航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用

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1、第43卷第1期2017年2月航空发动机AeroengineV01．43No．1Feb．2017航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用马明明，潘鹏飞(中国飞行试验研究院，西安710089)摘要：为了实现航空发动机滑油压力、滑油温度、振动值在试飞中的趋势监控，采用神经网络方法对某型发动机大量试飞数据进行训练和验证，获得了这几个参数全过程较为准确的计算模型。计算模型应用于该型号另1台发动机参数趋势监控中，在应用前，利用有限架次试飞数据修正了这几个参数的计算模型，采用动态链接库形式实现计算模型与原有实时监控系统的协同工作，进行了模型计算结果和试飞结果趋势

2、实时对比监控。结果表明：模型计算结果和试飞结果变化趋势吻合良好，说明了神经网络计算模型的准确性以及在关键参数趋势监控中的工程实用性。关键词：神经网络；滑油压力；滑油温度；振动值；动态链接库；趋势监控；航空发动机中图分类号：V233．7文献标识码：Adoi：lO．13477／j．cnki．aeroengine．2017．01．014RealizationandApplicationofKeyParametersTrendMonitoringinAeroengineFlightTestMAMing—ming．PANPeng—fei(ChineseFlig

3、htTestEstablishment，Xi’an710089，China)Abstract：Inordertoconducttrendmonitoringofaeroengineoilpressure，oiltemperatureandvibrationvalueinflighttest，accuratecalculationmodelsoftheseparametersinthewholeengineworkingprocesswereestablishedbyusingtheneuralnetworkmethodfortrainingandva

4、lidationofalargenumberofengineflighttestdata．Calculationmodelsarecorrectedbasedonlimitedflighttestdataofanotherenginebeforeappliedinitstrendmonitoring．Forthisengine，calculationmodelswerecooperatedwithreal—timemonitoringsystemtorealizeparameterstrendmonitoringbasedondynamiclinkl

5、ibrary．．Real—timemonitoringbetweencalculationresultsandflight—testresultswasimplementedontheengine．Resultsindicatethattrendsofcalculationresultsandflight—testresultsareingoodagreement．Itshowstheaccuracyoftheneuralnetworkmodelsandtheengineeringpracticabilityinthekeyparametertren

6、dmonitoring．Keywords：neuralnetwork；oilpressure；oiltemperature；vibration；dynamiclinklibrary；trendmonitoring；aeroengine0引言目前，普遍采用机载监控系统监控发动机滑油压力、滑油温度、振动值、转速、排气温度等关键参数，将检测到的参数与对应的限制值对比，判别发动机工作正常与否[1J。这种监控方式不能有效及时发现并检测工作参数偏离正常值但未超出限制值的问题，可能会造成严重故障罔。发动机状态监控的重要发展方向是对关键参数趋势监控。趋势监控的基本原

7、理是通过对监控值与基准值的偏差或偏差变化趋势的分析，判断发动机健康状况，实现对发动机的状态监控13I。与限制值监控方式相比，趋势监控考虑了发动机参数基准、个体差异等因素，可实现发动机故障的提前预报，提高使用的可靠性和试飞安全保障能力即1。国外开展了大量针对参数预测和状态监控的研究，如采用GASTURBO软件，可实现发动机稳态和过渡过程的参数预测和状态监控I”；文献[6]将基于故障辨识方法的模型结果与发动机稳态和过渡过程试验数据进行了对比，表明该技术能够检测和报告参数突变性故障。国外先进航空发动机(如PW公司的F135、GE公司的GEnx以及发动机联盟

8、的GP7200发动机)已经开始应用参数趋势监控方式，应用先进的预{_贝0和管理系统，实现了发动机滑油、振动等