民航發(fā)動機氣路參數(shù)偏差值挖掘方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、航空發(fā)動機是飛機的心臟,其健康狀態(tài)對飛行安全有很大影響。發(fā)動機氣路參數(shù)偏差值的求解和性能狀態(tài)評價方法的建立是發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)測的基礎(chǔ),也是國內(nèi)各航空公司的迫切需要。本文在分析國內(nèi)外航空發(fā)動機性能監(jiān)控現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,從國內(nèi)航空公司的實際需求出發(fā),首先研究航空發(fā)動機報文解析技術(shù)和氣路參數(shù)自變量篩選方法。之后分別提出了基于發(fā)動機性能基線的氣路參數(shù)偏差值挖掘方法和參數(shù)核心變換支持向量機的偏差值回歸求解方法。然后研究了基于偏差值的氣路分析技術(shù),主要研究

2、氣路分析技術(shù)中的偏差值預(yù)測、偏差值平滑、基于高維偏差值的發(fā)動機性能狀態(tài)評價以及基于偏差值的氣路故障診斷方法,最后將上述理論和技術(shù)方法應(yīng)用到航空發(fā)動機性能監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)中。
　　航空發(fā)動機氣路參數(shù)偏差值求解之前對相關(guān)參數(shù)進行篩選處理,為此本文首先對與偏差值相關(guān)的自變量參數(shù)集合進行了篩選研究。為了消除多重相關(guān)性和重復(fù)屬性對回歸分析的影響,采用方差膨脹因子法對自變量參數(shù)之間的多重相關(guān)性進行診斷分析,采用航空發(fā)動機原理知識分析自變量參數(shù)之

3、間的非線性關(guān)系。針對參數(shù)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,提出基于平均影響值和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的發(fā)動機自變量參數(shù)篩選方法,消除了無關(guān)自變量及弱相關(guān)自變量對回歸效果的影響,為文中的回歸分析實現(xiàn)了合理降維。
　　針對機群發(fā)動機數(shù)量較大時,提出了基于基線的偏差值挖掘方法。根據(jù)氣路參數(shù)偏差值的含義,將偏差值模型轉(zhuǎn)化為參數(shù)標準化模型和性能基線模型的差值,并推導(dǎo)了氣路參數(shù)標準化模型。考慮到大氣環(huán)境溫度、濕度以及傳感器偏置對發(fā)動機性能的影響,提出了變指數(shù)

4、的氣路參數(shù)標準化修正模型,并根據(jù)性能基線的性質(zhì)和函數(shù)逼近理論采用待定系數(shù)的多項式基線模型。根據(jù)偏差值定義將上述兩個模型做差得到氣路參數(shù)偏差值待定系數(shù)模型,將原廠家解析的歷史數(shù)據(jù)代入偏差值模型進行回歸分析,采用改進的高斯牛頓迭代法進行偏差值模型求解,從而準確挖掘出偏差值模型,并使用該模型進行偏差值的精確自主求解。
　　論文還對機群發(fā)動機數(shù)量較少的小樣本情況下氣路參數(shù)偏差值求解方法進行了研究。提出一種航空發(fā)動機狀態(tài)參數(shù)核心變換后的支持

5、回歸向量機的氣路參數(shù)偏差值求解方法,該方法針對發(fā)動機測量參數(shù)之間的相似比例關(guān)系,通過增加優(yōu)化參數(shù)實現(xiàn)輸入集的局部降維,降低模型復(fù)雜程度,并提高模型的計算效率。同時該方法采用高維空間點到空間原點歐氏距離排列規(guī)則的訓(xùn)練集構(gòu)造方法,提高支持向量機模型的泛化能力。該方法能夠提高氣路參數(shù)偏差值的求解精度求解速度。
　　在上述偏差值求解的基礎(chǔ)上,還對氣路參數(shù)偏差值的預(yù)測技術(shù)進行了研究。針對氣路參數(shù)偏差值時間序列中存在真實突變的特點,提出一種基

6、于離散沃爾什變換的分式非線性聚合過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,由于有理函數(shù)具有更好的非線性逼近能力,采用非線性的有理分式空間聚合運算代替線性聚合運算。為避免離散數(shù)據(jù)在擬合過程中的精度損失,給出基于離散沃爾什變換Levenberg-Marquardt(LM)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法,使用測試數(shù)據(jù)的離散沃爾什變換對內(nèi)積運算代替過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的積分算子,簡化了計算過程,提高了計算速度。實際案例測試表明,文中提出的預(yù)測模型及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法能夠提高預(yù)測精度和突變點處

7、的預(yù)測靈敏度,具有更好的非線性逼近能力。
　　在氣路參數(shù)平滑處理技術(shù)方面,論文提出一種離群點分析與類指數(shù)平滑相結(jié)合的氣路參數(shù)偏差值平滑處理方法,并以樣本均方誤差最小化為目標函數(shù)進行模型參數(shù)的優(yōu)化,該方法在對偏差值序列進行合理平滑的同時保留了離群點數(shù)據(jù)。為了克服使用單維的氣路參數(shù)偏差值進行發(fā)動機性能評估帶來的片面性,文中提出基于離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機性能評估模型,采用能夠表征發(fā)動機性能的高維參數(shù)對發(fā)動機性能進行評價,使評價

8、結(jié)果更具科學(xué)性。為了克服相似故障區(qū)分難和使用故障指印圖效率低且需要豐富專業(yè)知識的不足,文中提出基于故障指印圖和自組織競爭網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的氣路故障診斷方法,該方法能夠提高氣路故障診斷的效率和準確性,并在增加新的故障模式時,能重新快速進行故障模式分類,實現(xiàn)準確快速的故障診斷。
　　最后,以中國國際航空股份有限公司的發(fā)動機工程管理為應(yīng)用背景,研究性能基線與氣路參數(shù)偏差值在性能監(jiān)控中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù),并從該公司發(fā)動機工程管理的實際需求出發(fā),開發(fā)