模型.再将该方法应用到航空发动机整机振动性能评估,计算出振动故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的发动机振动性能分析模型;并对各类振动原因对发动机整体性能的影响进行定量分析,为发动机的振动抑制提供量化参考指标.最后,通过与实际经验作比较,验证了该方法是可行和有效的.     

基于过渡工作过程的航空发动机气路分析方法

为对发动机机动性能的退化程度进行估计,开展了基于过渡工作过程的气路分析研究。针对气路传感器数目较少的情况,采用序列工作点方法对大量的健康参数进行分析,在增加可用信息量的同时,降低了由多工作点方法的平均效应引入的参数估计系统误差。为解决发动机大偏差性能退化健康参数估计中的计算收敛性问题,提出了间接递归牛顿-拉夫逊法强化非支配分类差分进化算法。针对某型双轴分排涡扇发动机的气路分析结果表明：采用本文所提出的方法能够在气路传感器数目有限的条件下,利用发动机过渡态数据实现对大偏差范围内大量健康参数的高效、准确估计。