主元分析法和模糊積分的航空發動機氣路狀態監測*

崔建國，吳 燦，董世良，劉海港，蔣麗英

（1.沈陽航空航天大學自動化學院，沈陽 110136；2.沈陽飛機設計研究所，沈陽 110035）

主元分析法和模糊積分的航空發動機氣路狀態監測*

崔建國1，吳 燦1，董世良2，劉海港2，蔣麗英1

（1.沈陽航空航天大學自動化學院，沈陽 110136；2.沈陽飛機設計研究所，沈陽 110035）

航空發動機是一個大系統，由于結構復雜、工作條件惡劣等因素影響，對其進行有效地健康狀態監測成為航空領域長期難以解決的關鍵技術之一。為有效監測航空發動機健康狀態，以航空發動機氣路系統為例，提出一種基于主元分析和模糊積分的航空發動機狀態監測方法。首先，利用主元分析法提取發動機狀態樣本集的主元，對樣本數據進行降維，實現樣本的最優壓縮。其次，利用BP神經網絡和Elman神經網絡對發動機狀態信息的特征向量進行初步狀態監測。最后，利用模糊積分對采用兩種神經網絡的初步監測結果進行決策層融合，從而有效地實現對航空發動機氣路系統的狀態監測。通過某型真實航空發動機驗證表明，所提出基于主元分析和模糊積分的狀態監測方法，能有效提高監測的準確度，滿足航空發動機狀態監測的實時性要求，具有良好的工程應用價值。

航空發動機氣路系統，狀態監測，主元分析，模糊積分

引言

隨著航空發動機系統不斷發展，其性能得到提高，它的系統結構也越來越復雜，系統的可靠性顯得尤為重要。航空發動機作為飛機的“心臟”，經常工作在高溫高壓的惡劣環境，不可避免地會發生故障，這些對于航空發動機的性能和飛行安全造成嚴重威脅。……