民用渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)健康智能監(jiān)控技術(shù)的研究.pdf

1、民用航空發(fā)動(dòng)機(jī)的健康管理是民航管理和運(yùn)營機(jī)構(gòu)十分關(guān)注的熱點(diǎn)問題，發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷和壽命預(yù)測(cè)等發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)減少運(yùn)營和維修成本，有效避免重大事故的發(fā)生以及實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)視情維修意義重大。由于民航發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、部件繁雜，導(dǎo)致其故障現(xiàn)象與故障原因之間的映射關(guān)系復(fù)雜多變，特別是對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)氣路故障，相關(guān)性能參數(shù)變化不明顯，難以直觀做出判斷。本文對(duì)民用渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的健康智能監(jiān)控技術(shù)進(jìn)行研究，主要研究內(nèi)容和成果如下：
　　1．首

2、次把QAR數(shù)據(jù)用于民航發(fā)動(dòng)機(jī)的故障檢測(cè)和故障分類診斷，將基于PCA和信息熵的方法用于民用渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的氣路健康監(jiān)控。把PCA方法用于發(fā)動(dòng)機(jī)的氣路性能排隊(duì)和評(píng)估發(fā)動(dòng)機(jī)的氣路健康。采用信息熵的方法分析故障征兆和故障原因之間的關(guān)系，探究引起發(fā)動(dòng)機(jī)整體性能衰減的主要原因，為發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)評(píng)估提供技術(shù)手段。
　　2．在發(fā)動(dòng)機(jī)故障檢測(cè)中，采用超平面支持向量機(jī)算法研究真實(shí)樣本的分布特征，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)正常樣本的分布特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，優(yōu)化模型參數(shù)，確定最優(yōu)分類

3、邊界，通過計(jì)算未知樣本和支持向量的距離確定樣本的類別歸屬。在檢測(cè)模型中，參數(shù)變化對(duì)檢測(cè)準(zhǔn)確率影響較大，本文采用了驗(yàn)證法進(jìn)行模型選擇，研究表明樣本檢出率達(dá)到93.2％。
　　3．針對(duì)實(shí)際民航發(fā)動(dòng)機(jī)故障樣本少的特點(diǎn)，將支持向量機(jī)用于發(fā)動(dòng)機(jī)故障分類診斷中，在二元分類器的基礎(chǔ)上構(gòu)造并實(shí)現(xiàn)了兩種多分類支持向量機(jī)算法，通過仿真測(cè)試對(duì)比兩種算法在故障分類診斷中的性能差異。同時(shí)對(duì)支持向量機(jī)三種核函數(shù)性能進(jìn)行研究，包括核參數(shù)及模型參數(shù)變化對(duì)分類結(jié)果

4、的影響，結(jié)果表明：徑向基核函數(shù)稍優(yōu)于其他核函數(shù)。
　　4．為綜合評(píng)估發(fā)動(dòng)機(jī)在翼壽命，采用系統(tǒng)工程中模糊層次分析法、均方根法來綜合評(píng)定發(fā)動(dòng)機(jī)的壽命。用航線、車間、試車臺(tái)和工程管理數(shù)據(jù)等四個(gè)方面數(shù)據(jù)分析影響發(fā)動(dòng)機(jī)壽命評(píng)估預(yù)測(cè)的因素，用層次分析法構(gòu)造了發(fā)動(dòng)機(jī)評(píng)估預(yù)測(cè)的指標(biāo)體系，并以綜合測(cè)評(píng)值作為發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)指標(biāo)，結(jié)果和實(shí)際相符較好。
　　5.根據(jù)民用發(fā)動(dòng)機(jī)的特點(diǎn)，將改進(jìn)的LS-SVM回歸應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)，采用大修后發(fā)動(dòng)機(jī)