民航發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn)故障檢測方法研究

陳維興 王雷 孫毅剛 沈龍?jiān)?/p>

(中國民航大學(xué)航空自動化學(xué)院1,天津 300300;中國民航大學(xué)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)中心2,天津 300300;中國中材裝備集團(tuán)有限公司3,天津 300400)

民航發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn)故障檢測方法研究

陳維興1王雷2孫毅剛1沈龍?jiān)?

(中國民航大學(xué)航空自動化學(xué)院1,天津 300300;中國民航大學(xué)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)中心2,天津 300300;中國中材裝備集團(tuán)有限公司3,天津 300400)

民用航空器上發(fā)動機(jī)的安全性,主要依靠發(fā)動機(jī)配載的諸多監(jiān)測點(diǎn)實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測。采用相應(yīng)的方法對民航發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn)出現(xiàn)的故障進(jìn)行診斷。硬故障采用分階段閾值的方法診斷,依據(jù)飛機(jī)油門桿角度的不同劃分飛行階段,分別設(shè)定各階段相應(yīng)的檢測閾值;軟故障由于其變化的特殊性和緩慢性,選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立正常發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)模型,通過對比正常運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)圖形和實(shí)際運(yùn)行的圖形,判斷其是否出現(xiàn)故障。經(jīng)仿真,硬故障診斷的檢測閾值能夠很好地包含各個(gè)階段監(jiān)測點(diǎn)的正常運(yùn)行狀態(tài)輸出, BP網(wǎng)絡(luò)對于軟故障也能夠比較清晰準(zhǔn)確地反映其實(shí)際工作狀態(tài)。

民航發(fā)動機(jī) 狀態(tài)監(jiān)測 故障診斷 智能控制 WinCE 殘差分析 BP網(wǎng)絡(luò)

0 引言

發(fā)動機(jī)類似航空器的“心臟”,是整個(gè)航空器結(jié)構(gòu)中最重要的部分,其直接決定航空器能否安全運(yùn)行[1-3]。發(fā)動機(jī)控制系統(tǒng)建立在其各類工作狀態(tài)反饋數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,這些參數(shù)均來自發(fā)動機(jī)配載的狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn)群,即傳感器組的直接反饋。為保證發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,首先要確保監(jiān)測點(diǎn)的正常穩(wěn)定,這一點(diǎn)可以利用其自身輸出數(shù)據(jù)來驗(yàn)證[1]。由于傳感器組的工作環(huán)境惡劣、分布廣泛且安裝部位特殊等原因,使其成為最容易發(fā)生故障的發(fā)動機(jī)組件之一[1-4]。

監(jiān)測點(diǎn)故障大致分為“軟故障(soft fault,SF)”和“硬故障(hard fault,HF)”。“硬故障”是傳感器在短時(shí)間內(nèi)突然發(fā)生的比較容易識別的損壞和完全失效,這種故障是比較容易識別的。“軟故障”是指傳感器參數(shù)的緩慢漂移,由于這是一種參數(shù)的緩慢變化,所以“軟故障”的診斷是比較困難的。

傳感器故障的研究一般采用卡爾曼濾波,即建立發(fā)動機(jī)傳感器故障檢測、隔離與重構(gòu)[4-9],對傳感器的故障進(jìn)行全面檢測,不會特別地區(qū)分硬故障和軟故障。這些方法只能夠檢測出傳感器故障,而并沒有對故障分類。本文針對軟故障和硬故障這兩種故障類型,分別設(shè)計(jì)檢測方案并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

1 硬故障檢測邏輯和方法

針對發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)的硬故障檢測,目的在于確定一個(gè)具體的傳感器信號的有效性,可以采用帶有一定閾值的“Min-Max”檢測方法。即依據(jù)傳感器正常運(yùn)行時(shí)的輸出信號,選擇最大值Smax和最小值Smin,然后加上或者減去一個(gè)相應(yīng)的閾值σ,作為傳感器正常運(yùn)行時(shí)的檢測值。當(dāng)傳感器的輸出數(shù)值超出所規(guī)定的閾值時(shí),則說明傳感器出現(xiàn)硬故障。過程如下列公式表示。

