航空燃气涡轮发动机气路故障诊断进展

航空发动机健康管理是提高当代先进航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术,是实现发动机视情维修的重要方法之一。航空发动机气路故障诊断作为健康管理系统的重要支撑技术,在先进航空发动机发展过程中具有重要的研究价值与前景。基于航空发动机气路故障诊断50余年的发展成果,梳理了航空发动机气路故障诊断的总体实施流程,包括气路测量参数的选择及参数预处理方法、基线值的计算及基线模型的构建方法;介绍了基于模型和数据驱动的气路故障诊断方法的基本原理和典型成果并对不同方法的特点进行了评述;对气路故障诊断未来发展方向,包括性能预测、在线气路故障诊断、信息融合以及过渡态气路故障诊断的基本思想和研究现状进行了分析。国内外研究表明：航空发动机气路故障诊断已经形成了以基于模型和基于数据驱动为基础的诊断方法体系,得到了较全面且系统的发展。中国在已有研究成果的基础上,应进一步完善航空发动机全寿命周期数据的收集与整理,建立航空发动机健康管理系统的设计体系,增强产、学、研、用等多方协作,为先进航空发动机健康管理系统提供有力技术支撑。     

航空发动机气路故障诊断研究现状

航空涡轮发动机诊断学伴随着航空涡轮发动机的产生而产生.20世纪60年代后期,Urban将气路分析引入发动机故障诊断,从而使航空发动机故障诊断学产生了很大的发展.此后,人们发展了各种各样的诊断方法并运用于航空航天和工业应用领域.本研究对当前发动机的主要气路故障诊断方法,如基于线性模型的故障诊断、基于非线性模型的故障诊断、基于人工神经网络的故障诊断等方法进行了综述.     

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。     

基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断

针对航空发动机气路部件故障诊断中存在的严重故障诊断问题,提出基于变权重最小二乘法进行发动机故障诊断.该方法在发动机仿真实验的基础上采用加权最小二乘法进行故障诊断,并对算法进行了改进,根据初期诊断结果对故障权重系数矩阵进行修正,使诊断结果更加合理可信.仿真表明,基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断能快捷有效地诊断气路部件严重故障.      

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。     

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。      

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

基于灰色关联分析的航空发动机气路部件故障诊断

为了改善对航空发动机气路部件故障诊断能力,提出了一种基于灰色关联分析的两层诊断方法。该方法首先利用粒子群算法优化各蜕化程度下灰色关联加权指数,构建标准故障序列,利用灰色关联分析进行第一层定性诊断,再优选故障模式利用灰色斜率关联分析方法进行二次诊断,得到了气路部件故障诊断结果。仿真表明,改进二次灰色关联分析诊断方法比单层诊断方法结构更简单,计算量小,更适合于较多传感器的发动机诊断系统,比经验灰色关联分析方法诊断精度更高。     

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。     

航空发动机故障诊断方法及测试流程分析

阐述了某型航空发动机工程研制中应用的发动机故障诊断方法及测试流程。根据发动机型号的使用特点和发动机故障诊断方法对FMECA分析结果进行故障分类,指出了各类故障在现有的测试技术下是否能进行故障诊断,并对能诊断的故障类型进行了详细的故障诊断及测试流程分析,经验证,发动机故障诊断方法及测试性流程可满足航空发动机型号的测试性需求。     

发动机故障方程的最少故障整体优化解

 发动机故障诊断是根据有限的发动机性能参数的测量值在众多的可能发生但不一定发生的故障之中确定出故障的类别和程度。测量参数与故障参数之间的关系通常表示为亚定的线性方程组△y=A△x,式中△y为测量参数向量而△x为故障参数向量。引入最少故障原理可以对亚定的故障方程组求解。求解方法可分为整体优化解法和组合优化解法两大类。本文给出两种基于最少故障原理的约束整体优化解法。最少故障原理和约束条件的引入可以有效地保证最优解的确定性和合理性。文中还给出了利用整体优化解法进行发动机故障诊断的实例。     

基于Kolmogorov熵的转子-机匣系统故障诊断研究

提出了基于Kolmogorov熵的航空发动机转子—机匣系统状态识别和故障诊断新方法。应用关联积分算法,基于实测的航空发动机机匣振动时间序列求解了转子—机匣系统不同工作状态和故障状态的Kolmogorov熵;基于Kolmogorov熵,对航空发动机转子—机匣系统进行了状态识别和故障诊断。研究结果表明,该法具有较高的状态识别和故障诊断能力。     

飞行状态数据的有效性检查

ＥＭＤ（发动机状态监控和故障诊断）系统应用于ＭＤ－８２飞机上的ＪＴ８Ｄ－２１７发动机时，由于人工记录和人工键入飞行数据造成飞行数据存在严重的质量问题，给发动机的趋势分析和故障诊断带来很大的困难。本文介绍了ＥＣＭＩ对飞行状态参数进行有效性检查的方法，提出了采用主因子模型对发动机进行故障诊断时，用来识别是飞行状态数据的质量问题，还是发动机指示系统故障的判别准。则强调了记录飞行数据应达到的条件及数据质量的指标。所有这些对提高趋势分析和故障诊断的成功率都取得了很好的结果     

发动机经验故障方程的建立与应用

本文提出了根据发动机故障样本建立故障方程的方法。发动机经验故障方程是不同于发动机小偏差方程的另一类故障方程,它为发动机故障诊断提供了一条简便易行的途径,并且使发动机故障诊断范围扩展到气路分析方法难以适用的场合。文中讨论了经验故障方程的建立方法及其在发动机故障诊断中的应用,给出了利用经验故障方程进行发动机故障诊断的实例。      

弹用涡喷发动机振动故障诊断技术探讨

简要地论述了弹道涡喷发动机振动故障诊断的理论基础，介绍了弹用涡喷发动机振动故障的一些特点，设计一套弹用涡喷发动机振动故障诊断系统，探讨了弹用涡喷发动机振动故障诊断的方法。     

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析（PCA）的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明：该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。     

发动机故障诊断经验影响系数的定量化问题

本文提出了根据发动机故障样本建立故障方程的方法。发动机经验故障方程是不同于发动机小偏差方程的另一类故障方程,它为发动机故障诊断提供了一条简便易行的途径,并且使发动机故障诊断范围扩展到气路分析方法难以适应的场合。文中讨论了经验故障方程的建立方法及其在发动机故障诊断中的应用,给出了利用经验故障进行发动机故障诊断的实例。     

航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

航空发动机数控系统执行机构回路故障诊断和容错控制方法

提出了航空发动机数控系统执行机构控制回路基于数学模型的故障诊断方法,以及针对执行机构位置传感器故障的控制算法容错控制方法。工程应用结果表明能显著提高故障诊断准确性和快速性,有效地实现容错控制,且实施方便、实时性好,对提高航空发动机数控系统工作可靠性具有重要作用。