航空发动机控制系统传感器FDIA系统仿真

基于卡尔曼滤波器组,建立了航空发动机控制系统传感器故障诊断系统,实现了对单个传感器故障的检测、隔离与重构(FDIA),确保了发动机控制系统即使在传感器故障发生的情况下,依然能安全可靠地工作.同时利用Simulink建立一个通用的发动机传感器故障诊断仿真平台,在此仿真平台上,对故障的诊断进行仿真验证,并分析了测量噪声对故障诊断系统性能的影响,为发动机在线传感器故障诊断系统的实现提供理论依据.      

某型涡扇发动机控制系统传感器故障诊断研究

研究利用卡尔曼滤波器及多重故障假设检验方法来检测某发动机控制系统传感器硬、软故障,并实现故障传感器的输出重构。给出了传感器故障诊断原理及算法,针对传感器常见典型故障进行了故障诊断过程仿真。仿真结果表明,所研究的方法能及时、有效的检测到故障传感器,并对其进行隔离和重构,没有发生误报和漏报现象。      

基于自联想神经网络的发动机控制系统传感器故障诊断与重构

研究自联想神经网络及其在发动机控制系统传感器故障诊断及重构中的应用。自联想神经网络关键在于特征提取和噪声滤波。综合自联想网络的最优估计与故障诊断 ,自动区分估计误差和传感器故障。仿真结果表明这种方法不需要模型 ,能诊断传感器硬、软故障 ,当发动机性能蜕化时也能提供很好的解析余度。     

基于UIO的航空发动机控制系统传感器故障诊断

研究了航空发动机控制系统传感器鲁棒故障检测与隔离问题,提出了一种克服不同干扰对控制系统诊断性能影响的方法.应用未知输入观测器(unknown input observer,简称UIO)理论来解耦航空发动机动态系统干扰,并针对控制系统传感器设计一族UIO,提取出一系列的传感器残差特征数据,通过分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机控制系统传感器故障诊断.在高斯白噪声、模型工作点变化和非高斯噪声三类干扰下的数字仿真结果表明,不管何种干扰,UIO诊断方法均能检测和隔离出传感器故障,在诊断鲁棒性方面,要优于Kalman滤波器诊断算法.      

一种基于故障匹配的多重故障诊断方法

针对航空发动机数控（ FADEC）系统的传感器、执行机构为故障多发部件,并且目前国内的故障检测方法缺乏通用性的问题,基于故障诊断中卡尔曼滤波器的原理,以白噪声作用的一般离散线性随机系统为对象模型,结合多重故障假设法以及智能影响因子改进的残差平方加权和方法处理统计量信息,设计基于多重故障匹配卡尔曼滤波器（ FMKF）的故障诊断系统,可适用于FADEC系统多传感器与执行机构的软、硬故障诊断。仿真结果表明,方法能及时有效地检测到故障元件,并实现故障隔离,较常规滤波器,准确率高。     

基于多模型的航空发动机传感器混合故障诊断方法

本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明：所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。     

航空发动机双重传感器故障诊断逻辑研究

针对航空发动机控制系统的双重传感器故障,提出了一种采用双路容错设计的卡尔曼滤波器故障检测隔离系统.故障检测隔离系统由一系列卡尔曼滤波器组成,每个滤波器都假定2路传感器故障,而以故障支路外的测量值作为输入量.当双重传感器故障发生时,只有不包含故障传感器信息的滤波器保持较低的估计残差,其他滤波器都会产生较大的估计残差,如此双重传感器故障便可以被隔离.利用滤波器组估计残差的特征,进一步设计合理的运算逻辑,系统就可以同时对传感器单一故障进行检测和隔离.为了验证故障诊断系统的有效性,在发动机慢车状态分别对传感器发生双重故障和单一故障的情况进行仿真.仿真结果表明:故障诊断系统能够准确有效地对传感器双重故障和单一故障进行检测和隔离.      

涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真

为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础.      

广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题，研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法。该方法在传感器输出数学模型未知的情况下，仅通过传感器之间的冗余关系，利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断。仿真试验表明，利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障。该方法不仅可以检测到单故障，还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力。     

基于小波分析的飞控传感器故障诊断

小波分析具有局部时频分析能力，适宜于对突变信号的检测，针对飞控系统传感器故障的特点，提出了基于小波分析的飞控传感器故障诊断法。仿真结果表明，应用小波分析，可以非常精确定位传感器信号的故障点。     

采用一组卡尔曼滤波器检测发动机传感器故障

在发动机全功能数字电子控制系统中,提高传感器工作的可靠性是十分重要的,除了不断对传感器本身的性能加以改进提高外,现在广泛地采用了余度技术。近二十年来对解析余度(Analyt ical Redundancy)进行了广泛的研究,解析余度(AR)方法是基于各状态变量之间存在的解析关系,在系统可观条件下,利用无故障的输出测量值去估计(构造)已故障传感器正常工作状态时的输出信息,从而实现对故障的检测、隔离与重构,保证控制系统具有预定的控制性能。      

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

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.      

ENGINE SENSOR FAULT DIAGNOSIS USING MAIN AND DECENTRALIZED NEURAL NET WORKS

ＡｎａｌｙｔｉｃａｌｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｓｕｃｈａｓｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ，ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｌｔｅｒａｎｄｓｏｏｎｃａｎｄｅｔｅｃｔ，ｉｓｏｌａｔｅａｎｄａｃｏｍｍｏｄａｔｅｆａｉｌｕｒ...     

神经元网络在液体火箭发动机健康监控中的应用

含有噪声的、正常和稳定的传感器数据训练 ART2神经元网络 ,用于液体火箭发动机( L RE)故障检测。每个传感器连续窗的功率谱输入 ART2神经元网络进行学习 ,试验学习好的神经网络 ,验证其能否有效地检测出发动机故障以及故障发生时间。传感器数据来自某变推力液体火箭发动机地面试车 RS61。试验结果表明 ,神经元网络显示的故障发生时间与试车后专家分析的故障开始时间相符     

检测滤波器在FADEC系统传感器FDI中的应用研究

研究将检测滤波器应用于全权限航空发动机控制系统(FADEC)的传感器故障检测和隔离(FDI).完整设计了针对于某型FADEC系统传感器的检测滤波器系统, 然后利用非线性发动机模型进行了仿真。数字仿真结果表明, 检测滤波器是十分有效的。      

Detection and diagnosis of sensor and actuator failures using IMMestimator

An approach to detection and diagnosis of multiple failures in a dynamic system is proposed. It is based on the interacting multiple-model (IMM) estimation algorithm, which is one of the most cost-effective adaptive estimation techniques for systems involving structural as well as parametric changes. The proposed approach provides an integrated framework for fault detection, diagnosis, and state estimation. It is able to detect and isolate multiple faults substantially more quickly and more reliably than many existing approaches. Its superiority is illustrated in two aircraft examples for single and double faults of both sensors and actuators, in the forms of “total”, “partial”, and simultaneous failures. Both deterministic and random fault scenarios are designed and used for testing and comparing the performance fairly. Some new performance indices are presented. The robustness of the proposed approach to the design of model transition probabilities, fault modeling errors, and the uncertainties of noise statistics are also evaluated