基于非线性Wiener过程航空发动机性能退化预测

针对线性随机过程航空发动机剩余使用寿命预测精度不高的问题,提出一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模,进而预测航空发动机的剩余寿命。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据Wiener过程首达阈值时间的数学性质,推导出剩余寿命的概率分布。通过极大似然估计构建退化模型中未知参数的似然函数,利用遗传算法得到发动机总体模型参数的离线估计值。考虑到不同发动机个体间的差异性,采用贝叶斯公式,结合发动机的实时监测数据与总体模型参数的先验分布对模型中随机参数进行实时更新,从而对个体发动机的剩余寿命实时预测。最后,选择商用航空发动机仿真数据集(C-MAPSS)进行实验,结果表明：针对个体发动机基于非线性随机过程方法,实时更新非线性Wiener方法能够提高航空发动机循环中期剩余寿命预测的准确性,提供更加可靠的预防性维修决策。     

考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究

针对现阶段航空发动机性能退化建模研究没有考虑起飞工况的影响问题，提出了基于修正的非线性维纳过程发动机性能退化建模方法。该方法结合了同类型号发动机的历史性能退化数据与个体发动机的实时退化和工况数据。首先，考虑发动机每次起飞的工况不同，把工况修正引入非线性维纳过程建立发动机的性能退化模型。然后利用极大似然估计方法求得退化模型离线估计值，基于贝叶斯理论对退化参数进行在线更新，最后基于局部线性嵌入算法，对工况参数进行融合构建工况因子，修正退化参数，实现了基于起飞工况的单台发动机性能退化预测。结果表明，采用融合工况因子修正模型，与未修正和压比修正模型相比，平均绝对百分比误差分别降低1.50%和1.01%。证明融合工况因子修正模型能降低发动机起飞工况差异和仅用单工况参数修正所造成的预测误差，可以用来辅助指导下发决策。     

基于风扇退化的涡扇发动机寿命衰减双参数评估方法研究

由于涡扇发动机不同单元体之间存在耦合性,采用单一性能退化参数预测发动机剩余寿命明显是不全面的。本文根据风扇故障导致涡扇发动机退化机理,引入Frank Copula函数描述二元性能参数之间的相关性,并且采用二元非线性Wiener过程来构建性能退化模型,然后基于MCMC (Markov Chain Monte Carlo)方法进行模型参数估计,实现涡扇发动机剩余寿命预测。最终,通过涡扇发动机的仿真数据集来验证该方法的适用性。证明基于Copula函数的二元非线性Wiener过程建模为发动机剩余寿命预测提供了理论基础和技术支持。     

基于性能非线性退化统计模型的发动机剩余寿命预测

针对航空发动机在性能退化过程中普遍存在的非线性和不确定性问题,提出一种基于非线性退化数据的统计模型和剩 余寿命预测方法。通过对发动机性能真实退化轨道的分析,采用统计回归的建模方法建立发动机退化轨道模型,利用发动机的历 史数据,通过最小二乘估计求解模型中的未知参数;根据贝叶斯准则,以发动机实时监测数据与参数的先验分布对模型中的参数 进行实时更新,以发动机性能退化量首次达到红线值作为失效依据,采用蒙特卡洛仿真的方法得到发动机剩余寿命分布,实现了 对个体发动机剩余寿命的预测;通过试验数据进行发动机剩余寿命的预测,验证了该方法的准确性。结果表明：根据发动机退化 数据结合退化模型得到的个体发动机剩余寿命实时预测值末端均方根误差为0.02588,可以辅助指导维修决策。     

基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。     

融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法

针对基于单一传感器数据的剩余寿命预测方法存在数据利用率低和预测精度不高的问题,论文提出了一种融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法。首先将多个传感器数据融合成一个复合健康指标来表征发动机的退化性能,采用线性维纳过程对复合健康指标进行退化建模,通过极大似然估计方法确定模型参数,进而得到发动机的预测寿命。为了确定融合系数,提出了一种利用真实寿命与预测寿命的预测均方误差最小化的方法。融合系数确定后,基于训练发动机历史寿命数据,确定出模型参数的离线估计值;然后利用Bayesian公式,同时结合发动机的实时监测数据与参数的先验分布对模型参数进行实时更新,接着在首达时间的意义下推导出剩余寿命的概率分布,进而实现了发动机的剩余寿命在线预测。最后,选择商用模块化航空推进系统仿真数据集进行数值仿真实验,结果表明：相较于基于单一传感器的方法,论文所提方法能够提高剩余寿命预测的准确性,其剩余寿命预测的相对均方误差降低了2%左右。     

基于Wiener过程的民用航空发动机性能可靠性预测

通过对民用航空发动机性能退化数据的分析,提出了一种有效融合先验退化数据和现场退化数据的性能可靠性评估和剩余寿命预测方法.首先在先验退化数据的基础上确定Wiener过程参数的先验分布,然后利用贝叶斯方法融合新增的现场数据,对Wiener过程参数进行更新,并在此基础上对单台发动机进行性能可靠性评估和剩余寿命预测.该方法能根据现场退化数据不断地对可靠性和剩余寿命进行更新.最后通过某航空公司发动机性能退化数据验证文中提出的方法,结果表明41号发动机在2000循环和3000循环时预测的剩余寿命相对误差分别为0.060和0.018,可以满足航空公司发动机下发计划制定的实际需要.      

