基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文)

改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。     

采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障

提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测.      

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

超燃冲压发动机进气道特性及传感器选择研究

针对超燃冲压发动机进气道状态监测系统的需求,通过对超燃冲压发动机进气道进行二维流场数值模拟,得到了超燃冲压发动机进气道在不同马赫数、不同反压下的数值模拟结果,进而通过分析进气道从起动状态到不起动状态下的壁面静压分布特性,给出了进气道起动状态的初步判断准则。在确定了进气道监测参数的基础上,将可拓学理论用于超燃冲压发动机传感器选型中,建立了超燃冲压发动机传感器选型的综合评价方法,并以压力传感器选型算例验证了该方法的可靠性。该研究为超燃冲压发动机参数测量方案制定和状态监测系统设计提供参考。     

航空发动机状态监视、故障诊断研究及验证

提出了发动机状态监视、故障诊断的理论方法并搭建了该系统的软硬件平台,为建立机载发动机健康管理系统奠定了坚实的基础。首先,建立并验证了含有健康参数的发动机线性化模型,在模型的基础上设计了用于故障诊断的卡尔曼滤波器;其次,用设计好的滤波器可以准确估计出反应发动机运行状态的不可测参数;随后又用了一组卡尔曼滤波器诊断、隔离了传感器故障;最后,介绍了该部分机载系统原理样机的软硬件配置,并进行了算法平台验证,从操作和实现方式上验证了软硬件平台。该设计满足算法需求且界面人性化、易于操作。     

基于增量式孤立森林的液体火箭发动机异常检测方法

为解决液体火箭发动机故障标签缺失条件下流数据无监督检测问题,以及满足不同发动机台次和不同工况的自适应检测需求,基于增量学习思想,提出了基于增量式孤立森林的异常检测算法。设计了多工况流数据检测条件下的在线更新策略、异常分数表达式,并通过更新停止策略避免故障数据对模型的污染。利用多台次试车数据对该模型进行验证,并与传统方法进行比较,结果表明,该算法能够对样本异常程度进行量化评价,能够有效检测早期缓变故障,其F₁指标较原始孤立森林算法提高了43%,检测及时性优于红线算法和自适应阈值算法。     

液体火箭发动机故障诊断器设计及其HIL验证

为了实现某型液体火箭发动机机载实时故障诊断,采用FPGA与DSP相结合的方式作为硬件架构设计了故障诊断器,其中FPGA控制高精度A/D转换器进行传感器数据采集,DSP运行故障诊断算法并将结果输出,对故障诊断器的硬件和软件分别进行了设计。提出了一种递归结构识别（RESID）算法用于液体火箭发动机故障诊断,该算法可在6 ms内诊断出流量衰减故障。搭建基于故障诊断器和工控机的硬件在环（HIL）试验平台,采用自动代码生成技术与手写代码结合的方式对RESID算法进行了试验验证,通过上位机界面进行观察。结果表明:RESID算法能准确地诊断出发动机常见的故障并在故障诊断器上实现,算法运行时间为3.9 ms,故障诊断器可以实现实时数据监测和故障诊断,相对于传统平台更加小型化和经济化,既可以作为机载装置使用,也可作为通用平台来开发新算法。      

改进PSO优化WNN的液体火箭发动机故障检测

提出一种改进粒子群优化的小波神经网络模型,将其应用于火箭发动机的故障检测研究.针对传统粒子群算法初期容易陷入局部最优的问题,改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,采用逐渐递减的选取方式.进行动态调整后的粒子群算法有利于在初始迭代时寻找满足条件的局部最优值,在寻找到局部最优值之后能够快速地收敛逼近于全局最优值,提高运算效率...     

航空发动机状态监控系统研究

航空发动机的维修方式正在由定期维修向视情维修转变,可以在保证发动机可靠性的前提下,降低发动机的维护费用。状态监控系统的研究是开展航空发动机视情维修的关键步骤。借鉴国外典型的发动机状态监控系统,提出了发动机状态监控系统的结构、功能需求、监控事件的选择,实现了机载状态监控系统的原理样机及其仿真平台,对状态监控系统的研究有一定意义。     

松鼠搜索算法优化SVM的液体火箭动力系统故障诊断

为了对液体火箭动力系统的故障进行诊断，提出了一种基于松鼠搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。将支持向量机的两个重要参数惩罚因子和核函数参数作为松鼠位置矢量，由输出的最佳参数构成SSA-SVM预测模型。实验选取某液体火箭动力系统的846组数据进行诊断。结果表明，对于168组测试样本集，诊断预测错误为4个，测试集分类错误率较低。