基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法与流程

本发明涉及航空发动机模型参数辨识领域，尤其涉及一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法。
背景技术：
：航空发动机的结构复杂，长期工作在高温、高压等恶劣的环境中，属于故障多发系统。传统的定期维修方式不但耗费资源、效率低下，而且费用居高不下。视情维修由于具有规模小、效率高、经济可承受性好以及可避免重大灾难性事故等显著优势，非常适合大型复杂系统的维修保障。实行视情维修的前提之一是要求系统具有对自身的故障进行预测和健康状态进行管理的能力，也由此产生了健康管理的概念。目前在发动机总体故障中，发动机气路部件性能故障约占90％以上，因此，发动机气路健康管理在发动机健康管理中具有显著的实用价值。目前航空发动机气路部件故障诊断方法主要可以分为三种：基于模型的方法、数据驱动的方法以及基于知识的方法，其中基于模型和基于数据驱动的方法研究较为广泛。基于模型的方法主要是以构建精确的发动机模型为基础，利用了对系统内部的深层认识，而在实际中，精确的发动机线性状态变量模型往往很难建立，建模的不准确性、不确定性滤波估计和系统噪声都会影响基于卡尔曼滤波的发动机气路故障诊断结果。基于数据驱动的诊断方法是以发动机测量数据作为部件故障诊断的依据，在无需建立系统精确解析模型的情况下，实现对发动机气路故障的诊断。数据驱动的气路故障诊断方法随系统复杂度增加变化不明显，受系统不确定性影响较小。其中各种类型神经网络、支持向量机等智能算法是应用最为广泛的基于数据的发动机气路故障诊断方法，这类方法训练出传感器测量参数与部件健康参数之前的映射关系，但是易受故障样本局限。分块结构模型是一种有着非常重要应用的模型结构，被用来描述众多科学
技术领域：
以及工业过程所涉及到的大量非线性系统。分块结构系统由线性动态模型和非线性静态模型串联构成。由于分块结构模型与其他的建模结构相比更加简单，同时又能与一般的线性系统相关联，因此在非线性系统建模方面更加具有优势。维纳模型作为分块结构模型的一种，其非线性是由系统静态和动态特性随着幅值的变化而引起的，因此维纳模型更适用于航空发动机的建模。而传统的维纳模型中线性动态部分简化一阶惯性环节时间常数不变，影响了模型的动态性能，并且群体优化算法调整维纳模型的结构参数和输出权重效率较低，因此有必要设计一种新的建模方法。技术实现要素：本发明针对航空发动机气路故障诊断特点，考虑发动机量测参数不确定性以及时序统计特性，提供一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法，提高非线性模型建模动态性能的准确率。本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法，包括以下步骤：步骤1),生成航空发动机性能模型的训练和测试数据；步骤2),将自调整维纳模型结构参数的初始组合(na,nb,γ)k和训练数据一起传递至核极限学习机(elm)后，并得到对应最优模型结构参数、核参数和输出权重；步骤3),根据模型最优结构参数、核参数和输出权重构建单输入单输出的自调整维纳模型；步骤4),由反映发动机性能参数的自调整维纳模型簇构成航空发动机的整体性能模型。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，所述步骤1)中生成模型训练和测试数据的具体步骤如下：步骤1.1)，采用准调幅伪随机二进制序列为激励信号生成非线性系统的输入数据；步骤1.2)，根据发动机部件级模型得到输出数据。其中的部件级模型(tem)是由双轴通用涡扇燃气涡轮发动机数字模型(ggts)仿真设计点数据和结构图得到，代替真实发动机生成模型训练所需的各种数据。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，步骤1.1)中所述生成准调幅伪随机二进制序列输入数据的具体步骤如下：步骤1.1.1)，确定想要生成的输入信号的保持时间和信号幅值即系统常数时间的最大值和输入值的上下限，构建调幅伪随机二进制序列；步骤1.1.2)，由保持时间计算斜坡时间，将阶跃信号改为斜坡信号，构成准调幅伪随机二进制序列。