S表示監(jiān)測點(diǎn)傳感器正常工作時(shí)的輸出值,則:

σ為傳感器正常運(yùn)行的整個(gè)階段的標(biāo)準(zhǔn)差,即:

式中:Si為傳感器在整個(gè)發(fā)動機(jī)運(yùn)行過程中的輸出監(jiān)測數(shù)據(jù);i為傳感器數(shù)量,且i∈[1,n];為整個(gè)過程中傳感器輸出數(shù)據(jù)的平均值。

則硬故障檢測方法為:

當(dāng)監(jiān)測點(diǎn)發(fā)生硬故障時(shí),其輸出可能會大大超出正常值或者輸出的數(shù)值為零。因此,設(shè)置一個(gè)檢測的上下限閾值來對其進(jìn)行檢測,完全能夠快速準(zhǔn)確地檢出故障。

民用航空器飛行過程可分為:滑行、起飛、爬升、巡航、下降、進(jìn)近、著陸等若干階段。在每個(gè)不同的飛行階段,發(fā)動機(jī)的各個(gè)部分的工作過程存在較大區(qū)別,因此同一參數(shù)監(jiān)測點(diǎn)傳感器的輸出數(shù)據(jù)也存在著較大差距。飛行階段劃分依據(jù)如圖1所示,圖1(a)反映了發(fā)動機(jī)油門桿角度在整個(gè)飛行階段的監(jiān)測數(shù)據(jù)變化趨勢,圖1(b)反映了飛行海拔高度的監(jiān)測數(shù)據(jù)變化趨勢,在不同飛行階段之間轉(zhuǎn)換時(shí),監(jiān)測點(diǎn)數(shù)值變化較為明顯。據(jù)此,若檢測硬故障時(shí)針對某監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)行整個(gè)飛行過程的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算,則在不同飛行階段之間會有很大的偏差。

圖1 飛行階段劃分依據(jù)Fig.1 Dividing basis of the flight phases

綜上所述,發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)硬故障檢測應(yīng)先將傳感器輸出數(shù)據(jù)按照飛行階段分類;然后逐類分別計(jì)算相應(yīng)的閾值,并對傳感器故障進(jìn)行檢測和診斷。

本文利用某一特征性監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)對飛行過程進(jìn)行分類。由圖1(a)可見,隨著飛行階段的變化,各個(gè)階段之間轉(zhuǎn)換需要的動力不同,其油門桿角度監(jiān)測值的變化非常明顯的。這是由于需要調(diào)節(jié)油門桿以控制發(fā)動機(jī)的輸出動力,因此可以依據(jù)油門桿的角度來劃分不同飛行階段。表1列出了某型民航客機(jī)在不同飛行階段對應(yīng)的油門桿角度。

根據(jù)上述分類方法以及傳感器硬故障閾值計(jì)算方法,可以計(jì)算出發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)狀態(tài)參數(shù)在不同飛行階段的故障檢測閾值。不同飛行階段下發(fā)動機(jī)低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速(N1)以及燃油流量(fuel flow,FF)監(jiān)測點(diǎn)的硬故障檢測閾值如表2和表3所示。

表1 基于油門桿角度數(shù)據(jù)對飛行階段分類Tab.1 Classification of flight phases based on TLA data

表2 N1檢測閾值計(jì)算與設(shè)計(jì)表Tab.2 The calculation and design of detection threshold for N1

表3 FF檢測閾值計(jì)算與設(shè)計(jì)表Tab.3 The calculation and design of detection threshold for FF

采用歸一化計(jì)算方法,利用油門桿角度做為特征性監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù),對飛行過程進(jìn)行分段。分段結(jié)果表明,在不同飛行階段下不同監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出“階躍”式變化,與飛行階段的劃分十分吻合。由此可見,對于不同飛行階段采用不同的閾值進(jìn)行故障識別,更能夠準(zhǔn)確、快速檢測發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)的硬故障。

2 軟故障檢測邏輯和方法

相對硬故障(HF),發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)的軟故障(SF)較難檢測,原因主要有以下兩點(diǎn)。

