基于GA-AANN神经网络的SDQ算法的航空发动机传感器数据预处理

为实现对输入健康管理系统的航空发动机传感器数据进行数据鉴定、故障诊断以及去除噪声信号干扰,提出了一种航空发动机传感器数据预处理方法。针对双通道传感器航空涡扇发动机,搭建了以合理性检验模块和解析冗余检验模块为主要内容的SDQ算法模型,利用遗传算法优化的AANN神经网络实现传感器的解析冗余检验。采用蒙特卡罗仿真方法,将改进的SDQ算法与一种基于最小二乘法的SDQ算法进行对比仿真验证。结果表明,本文提出的SDQ算法在发动机稳态条件下对阶跃故障和漂移故障隔离的平均正确率分别提高了1.7%和19.1%,在发动机动态条件下对阶跃故障和漂移故障隔离的平均正确率分别提高了12.5%和33.8%。且在多传感器故障诊断和除噪方面性能优异,处理后的传感器信号平均信噪比提高了8.27dB。     

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。