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，步骤1.1.2)中所述斜坡时间计算公式为：式中，tr为斜坡时间(ramptime)，th为保持时间(holdtime)，随机数δ遵循范围[0,1]的随机均匀分布。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，步骤2)中所述得到最优模型结构参数、核参数和输出权重的具体步骤如下：步骤2.1),根据经验设定m组回归参数na,nb和核参数γ，然后从中选取一组特征参数组合(na,nb,γ)k带入到快速留一核极限学习机中计算，设k＝1；步骤2.2),计算包含所有n个样本的矩阵a及其逆，设p＝1；步骤2.3)，计算剔除第p个样本后建立模型输出权值和模型对第p个样本的估计值步骤2.4)，如果p<n，令p＝p+1，返回步骤2.3)，计算模型的泛化性能指标；步骤2.5)，如果k<m，令k＝k+1，返回步骤2.2)；步骤2.6)，比较各个泛化性能指标，选出最小的指标对应的特征参数组合(na,nb,γ)k和输出权重α，即最优模型结构参数、核参数和输出权重。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，步骤2.3)中求取输出权值的公式为：式中，和分别由α和l剔除第p个分量(降为n-1维)得到，α是核极限学习机的输出权值，α(p)是α的第p个元素，是a-1中对应下标的元素。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，步骤2.3)中求取估计值的公式为：式中，aj＝[a1j,a2j,k,anj]t为连接第j个隐含节点的输入权值向量，bj为第j个隐含节点偏置，β＝[β1β2...βl]t为输出权值向量，h(x)＝[g(a1tx+b1)kg(altx+bl)]t为特征映射，g(x)为隐层神经元激活函数。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，步骤2.4)中的泛化性能指标计算公式为：式中，yp和分别是第p个样本的真实值和估计值，n是训练样本数目。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，所述步骤3)中构建单输入单输出的自调整维纳模型的具体步骤如下：步骤3.1)，根据最优模型结构参数、核参数和输出权重确定自调整维纳模型的结构即，输入、输出的确定。步骤3.2)，将模型的线性动态部分简化成一阶惯性环节，由快速留一核极限学习机自动调整一阶惯性环节的时间常数。步骤3.3)，非线性静态部分由涡扇发动机部件级模型得到的输入输出静态插值表构成。步骤3.4)，线性动态与非线性静态模块串联构成单输入单输出的自调整维纳模型。作为本发明一种基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法进一步的优化方案，所述步骤3.2)中一阶惯性环节的传递函数如下：式中，τ为一阶惯性环节的时间常数，i代表与第i个输出相对应的第i个线性动态模块。本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：(1)本发明提出的自调整维纳模型由增强维纳模型发展而来，使用核极限学习机代替了原本的自适应网络模糊推理系统，学习机的泛化能力和效率都得到了提升；(2)本发明使用快速留一核极限学习机自我调整维纳模型中线性动态部分的时间常数值，因此动态性能估计更加准确，而分块维纳模型有非线性静态模块，静态估计精度又要优于常规机器学习方法；(3)本发明设计的自调整维纳模型由训练阶段直接获得全局最优的模型特征参数和加权向量，没有采用优化算法来调整模型参数，因此可以显著减少计算耗时。附图说明图1是本发明的自调整维纳模型结构图；图2是本发明的流程图；图3是完整的涡扇发动机性能模型；图4是发动机性能模型建模方法具体流程图5是发动机部件级模型的输入和输出数据；图6是测试模式中线性动态模块的时间常数变化；图7是nn和fswm的稳态误差对比；图8是测试模式中的输出数据变化。