①由于軟故障耦合在監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)隨時(shí)間緩慢變化的過程中,其特征值不如硬故障閾值明顯。

②軟故障復(fù)現(xiàn)性不明顯,不會每次都體現(xiàn)在發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)輸出數(shù)據(jù)中,具有“隱晦”特征,無法像硬故障那樣明確界定。在發(fā)動機(jī)實(shí)際維修工作中,所謂的“不可重復(fù)”故障就可能含有傳感器軟故障。

如何能夠根據(jù)傳感器輸出數(shù)據(jù),快速準(zhǔn)確地判斷傳感器是否出現(xiàn)軟故障。一些針對于傳感器軟故障的研究方法,如對多傳感器進(jìn)行的檢測、隔離[1],同樣沒有給出單傳感器故障診斷的具體模型,因此,軟故障檢測成為傳感器故障診斷研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)[2-3]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對傳感器軟故障診斷的有效工具。

影響發(fā)動機(jī)工作狀態(tài)的還有發(fā)動機(jī)工作時(shí)的外界環(huán)境條件,包括飛行高度、飛行馬赫數(shù)以及外界大氣的壓力和溫度。這些參數(shù)是發(fā)動機(jī)不可控制的輸入,被稱為可測的干擾參數(shù)。現(xiàn)行的發(fā)動機(jī)狀態(tài)關(guān)注的是發(fā)動機(jī)流量(FF)、低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速(N1)、高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速(N2)、發(fā)動機(jī)排氣溫度(engine temperature,EGT)、放氣活門開度(vent bleed valve,VBV)、壓氣機(jī)可調(diào)靜葉角度(compressor variable stator vane,CVV)。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),建立發(fā)動機(jī)傳感器正常運(yùn)行時(shí)的模型。每次飛行結(jié)束之后,先將飛行數(shù)據(jù)輸入到建立的模型之中,計(jì)算估計(jì)傳感器的正常運(yùn)行數(shù)值,并與實(shí)際的運(yùn)行數(shù)值對比,得出兩者之間的殘差對比;然后依據(jù)所得的殘差曲線分析判斷傳感器是否出現(xiàn)軟故障。

經(jīng)算法驗(yàn)證的可檢測的發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)軟故障以及作為參數(shù)估計(jì)樣本的發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)如表4所示。

表4 軟故障檢測網(wǎng)絡(luò)的I/O節(jié)點(diǎn)Tab.4 I/O nodes of the network for soft fault detection

表4主要對N1、N2、FF和EGT這4個(gè)監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)行軟故障檢測,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)選用6個(gè)發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)輸出參數(shù)。對于N1、N2和EGT這3個(gè)監(jiān)測點(diǎn)軟故障檢測網(wǎng)絡(luò),選擇FF、海拔高度(altitude,ALT)、馬赫數(shù)(mach number,MACH)、油門桿角度(throttle lever angle,TLA)、CVV和VBV作為輸入層節(jié)點(diǎn);對于FF監(jiān)測點(diǎn)軟故障檢測網(wǎng)絡(luò),用N1替換FF作為輸入層節(jié)點(diǎn)即可。

考慮發(fā)動機(jī)維護(hù)的實(shí)際操作環(huán)境,基于Intel PXA255的ARM XScale設(shè)計(jì)了嵌入式硬件平臺,可做手持離線檢測或機(jī)載在線監(jiān)測。其主要參數(shù)為:RISC架構(gòu),2個(gè)LAN接口,4個(gè)COM端口,4個(gè)DIO端口,CPU(PXA255)主頻200 MHz,64 MB SDRAM內(nèi)存和32 MB Cache,1 GB CF卡數(shù)據(jù)存儲,工作環(huán)境溫度0～70℃,移植WinCE 5.0系統(tǒng)。

由于嵌入式平臺的CPU、內(nèi)存資源受限,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用BP3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了加快網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算速度,輸出層只有一個(gè)輸出單元。中間層節(jié)點(diǎn)的選取則要依據(jù)相應(yīng)的選擇規(guī)則,一般是輸入?yún)?shù)的兩倍,經(jīng)過計(jì)算和測試,最終確定中間層為11個(gè)節(jié)點(diǎn)。

