传感器故障下的航空发动机机载自适应模型重构

利用航空发动机测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以估计发动机的非额定工作状况,并以此对机载模型进行校正,使其与真实发动机工作状况保持一致。建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型并对其进行了增广,设计了卡尔曼滤波器,根据可测输出偏离量对发动机性能蜕化值进行了估计,并将性能蜕化值用于修正发动机不可测输出参数。考虑了当某一传感器发生故障后,利用一簇卡尔曼滤波器对发生故障的传感器进行诊断并隔离,并依据剩余非故障传感器的信息对自适应模型进行重构。仿真结果表明,重构的自适应模型能够满足精度及实时性要求。      

基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断

为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空间进行模糊分类,再通过模糊相似矩阵剔除各样本子空间的野值点;其次建立标称工况的KPCA模型,并利用训练样本对非标称工况的隶属度函数进行辨识,得到全工况T-S模糊KPCA模型;最后利用统计量T 2和SPE对传感器故障进行检测,并采用数据重构方法对故障传感器进行隔离定位。仿真结果表明该方法对发动机的任意稳定工况具有自适应能力,能够在非线性网络环境下对正常样本和故障样本保持较低的虚警率和漏报率。当多个传感器同时发生故障时,能够准确找到故障源,实现对故障传感器的隔离。     

基于几何模式识别的发动机传感器故障诊断

提出一种基于几何模式识别技术的发动机传感器故障诊断方法,以解决传感器缓慢漂移故障和由于安装制造差异和性能蜕化等造成的模型不匹配难以区分的问题。传感器测量值输入到自适应模型中,产生一组部件性能修正因子,作为故障模式来对传感器故障进行诊断,每种故障或性能蜕化都对应惟一的模式,采用几何模式识别技术隔离出传感器故障。以某型涡扇发动机为对象进行的仿真结果表明,该方法能诊断出传感器小漂移故障,并能对部件状态进行监控。     

基于发动机性能的传感器故障隔离方法研究

对处于研制阶段的航空发动机整机试验用传感器故障隔离进行了研究。分析了研制阶段发动机试验传感器的故障特点,基于这些特点和发动机自适应模型,建立了多种基于发动机性能模型的故障隔离算法,分别研究了3种不同的隔离指标;分析了发动机故障与传感器故障之间的影响和关系,在发动机故障程度较为严重条件下,建立了改善传感器故障隔离效果的加权方法;并对所建立的算法进行了带有噪声的数值试验。结果表明:采用自适应收敛判断量作为隔离指标,隔离效果最为良好。     

基于自适应滑模观测器的航空发动机故障诊断

为解决现有航空发动机基于模型的在线故障诊断方法存在对模型精度要求高等的问题,利用滑模方法设计一种自适应滑模观测器对航空发动机进行在线故障重构、诊断与隔离。对传感器故障和执行机构故障分别设计了重构算法,针对两者重构故障的特点提出了判断逻辑,讨论了设计参数对于观测效果与抖振的影响。 Matlab/Simulink仿真结果显示,重构的故障与实际故障基本吻合,对故障的诊断、隔离、定位具有良好效果,并对环境不确定性具有优良的鲁棒性。     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

航空发动机双余度控制规律设计方法

提出了航空发动机双余度控制规律设计概念和一种利用双余度控制规律作为控制传感器信号故障处理策略的方法;建立了备份控制规律设计方法和设计原则,应用于某高性能涡扇发动机双余度控制规律设计研究之中.研究结果表明:双余度控制规律可以实现无扰动转换,重构控制回路,提高发动机的任务可靠性.该方法可以应用于配装数字式电子控制系统的各类发动机.      

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

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.      

基于LS-SVM的飞控系统传感器故障诊断

针对飞控系统故障诊断难的问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)设计了一个飞控系统传感器的故障诊断系统.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于LS-SVM的故障诊断系统能对各型传感器的故障进行诊断和定位,验证了该方法的有效性和先进性.     

