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。     

基于PXI的飞推综合控制接口模拟系统测试技术研究

飞推综合控制系统由于其复杂性,需要建立可靠的测试系统与测试方法才能有效地对控制器进行验证,从而降低其试验风险及开销。系统以飞推综合电子控制器为验证对象,以PXI设备和VeriStand为主框架的接口模拟系统软硬件架构,通过模拟飞推系统的软硬件在Veristand的集成及软硬件模型多频率执行,实现了模拟飞推系统的输入输出信号高精度高实时性的接口模拟系统,搭建了飞推综合控制器硬件在回路测试平台。     

智能燃油计量装置故障诊断算法研究

在分布式控制系统框架下,为完善智能装置功能,以某型民用发动机燃油系统为研究对象,将其关键部件燃油计量装置作为一个智能装置节点,基于SDQ-ARMA系统算法进行位移传感器数据确认与故障诊断,并针对其计量活门的静摩擦力增大的特定性能衰退模式,在提取燃油系统传感器的时域特征的基础上,构建了基于SVM的故障检测算法流程,对燃油系统联合仿真模型进行验证,仿真实例中,故障诊断算法软硬件仿真一致,表明研究算法具有实时性,可为智能装置算法开发提供参考。     

航空发动机传感器与执行机构信息重构算法

为实现航空发动机传感器与执行结构在故障情形下的故障幅值估计及信息重构，缓解故障对发动机性能的影响，在已有故障检测和故障隔离算法的基础上，提出一种基于修正的广义似然比（GLR）方法的信息重构算法。针对某型民用涡扇发动机的传感器与执行机构发生恒偏差与漂移故障的情形下进行了仿真验证。结果表明:基于修正的GLR方法对传感器和执行机构恒偏差和漂移故障的故障幅值估计具有较高的精度，两种故障情形下故障幅值的估计值的均方根误差均不超过0.005，故障部件信息重构后故障对系统性能的影响得到有效缓解。      

液体火箭发动机故障诊断器设计及其HIL验证

为了实现某型液体火箭发动机机载实时故障诊断,采用FPGA与DSP相结合的方式作为硬件架构设计了故障诊断器,其中FPGA控制高精度A/D转换器进行传感器数据采集,DSP运行故障诊断算法并将结果输出,对故障诊断器的硬件和软件分别进行了设计。提出了一种递归结构识别（RESID）算法用于液体火箭发动机故障诊断,该算法可在6 ms内诊断出流量衰减故障。搭建基于故障诊断器和工控机的硬件在环（HIL）试验平台,采用自动代码生成技术与手写代码结合的方式对RESID算法进行了试验验证,通过上位机界面进行观察。结果表明:RESID算法能准确地诊断出发动机常见的故障并在故障诊断器上实现,算法运行时间为3.9 ms,故障诊断器可以实现实时数据监测和故障诊断,相对于传统平台更加小型化和经济化,既可以作为机载装置使用,也可作为通用平台来开发新算法。      

基于轻量化BIM的高空台液压加载试验智能管控技术

为了使航空发动机高空模拟试车中的液压加载试验智能高效地运行,完善并优化其试验平台,提出一种基于轻量化建 筑信息模型（BIM）的液压加载试验智能管控技术。建立了支持管控平台运行的高空台液压加载试验软硬件协同运行架构,提出 了基于WebGL的数据在Web端3维模型上实时展示的技术,以提高试验操作人员对试验进行监测的直观性。所设计的智能管控 平台同时集成了试验设置与试验操作、数据管理、试验过程分析、故障诊断分析等功能。结果表明：所提出的基于轻量化BIM的智 能管控技术可使试验操作人员直观、便捷、高效地进行试验流程管控、数据综合管理、设备健康状况分析,提高了高空台液压加载 系统试验的智能化、自动化水平。     

航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错关键技术综述

针对未来航空发动机需求，结合多电分布式控制特点和优势，基于先进算法，开展了多电分布式控制系统故障诊断与容错关键技术研究。首先从航空发动机分布式控制系统、多电发动机、故障诊断与容错控制方法和硬件在环仿真平台搭建4个方面对国内外航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错技术进行梳理，总结了多电分布式控制系统故障诊断与容错的关键问题；之后提出了多电分布式控制系统的故障诊断与容错架构设计、基于模型的故障诊断与容错方法、双主动冗余电机控制系统故障诊断与容错方案、基于深度学习的电力作动器故障诊断与容错方案和硬件在环仿真平台搭建的关键技术；最后对航空发动机多电分布式控制系统故障诊断与容错未来的发展趋势进行展望。