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渦輪發動機故障診斷的信息融合軟件系統測試
介紹一種根據發動機效率與流量診斷渦輪發動機部件及發動機故障的診斷軟件系統。該系統由信息決策和信息融合兩部分組成。通過仿真證明了該系統的準確性。
典型渦輪發動機(如CMAPSS)包括風扇、低壓壓縮機(LPC)、高壓壓縮機(HPC)、高壓渦輪(HPT)和低壓渦輪(LPT)5個部分。發動機性能可用發動機效率與流量表示,但這兩個參數無法直接測量,可通過風扇出口壓力、溫度、LPC出口壓力等10個參數估算。
故障診斷架構包括2部分:①運用診斷處理程序并根據測量數據預測發動機及部件效率及流量;②信息融合程序包括3個步驟,首先提取部件最低效率及流量值,然后利用模糊邏輯技術決策發動機部件狀態,最后從發動機層面進行信息融合與最終故障決策。
信息決策子系統由5部分組成:風扇模塊、LPC模塊、HPC模塊、HPT模塊和LPT模塊。各模塊利用模糊算法,經過模糊化、模糊推理及逆模糊化分別診斷相應模塊故障。信息融合子系統融合決策系統的5個輸出,并利用模糊算法產生單個結果,即發動機狀態。
開發并測試了集成信息決策和融合系統。利用模糊邏輯方法融合發動機不同部件的診斷信息。基于發動機部件參數,可診斷發動機部件及整個發動機的狀態。集成算法在Matlab環境中實現。測試結果準確率可達到98.8%。
Tulha Hasan Al-Salah et al. Southeastcon, 2012 Proceedings of IEEE.
編譯:李偉