航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康監(jiān)管科技發(fā)展以及走勢

1、航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康監(jiān)管科技進(jìn)展以及走勢1 發(fā)動(dòng)機(jī)介紹據(jù)國際民航組織統(tǒng)計(jì)，在1988 1993 年的 6 年間，由于發(fā)動(dòng)機(jī)起火、 發(fā)動(dòng)機(jī)葉片消滅故障、發(fā)動(dòng)機(jī)脫離機(jī)翼等而發(fā)生的飛行事故多達(dá)34 起。準(zhǔn)時(shí)地監(jiān)測和診斷系統(tǒng)故障可以有效避開事故的發(fā)生，以保證飛機(jī)的飛行平安。本文圍繞發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理，從故障診斷、故障猜想、性能評估和狀態(tài)監(jiān)控 4 個(gè)方面， 闡述了航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理技術(shù)進(jìn)展的目前狀況和趨向。2 故障診斷技術(shù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)的進(jìn)展經(jīng)受了3 個(gè)階段。 目前所處的智能診斷階段，以學(xué)問處理為核心，信號處理、建模處理和學(xué)問處理相融合。隨著計(jì)算機(jī)、人工智能技術(shù)的進(jìn)展，各種診斷算法得到了深化探究和廣泛應(yīng)用

2、。2 1 遺傳算法航空發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)簡單、工作條件多變，故障機(jī)理和故障緣由簡單，故障和征兆之間沒有明顯關(guān)系，各類故障的特征參數(shù)也不完全相同。接受數(shù)學(xué)解析方法和試驗(yàn)方法有時(shí)無法解決某些新問題。而遺傳算法具有較高的并行處理信息和求解非線性新問題的力量，能夠解決在尋優(yōu)過程中輕易遇到的局部微小值新問題?；谶z傳算法的故障診斷技術(shù)通常接受概率因果模型得到發(fā)動(dòng)機(jī)故障征兆和故障成因之間的關(guān)系，然后通過在遺傳過程中所接受的選擇、交叉、變異等自然選擇方式，實(shí)現(xiàn)對發(fā)動(dòng)機(jī)故障的分類和診斷，可以縮短診斷時(shí)間、提高診斷效率、削減運(yùn)算量，在簡單故障診斷中具有良好的應(yīng)用前景。2 小波分析和支持向量機(jī)技術(shù)小波分析是1 種先進(jìn)的非

3、線性分析方法，是通過比較在分解小波后的不同頻帶內(nèi)信號盒維數(shù)的大小及其變化，來反映信號的不規(guī)章度和簡單度，刻畫信號的非平穩(wěn)性。航空發(fā)動(dòng)機(jī)在發(fā)生故障時(shí)，常消滅非線性等動(dòng)力學(xué)特性，振動(dòng)信號具有非平穩(wěn)性。因此，小波分析可以有效地解決航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中的振動(dòng)新問題。支持向量機(jī)技術(shù)是特地針對小樣本條件下的機(jī)器學(xué)習(xí)新問題而建立的新型學(xué)習(xí)機(jī)制，能有效解決小樣本、高維數(shù)據(jù)和非線性新問題，可以消退由樣本數(shù)目不足帶來的過學(xué)習(xí)新問題，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的合理結(jié)構(gòu)難以確定和存在局部微小點(diǎn)的缺陷，具有較強(qiáng)的泛化力量和抗干擾力量。航空發(fā)動(dòng)機(jī)各類故障樣本通常難以獲得，屬于小樣本、非線性新問題，因此， 支持向量機(jī)技術(shù)在故障分類

4、和狀態(tài)識(shí)別中得到了有效應(yīng)用引。3 粗糙集理論在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中，經(jīng)常要處理高維的海量數(shù)據(jù)，同時(shí)會(huì)遇到先驗(yàn)性學(xué)問不能滿足發(fā)動(dòng)機(jī)診斷要求等新問題。概率論和模糊集等方法對此無能為力；而粗糙集理論可以解決這些新問題。3 故障猜想技術(shù)1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)猜想技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有靠近任意非線性函數(shù)的力量和較強(qiáng)的泛化力量，在多變量猜想領(lǐng)域顯示出了巨大的潛力和突出的優(yōu)勢。如猜想發(fā)動(dòng)機(jī)簡單磨損的趨向，充分考慮多種因素（加油、補(bǔ)油、換油和非等間隔等 ）， 在實(shí)施多變量猜想方案時(shí)，接受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立多變量猜想模型，能夠解決非等間隔的受加油因素影響的油樣分析數(shù)據(jù)的建模和猜想新問題。2 時(shí)序分析猜想技術(shù)時(shí)序分析理論是對1 個(gè)平穩(wěn)

