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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。