具体实施方式下面结合附图及对应的实施例对本发明的技术方案做进一步的详细说明：涡扇发动机主要部件包括进气道、风扇、压气机、燃烧室、高压涡轮、低压涡轮、外涵道、混合室、尾喷管等，发动机转速是代表涡扇发动机工作状态的重要参数。自调整维纳模型的时间常数值受到发动机系统的工作点参数和一些其他参数影响。实施例中自调整维纳模型的构建流程图如图1所示，涡扇发动机部件级模型(ggts，简称涡扇发动机部件级模型)为性能模型提供测试和训练数据，准调幅伪随机二进制信号(qaprbs)作为训练数据的激励信号，然后进行排序并删掉一个数据点作为快速留一核极限学习机的输出yp。自调整维纳模型特征参数的初始组合和训练数据一起传递至快速留一核极限学习机(fkelm)得到对应的最优模型结构、核参数和输出权重。即，具有自调整时间常数的线性动态部分和非线性动态部分共同构成了自调整维纳模型。实施例中所构建的的自调整维纳模型结构图如图2所示，使用学习机修改线性动态部分一阶惯性环节的时间常数，从而提高维纳模型的灵敏度和计算精度。ud代表单位延迟，除了输入y和输出τ之外，低压转速nl和高压转速nh也被作为回归参数，为自调整维纳模型簇的共同输入，而w3与egt包含在输入y内，并不需要作为额外的回归参数，因此用来表示不同时间常数非线性特征的一般线性自回归模型表达式如下：τ(t)＝f(y(t-1),...,y(t-nb),τ(t-1),...,τ(t-na),nh(t-1),nl(t-1))式中，y表示发动机工作点数据的估计值，τ表示时间常数，na和nb分别是输入和输出的回归变量。其中，输入回归量na和输出回归量nb确定了模型的结构，对发动机建模的性能具有重要影响。可见，时间常数的值可以不断调整以适应发动机的工作条件，因此改善了发动机的动态性能描述。实施例中使用快速留一核极限学习机在训练阶段获得模型的最优模型结构、核参数和输出权重。该方法由留一交叉验证核极限学习机发展而来，其原理是利用矩阵分块求逆的方法，由包含所有样本的逆矩阵直接得到跳出的单个样本的逆矩阵，从而避免了n次模型训练带来的求逆过程，而矩阵的求逆计算是学习机训练和测试过程中计算时间的最重要组成部分，减少矩阵的求逆次数就能够有效地缩短学习机训练时间。快速留一核极限学习机被用来调整维纳模型线性动态部分的模型参数，即自调整维纳模型的优化模型参数和输出权重都由快速留一核极限学习机获得，不需要再使用优化算法。完整的涡扇发动机模型如图3所示。高低压轴转速是代表发动机运行状态的重要参数，此外，安装在涡扇发动机中的速度传感器相比于温度和流量传感器时间延迟较少，具有精度高、响应快等特点。因此，高低压轴转速在自调整维纳模型中不仅作为本身的回归输入，同时作为空气流量和排气温度的回归输入。值得注意的是，当自调整维纳模型的输出是排气温度时输入为油气比(far)，而其他自调整维纳模型的输入为主燃油流量(wf)。油气比在全权限数字电子发动机控制中作为转速控制回路的输入，同时能有效降低发动机的喘振裕度并且和排气温度有直接关联，因此代替了燃油流量作为第四个输出为排气温度的自调整维纳模型的输入。四个自调整维纳模型的输出分别是高压轴转速(nh)、低压轴转速(nl)、空气流量(w3)和排气温度(egt)。如图4所示，本实施例中所采用的基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法，包括以下步骤：步骤1,生成模型的训练数据和测试数据(其中，训练数据用于生成模型，测试数据用于检测模型准确程度)；步骤1.1，采用准调幅伪随机二进制序列(qaprbs)为激励信号生成非线性系统的输入数据；首先，确定想要生成的输入信号的保持时间和信号幅值，即系统保持稳态时间的最大值和输入值的上下限，构建调幅伪随机二进制序列；然后，由保持时间计算斜坡时间，将阶跃信号改为斜坡信号，构成准调幅伪随机二进制序列，斜坡时间计算公式为：其中，tr为斜坡时间(ramptime)，th为保持时间(holdtime)，随机数δ遵循范围[0,1]的随机均匀分布。步骤1.2，根据涡扇发动机部件级模型(tem)得到输出数据，即训练数据(traindata)和测试数据(testdata)。