发动机经验故障方程的建立与求解

本文提出了根据发动机故障样本建立发动机故障方程并利用最优化方法(主特征量模型)求解的故障诊断方法。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。文申讨论了经验故障方程的建立方法,求解方法和应用特点,给出了利用经验故障方程进行发动机故障诊断的实例。     

发动机故障方程的建立与故障因子的引入

本文提出了在建立发动机故障方程时应当引入故障因子的概念。文中指出，根据原封不动地保留着部件正常特性方程（即不引入故障因子）的数学模型所得到的线性模型仅仅是小偏差方程而不是故障方程。这种小偏差方程不能适用于故障诊断，并且还会导致用较少测量参数可以诊断出较多的同时发生的独立故障的错误结论。文中给出了建立故障方程的正确方法，并以不可压流的管口出流问题为例加以说明，并且对个别相当有影响的文献在这一问题上的错误观点进行了详细的分析。     

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。     

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。      

航空发动机故障诊断主因子选取相似系数法

针对目前航空发动机气路故障诊断主因子模型中计算量大、故障方程多重共线性的问题,提出了主因子选取的相似系数法。通过计算故障模式和测量参数偏差之间的相似系数来选取故障方程的主因子,避免了对全部可能的主因子组合的计算。讨论了利用方法求解时的方程共线性问题,并对比了直接利用主因子模型求解的计算结果,结果表明,提高了故障诊断结果的可判断性,使故障诊断更加迅速可靠。     

故障因子诊断方法在航空发动机上的应用研究

航空发动机气路中任何零部件受损而引起的性能恶化,必然导致相关参数的变化。引入了故障因子的概念,介绍了故障因子诊断方法在航空发动机上的应用,阐述了航空发动机故障诊断过程中测量参数与性能参数选取的依据和方法,利用故障因子建立了某型涡喷发动机稳态工作状态下的故障模型和诊断模型,探讨了4个测量参数诊断气路部件故障的方法。算例结果表明:故障因子诊断方法是航空发动机进行故障诊断的1种最基本且十分有效、快捷的诊断手段。     

发动机故障诊断的主成分算法

 给出了两种基于主成分分析的发动机故障诊断算法,即主成分估计算法和主成分降维算法。这两种算法可以有效地解决发动机故障诊断中的两个技术难点,即减少故障方程中故障因子的个数以及克服故障方程的多重共线性的不良影响．在主成分估计算法中提出了最优主成分个数的概念,解决了主成分个数选择的难题．还以JT9D发动机故障诊断问题为例说明主成分分析算法的应用。研究结果表明,利用主成分降维方法可以将JT9D发动机的26个故障因子压缩到9个,或者将5个单元体的10个故障因子缩减到５个综合变量。所给出的两种算法可以在故障方程存在严重多重共线性而又无约束条件可供利用的情况下给出满意的故障诊断结果。     

发动机故障诊断主状态量模型合理解的选择

主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。     

发动机故障方程的最少故障直接整体解

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发劝机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度。故障方程组通常是亚定的。根据最少故障原理可以对亚定的故障方程组求解。求解方法分为直接整体解法(一次优化整体解法)和组合优化解法(两次优化解法)两大类。本文给出了三种直接整体解法,即根式目标函数方案、分式目标函数方案和调整因子方案,并且讨论了约束条件的计入方法及其重要意义。所给出的方法相当严格地满足最少故障原理。文中还给出了利用直接整体解法进行发动机故障诊断的实例,并且对直接整体解法进行了全面的评价。     

发动机故障诊断的MONTE CARLO通解算法

给出了发动机故障诊断的 Monte Carlo通解算法,该算法可以有效地解决发动机故障诊断算法中由于故障方程存在多重共线性所引起的误诊、漏诊与多解问题。首先给出求解故障方程的 Monte Carlo算法,该算法能够保证得到满足故障方程的全部合理解;能够简单地用于各种故障相关性准则 (例如各种残差向量范数准则 )以及亚定故障方程的求解问题;并且算法简单易行,无需为每个特定情况专门编制计算程序。其次提出了基本解与通解的概念,并且给出了利用主成分分析与利用主因子模型求基本解的两种有效算法。利用基本解与通解算法可以将由于多重共线性引起的复杂故障诊断结果表示为简单明了的形式,有利于对诊断结果作出正确决策。用计算机模拟方法对算法的有效性进行了分析,对于 JT9D发动机气路方面的 2 4个实际故障样本,所给出的算法的确诊率为 86%～ 92 %     

