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[摘 要]针对研制阶段发动机的特殊性,以带增压级的双轴分排涡扇发动机非线性性能模型为基础,进行了模型辨识法诊断发动机试车气路故障的研究,分别研究了单状态、双状态和三状态输入对于发动机单故障和双故障的诊断结果,得到了输入状态个数对诊断效果的影响。
[关键词]分排涡扇 故障诊断 模型辨识
中图分类号:V235.12 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2013)10-0201-02
对于成熟的生产型发动机,故障诊断的方法应用已经比较成熟,主要方法有:小偏差故障方程法和基于人工智能的方法。小偏差故障方程法是目前大多数系统所采用的方法,人工智能方法主要包括人工神经网络、专家系统、数据融合等方法,其中神经网络方法已在工程上和一些诊断样机系统中得到应用[3]。但是适用于试验台架的发动机诊断与此存在很大的差异,要适应发动机研制阶段气路性能的特殊性:测量参数无时间序列、测量参数和故障参数的种类变化、故障程度异常变大、多故障并发和无经验故障数据库等多种特殊情况[4],而试验台架测试系统的优势在于发动机工作状态多,气路测量参数种类比较多,所以可以建立非线性数学模型,进行定量故障诊断。
1、故障诊断模型
本文所研究的发动机非线性性能模型以部件特性为基础,利用气动热力学方程和发动机共同工作条件,采用变比热方法,计算各部件进出口截面的气动热力参数及发动机性能。
根据敏感性和相关性分析原则,确定的测量参数为8个:低压相对转速(PCNF),燃油流量(WFB),风扇出口总压(P22),增压级出口总压(P25),高压压气机出口总温(T3),高压压气机出口总压(P3),高低压涡轮间总压(P5),低压涡轮出口总温(T55),故障参数为8个可调参数的故障:风扇流通能力和效率(W1,E1),高压压气机流通能力和效率(W2,E2),高压涡轮流通能力和效率(W3,E3),低压涡轮流通能力和效率(W4,E4)。故障诊断功能流程图(如图1)
2 故障诊断研究
诊断用故障由发动机非线性模型模拟产生,设定了单故障和双故障两种故障条件。诊断结果如表1,表2。
1、单状态故障诊断
在相对高压转速为95%状态下,设定故障参数出现下降4.0%的较大故障,诊断结果显示,当部件性能出现较大偏差4.0%时,单状态条件下的诊断效果较差,大部分故障无法识别,由此可见,对于部件故障程度较重的情况下,由于发动机测量参数变化的高度非线性,将导致个别测量参数变化变得不规律,从而造成模型辨识的精度偏差较大,大部分故障无法辨识。
另外,如果故障参数出现较小偏差,下降2.5%时,诊断表明,故障诊断模型可以较好的将故障定位,且基本可以做到定量诊断,均方根差绝大多数都达到预定精度。综上可知,对于故障程度较轻,且测量参数数目大于等于故障参数数目情况下,单状态模型辨识法可以较好的将故障隔离,且具有定量诊断能力,但对于较大故障的诊断情况较差。
2、两状态故障诊断
将高压转速95%和98%两状态作为输入,对故障参数下降4.0%及多故障情况下的测量参数进行诊断,结果显示两状态下故障参数下降4.0%的诊断结果较好,大部分故障都能准确隔离,由此可见,对于较大故障的诊断两状态的诊断效果要比单状态好,因为输入参数包含了足够的故障信息,使故障能够准确辨识。而对于两状态诊断多故障的情况,效果不是很理想,很多故障不能准确辨识。
3、三状态故障诊断
三状态情况下将相对高压转速92%,95%和98%三状态故障信息输入到诊断模型中,结果显示单故障的诊断结果与两状态诊断结果相比,效果并没有比后者更好,诊断多故障的效果也比较差,由此可见,状态数过多可能造成测量参数的冗余过多,由于模型的误差,由测量参数所表征的不同故障模式之间的差别将会减小,甚至会表现出一些模式相关,过多的增加状态数反而并不能改善诊断结果。
总体来说,对于故障程度较轻的故障,单状态就可以较好将故障隔离,并初步达到定量诊断,而对于故障程度较重情况下,单状态的诊断效果较差,两状态诊断效果基本能达到隔离故障的目的,而三状态诊断效果并没有提高,因此,就本文算例来看,选择两状态输入条件是最合适的,也符合研制阶段发动机易发生较大故障的实际情况。
另外,在高压涡轮效率下降的诊断中,总是伴随着高压压气机流通能力上升,这一误诊结果可能是由于整个诊断系统的原因,要消除这一错误,可能需要对测量参数重新进行优化选择,或者对测量参数权值进行优化调整,这需要进一步的深入工作。
3、结论
1、基于发动机非线性模型的模型辨识法,是一种针对研制阶段发动机特点的有效的气路故障诊断方法,在模型辨识法实际诊断中,对于较大故障采用两状态输入诊断效果比单状态输入效果好,绝大多数故障可以准确辨识,三状态诊断效果并没有提高,多故障诊断效果不太理想。
2、要提高诊断精度及避免误诊,可以对测量参数重新进行优化选择,或者对测量参数权值进行优化调整。
参考文献
[1] 朱之丽,孟凡涛. 模型辨识法诊断发动机故障的分析[J]. 北京航空航天大学学报,2003,29(5):398-401
[2] 孟凡涛. 涡扇发动机故障诊断与试车调整模型与应用研究[D].北京:北京航空航天大学,2002.
