航空发动机故障融合诊断研究

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1、第39卷第4期2013年8月航空发动机AeroengineV01．39No．4Aug．2013航空发动机故障融合诊断研究陈曦(1991)，女，在读博士研究生，研究方向为航空发动机转子动力学、振陈曦，廖明夫，王俨剀(西北工业大学动力与能源学院，西安710072)摘要：结合气路诊断与振动分析方法，建立发动机故障融合诊断模型，探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合)，实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法，获得基于小偏差法的气路故障判

2、据，形成基于动力学分析的振动故障判据，提出故障特征融合的方法，通过算法实现故障融合识别，并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证，获得相应的故障诊断决策。结果表明：设计的发动机故障融合诊断方法合理，算法正确。关键词：航空发动机；气路故障；振动故障；融合诊断模型；融合识别InvestigationofAeroengineFaultFusionDiagnosisCHENXJ，LIAOMing—fu，WANGYan—kai动测试、状态监测与故障诊断技术。(SchoolofPowerandEnergy

3、，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，China)收稿日期：2013-01—15Abstract：Inordertostudyaeroenginefaultdiagnosiswithinformationfusion，ahealthintegratedassessmentmodelofaircraftenginebasedonperformanceparametersandvibrationparametersWasestablished

4、．Athree-levelsystemoffaultfusiondiagnosisWasbuilt,includingthefeaturelevelmodelevelandthedecisionlevel．AgaspathfailurecriterionbasedonsmalldeviationmethodWasgainedandavibrationfailurecriterionbasedondynamicsanalysisWasformed．Afaultfusiondiagnosismetho

5、dWasputforward，andagoaloffaultfusionrecognitionthroughalgorithmWasachieved．AnexperimentofturbinebladefracturefailureontherotorexperimentaldeviceWasconducted，andafaultdiagnosticdecisioncanbeattained．Theexperimentresultsindicatethattheaeroenginefaultfus

6、iondiagnosismethodisreasonableandthealgorithmiscorrect．Keywords：aeroengine；gaspathfault；vibrationfault；fusiondiagnosismodel；fusionrecognitionO引言在航空发动机的故障诊断领域，近年来的1个研究方向是信息融合，融合技术一般应用于3个层面i1I，包括数据、特征以及决策层面【11。目前，常见的状态监测与故障诊断手段伫吩为3大类：气路分析，机械状态监测以及无损探测类；

7、而研究融合方法多集中于特征层面和决策层面的融合，其中决策层面融合131较为成熟。而特征层面的融合方法近几年兴起，其研究多集中于人工智能(神经网络、人工智能等)和专家系统，还存在着不少的问题有待解决。其中有些方法在可实现性上存在问题。Vloponi等人14提出了针对PW公司F117发动机设计的故障诊断和健康管理的信息融合系统。该信息融合系统通过对不同性质的数据(如气路测量、振动信号以及油液磨屑等)进行融合。但是进一步研究后，发现这个融合诊断系统[51在具体的应用中只涉及气路参数，并没有真正将振动、油

8、液等不同性质的数据互相融合，而且由于一些数据问题是无法彻底实现的。其中有些方法在有效性上存在问题。Xiao等人【q提出融合气路参数数据与非参数数据。数据预处理后输入至3种不同的诊断模型(随机森林法，广义回归神经网络以及逻辑回归法)之中，作出诊断决策。但结果表明，使用融合数据的诊断结果准确度并没有比单独使用参数数据有较大幅度的提高，效果不明显。还有些方法仅仅针对特定的故障进行诊断，缺乏一定的通用性。Turso和utt喂出利用卡尔曼滤波获得的发动机气路性能变化信息，以及通过小波分析提取