其中，发动机部件级模型是由双轴通用涡扇燃气涡轮发动机数字模型(ggts)仿真设计点数据和结构图得到，代替真实发动机作为建模精度比较的对象，并用来生成模型训练所需的各种数据。步骤2,将自调整维纳模型特征参数的初始组合(na,nb,γ)k和训练数据一起传递至学习机得到对应模型最优结构参数、核参数和输出权重；步骤2.1,根据经验设定m组回归参数na,nb(即结构参数)和核参数γ，然后从中随机选取一组初始特征参数(na,nb,γ)k带入到快速留一核极限学习机中计算，设k＝1；步骤2.2,计算得到包含所有n个训练样本的矩阵a及其逆，设p＝1；步骤2.3，计算剔除第p个样本后，建立模型输出权值和模型对第p个样本的估计值求取输出权值的公式为：其中，和分别由α和l剔除第p个分量(降为n-1维)得到，α是核极限学习机的输出权值，α(p)是α的第p个元素，是a-1中对应下标的元素。求取估计值的公式为：式中，aj＝[a1j,a2j,k,anj]t为连接第j个隐含节点的输入权值向量；bj为第j个隐含节点偏置；β＝[β1β2...βl]t为输出权值向量，h(x)＝[g(a1tx+b1)kg(altx+bl)]t为特征映射，g(x)为隐层神经元激活函数。步骤2.4，如果p<n，令p＝p+1，返回步骤2.3；如果p＝n，计算模型的泛化性能指标；泛化性能指标计算公式为：式中，yp和分别是第p个样本的真实值和估计值，n是训练样本数目。步骤2.5)，如果k<m，令k＝k+1，返回步骤2.2)。步骤2.6)，比较各个泛化性能指标，选出最小的泛化性能指标对应的特征参数组合(na,nb,γ)k和输出权重α，即得到的最优结构参数、核参数和输出权重值。步骤3,根据模型最优结构、核参数和输出权重构建单输入单输出的自调整维纳模型；具体步骤如下：步骤3.1，根据模型最优结构参数、核参数和输出权重确定自调整维纳模型的结构，即在现有的维纳模型的基础上对输入、输出的确定。步骤3.2，将分块结构维纳模型的线性动态部分简化成一阶惯性环节，由快速留一核极限学习机自动调整一阶惯性环节的时间常数。一阶惯性环节的传递函数为：式中，τ为一阶惯性环节的时间常数，i代表与第i个输出相对应的第i个线性动态模块。步骤3.3，非线性静态部分是由涡扇发动机部件级模型(ggts)得到的输入输出静态插值表构成。步骤3.4，线性动态模块与非线性静态模块串联后构成单输入单输出的自调整维纳模型。步骤4,将输出分别为高压轴转速(nh)、低压轴转速(nl)、空气流量(w3)和排气温度(egt)的自调整维纳模型组合在一起构成涡扇发动机整体性能模型，如图4所示。本发明基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法中输入输出数据由准调幅伪随机二进制序列构成，离线进行模型的训练和测试；采用快速留一核极限学习机算法自调整维纳模型参数，给出了用于涡扇发动机建模技术的组合；线性动态部分的时间常数值能够利用学习机自我调整，使得动态估计更加准确；分块维纳模型有非线性静态模块，静态估计精度优于常规机器学习方法；由训练阶段直接获得全局最优的模型特征参数，没有使用优化算法来调整，因此显著地减少了计算耗时。本发明可以实现航空发动机性能模型的建模，为发动机健康管理技术积累基于数据驱动的气路性能监视与故障诊断方面的技术储备。为了验证设计的基于自调整维纳模型的航空发动机性能模型建模方法(fswm)的有效性，在matlab环境下进行模型建模的数字仿真。动态性能方面，fswm将与维纳模型(wm)、神经网络维纳模型(nnwm)、增强维纳模型(ewm)和遗传算法自调整维纳模型(ga-swm)四种方法进行比较；静态性能方面fswm将与nn(基本神经网络)进行比较。其中，nnwm和ewm具有相同的架构并使用相同的算法，不同之处在于ewm的模型参数通过iwo算法调整，而nnwm在训练阶段没有采用优化算法来调整参数。其中，fswm和ga-swm中线性动态部分的时间常数分别用fkelm和基本kelm进行回归计算，然而，不同于ga-swm，fswm在训练过程中不需要用ga来调整模型参数。首先由涡扇发动机部件级模型获得一系列围绕设计点收集的发动机动态行为的检测数据。涡扇发动机设计点的说明如表1所示，前四行为发动机的工作状况，后四行为发动机模型的输出参数。