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。     

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。     

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。主特征量摸型的基本原理为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,然后根据合理性判据选择合理的最优解。主特征量模型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。     

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 %     

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。     

发动机故障诊断主因子模型的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断的测量参数选择的问题.基于发动机故障诊断的主因子模型,结合预测平方残差和(prediction error sum of squares,简称PRESS)准则,建立了一种选择风扇流量、风扇出口压力、压气机出口压力、压气机出口温度、涡轮后温度和燃油流量这6个测量参数进行单轴涡扇发动机故障诊断的方法.大量的实例表明,合理运用该方法选择测量参数的种类和数量,既能取得比较满意的诊断效果,又能利用发动机控制系统已有的测量参数,降低诊断成本,具有一定的工程应用价值.      

发动机故障隔离技术的主特征量模型

本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。     

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。     

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。     

基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究

针对某型双转子航空涡扇发动机台架试车中出现的振动异常现象,提出了一种基于灰色神经网络的航空发动机故障诊断方法,该方法不仅具有灰色关联度故障诊断方法计算量小、准确率高等优点,同时具备了神经网络强大的并行处理能力和良好的容错性。实例证明,该方法能够简单有效地诊断出航空发动机台架试车中出现的常见故障,为航空发动机故障诊断提供了一个新的途径。     

发动机故障诊断的主因子模型

提出了发动机故障论断的主因子模型。这是一种基于故障方程的参数诊断方法。主因子模型能够利用较少的测量参数对较多的故障类型进行论断,可以有效地克服故障方程病态的影响,保证诊断结果具有高的精度和信度,并提供诊断结果可靠性的评价信息。文中给出了主因子模型的基本理论、主因子模型的最优实用算法及其算例以及对于JT9D发动机的24个故障样本的验算结果。理论和实际考核表明主因子模型是一种有效的故障诊断方法。     

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。     

子方阵分析法对发动机进行故障诊断

本文提出的子方阵分析法可在测量参数较少的情况下对部件故障进行诊断。本方法的特点是将故障参数进行组合,每组中故障参数数目等于监测参数数目,以使故障参数可对监测参数求解。本文给出了选择最可能的解的选择准则,数值试验证明这个方法对诊断一个部件或同时有两个部件出现故障是非常有效的,这正是发动机出现故障的早期情况。本文也指出了必须十分注意的问题,以免误诊。本方法用于 JT9D发动机显示了其有效性。      

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

基于免疫理论的航空发动机磨损故障智能诊断

针对航空发动机磨损故障诊断技术智能化、精确化的发展要求,以传统油液监测技术为基础,结合人工免疫系统(AIS)具有的自适应特性、学习记忆特性及识别特性等优点,提出了一种航空发动机磨损故障的智能诊断方法。该方法首先利用人工免疫理论的反面选择原理生成检测器,优化后的检测器生成算法提高了初始检测器的代表性及覆盖性;然后利用故障样本训练出成熟的检测器,使航空发动机典型的磨损状态信息存储在检测器中,实现对故障模式的有效学习和记忆;最后通过检测器的激活发现航空发动机的磨损故障。对油样数据的实例分析结果表明,该方法对航空发动机磨损故障具有较强的识别能力,对磨损状态有很好的监测效果。