涡轴发动机监视参数选择与诊断方法研究

介绍了涡轴发动机性能参数与监测参数选取的依据和方法 ,建立了利用故障因子概念诊断发动机故障的数学模型 ,给出了亚定型故障诊断方程组的解法及其发动机健康状况判定依据和故障诊断有效性的评价指标。运用发动机的实际无故障数据和模拟故障数据进行了仿真。结果表明 :建立的诊断模型可信 ;选取不同的测量参数可诊断不同的发动机故障 ;减少系统测量误差可以提高诊断的有效性。该系统对在役涡轴发动机的健康监视具有实用性 ,对其它发动机具有参考价值。     

发动机故障诊断主因子模型故障相关性准则的研究

】主因子模型是发动机状态诊断（基于故障方程的故障诊断）理论的一个新进展。故障相关性准则的正确选取是主因子模型的核心问题。本文给出三种建立故障相关性准则的途径，即利用线性回归分析、时序分析和系统辨识理论中的定阶准则建立故障相关性准则，以及利用数理统计中的线性模型线性假设显著性检验理论和区间预测理论建立故障相关性准则。文中对所得到的１１个准则进行了比较。研究结果表明，利用线性模型线性假设显著性检验理论建立的两个准则（变量显著性准则ＶＳＣ和子集显著性准则ＳＳＣ）要比近代回归分析、系统辨识或时序分析中通常采用的选择最优变量子集的定阶准则具有更强的故障辨识能力和鉴别线性模型多重共线性的能力。     

主成分分析在发动机状态监控与故障诊断中的应用

讨论了主成分分析在发动机状态监控与故障诊断中的应用,即利用主成分分析对近似线性相关的多个向量进行降维的问题。特别讨论了一般文献中很少注意的两个特殊问题,即测量数据的等方差化问题和中心化限制问题。以ＪＴ９Ｄ发动机故障、故障系数向量以及ＪＴ９Ｄ和ＰＷ４０５６发动机维修指标的降维问题为例说明主成分分析的应用。研究结果表明,利用主成分分析可以将ＪＴ９Ｄ发动机的２６个故障因子综合成９个、或者将５个单元体的１０个故障因子缩减到５个综合变量,并且改善了故障方程的病态特性,因而可以有效地提高故障诊断的可靠性。文中还对用于降维处理的主成分分析方法与线性回归分析（最小二乘法）进行了比较,表明主成分分析方法是解决所提出的降维问题的更为有效的手段。     

发动机亚定故障方程组整体优化解分布函数模型

提出了求解发动机亚定故障方程组整体优化解的分布函数模型.该模型利用一种可以控制自变量数值在整体解中分布的分布函数与亚定故障方程组的残差平方和构成复合目标函数,同时以物理合理性准则作为约束条件,构成一个非线性规划问题.分布函数模型可以在小于、等于特别是大于故障方程个数的各种复杂情况下给出全面的故障诊断信息,从而为目前迫切需要解决的发动机性能监控与故障诊断中在测量参数不足的情况下,对发动机进行全面性能诊断的技术难题提供出一种切实可行而又十分有效的数学模型.首次提出了作为评价发动机全面性能诊断算法有效性指标的相似度的概念,并且以JT9D发动机全面性能诊断问题为例,利用Monte Carlo随机模拟方法确定了分布函数模型可以达到的相似度值.研究结果表明,分布函数模型的相似度可达0.9以上.还利用JT9D发动机的实际故障样本对分布函数模型进行了检验.     

Kohonen网络在发动机故障诊断中的应用

文中第一部分研究了利用Kohonen 网络进行发动机故障诊断的特点与算法。并以JT9D发动机为例对算法的有效性进行了检验,23 个故障样本的确诊率达到87% 。文中还以一个典型例子进行了详细分析。文中第二部分提出了利用Kohonen 网络进行故障诊断结果排序的方法,该方法有助于给出简明的诊断结论。文中第三部分提出了利用Kohonen 网络提取故障样本群的代表性样本的方法。该方法对于经验故障方程的建立十分有用。