[3] 郝英,孙健国,白杰. 航空燃气涡轮发动机气路故障诊断现状与展望[J]. 航空动力学报,2003,18(6):753-760
[4] 朱大明,朱之丽. 航空发动机整机试验性能故障诊断系统设计[J]. 航空发动机,2011,37(4):43-47
作者简介
丁仲庆(1988-),男,硕士研究生,研究方向为航空发动机故障诊断。
[关键词]分排涡扇 故障诊断 模型辨识
中图分类号:V235.12 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2013)10-0201-02
对于成熟的生产型发动机,故障诊断的方法应用已经比较成熟,主要方法有:小偏差故障方程法和基于人工智能的方法。小偏差故障方程法是目前大多数系统所采用的方法,人工智能方法主要包括人工神经网络、专家系统、数据融合等方法,其中神经网络方法已在工程上和一些诊断样机系统中得到应用[3]。但是适用于试验台架的发动机诊断与此存在很大的差异,要适应发动机研制阶段气路性能的特殊性:测量参数无时间序列、测量参数和故障参数的种类变化、故障程度异常变大、多故障并发和无经验故障数据库等多种特殊情况[4],而试验台架测试系统的优势在于发动机工作状态多,气路测量参数种类比较多,所以可以建立非线性数学模型,进行定量故障诊断。
1、故障诊断模型
本文所研究的发动机非线性性能模型以部件特性为基础,利用气动热力学方程和发动机共同工作条件,采用变比热方法,计算各部件进出口截面的气动热力参数及发动机性能。
根据敏感性和相关性分析原则,确定的测量参数为8个:低压相对转速(PCNF),燃油流量(WFB),风扇出口总压(P22),增压级出口总压(P25),高压压气机出口总温(T3),高压压气机出口总压(P3),高低压涡轮间总压(P5),低压涡轮出口总温(T55),故障参数为8个可调参数的故障:风扇流通能力和效率(W1,E1),高压压气机流通能力和效率(W2,E2),高压涡轮流通能力和效率(W3,E3),低压涡轮流通能力和效率(W4,E4)。故障诊断功能流程图(如图1)
2 故障诊断研究
诊断用故障由发动机非线性模型模拟产生,设定了单故障和双故障两种故障条件。诊断结果如表1,表2。
1、单状态故障诊断
在相对高压转速为95%状态下,设定故障参数出现下降4.0%的较大故障,诊断结果显示,当部件性能出现较大偏差4.0%时,单状态条件下的诊断效果较差,大部分故障无法识别,由此可见,对于部件故障程度较重的情况下,由于发动机测量参数变化的高度非线性,将导致个别测量参数变化变得不规律,从而造成模型辨识的精度偏差较大,大部分故障无法辨识。
另外,如果故障参数出现较小偏差,下降2.5%时,诊断表明,故障诊断模型可以较好的将故障定位,且基本可以做到定量诊断,均方根差绝大多数都达到预定精度。综上可知,对于故障程度较轻,且测量参数数目大于等于故障参数数目情况下,单状态模型辨识法可以较好的将故障隔离,且具有定量诊断能力,但对于较大故障的诊断情况较差。
2、两状态故障诊断
将高压转速95%和98%两状态作为输入,对故障参数下降4.0%及多故障情况下的测量参数进行诊断,结果显示两状态下故障参数下降4.0%的诊断结果较好,大部分故障都能准确隔离,由此可见,对于较大故障的诊断两状态的诊断效果要比单状态好,因为输入参数包含了足够的故障信息,使故障能够准确辨识。而对于两状态诊断多故障的情况,效果不是很理想,很多故障不能准确辨识。
3、三状态故障诊断
三状态情况下将相对高压转速92%,95%和98%三状态故障信息输入到诊断模型中,结果显示单故障的诊断结果与两状态诊断结果相比,效果并没有比后者更好,诊断多故障的效果也比较差,由此可见,状态数过多可能造成测量参数的冗余过多,由于模型的误差,由测量参数所表征的不同故障模式之间的差别将会减小,甚至会表现出一些模式相关,过多的增加状态数反而并不能改善诊断结果。
总体来说,对于故障程度较轻的故障,单状态就可以较好将故障隔离,并初步达到定量诊断,而对于故障程度较重情况下,单状态的诊断效果较差,两状态诊断效果基本能达到隔离故障的目的,而三状态诊断效果并没有提高,因此,就本文算例来看,选择两状态输入条件是最合适的,也符合研制阶段发动机易发生较大故障的实际情况。
另外,在高压涡轮效率下降的诊断中,总是伴随着高压压气机流通能力上升,这一误诊结果可能是由于整个诊断系统的原因,要消除这一错误,可能需要对测量参数重新进行优化选择,或者对测量参数权值进行优化调整,这需要进一步的深入工作。
3、结论
1、基于发动机非线性模型的模型辨识法,是一种针对研制阶段发动机特点的有效的气路故障诊断方法,在模型辨识法实际诊断中,对于较大故障采用两状态输入诊断效果比单状态输入效果好,绝大多数故障可以准确辨识,三状态诊断效果并没有提高,多故障诊断效果不太理想。
2、要提高诊断精度及避免误诊,可以对测量参数重新进行优化选择,或者对测量参数权值进行优化调整。
参考文献
[1] 朱之丽,孟凡涛. 模型辨识法诊断发动机故障的分析[J]. 北京航空航天大学学报,2003,29(5):398-401
[2] 孟凡涛. 涡扇发动机故障诊断与试车调整模型与应用研究[D].北京:北京航空航天大学,2002.
[3] 郝英,孙健国,白杰. 航空燃气涡轮发动机气路故障诊断现状与展望[J]. 航空动力学报,2003,18(6):753-760
[4] 朱大明,朱之丽. 航空发动机整机试验性能故障诊断系统设计[J]. 航空发动机,2011,37(4):43-47
作者简介
丁仲庆(1988-),男,硕士研究生,研究方向为航空发动机故障诊断。