基于模式识别的航空发动机燃油控制系统传感器故障诊断

航空发动机燃油控制系统执行机构故障有可能导致参数测量传感器出现较大偏差,而采用传统的传感器故障诊断方法易误诊为传感器故障。为此,引入修正因子作为传感器故障模式样本,通过聚类分析获得样本的特征向量;按照卡洛南—路伊变换(K—L变换)原理,对传感测量信息进行变换,构成了新的正交变换矩阵,减弱了各特征向量的相关性,突出了差异性,加强了对故障传感器和发动机燃油控制系统执行机构故障的特征识别能力;利用多组学习训练样本,设计了发动机不同参数测量传感器故障模式的判别函数。经仿真试验验证,该方法可以有效识别、诊断传感器故障。     

航空发动机双重传感器故障诊断逻辑研究

针对航空发动机控制系统的双重传感器故障,提出了一种采用双路容错设计的卡尔曼滤波器故障检测隔离系统.故障检测隔离系统由一系列卡尔曼滤波器组成,每个滤波器都假定2路传感器故障,而以故障支路外的测量值作为输入量.当双重传感器故障发生时,只有不包含故障传感器信息的滤波器保持较低的估计残差,其他滤波器都会产生较大的估计残差,如此双重传感器故障便可以被隔离.利用滤波器组估计残差的特征,进一步设计合理的运算逻辑,系统就可以同时对传感器单一故障进行检测和隔离.为了验证故障诊断系统的有效性,在发动机慢车状态分别对传感器发生双重故障和单一故障的情况进行仿真.仿真结果表明:故障诊断系统能够准确有效地对传感器双重故障和单一故障进行检测和隔离.      

广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题，研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法。该方法在传感器输出数学模型未知的情况下，仅通过传感器之间的冗余关系，利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断。仿真试验表明，利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障。该方法不仅可以检测到单故障，还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力。     

面向雷达天线平台的容错纠错策略及其FPGA实现

 针对雷达天线平台可能出现的传感器故障,提出了一种容错纠错策略。如果雷达天线平台周围的3条驱动腿中的某一个传感器发生故障,则可根据空间闭链机构约束,由其他正常工作驱动腿的传感器和中间从动腿的冗余传感器的测量值计算出故障传感器的应测值。推导了对应的位移传感器故障的容错重构算法,研究了基于现场可编程门阵列（FPGA）的上述容错策略的硬件实现方法。通过引入坐标旋转数字计算（CORDIC）算法使得FPGA运算中只需进行基本的移位和加/减操作;设计了基于FPGA的循环高速流水线处理器结构,使得重构算法的在线计算速度大大提高。仿真模拟了突变型传感器故障,结果表明,所提容错纠错方案能有效地保证雷达天线平台运行的安全性和可靠性。     

基于DSmT的航空发动机早期振动故障融合诊断方法

提出在航空发动机多个部位安装多个振动传感器组成传感器网络.采用多传感器信息融合技术进行早期振动故障的诊断方法,并引入Dezert-Smarandache理论(DSmT)来处理由早期微弱故障本身所导致的各个传感器信息相互冲突的问题.在构建的早期微弱故障诊断系统框架中,采用基于本征模态函数(IMF)的信息熵特征提取方法提取各路振动数据的特征,采用反向传播(BP)神经网络完成对故障属性的判断并生成各种故障模式的基本置信分配,最后根据DSmT融合规则得到最终的诊断结果.算例表明采用该方法可以有效地解决早期微弱故障条件下的高冲突信息融合问题,故障诊断结果准确可靠.      

航空发动机数控系统执行机构回路故障诊断和容错控制方法

提出了航空发动机数控系统执行机构控制回路基于数学模型的故障诊断方法,以及针对执行机构位置传感器故障的控制算法容错控制方法。工程应用结果表明能显著提高故障诊断准确性和快速性,有效地实现容错控制,且实施方便、实时性好,对提高航空发动机数控系统工作可靠性具有重要作用。      

涡轴发动机简化实时模型研究

涡轴发动机数控系统传感器故障诊断需机载的发动机数学模型,由于缺乏部件特性数据,根据某型发动机地面试车稳态数据和动态数据,建立涡轴发动机慢车以上状态简化数学模型。该模型具有较好的实时性,稳态模型采用插值算法,动态模型针对不同参数分别采用动态系数法和转子动力学方法。数值仿真结果表明：该简化模型具有较高的动态和稳态精度,可以满足传感器故障诊断的需求。     

并行鲁棒观测器对发动机减小转速信号的故障分离

通过对减小转速故障信号产生机理的研究 ,提出了一种基于多重模型假设下的并行鲁棒观测器残差输出的故障分离方法 ,建立了实际系统的正常工作状态和 4种故障工作模式 ,将该方法应用于某型航空涡扇发动机导致减小转速信号产生的传感器的故障检测与分离。数字仿真和误差分析结果显示 ,文中提出的方法可靠性高 ,故障定位准确 ,对发动机减小转速信号的故障分离行之有效。