5、的時(shí)間序列，通過建立線性時(shí)序模型，以測量數(shù)據(jù)和偏離量為基礎(chǔ)，進(jìn)行多次擬合以確定加權(quán)系數(shù)，代人線性時(shí)序模型，進(jìn)而進(jìn)行猜想。影響航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油成分含量的因素很多，包括發(fā)動(dòng)機(jī)使用時(shí)問、取樣時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)、發(fā)動(dòng)機(jī)的磁堵、發(fā)動(dòng)機(jī)的修理狀況、滑油的更換等。因此，可以接受時(shí)序分析理論，依據(jù)已有歷史數(shù)據(jù)，建立線性時(shí)序模型來猜想滑油成分含量，并和實(shí)際測量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而確定是否需要維護(hù)發(fā)動(dòng)機(jī)。4 性能評估技術(shù)1 粗糙集綜合評估技術(shù)發(fā)動(dòng)機(jī)被監(jiān)測參數(shù)較多，各參數(shù)所反映的發(fā)動(dòng)機(jī)性能重要程度無法精確得知，因此很難合理確定各參數(shù)的權(quán)重系數(shù)?？梢杂么植诩碚撝袑傩缘闹匾詠泶_定發(fā)動(dòng)機(jī)各項(xiàng)參評性能因素的綜合評判權(quán)重系數(shù)，最

6、終進(jìn)行權(quán)值化處理，得到各參評發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)的權(quán)值。該方法有效克服了傳統(tǒng)定權(quán)方法的主觀性，使評價(jià)結(jié)果更具客觀性，提高了綜合評判的精確性和有效性。2層次分析（AHP評估技術(shù)發(fā)動(dòng)機(jī)健康評估屬于多目標(biāo)決策新問題，需要運(yùn)用系統(tǒng)工程理論的綜合評估法。層次分析法是1 種機(jī)敏、簡便的多目標(biāo)、多準(zhǔn)則的決策分析方法。它將定量和定性分析相結(jié)合，把 1 個(gè)簡單的新問題按肯定原則分而治之；依據(jù)新問題的性質(zhì)和總目標(biāo)，將新問題分解為不同的組成因素，并依據(jù)因素間的相互影響以及隸屬關(guān)系，將各因素按不同層次組合，建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型。最終把系統(tǒng)分析歸結(jié)為最低層（如指標(biāo)層）相對于最高層（目標(biāo)層）的相對重要性權(quán)值的確定或相對優(yōu)劣的排

7、序新問題，從而為決策方案的選擇供應(yīng)依據(jù)。3 多元聯(lián)合熵評估技術(shù)多元聯(lián)合熵變是1 個(gè)狀態(tài)函數(shù)，只要系統(tǒng)狀態(tài)肯定，相應(yīng)熵值就可確定。 由于發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)和外界的能量交換不為零，加之各子系統(tǒng)的無序性，因此系統(tǒng)總熵的增減可以預(yù)示演化方向是良性的還是惡性的。通過計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)的熵值來判定發(fā)動(dòng)機(jī)的性能狀態(tài)，從而達(dá)到評估的目的。 接受該理論對發(fā)動(dòng)機(jī)的性能進(jìn)行分析，其變化規(guī)律和浴盆曲線格外相像引。4 卡爾曼濾波評估技術(shù)卡爾曼濾波器作為1 種參數(shù)估量方法被廣泛應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)性能評估中。 它通過含有測量噪聲的發(fā)動(dòng)機(jī)可測輸出偏差量，估量性能蛻化量?？柭鼮V波器在無傳感器測量偏差時(shí)能精確診斷發(fā)動(dòng)機(jī)的性能。但是， 假如傳感器存在

8、測量偏差，僅僅依靠卡爾曼濾波器就無法得到正確的診斷結(jié)果。該技術(shù)經(jīng)常和遺傳算法等相結(jié)合，通過優(yōu)化計(jì)算找出存在測量偏差的傳感器，確定其偏差，并最終消退測量偏差對性能評估的影響。5 狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)開展發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控，可做到對故障早期發(fā)覺、早期診斷和早期排解。發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)在對壽命、振動(dòng)、性能的狀態(tài)監(jiān)測中得到了廣泛應(yīng)用。1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控技術(shù)在實(shí)際工作中，對發(fā)動(dòng)機(jī)氣動(dòng)熱力參數(shù)的監(jiān)視是發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)視的重點(diǎn)。 通過對這些參數(shù)將來值的猜想，可以了解發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰退及故障狀況。 過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決這類新問題時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢，在發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)視的起動(dòng)熱力參數(shù)猜想中得到了應(yīng)用，并取得了很好的效果。2 基于混沌理論和遺