軟故障處理流程和建立的BP網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。圖2(a)為轉(zhuǎn)故障處理流程,圖2(b)所示為N1、N2、EGT的訓(xùn)練模型。對于FF的訓(xùn)練模型,則將N1訓(xùn)練模型中輸入節(jié)點(diǎn)中的FF與輸出N1位置互換即可。

圖2 軟故障處理流程及BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型Fig.2 Flowchart of SF processing and BP network training model

利用Matlab中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,根據(jù)圖2所示的BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),選擇相應(yīng)的參數(shù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖對比。對于N1和N2進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的Matlab仿真結(jié)果如圖3所示。

圖3 Matlab仿真結(jié)果Fig.3 Simulation results of Matlab

由圖3可見,監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果(估計(jì)值)與實(shí)際正常運(yùn)行數(shù)據(jù)(采集值)十分吻合、殘差微小,兩者殘差值為正常運(yùn)行數(shù)據(jù)值的0.02%～0.5%區(qū)間內(nèi)。分析形成較大殘差的原因是飛行階段的變化引起數(shù)據(jù)發(fā)生較大變化,即飛行階段臨界點(diǎn)的估計(jì)誤差較大。

由于本文所述SF_BP3算法的最終目的是應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn),而Matlab所需硬件資源很大且計(jì)算耗時(shí)較長,達(dá)不到實(shí)際運(yùn)行的要求,因此使用C++語言重新開發(fā)嵌入式SF_BP3程序。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖如圖4所示。

圖4 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖Fig.4 Flowchart of BP network training

使用C++語言編寫時(shí),要對BP網(wǎng)絡(luò)做一些修改。BP網(wǎng)絡(luò)的隱藏層和輸出層的各個(gè)節(jié)點(diǎn)均有一個(gè)閾值輸出,以調(diào)整BP網(wǎng)絡(luò)的輸出,使得初始化參量以及調(diào)整變量都增加,而且要增加額外的計(jì)算量。因此,網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計(jì)時(shí),在輸入層和隱藏層均各增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為偏置單元,初始值為1。這個(gè)偏置單元與其他節(jié)點(diǎn)一樣作為下一層的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的一個(gè)輸入變量進(jìn)行計(jì)算,從而作為下一層節(jié)點(diǎn)的閾值。但是兩個(gè)偏置單元之間不存在聯(lián)系。

在此驗(yàn)證使用C++編寫的SF_BP3程序的準(zhǔn)確性。

N1和N2的訓(xùn)練仿真對比結(jié)果如圖5所示。

圖5 模型仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results of the model

圖5中,曲線N1和N2為監(jiān)測點(diǎn)實(shí)際運(yùn)行采集數(shù)據(jù)曲線,曲線N1CE和N2CE為SF_BP3訓(xùn)練結(jié)果(估計(jì)值)曲線,曲線N1ERROR和N2ERROR為低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速N1和高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速N2的殘差值曲線。

由圖5分析,訓(xùn)練曲線和實(shí)際運(yùn)行曲線之間的契合度非常高。雖然在某些特殊時(shí)刻,如飛行階段臨界點(diǎn),殘差值較大,但BP網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行時(shí)會記住這種變化,在之后的訓(xùn)練結(jié)果之中就基本不會再次出現(xiàn)。因此可驗(yàn)證SF_BP3的仿真效果明顯,對于監(jiān)測點(diǎn)軟故障的診斷具有較高的準(zhǔn)確性。

經(jīng)測試,在對一次中等飛行距離記錄的發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障監(jiān)測時(shí),在普通PC機(jī)上采用Matlab運(yùn)算SF_BP3需要2 min左右;而采用C++編寫的程序只需要1～2 s;在WinCE環(huán)境下需要10 s左右。因此,實(shí)時(shí)性基本達(dá)到實(shí)際需要,但若考慮在線監(jiān)測(需要機(jī)載設(shè)備)的實(shí)時(shí)性、安全性,必須要提高硬件平臺的層次并進(jìn)一步優(yōu)化算法。

