本发明属于航空发动机领域,涉及动力机械诊断技术,具体为一种基于故障假设的气路故障诊断方法。
背景技术:
1、航空发动机作为飞机的心脏,其结构复杂而且工作环境恶劣,发动机长时间服役过程中,由于自然磨损、疲劳、腐蚀、积垢等原因会导致其结构尺寸发生变化、部件性能衰退或恶化;部件性能也会随着服役时间增加发生缓慢退化;传感器故障易发元件之一,且气路故障与传感器故障共同影响着航空发动机的性能与可靠性,影响飞行安全。因此,需要对发动机气路故障进行诊断,以保证发动机的安全工作,例如发动机气路故障诊断中,气路故障诊断是保证发动机性能与可靠性,以及降低使用维护成本的重要手段。
2、自1972年urban提出了小偏差模型法后,不同的气路故障诊断方法相继提出和发展,例如,采用gpa法、遗传算法、人工神经网络法、模糊辨识法、卡尔曼滤波法等进行气路故障诊断,但是上述方法均没有从系统上分析气路故障与传感器故障;而且gpa法采用的是for循环进行搜索,其存在搜索时间长、迭代次数多的问题。
3、鉴于此,需要对气路故障诊断方法进行改进。
技术实现思路
1、针对目前气路故障诊断算法存在的迭代次数多、搜索时间长的问题,经分析气路故障诊断是以传感器测量信号为基础工作的,传感器信号工作正常与否将直接影响到气路故障诊断,因此需要采用新的方法排查出异常数据或者故障传感器故障数据,在此基础上,本发明设计了一种基于故障假设的气路故障诊断方法。
2、实现发明目的的技术方案如下:一种基于故障假设的气路故障诊断方法,包括以下步骤:
3、s1、构建发动机热力学模型,获取发动机某一工况下的仿真数据;
4、s2、对发动机在该工况下试验,获取试验数据;
5、s3、对试验数据与仿真数据进行匹配,并依据气路分析指数获取匹配一致性结果;
6、s4、基于匹配一致性结果,对发动机气路故障初步判断;
7、s5、判断发动机有气路故障时,基于故障假设方法进行故障诊断,获取引起发动机气路故障的位置及故障原因。
8、进一步地,步骤s1中,发动机热力学模型的构建方法为:依据发动机中部件特性构建发动机热力学模型。
9、进一步地,步骤s3中,试验数据与仿真数据采用加权最小二乘法模型进行匹配。
10、进一步地,步骤s4中,基于匹配一致性结果,对发动机气路故障初步判断,判断结果包括无气路故障或者有气路故障;
11、其中,有气路故障包括传感器故障和/或气路故障。
12、进一步地,步骤s5中,判断发动机有气路故障时,基于故障假设方法进行故障诊断,获取引起发动机气路故障的位置及故障原因,包括:
13、s51、对发动机各气路的传感器数据判断,判断结果包括:
14、若传感器数据无异常,则判断气路存在故障;
15、若传感器数据有异常,则判断传感器异常和/或气路异常;
16、s52、基于故障假设方法对传感器判断,获取传感器故障判断结果;
17、s53、基于故障假设方法对气路判断,获取气路故障结果。
18、更进一步地,步骤s52中,基于故障假设方法对传感器判断的方法,包括:
19、s521、假定发动机中包含异常传感器;
20、s522、剔除试验数据以及仿真数据中与异常传感器相关的数据;
21、s523、采用步骤s3对剔除后剩余数据进行匹配,依据气路分析指数获取匹配一致性结果;
22、s524、基于匹配一致性结果,判断异常传感器是否为故障传感器;
23、s525、重复步骤s521~s524,直至确定最终的传感器故障结果。
24、更进一步地,步骤s53中,基于故障假设方法对气路判断的方法,包括:
25、s531、假定发动机中包含异常气路;
26、s532、基于非线性加权二乘法减小发动机热力学模型中该气路相应部件健康参数的权值,重复步骤s3获取匹配一致性结果;
27、s533、依据匹配一致性结果,判断异常气路是否为故障气路;
28、s534、重复步骤s531~s533,直至确定最终的气路故障结果。
29、进一步地,气路故障诊断方法还包括:
30、s6、对步骤s5中引起发动机气路故障的结果进行评估。
31、更进一步地,步骤s6中,评估的方法为:
32、对步骤s2中获取的试验数据以及步骤s1中获取的仿真数据,剔除引起发动机气路故障的数据后,采用步骤s3进行匹配获取匹配一致性结果。
33、与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明设计的基于故障假设的气路故障诊断方法,采用故障假设法以及非线性加权二乘法搜索每一种潜在的传感器故障和气路故障,其能够自动进行搜索、减少搜索步数、扩大了搜索范围,可以快速排查出异常数据或者故障传感器故障数据以及气路故障,减少了迭代次数和搜索时间。同时通过气路分析指数来评估诊断的准确性,高了航空发动机气路故障诊断的准确性及可靠性。
1.一种基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,步骤s1中,发动机热力学模型的构建方法为:依据发动机中部件特性构建发动机热力学模型。
3.根据权利要求1所述的基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,步骤s3中,试验数据与仿真数据采用加权最小二乘法模型进行匹配。
4.根据权利要求1所述的基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,步骤s4中,基于匹配一致性结果,对发动机气路故障初步判断,判断结果包括无气路故障或者有气路故障;
5.根据权利要求4所述的基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,步骤s5中,判断发动机有气路故障时,基于故障假设方法进行故障诊断,获取引起发动机气路故障的位置及故障原因,包括:
6.根据权利要求5所述的基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,步骤s52中,基于故障假设方法对传感器判断的方法,包括:
7.根据权利要求5所述的基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,步骤s53中,基于故障假设方法对气路判断的方法,包括:
8.根据权利要求1所述的基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,气路故障诊断方法还包括:
9.根据权利要求8所述的基于故障假设的气路故障诊断方法,其特征在于,步骤s6中,评估的方法为: