航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法及故障模擬系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)公開(kāi)了一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法及故障模擬系統(tǒng)，該方法以下步驟：航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)仿真建模以及故障模擬仿真；狀態(tài)參數(shù)分析及數(shù)據(jù)處理；設(shè)計(jì)算法進(jìn)行故障診斷；并利用上述故障診斷方法設(shè)計(jì)了故障模擬系統(tǒng)，可以根據(jù)已知的系統(tǒng)模型，確定系統(tǒng)的狀態(tài)、參數(shù)和輸入/輸出等之間的關(guān)系，從而完成故障診斷功能。本發(fā)明專利技術(shù)通過(guò)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及使用遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的算法，分別對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，并進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)其優(yōu)缺點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)算法在航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制領(lǐng)域的合理應(yīng)用。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)測(cè)與健康管理領(lǐng)域，特別涉及一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法及故障模擬系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
經(jīng)過(guò)數(shù)年的發(fā)展，人們?cè)诤娇蘸教祛I(lǐng)域方面已經(jīng)取得了巨大的成就，極大地促進(jìn)了相關(guān)的學(xué)科新理論和新技術(shù)的產(chǎn)生、發(fā)展與應(yīng)用。然而在今天即使科學(xué)技術(shù)高度發(fā)達(dá)，航空航天領(lǐng)域的重特大事故仍不斷出現(xiàn)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)輔助動(dòng)力裝置故障而造成的飛機(jī)事故屢見(jiàn)不鮮。在航空發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的過(guò)程中，其發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)過(guò)程是一個(gè)非常重要的工作階段，是發(fā)動(dòng)機(jī)能夠順利正常工作的前提。航空發(fā)動(dòng)機(jī)是十分復(fù)雜的一個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)，其系統(tǒng)內(nèi)部由多個(gè)輔助裝置和氣路單元體有機(jī)組合，比如起動(dòng)機(jī)、渦輪等等。起動(dòng)機(jī)作為航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)的核心部分，對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，保障飛機(jī)能夠正常飛行。深入開(kāi)展航空發(fā)動(dòng)機(jī)起動(dòng)過(guò)程建模及起動(dòng)性能研究是極具現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值的工作。我們需要建立一種實(shí)用的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷及測(cè)試方法和故障模擬系統(tǒng)，提高發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的可靠性，確保飛行的安全性，減小發(fā)動(dòng)機(jī)的維修周期，簡(jiǎn)化維護(hù)步驟，并可降低維修成本，減少備件，還能為實(shí)現(xiàn)維修策略從經(jīng)驗(yàn)型的定期維修向更科學(xué)的視情維修提供重要的基礎(chǔ)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的在于提供一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法及故障模擬系統(tǒng)，該方法及系統(tǒng)通過(guò)性能和功能參數(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行狀態(tài)測(cè)試，有效地對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的故障進(jìn)行查找和定位，從而提高航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性和壽命，降低發(fā)動(dòng)機(jī)使用成本。為了達(dá)到上述目的，本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案為:一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法，包括如下步驟:步驟S10，建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行模擬仿真；步驟S20，在所述數(shù)學(xué)模型中輸入故障參數(shù)，并進(jìn)行故障模擬仿真，得出狀態(tài)變化數(shù)據(jù)；步驟S30，采用時(shí)域分析法對(duì)所述狀態(tài)變化數(shù)據(jù)提取特征值，采用主成分分析法對(duì)狀態(tài)變化數(shù)據(jù)降低維度，進(jìn)而得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)；步驟S40，所述測(cè)試數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，得到測(cè)試數(shù)據(jù)的輸出值，將所述測(cè)試數(shù)據(jù)輸出值的矩陣中各行元素與訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值的矩陣中各行元素進(jìn)行比較，計(jì)算出各行元素的最大誤差值及平均誤差值；所述最大誤差值和平均誤差值均在設(shè)定誤差范圍內(nèi)，則診斷結(jié)果正常；最大誤差值或平均誤差值超出設(shè)定范圍，則診斷結(jié)果為異常。優(yōu)選地，所述步驟SlO按照如下步驟進(jìn)行:步驟SlOl:建立所述航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；步驟S102:使用S頂U(kuò)LINK建模工具對(duì)所述數(shù)學(xué)模型進(jìn)行仿真，計(jì)算出航空發(fā)動(dòng)機(jī)在穩(wěn)態(tài)的高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、尾氣溫度參數(shù)。優(yōu)選地，所述步驟S20包括，對(duì)所述數(shù)學(xué)模型中輸入故障參數(shù)，并進(jìn)行仿真，得出在故障狀態(tài)下高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、尾氣溫度的變化參數(shù)。優(yōu)選地，所述設(shè)置的故障參數(shù)包括:改變起動(dòng)機(jī)、渦輪扭矩、油氣比的參數(shù)，使航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)過(guò)程出現(xiàn)起動(dòng)機(jī)帶轉(zhuǎn)困難、點(diǎn)火失敗、起動(dòng)超溫故障。優(yōu)選地，所述步驟S30包括:采用時(shí)域分析法對(duì)所述狀態(tài)變化數(shù)據(jù)提取特征值，所述特征值包括均方根值、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)、波形指標(biāo)及裕度指標(biāo)。—種航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障_吳擬系統(tǒng)，包括:仿真模塊，用于對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，在所述數(shù)學(xué)模型中輸入故障參數(shù)，并進(jìn)行故障模擬仿真，得出狀態(tài)變化數(shù)據(jù)；故障分析模塊，對(duì)故障模擬仿真的狀態(tài)變化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)采集到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成提供構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試結(jié)果準(zhǔn)確性的測(cè)試數(shù)據(jù)；故障診斷模塊，提取測(cè)試數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，將得到的輸出值與所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值進(jìn)行比較，通過(guò)對(duì)比評(píng)價(jià)，進(jìn)行故障診斷。優(yōu)選地，還包括:用戶認(rèn)證模塊；其為該平臺(tái)的登錄終端，用戶在認(rèn)證模塊中輸入認(rèn)證信息，才允許登錄到該平臺(tái)。優(yōu)選地，還包括:信息顯示模塊；用于顯示航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)過(guò)程的功率變化和轉(zhuǎn)矩變化，以及在啟動(dòng)過(guò)程的不同階段中，每個(gè)階段中關(guān)鍵參數(shù)的不同變化。采用上述技術(shù)方案，本專利技術(shù)產(chǎn)生的技術(shù)效果有:本專利技術(shù)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)的整個(gè)過(guò)程進(jìn)行分析，建立其數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行故障仿真，采用時(shí)域分析對(duì)采集數(shù)據(jù)提取特征值，采用主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)故障診斷，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂時(shí)間長(zhǎng)，權(quán)值閾值不易改變的缺點(diǎn)，進(jìn)而采用遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值閾值和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確性。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合，給出了利用遺傳算法全局優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值及結(jié)構(gòu)的方案，并用到實(shí)際的案例當(dāng)中。遺傳算法對(duì)于全局搜索的不斷迭代優(yōu)化有較好的效果。而B(niǎo)P算法具有較強(qiáng)的局部搜索能力，當(dāng)GA對(duì)網(wǎng)絡(luò)全局優(yōu)化到一定程度后，再使用BP進(jìn)行精調(diào)，這樣就大大增加了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，減少了訓(xùn)練失敗情況的出現(xiàn)。【附圖說(shuō)明】圖1為本專利技術(shù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法的原理框圖；圖2為本專利技術(shù)步驟S30及S40的故障診斷方法流程圖；圖3為本專利技術(shù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障模擬系統(tǒng)的原理框圖?！揪唧w實(shí)施方式】下面結(jié)合附圖對(duì)本專利技術(shù)實(shí)施例做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。本專利技術(shù)先通過(guò)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，再用MATLAB軟件(MATLAB軟件用于算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。)對(duì)其進(jìn)行模型仿真，得出并提取仿真數(shù)據(jù)，利用故障診斷算法來(lái)實(shí)現(xiàn)診斷的目的。由于系統(tǒng)的模型(狀態(tài)方程)已經(jīng)建立，可以根據(jù)已知的系統(tǒng)模型，確定系統(tǒng)的狀態(tài)、參數(shù)和輸入/輸出等之間的關(guān)系，從而可以通過(guò)模型分析、變化監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)處理、特征提取以及分類與推理的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的故障診斷功能。通過(guò)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及使用遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的算法，分別對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，并進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)其優(yōu)缺點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)算法在航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制領(lǐng)域的合理應(yīng)用。如圖1和圖2所示，本專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法包括如下4個(gè)步驟:步驟S10，對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)的整個(gè)過(guò)程進(jìn)行分析，建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行仿真；對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)建模時(shí)，用SniULINK建立系統(tǒng)框圖(Simulink是MATLAB最重要的組件之一，它提供一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和綜合分析的集成環(huán)境。)，狀態(tài)參數(shù)建模用S函數(shù)編寫(xiě)，實(shí)現(xiàn)正常情況的仿真。步驟S20，對(duì)所述數(shù)學(xué)模型中輸入故障參數(shù)，并進(jìn)行故障模擬仿真，得出狀態(tài)變化數(shù)據(jù)；其中，設(shè)置的故障參數(shù)包括:改變起動(dòng)機(jī)、渦輪扭矩、油氣比的參數(shù)，使航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)過(guò)程出現(xiàn)起動(dòng)機(jī)帶轉(zhuǎn)困難、點(diǎn)火失敗、起動(dòng)超溫故障。所述的狀態(tài)變化數(shù)據(jù)包括航空發(fā)動(dòng)機(jī)在穩(wěn)態(tài)的高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、尾氣溫度等參數(shù)。步驟S30，對(duì)所述故障模擬仿真的狀態(tài)變化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。由于在起動(dòng)機(jī)帶轉(zhuǎn)困難、點(diǎn)火失敗、起動(dòng)超溫故障的三種情況下，每一種情況所對(duì)應(yīng)的參數(shù)變化(高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、尾氣溫度三個(gè)參數(shù)的變化)是明顯不同的，因此，根據(jù)參數(shù)的變化情況來(lái)分析出當(dāng)前第1頁(yè)1 2 本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S10，建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行模擬仿真；步驟S20，在所述數(shù)學(xué)模型中輸入故障參數(shù)，并進(jìn)行故障模擬仿真，得出狀態(tài)變化數(shù)據(jù)；步驟S30，采用時(shí)域分析法對(duì)所述狀態(tài)變化數(shù)據(jù)提取特征值，采用主成分分析法對(duì)狀態(tài)變化數(shù)據(jù)降低維度，進(jìn)而得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)；步驟S40，所述測(cè)試數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，得到測(cè)試數(shù)據(jù)的輸出值，將所述測(cè)試數(shù)據(jù)輸出值的矩陣中各行元素與訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值的矩陣中各行元素進(jìn)行比較，計(jì)算出各行元素的最大誤差值及平均誤差值；所述最大誤差值和平均誤差值均在設(shè)定誤差范圍內(nèi)，則診斷結(jié)果正常；最大誤差值或平均誤差值超出設(shè)定范圍，則診斷結(jié)果為異常。

【技術(shù)特征摘要】

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王健，張桂剛，葉墅鋒，呂騭，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：北京;11