航空发动机传感器故障诊断

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1、第29卷第2期计算机仿真2012年2月文章编号：1006—9348(2012)02—0076—04航空发动机传感器故障诊断郑秋红(浙江万里学院计算机与信息学院，浙江宁波315100)摘要：研究航空发动机传感器故障诊断问题，由于发动机传感器故障样本有限、小样本、非线性变化特点，传统大样本传统故障方法故障诊断准确率低。为提高传感器故障诊断准确率，提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSS—VM)相结合的传感器故障诊断算法(CPSO—LSSVM)。首先将发动机传感器信号输入到LSSVM进行学习，并采用CPSO进行优化，找到最优LSSVM参数，从而建立传感器故障

2、诊断模型，最后采用已建立模型对传感器故障进行仿真测试。仿真结果表明，CPSO—LSSVM提高了航空发动机传感器故障诊断的准确率，能准确地对空发动机传感器故障进行诊断，提供民飞行安全性能保障。关键词：航空发动机；故障诊断；混沌粒子群算法；最小二乘支持向量机中图分类号：TP911文献标识码：BFaultDiagnosisforSensorsinAeroengineZHENGQiu—-hong(DepartmentofComputerScienceandInformationTechnology，ZhejiangWanliUniversity，NingboZhejiang3151

3、00，China)ABSTRACT：Becauseaeroenginesensorsareworkingincomplexenvironment，thefaultsamplesofenginesensorarelimited，andthefaultdiagnosisbasedonlargesamplesispronetofailure．Thispaperpresentsasensorfaultdiagno—sisalgorithm(CPSO—LSSVM)basedonleastsquaressupportvectormachine(LSSVM)andchaosparticl

4、eswarmoptimizationalgorithm(CPSO)．TheenginesensorsignalwasinputtotheLSSVMforlearning，andthentheLSSVMparameterswereoptimizedbyCPSO，therebyestablishedthesensorfaultdiagnosismodel．Finally，theestablishedmodelwastestbysensorfaultsimulationexperiment．Thesimulationresultsshowthattheproposedalgori

5、thmcanim—provetheaircraften矛nesensorfaultdiagnosisaccuracyanddiagnosefaultstimelyandaccurately．KEYWORDS：Aeroengine；Faultdiagnosis；CPSO；LSSVM1引言现代航空发动机控制系统日益复杂，传感器数目相应增多，航空发动机传感器工作在高温、高压、强振动的恶劣环境下，经常变换工作状态，据统计，传感器故障占航空发动机控制系统总故障80％以上，航空发动机传感器故障一旦发生故障，轻则影响控制系统性能，重将产生灾难性后果，因此对航空发动机传感器故障进行的实时诊

6、断，提前发现传感器故障，对提高飞行安全性十分重要⋯。当前故障诊断方法主要有三大类：物理冗余法、基于线线模型方法和非线性人工智能方法B’3o。物理冗余法采用多个冗余传感器，容易实现，但是系统比较复杂Ho。基于线性收稿日期：2011—10—04—76一模型故障诊断方法假设传感器故障变化是线性的，但是现在航空发动机传感器故障具有时变性和非线性，因此在实际故障诊断中，很难获得高精确诊断结果或者偶尔获得到某一时刻的准确模型，随时间改变，系统参数发生漂移，模型适用性变得很差，易较高的误诊率和漏诊率¨o。人工智能技术近来得到了快速发展，具有自适应、自组织和非线性学习能力，出现基于神经网络

7、、支持向量机等航空发动机传感器故障诊断算法∞’“。神经网络是一种基于经验风险最小化的机器学习方法，要求样本大，然而航空发动机传感器故障样本数量有限，是一种典型小样本学习问题，容易出现过拟合，泛化能力等缺陷，导致传感器故障诊断精度低¨J。最小二乘支持向量机(1eastsquaresupportvectormachines，ISSVM)基于结构风险最小化原则，专门针对小样本、非线性数据，较好解决类似神经网络局部极值、过拟合缺陷一J。为充分利用有限的航空发动机传感器故障历史数据，提高传感器故障诊精度，提出采用混沌粒子群算