基于多性能参数的民用航空发动机 实时性能可靠性预测

以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论,对发动机的性能可靠性进行了研究.通过分析发动机性能退化过程,利用状态空间方法建立了时变性能退化模型,并通过卡尔曼滤波对性能趋势进行预测;然后考虑各性能参数之间的相关性,运用随机过程理论建立了基于多性能参数的实时性能可靠性预测模型,从而对发动机的退化时间进行实时预测;最后通过实例证明该方法是有效的,并且易于工程实现,同时,也为航空公司进行发动机机队科学管理提供了基础.      

机载实时模型稳态基准值的修正方法研究

发动机机载实时模型稳态基准值反映了当前发动机的工况,决定着实时模型的稳态精度。提出一种利用传感器测量数据修正机载实时模型稳态基准值的方法,具体采用多项式线性拟合技术、利用传感器近期测量数据修正机载实时模型的基准值,以适应发动机稳态特性的改变、提高模型稳态精度。针对某民用大涵道比涡扇发动机构建的在线故障诊断仿真系统研究表明,在发动机发生性能退化的情况下,修正后的机载实时模型的稳态误差降低近1.8%。     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

多传感器监测飞机部件非线性退化评估

飞机部件一般采用多传感器进行状态监控,针对退化过程具有非线性特征的民机典型部件剩余寿命（RUL）预测及评估问题,首先建立了部件性能参数的一般非线性Wiener退化过程,推导出基于多传感器监测数据的剩余寿命预测框架和概率密度函数,随后利用状态空间模型进行隐退化状态估计并同时利用最大期望算法（EM）实现参数递推估计,最后形成了飞机部件多传感器监测下的剩余寿命非线性退化评估方法。通过数值仿真案例和民航发动机剩余寿命预测案例,对比线性退化模型和基于单一传感器监测数据的非线性退化模型,验证了所提方法在提高剩余寿命预测精度的有效性,可为飞机及其部件的剩余使用寿命预测和视情维护决策提供技术支撑。     

基于粒子群核极限学习机的涡扇发动机加速过程模型辨识

针对解析法建立涡扇发动机加速过程模型精度和实时性不高的问题,提出了一种基于粒子群核极值学习机(PSO-KELM)的涡扇发动机加速过程模型数据驱动辨识方法,构建涡扇发动机加速过程模型,结合加速过程试车数据,利用PSO-KELM方法对该加速模型进行辨识。试验结果表明:低压转子转速、高压转子转速和低压涡轮出口燃气总温都较好地逼近了试车数据,最大相对误差均值分别为1.013%,0.355%和1.055%,平均计算时间为0.04ms。精度和实时性均优于反向传播神经网络和粒子群支持向量回归方法,可用于发动机状态监控和性能优化控制。     

Adaptive modification of turbofan engine nonlinear model based on LSTM neural networks and hybrid optimization method

An accurate and reliable turbofan engine model which can describe its dynamic behavior within the full flight envelop and lifecycle plays a critical role in performance optimization, controller design and fault diagnosis. However, due to the performance differences caused by the tolerance of engine manufacturing and assembly, and performance degradation during continuously stringent environmental regulations, the model accuracy is severely reduced. In this paper, an adaptive modification method of turbofan engine nonlinear Component-Llevel Model (CLM) based on Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network (NN) and hybrid optimization algorithm is pro-posed. First, a dynamic compensator with a combined LSTM NN architecture is constructed to compensate for the initial error between the experimental data and CLM of a turbofan engine under health condition. Then, a sensitivity analysis approach based on the entropy coefficient and technique for order preference by similarity to an ideal solution integrated evaluation is developed to choose the unmeasurable health parameters to be adjusted. Finally, a parallel hybrid optimization algorithm is developed to complete the adaptive model modification when the performance degrades. The proposed method is verified on a military low-bypass twin-spool turbofan engine, and the experimental results show the effectiveness of the proposed method.     

涡扇发动机部件特性的滤波自动修正更新方法

针对航空发动机部件制造装配以及性能蜕化引起的平均模型与个体发动机之间的性能不匹配问题,提出一种基于非线性滤波算法的发动机部件特性自动修正方法。根据发动机部件级平均模型输出与个体量测数据的残差,利用数据处理策略结合无迹卡尔曼滤波算法的不可测部件特性变化估计,自动更新发动机部件特性,建立发动机个体物理模型。通过小涵道比涡扇发动机仿真验证,结果表明该方法可自动修正发动机部件特性,相比较平均模型,通过该方法修正的发动机个体模型中各截面温度、压力计算偏差均在0.5%以内,有效提高涡扇发动机个体物理模型稳态、动态精度。     

基于半随机滤波-期望最大化算法的剩余寿命在线预测

剩余寿命(RL)预测是设备预测维护的关键环节。准确在线预测能够为维护策略的实时安排提供更加精确的技术支持,有效避免失效的发生。工程实际中,反映设备退化过程的性能指标往往不能直接监测,为解决隐含退化过程的剩余寿命在线预测问题,提出一种基于半随机滤波-期望最大化(EM)算法的预测方法。首先以剩余寿命为隐含状态,构建状态空间模型描述直接监测数据与设备剩余寿命间的随机关系。为实现单个设备剩余寿命的在线预测,依据到当前时刻为止的监测数据,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)与期望最大化算法相互协作的方法实时估计与更新模型未知参数和剩余寿命分布。最后,将该方法用于惯性测量组合(IMU)剩余寿命在线预测问题,实验结果表明该方法能够提高预测的准确性并减少预测的不确定性。     

以已有核心机为基础进行发动机系列发展的初步研究

在已有的核心机基础上可发展出一系列发动机。部件匹配的约束条件将限制设计循环参数的选择。为了进行定量分析,建立了一个性能仿真模型。以发展大涵道比涡扇发动机为例,说明了约束条件对设计循环参数的限制。初步分析给出了循环参数和总体性能间的关系。