3 結(jié)束語

針對民航發(fā)動機(jī)監(jiān)測點(diǎn)硬故障特點(diǎn),采用分階段閾值檢測的方法進(jìn)行診斷,能夠快速準(zhǔn)確地判斷是否出現(xiàn)硬故障。實(shí)際測試驗(yàn)證了該方法的正確性。采用SF_BP3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對監(jiān)測點(diǎn)軟故障進(jìn)行診斷,該模型訓(xùn)練收斂速度快、殘差小,其訓(xùn)練結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行采集數(shù)據(jù)有很高的吻合度,可作為軟故障診斷依據(jù)。

實(shí)際硬件資源低于此配置,故對網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度和性能造成影響,從而進(jìn)一步對故障監(jiān)測精度特別是在飛行階段臨界點(diǎn)的故障監(jiān)測產(chǎn)生了一定影響。雖然BP網(wǎng)絡(luò)可以一定程度地自我修正,但是也以犧牲計(jì)算速度為代價(jià)。可見,監(jiān)測算法應(yīng)用測試效果與實(shí)際運(yùn)行硬件平臺等有著密切的關(guān)系。

[1] 薛薇,郭迎清.航空發(fā)動機(jī)控制系統(tǒng)多傳感器軟故障檢測研究[J].計(jì)算機(jī)測量與控制,2007,15(4):585-587.

[2] 曹曦.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器故障診斷仿真與實(shí)驗(yàn)研究[D].上海:上海交通大學(xué),2001.

[3] 張加圣,應(yīng)英,應(yīng)勇.航空發(fā)動機(jī)故障監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與軟件實(shí)現(xiàn)[J].測控技術(shù),2008,27(2):65-68.

[4] 姚華,單貴平,孫健國.基于卡爾曼濾波器及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機(jī)故障診斷[J].航空動力學(xué)報(bào),2008,23(6):1111-1117.

[5] 劉建,馮雷星.某型航空發(fā)動機(jī)容錯控制仿真研究[J].電子測量技術(shù),2010,33(5):22-25.

[6] 薛薇,郭迎清,李睿.航空發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)視、故障診斷研究及驗(yàn)證[J].推進(jìn)技術(shù),2011,32(2):271-275.

[7] Talebi H A,Khorasani K,Tafazoli S.A recurrent neural-network-based sensor and actuator fault detection and isolation for nonlinear systems with application to the satellite's attitude control subsystem[C]// IEEE Transactions on Neural Networks,2009.

[8] 徐濤,王祁.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測器在傳感器故障診斷中的應(yīng)用[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2005,18(2):235-237.

[9] 孫姜燕,徐艷玲.飛機(jī)發(fā)動機(jī)故障的多參數(shù)預(yù)測模型[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(13):240-243.

Study on the Fault Detection Method for the Condition Monitoring Points of Civil Aviation Engines

The safety and security of the civil aircraft engines mainly rely on equipping numerous monitoring points for monitoring the conditions of the engines.It is necessary to use appropriate method to detect the faults occuring in the monitoring points.The hard faults are diagnosed by using phased threshold method,the flight phases are divided in accordance with the difference of the angle of aircraft throttle level,and corresponding detection threshold is set for each phase.For the soft faults,due to the particularity and slowness of their variation,the model for normal monitoring point is established with BP neural network,through comparing the data graphics in normal running and the graphics of actual running,to determine whether there is a fault.The simulations indicate that the detection thresholds for hard fault diagnosis can includes normal operation output of all monitoring points in each phase;and BP network can also clearly reflect actual working conditions for soft faults.

Civil aircraft engine Condition monitoring Fault detection Intelligent control WinCE Residual analysis BP network

TP391+.5

A

修改稿收到日期:2014-01-13。

陳維興(1981-),男,2007年畢業(yè)于東北大學(xué)檢測技術(shù)與自動化裝置專業(yè),獲碩士學(xué)位,講師;主要從事自動控制方面的研究。