表1涡扇发动机的设计点说明参数具体含义数值h(m)高度0ma马赫数0wf(kg/s)主燃油流量2.48a8(m2)尾喷管喉道面积0.2597nl(r/min)低压轴速度10302nh(r/min)高压轴速度13340w3(kg/s)空气流量75.6594egt(k)排气温度1157.34涡扇发动机部件级模型产生的输入输出数据如图5所示，总共1000个准调幅伪随机二进制信号，采集间隔为1s。涡轮风扇发动机数据被分成两个数据子集，其中前800个数据是训练数据样本，剩余200个是测试数据样本。为得到最优结构参数，发动机模型设定了性能评价函数，如下所示：其中，pc是置信度，epmax是最大误差百分比，epmean是平均误差百分比，d是发动机输出向量y的维度。加权系数wi确定不同误差指数(pc和epmax)对目标函数的贡献，在本研究中w1和w2为0.5。y和向量分别是发动机输出的期望和估计值，是y向量的平均值。如前文所述，基本维纳模型的线性动态部分具有固定的时间常数值，并且由遗传算法计算。其他建模方法的时间常数值都通过回归估计调整，并且用最小性能评价函数通过试验计算出回归估计因子的最佳组合(na,nb)。回归量的值na和nb分别在1到5的区间和0到5的区间中改变。表2中给出了不同维纳模型的最优结构参数，并且由于没有使用回归估计量，基本维纳模型不包括在内。在快速留一核极限学习机训练阶段中可以获得fswm结构参数，并且同时获得输出加权向量和核参数，通过训练本文中选取其值为10。表2不同维纳模型的最优结构参数在测试模型中，每个自调整维纳模型中的线性动态元素的时间常数值随着涡轮风扇发动机工作状态参数连续变化，如图6所示。时间常数随着线性部分中动态特性的调整而变化，并使得分块维纳模型更加灵敏。表3给出了涡扇发动机模型识别方法的动态性能，针对训练数据和测试数据相应的三个指标(pc，epmax，epmean)和所消耗的时间。实施例中所公开的自调整维纳模型fswm具有可调整的时间常数值，明显比基本维纳模型有更好的估计精度，这可以从表3的前三个的性能指标得出。在后四种方法中，使用核极限学习机的分块结构维纳模型，包括ga-swm和fswm，具有优于nnwm和ewm的估计性能。ga-swm和fswm具有几乎相同的动态估计性能。当考虑计算量时，维纳模型的训练时间和测试时间与其他提到的模型相比都是最小的。在基本维纳模型中，除了加权需要调整，没有其他需要训练的回归估计参数。fswm在具有可调整时间常数值的维纳模型中性能较好。fswm的所有模型参数都依赖于快速留一核极限学习机的训练阶段，在快速留一核极限学习机中，模型特征参数和最佳权重的调整是分开进行的。表3五种不同的维纳模型在训练和测试过程中的动态性能表现稳态估计误差是评估所提出的建模方法的性能的另一个关键指标。选取高于发动机空转的15个工作点，在这些点上进行稳定误差计算。图7给出了通过使用神经网络和块结构fswm方法模拟静态过程而产生的静态估计误差。从图7可以看出，fswm几乎没有产生稳定误差，而nn产生的nl、nh、w3和egt的静态行为估计的最大误差接近3％。基本维纳模型和其他四个基于块结构开发的可调整时间常数维纳模型，都具有相同的非线性静态部分来表示模型静态行为。因此，这些分块结构维纳模型具有几乎相同的静态性能，图7中仅给出fswm来与nn相比较。总之，在识别涡轮风扇发动机模型的静态和动态估计精度和计算量方面，fswm优于其他四种方法。为了进一步评估由fswm识别的涡轮风扇发动机模型，对设计工况下的静态和动态行为进行联合测试。所有线性动态部分的时间常数值由相关的学习机同时调整。图8表明，与ewm相比，fswm在估计nl、nh、w3和egt的性能方面更加精确。测试的仿真时间总共为200s，在这200s内，由ewm和fswm共同识别的涡轮风扇发动机模型与发动机部件级模型的都非常接近。如图8所示，与ewm相比，fswm的模型输出更接近的部件级模型(tem)输出，且fswm具有比ewm更好的动态估计精度，而稳态精度类似。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本
技术领域：
的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。当前第1页12