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。     

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.     

航空发动机故障诊断方程的求解及应用

用换算系数方法建立了基线模型，分析了测量参数偏差的计算方法，重点介绍了发动机故障诊断系统中故障方程的求解方法，并应用发动机试车数据对此进行了求解检验，结果表明故障诊断方程的求解方法可行。     

航空发动机整体叶盘优化设计

介绍了利用MSC／NASTRAN的优化软件包对某航空发动机高压气机第一级整体叶盘进行优化设计,用其前后处理软件MSC／ARIES建立了优化的几何模型,有限元分析模型和优化模型。由于ARIES软件不能施加平均周向应力,平均径向应力以及疲劳寿命约束,因此对NASTRAN的输入卡片进行手工修改,添加了这几项束,经过15次优化设计循环,在满足所有约束条件下整体叶盘的重量达到了最轻。此时,整体叶盘的重量从13．329kg减少到7.243kg,重量减少了45.66%。同时,叶盘上的应力分析布得到了改善,优化前的局部高应力区不复存在,应力分布变得更为均匀。     

航空发动机故障的支持矢量机智能诊断

引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型，然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明，支持矢量机具有优秀的故障学习能力，采用它进行航空发动机故障诊断是可行、有效的。     

整体叶盘在国外航空发动机中的应用

整体叶盘结构简单,零件数少,效率高,结实,可靠性高等特点,近年来,广泛应用于航空发动机设计。本文主要介绍国外80年代整体叶盘的应用情况。     

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。     

基于遗传算法的发动机性能监控与故障诊断

利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时，各参数的权系数难于确定。利用遗传算法确定各参数的权系数，使所得到的综合指数值比采用专家调查法所得综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况，提高了发动机性能正常与否的识别率，并以此来发现发动机潜在早期故障，防止故障的扩大。通过对某涡扇发动机进行监控，证明该方法确实有效。     

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。     

发动机状态监控和故障诊断系统的研究

本文介绍了由北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院和东方航空公司4个单位研制的 EMD(发动机状态监控和故障诊断)系统。该系统自1990年和1991年先后在国际航空公司、东方航空公司的 JT9D 和CF6等40台发动机上运行,获得了很好的结果。     

发动机基线方程的建立和应用

本文介绍了应用正交试验设计原理及最小二乘曲线拟合原理建立航空发动机基线方程的方法,将此拟合基线方程应用到航空发动机状态监控与故障诊断系统中,满足了趋势分析和故障诊断的要求。     

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。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动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。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

航空发动机状态监控和故障诊断软件

本文介绍“航空发动机状态监控和故障诊断”软件的功能知组成。应用此软件中所采用的“主状态量模型”的诊断方法对 B747和 B767飞机上装配的JT9D—7R4发动机已有的35个故障样本进行诊断,其诊断正确率达到75%以上。     

基于定性定量知识集成的液体火箭发动机故障诊断方法

首先从知识表示和处理的角度对 SDG方法进行了简要的分析 ,然后根据液体火箭发动机系统的特点 ,提出了改进的途径 ,通过建立只包含发动机测量变量的 SDG,对故障模式进行初步诊断 ,然后对不能区分的故障模式采取加入适当定量信息的办法来进行进一步诊断 ,并对液体火箭发动机中出现的多故障模式建立了诊断方法。测试结果表明本文所提出的方法是可行的     

发动机故障诊断的主特征量模型

本文提出了发动机状态监控气路分析的主特征量模型。其基本原理如下:对于发动机部件匹配热力学关系式的小偏差方程组,利用最优化方法求出各种可能的故障组合的最优解,并根据合理性判据选择合理的最优解。它可以在可能的故障参数数目大于测量参数数目的情况下,对主要故障参数进行故障诊断。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型可以用于测量参数数目较少的情况,并且可以给出较多的故障诊断信息,因此具有广泛的实用意义。文中给出了主特征量模型的三种数学模型,讨论了利用主特征量模型进行故障诊断的有关技术问题,并且通过计算机模拟方法对主特征量模型的适用性及可靠性进行了分析。研究结果表明,本文提出的主特征量模型是发动机状态监控与故障诊断的一种有效方法。