9、傳算法的監(jiān)控技術(shù)利用混沌變量所具有的特征，可以將混沌狀態(tài)的變量引人航空發(fā)動(dòng)機(jī)各參數(shù)權(quán)值的尋優(yōu)方式中。利用遺傳算法和發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際工作（正常和故障時(shí)）數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)生成發(fā)動(dòng)機(jī)各被監(jiān)測參數(shù)的權(quán)系數(shù)，也可得到表征發(fā)動(dòng)機(jī)性能的綜合指數(shù)值。遠(yuǎn)程診斷和監(jiān)控技術(shù)航空發(fā)動(dòng)機(jī)遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)是全球信息化的產(chǎn)物，也是航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域的一個(gè)重要進(jìn)展方向。系統(tǒng)能縮短收集設(shè)備狀態(tài)、故障信息和診斷排故的時(shí)間，能有效地提高故障診斷的效率和精度，有利于航空公司的飛行管理，提高發(fā)動(dòng)機(jī)維護(hù)水平和運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。在國內(nèi)，南京航空航天高校、裝備指揮技術(shù)學(xué)院、海軍航空工程高校等在此方面進(jìn)行了的探究。南京航空航天高校探究了發(fā)動(dòng)機(jī)遠(yuǎn)程故障診斷的

10、關(guān)鍵技術(shù)，提出了發(fā)動(dòng)機(jī)遠(yuǎn)程故障診斷的體系結(jié)構(gòu)，給出了診斷設(shè)備網(wǎng)絡(luò)化設(shè)計(jì)的COM 組件技術(shù)、遠(yuǎn)程故障診斷專家系統(tǒng)和協(xié)同診斷工作環(huán)境的技術(shù)方案。接受 COM 組件技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了在Web 服務(wù)器上進(jìn)行學(xué)問的存儲(chǔ)和推理。如圖1 所示。還于2021 年，提出了基于WEB 的航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障遠(yuǎn)程診斷的C S 和 B S 模式下的系統(tǒng)模型，將信息檢索技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和故障診斷技術(shù)相結(jié)合，跨地域地將發(fā)動(dòng)機(jī)使用單位及基層技術(shù)部門、生產(chǎn)廠商、管理部門、科研院所以及航空修理企業(yè)組織起來，共享診斷專家學(xué)問和各種專用監(jiān)測診斷設(shè)備。其關(guān)鍵技術(shù)主要包括：基于Intemet 的跨地域遠(yuǎn)程協(xié)作架構(gòu)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的

11、診斷技術(shù)、計(jì)算機(jī)協(xié)同工作技術(shù)、 中心站點(diǎn)及企業(yè)站點(diǎn)開放平臺(tái)的保障技術(shù)、共享信息的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化技術(shù)等。裝備指揮技術(shù)學(xué)院于2021 年提出了以故障智能診斷和修理中心為核心的三位一體的廣域修理保障體系。海軍航空工程高校開發(fā)的基于Intemet和的遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)，主要由分布于各地的航空發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測現(xiàn)場、局域網(wǎng)Intranet和Intemet、遠(yuǎn)程診斷中心和各診斷專家組成。系統(tǒng)主要完成發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)的在線監(jiān)測、離線監(jiān)測、大量信息數(shù)據(jù)的處理和傳輸，并完成診斷懇求和反饋診斷結(jié)果。但是， 目前提出和開發(fā)的遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)大多數(shù)還只停留在試驗(yàn)室探究階段，還存在以下的新問題：(1)將ACARS勺飛行中無線傳輸信息用于實(shí)時(shí)故

12、障診斷；(2)基于CORBA勺并行遠(yuǎn)程故障診斷專家系統(tǒng)技術(shù)；(3)將學(xué)問挖掘技術(shù)應(yīng)用于遠(yuǎn)程故障診斷專家系統(tǒng)，完善學(xué)問庫。發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理技術(shù)進(jìn)展趨向1 粗糙集診斷技術(shù)反映發(fā)動(dòng)機(jī)性能的大部分參數(shù)具有模糊性和連續(xù)性，而粗糙集只能解決離散的數(shù)據(jù)新問題，因此和其他理論和方法相結(jié)合是粗糙集診斷技術(shù)進(jìn)展的趨向。2 故障猜想技術(shù)故障猜想技術(shù)探究需要解決的新問題提前猜想故障發(fā)生的部位和等級以及發(fā)生的時(shí)問，在故障發(fā)生之前就排解。3 引入基于網(wǎng)格技術(shù)的分布式修理環(huán)境網(wǎng)格技術(shù)的探究始于20 世紀(jì) 9O 年月，是新1 代信息處理設(shè)施，如圖 2 所示。網(wǎng)格的最大優(yōu)點(diǎn)在于能夠?qū)崿F(xiàn)資源共享和人員協(xié)作。這一明顯優(yōu)點(diǎn)使得越來越多的系統(tǒng)嘗試使用網(wǎng)格技術(shù)來構(gòu)建所需的分布式環(huán)境。RR公司等單位和團(tuán)體正在探究基于網(wǎng)格技術(shù)的分布式飛行器維護(hù)環(huán)境(DAME)， 這是1 個(gè)應(yīng)用網(wǎng)格技術(shù)解決飛行器發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷、預(yù)報(bào)和維護(hù)的示范項(xiàng)目。4 遠(yuǎn)程診斷和監(jiān)測技術(shù)實(shí)現(xiàn)有用化發(fā)動(dòng)機(jī)遠(yuǎn)