基于飞行过程数据的航空发动机故障诊断方法研究

针对航空发动机飞行过程数据,结合门控循环单元（GRU）动态网络和深度神经网络（DNN）,提出了一种数据驱动的航空发动机故障诊断结构。首先,从飞行数据中抽取发动机健康数据,并通过一组GRU网络建立发动机在健康状态下的动态模型。其次,通过GRU动态模型的预测值与真实测量信号生成残差信号,残差信号作为DNN网络的输入预测发动机健康参数。最后,通过诊断决策模块实现对发动机的故障检测与识别。使用仿真生成的真实飞行工况数据集对提出的故障诊断系统进行了验证。结果表明,相比于直接使用传感器测量数据,基于GRU网络的残差结构能够大幅提升故障检测和识别性能,故障检测和识别准确率分别可达96.51%和95.06%,并且对训练数据样本数量的依赖性较小,较少的训练样本也能获得很好的预测结果。     

数字模型在发动机故障诊断中的应用

采用气路分析法诊断发动机气路部件故障。将数字仿真模型不仅作为研究手段而且作为一种诊断方法引入到故障诊断中。提出了通过调整发动机特性,用数字仿真模型模拟发动机故障,以及求解发动机性能变化的方法。探讨了影响故障诊断精度的各种因素并提出了改进措施。通过大量的仿真实验验证了所提出的这种方法是可行的。阐述了根据飞行记录数据推算发动机部件性能变化趋势的原理和方法。     

涡轴发动机状态监测系统的研究

介绍了某型涡轴发动机健康状况监视系统的总体方案，给出了用于发动机诊断的状态监测参数和性能评估参数；建立了利用故障因子概念诊断发动机故障的数学模型，运用发动机的实际无故障数据的模拟故障数据进行了仿真。结果表明，诊断结论可信。该系统对在役发动机的健康监视具有实用性。     

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。      

某航空涡轴发动机健康状况监视与分析

为了及时掌握某涡轴发动机的健康状况，设计了机载发动机参数监视仪，发动机的热力参数，滑油参数及振动参数进行了监视，编制了地面分析软件，给出了用于诊断发动机单元体故障的测量参数和部件性能评估参数，探讨了利用故障因子概念诊断单元体故障的方法，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，诊断结论可信，该系统在对役涡轴发动机的健康监视具有实用性。     

应用独立分量分析提取液体火箭发动机的故障特征

以某型液体火箭发动机为研究对象，针对故障诊断中故障特征提取难的问题，提出了应用小波消噪技术和独立分量分析获取高品质源信号，并利用源信号进行故障诊断的思路，对发动机热试车压强信号进行了实例分析。研究结果表明，该方法提高了诊断信号的质量，有效地提取了故障特征。     

基于奇异值差的转静件碰摩故障诊断方法研究

针对目前奇异值分解方法在航空发动机碰摩故障诊断处理中的不足,在基于矩阵分析推导奇异值残差重构信号能量成分的基础上,提出了利用奇异值残差重构突变信息的方法并建立了诊断流程.利用仿真信号对提出的方法进行了验证,得出了该方法与理论分析相符合.最后将其应用于某型航空发动机实测数据的处理,成功地判断出该发动机碰摩的时刻和碰摩故障的延展,结果表明该方法对航空发动机碰摩故障的诊断具有良好的效果.      

考虑性能退化的航空发动机故障诊断量化评估

航空发动机全生命周期内的故障诊断一直是研究的热点,为保障航空发动机在性能退化条件下故障诊断算法的可靠性,对考虑性能退化的航空发动机进行故障可诊断性量化评估有着重要的意义。本文从状态量的可测量性以及最优观测器设计两个方面对退化状态下航空发动机的滑动窗口模型进行解耦处理。从故障可检测及可隔离两个方面对故障的可诊断性进行量化评估,以巴氏距离为量化标准,将量化评估问题转换为多元分布概率距离求解问题。同时,从故障空间的角度对故障可隔离性进行定义,剥离了参考故障模式的影响,将可隔离性转化为故障空间中故障模式的固有属性,并给出航空发动机故障可检测及可隔离的判据。仿真实验证明,本文所提出的方法可以在发动机性能退化条件下对控制系统传感器、执行机构故障以及发动机气路部件故障进行可诊断性量化评估。     

发动机喘振-爆燃故障的信号分析

本文着重介绍某双轴发动机喘振—爆燃故障用 FFT信号处理机进行诊断和信号分析的方法。文章结合发动机在湍流动态畸变流场下的喘振—爆燃试验研究,介绍了试验设备、测量系统和对发动机“故障”信号分析的结论。湍流型动态畸变流场下的压气机喘振多为“漂移型”喘振,表现有随机性。发动机对动态畸变流场的敏感度远高于稳态畸变。利用 FFT信号分析技术进行故障诊断,有广泛应用价值。它较其它方法精确、迅速、简便。      

基于SVR的X型发动机传感器故障诊断研究

利用基于回归型支持向量机(SVR)的诊断方法,设计了某型涡扇发动机传感器常见故障诊断系统,实现了传感器故障隔离与信号重构.通过发动机试车数据对SVR进行训练,以传感器的偏置故障、冲击故障和漂移故障为例,用MATLAB语言进行了计算机仿真验证.结果表明:基于SVR的传感器故障诊断具有精确度高,实时性强的特点,是一种很好的传感器故障诊断方法.      

Research on the Algorithm of Avionic Device Fault Diagnosis Based on Fuzzy Expert System

Based on the fuzzy expert system fault diagnosis theory, the knowledge base architecture and inference engine algorithm are put forward for avionic device fault diagnosis. The knowledge base is constructed by fault query network, of which the basic element is the test-diagnosis fault unit. Every underlying fault cause’s membership degree is calculated using fuzzy product inference algorithm, and the fault answer best selection algorithm is developed, to which the deep knowledge is applied. Using some examples, the proposed algorithm is analyzed for its capability of synthesis diagnosis and its improvement compared to greater membership degree first principle.     

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。     

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。     

Elman 回归神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。     

航空发动机故障诊断装置硬件在环实时仿真平台

硬件在环仿真是将算法由理论转为实际应用的重要步骤,而针对航空发动机故障诊断算法的硬件在回路仿真平台的研制目前还处于初级阶段。基于已有的民用大涵道比涡扇发动机非线性模型,利用基于x PC的自动代码生成技术,搭建了基于工控机与DSP的故障诊断装置硬件在回路实时仿真系统,并对平台的性能参数、使用流程进行了说明。提出了1种故障诊断算法并进行了硬件在回路验证。针对搭建的平台,提出1种故障诊断算法的评价标准。     

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。     

变推力液体火箭发动机工况监测和故障诊断实验研究

本文介绍了一种用于变推力液体火箭发动机地面试车的工况监测和故障诊断微机系统。该系统能现场监测发动机各个工况的静态和动态性能参数,根据监测系统提供的原始数据和曲线,可对变推力液体火箭发动机系统进行故障诊断。文中列出了相应的试验结果和曲线。      

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。