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。     

基于模糊信息熵的航空发动机性能评估和可靠性分析

以航空发动机为研究对象,利用发动机测量参数变化评估发动机综合性能。将多个测量参数通过模糊信息熵方法转化成1维参数,克服了1个参数不能全面反映发动机性能的缺点;结合性能退化可靠性理论和随机过程方法,通过分析发动机性能退化过程,运用威布尔分布建立了基于随机过程的性能退化过程中的发动机性能可靠性模型。结果表明：通过模糊信息熵方法得到的性能参数能较好地反映发动机性能状况及可靠性程度。     

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。     

基于SVR的航空发动机抗性能退化容错研究

涡轮风扇发动机工作环境复杂,长期工作在高温、高压状态下,使得发动机不断老化、性能衰退,由性能退化导致的航空发动机可靠性降低问题不容忽视.采用支持向量回归方法SVR对测量参数进行估计,获得发动机性能退化模型;应用支持向量机的非线性回归的核函数变换法,对特征空间优化获得最优分类面,同时基于Mann-Kendall算法对发动机性能退化参数进行评估.结果表明:该方法能有效地评估分析发动机性能退化趋势和衰退程度.     

融合静电信号和气路参数的发动机性能评估方法

为了研究静电监测技术对航空发动机的监测效果,开展了航空涡喷发动机静电监测台架实验,获得了140个完整试车阶段的静电信号数据。针对发动机传统气路性能评估方法的信息源有限的问题,提出了一种融合静电信号和气路参数的发动机性能评估流程和方法,进一步采用了基于逻辑回归模型的评估算法对发动机的综合性能进行量化评估,通过融合试车实验的静电数据和性能参数,对发动机的健康状态评价方法进行研究。结果表明:当健康值为0.9以上可以认为发动机为健康状态,当健康值小于0.3时可以认为发动机已经发生了较为严重的退化,所提出的融合评估方法要优于传统的性能参数评估方法,能够提前预警气路性能严重退化。     

基于信息熵-模糊理论的航空发动机性能评估

航空发动机性能评估可以分析发动机健康状况,预测潜在故障。传统评估方法主要通过计算发动机排气温度和燃油流量的变化进行评价,该方法反映的发动机特征信息不够全面。运用信息熵理论和模糊数学理论,通过对某型发动机典型故障进行故障树分析,计算故障征兆及原因的信息熵权值,建立了一个多参数的发动机性能评估模型,并对发动机各类故障原因对整体性能的影响进行定量分析,从而为发动机可靠性控制提供量化参考指标。     

基于贝叶斯信息融合的航空发动机健康状态评估方法研究

每个热力参数都可从某一角度评估航空发动机的性能状态,而这些参数相互之间存在一定的互补性,因此可采用信息融合技术来综合这些信息,以增加状态评估的准确性和确定性。本文建立了基于贝叶斯融合的发动机性能状态评估模型,从工程实际出发,对发动机热力参数进行预处理后采用相关分析方法进行筛选和定权,确定了先验分布和条件分布计算方法,并应用此模型对航空发动机的性能状态老化程度进行了评估。     

基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法

为了更有效、直观地对航空发动机的振动状态进行实时监控,运用信息熵和模糊支持向量机(FSVM)方法,建立了基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法。研究了振动信号的信息熵特征,提出了可以表示转子振动状态的指标—信息熵距;通过模糊支持向量机(FSVM)确定模糊隶属度矩阵,将模糊隶属度矩阵与信息熵距相结合,建立了一个多参数的转子振动状态评估模型;应用此模型对转子振动信号进行系统分析和定量计算,验证了该方法用于转子振动状态评估是有效、可行的。      

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。     

基于符号序列联合熵的航空发动机健康监控方法

引入信息熵理论,结合对多参数时间序列的符号化处理,探讨其在航空发动机健康监控中的应用.利用符号序列联合熵对航空发动机性能参数无序程度的描述,分析航空发动机健康状态及其演化方向.对两组实际飞行数据的实验分析表明,该方法描述的航空发动机的健康发展趋势与实际情况相吻合,能够较好反映航空发动机的健康状态,可以为航空发动机的健康...