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.      

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.      

航空发动机故障诊断装置硬件在环实时仿真平台

硬件在环仿真是将算法由理论转为实际应用的重要步骤,而针对航空发动机故障诊断算法的硬件在回路仿真平台的研制目前还处于初级阶段。基于已有的民用大涵道比涡扇发动机非线性模型,利用基于x PC的自动代码生成技术,搭建了基于工控机与DSP的故障诊断装置硬件在回路实时仿真系统,并对平台的性能参数、使用流程进行了说明。提出了1种故障诊断算法并进行了硬件在回路验证。针对搭建的平台,提出1种故障诊断算法的评价标准。     

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。     

基于扩展卡尔曼滤波器的微型燃气轮机传感器 故障诊断与硬件在环验证

为了解决微型燃气轮机在变工况条件下的传感器信号故障诊断问题,提出了基于1簇卡尔曼滤波器的故障诊断方法。该方法基于V字研发流程,使用基于模型的设计方法开发了Simulink微型燃气轮机部件级仿真模型,设计了变负载条件下的传感器故障诊断与隔离系统。基于全数字仿真平台和硬件在环仿真平台对模型以及故障诊断与隔离系统进行集成验证。结果表明:基于MBD方法的全数字仿真及硬件在环仿真具有很高的一致性,能够快速实现模型转换及验证,为微型燃气轮机控制算法开发与硬件在环验证提供了有力的支持。     

基于卡尔曼滤波器的容错控制和硬件在环验证

为了有效地开展微型燃气轮机传感器的故障诊断和容错控制,在采用基于模型的设计方法建立微型燃气轮机部件级模 型的基础上,使用了一种基于扩展卡尔曼滤波器的故障诊断和容错控制方法,能够有效地诊断出传感器故障,并重构正确信号继 续进行闭环控制。使用MATLAB/Simulink的自动代码生成技术,将微型燃气轮机模型及故障诊断和容错控制方法在全数字仿真 平台和硬件在环仿真平台进行集成和验证,结果表明：基于模型的设计方法的数字仿真结果与硬件在环仿真结果具有很高的一致性。     

涡扇发动机故障诊断硬件在回路实时仿真平台

硬件在回路仿真是发动机故障诊断算法由理论转向实际工程应用的重要阶段,但目前航空发动机故障诊断算法的研究多数处于软件数字仿真阶段。构建民用涡扇发动机故障诊断算法硬件在回路实时仿真验证平台,开发考虑健康退化的民用涡扇发动机多维调度分段线性化模型,分析并模拟仿真民用涡扇发动机的四类典型常见故障。经过对相关诊断算法进行实验验证,表明该平台及使用的模型和方法都是行之有效的,具有一定的工程使用价值。     

航空发动机燃油调节执行机构及其传感器的故障诊断与半物理仿真

为了提高航空发动机控制系统的可靠性,针对航空发动机燃油调节执行机构回路,提出了一种基于执行机构数学模型及发动机燃油逆映射模型的故障诊断方法,以实现对执行机构自身故障及其线性可变差动变压器(LVDT)位移传感器故障的检测和隔离。基于非线性回归方法极端学习机(ELM)算法建立了发动机燃油逆映射模型,保证了燃油估计的精度和实时性。为了验证该方法的可行性和有效性,以涡扇发动机主燃油调节执行机构为研究对象,在半物理仿真试验平台上进行了故障诊断的半物理仿真试验。结果表明,该故障诊断方法能快速准确地检测并区分出幅值在2%以上的执行机构故障和LVDT传感器故障。     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

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.      

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

基于Matlab/Simulink的直/发一体化建模 与故障诊断

针对目前航空发动机控制系统设计仅以单一的发动机为对象,没有考虑直升机与发动机之间的动态耦合的问题,基于Matlab/Simulink高级图形的仿真条件,建立了1种适用于快速控制原型的UH60直升机/T700发动机一体化综合模型,从而为发动机故障诊断提供可靠仿真平台。仿真结果表明:在直升机与涡轴发动机耦合因素影响条件下,基于改进卡尔曼滤波器,可实现发动机气路部件的故障诊断,并验证了其有效性。     

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.      

航空发动机燃油系统执行机构故障诊断及验证

研究了基于执行机构模型以及发动机逆模型的发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断方法.基于发动机半物理仿真试验台试验数据建立执行机构小闭环传递函数模型,通过二次多项式拟合将油针位置转换为燃油流量.提出基于自校正在线训练神经网络算法建立发动机逆模型,以离线训练网络参数初始化在线系统,基于阈值更新网络参数,并对学习速率进行自校正,以提高算法的泛化能力及收敛速度.对比执行机构模型输出、发动机逆模型输出与LVDT传感器测量位移换算得到的燃油流量,基于阈值判断故障状态.在T700涡轴发动机半物理仿真试验平台上进行试验,实现了在发动机额定及各种性能退化状态下,执行机构及其传感器漂移和偏置故障的准确诊断及定位,验证了算法的有效性.     

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.