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.      

基于几何模式识别的发动机传感器故障诊断

提出一种基于几何模式识别技术的发动机传感器故障诊断方法,以解决传感器缓慢漂移故障和由于安装制造差异和性能蜕化等造成的模型不匹配难以区分的问题。传感器测量值输入到自适应模型中,产生一组部件性能修正因子,作为故障模式来对传感器故障进行诊断,每种故障或性能蜕化都对应惟一的模式,采用几何模式识别技术隔离出传感器故障。以某型涡扇发动机为对象进行的仿真结果表明,该方法能诊断出传感器小漂移故障,并能对部件状态进行监控。     

基于SVR的X型发动机传感器故障诊断研究

利用基于回归型支持向量机(SVR)的诊断方法,设计了某型涡扇发动机传感器常见故障诊断系统,实现了传感器故障隔离与信号重构.通过发动机试车数据对SVR进行训练,以传感器的偏置故障、冲击故障和漂移故障为例,用MATLAB语言进行了计算机仿真验证.结果表明:基于SVR的传感器故障诊断具有精确度高,实时性强的特点,是一种很好的传感器故障诊断方法.      

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。      

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

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.      

基于监督流形学习的航空发动机振动故障诊断方法

航空发动机故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的故障数据,传统模式识别方法很难发现这类数据集的真实结构,导致故障诊断准确性不高。针对这一问题,将一种新兴的非线性维数约简技术——流形学习引入航空发动机振动故障诊断,提出基于监督流形学习理论的航空发动机特征提取与识别方法。该方法首先采用最近兴起的监督局部线性嵌入流形学习算法对蕴含在高维振动故障数据中不同故障的流形特征进行学习,映射到低维嵌入空间以实现故障的特征提取,在降维后的流形特征空间中构造分类器实现故障识别。利用航空发动机转子故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法显著提高了故障诊断性能,克服了传统的模式识别方法PCA和LDA的不足,并且在训练样本数为每类100的条件下,该方法的平均故障诊断正确率比PCA和LDA分别高出2.93%和7.20%。     

模型基涡轴发动机传感器故障诊断研究

基于干扰解耦思想,针对涡轴发动机工作中传感器瞬时断路硬故障模式,提出一种基于模型的涡轴发动机未知输入观测器传感器硬故障诊断方法。通过对地面、高空工作的涡轴发动机不同传感器故障的模拟,验证了该故障诊断方法的有效性。结果表明,基于模型设计的未知输入观测器(UIO),能够对系统输入中的测量干扰未知输入信号进行有效解耦,同时传感器故障信息通过UIO计算获得的输出估计具有鲁捧残差性能。     

基于发动机性能的传感器故障隔离方法研究

对处于研制阶段的航空发动机整机试验用传感器故障隔离进行了研究。分析了研制阶段发动机试验传感器的故障特点,基于这些特点和发动机自适应模型,建立了多种基于发动机性能模型的故障隔离算法,分别研究了3种不同的隔离指标;分析了发动机故障与传感器故障之间的影响和关系,在发动机故障程度较为严重条件下,建立了改善传感器故障隔离效果的加权方法;并对所建立的算法进行了带有噪声的数值试验。结果表明:采用自适应收敛判断量作为隔离指标,隔离效果最为良好。     

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。     

Fault diagnosis and isolation of the component and sensor for aircraft engine

Aircraft engine component and sensor fault detection and isolation approach was proposed,which included fault type detection module and component-sensor simultaneous fault isolation module. The approach can not only distinguish among sensor fault, component fault and component-sensor simultaneous fault, but also isolate and locate sensor fault and the type of engine component fault when the engine component fault and the sensor faults occur simultaneously. The double-threshold mechanism has been proposed, in which the fault diagnostic threshold changed with the sensor type and the engine condition, and it greatly improved the accuracy and robustness of sensor fault diagnosis system. Simulation results show that the approach proposed can diagnose and isolate the sensor and engine component fault with improved accuracy. It effectively improves the fault diagnosis ability of aircraft engine.      

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。     

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.      

基于自适应滑模观测器的航空发动机故障诊断

为解决现有航空发动机基于模型的在线故障诊断方法存在对模型精度要求高等的问题,利用滑模方法设计一种自适应滑模观测器对航空发动机进行在线故障重构、诊断与隔离。对传感器故障和执行机构故障分别设计了重构算法,针对两者重构故障的特点提出了判断逻辑,讨论了设计参数对于观测效果与抖振的影响。 Matlab/Simulink仿真结果显示,重构的故障与实际故障基本吻合,对故障的诊断、隔离、定位具有良好效果,并对环境不确定性具有优良的鲁棒性。     

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SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断

针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率.      

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。      

涡轴发动机监视参数选择与诊断方法研究

介绍了涡轴发动机性能参数与监测参数选取的依据和方法 ,建立了利用故障因子概念诊断发动机故障的数学模型 ,给出了亚定型故障诊断方程组的解法及其发动机健康状况判定依据和故障诊断有效性的评价指标。运用发动机的实际无故障数据和模拟故障数据进行了仿真。结果表明 :建立的诊断模型可信 ;选取不同的测量参数可诊断不同的发动机故障 ;减少系统测量误差可以提高诊断的有效性。该系统对在役涡轴发动机的健康监视具有实用性 ,对其它发动机具有参考价值。