液氧煤油發動機故障監控特征參數提取研究

蒲星星，王建設，高玉閃，李 晨，張小平

(1.西安航天動力研究所，陜西 西安 710100;2.航天推進技術研究院，陜西 西安 710100)

液氧煤油發動機故障監控特征參數提取研究

蒲星星1，王建設2，高玉閃1，李 晨1，張小平1

(1.西安航天動力研究所，陜西 西安 710100;2.航天推進技術研究院，陜西 西安 710100)

故障監控可以有效提高發動機工作的安全性和可靠性，建立了大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機穩態故障仿真模型，開展了發動機故障仿真分析，提取了發動機故障監控特征參數。通過對篩選的可能危及發動機安全工作的故障模式進行仿真分析，獲得各種故障模式下發動機測量參數對故障的敏感性排序，通過對測量參數相對偏差的相關性分析，獲得各測量參數間相關系數和高相關性測量參數組，基于測量參數的敏感性排序和相關性綜合提取出發動機故障監控特征參數。

液氧煤油發動機;補燃循環;故障監控;故障仿真;特征提取

0 引言

大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機是我國未來重型和大型運載火箭的核心動力，該發動機在推力量級、工作壓力等方面較我國已有液體火箭發動機大幅提高[1]，發動機工作條件更加惡劣，研制階段的故障概率高，而一旦發生故障，損失極大。故障監控和診斷技術可對發動機工作狀態進行實時監控，根據發動機狀態采取控制措施，提高發動機工作安全性和可靠性，已受到廣泛重視[2-6]。

故障模式確立與特征參數提取是發動機故障監控和診斷中的重要問題，大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機工作過程有轉速、流量、壓力、溫度、位移、振動及應變等百余個測量參數，這些參數與發動機故障狀態的密切程度各不相同，各種故障模式對應特定的敏感參數，故障發生時會通過敏感參數最顯著的表現出來，并且不同測量參數之間的相關程度也不相同。因此，需要對這些測量參數進行特征提取，獲得能夠有效表征發動機各種故障的最少的測量參數組，作為發動機故障監控的特征參數[7-10]。

本文建立了大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機穩態故障仿真模型，對可能危及發動機安全工作的故障模式開展了仿真，分析了各種故障模式下發動機測量參數的變化，獲得了發動機故障時測量參數敏感性排序和測量參數之間相關性關系，提取了發動機故障監控特征參數。

1 發動機故障模型

1.1 發動機系統

大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機系統簡圖如圖1所示[1]，采用單渦輪泵供應雙推力室方案，單燃氣發生器，設置氧化劑預壓渦輪泵和燃料預壓渦輪泵提高主渦輪泵抗汽蝕性能，采用泵后搖擺方案優化發動機布局、提高推質比，采用流量調節器和燃料節流閥進行推力和混合比調節。

1.2 發動機穩態故障模型

描述液氧煤油高壓補燃循環發動機穩態故障特性的數學模型是一組反映發動機工作參數、內外干擾因素及故障參數之間關系的非線性代數方程組。方程組包含上百個方程，通過在穩態特性模型中嵌入故障特性方程實現故障仿真，故障特性方程如下[11]。

1.2.1 推進劑或燃氣泄漏故障

(1)

1.2.2 管路、過濾網堵塞故障

發動機氣、液管路及各種過濾網堵塞，對應其通道截面積減小，壓降增加，可通過增大管路或過濾網的流阻系數來模擬，方程如下：

ξ’=c·ξ

(2)

式中：ξ為流阻系數；c為常數，取值大于1。

1.2.3 閥門故障

閥門工作異常主要表現為閥門打開不到位或打不開，對應其流通截面積減小，壓降增加，可通過增大閥門的流阻系數來模擬，方程如下：

ξv’=c·ξv

(3)

式中c取值大于1。

1.2.4 渦輪噴嘴燒蝕故障

渦輪噴嘴發生燒蝕可通過噴嘴流通截面積的增大來模擬：

A’=c·A

(4)

式中：A為流通截面積；c取值大于1。

1.2.5 燃氣發生器、推力室噴嘴堵塞與燒蝕故障

噴注器堵塞或燒蝕可通過其流通截面積或流阻系數的增大或減小來模擬(本文采用流阻系數變化來模擬)，方程如下：

A’=c1·A或ξ’=c2·ξ

(5)

式中: 堵塞故障時c1取值小于1，c2取值大于1；燒蝕c1取值大于1，c2的取值小于1。

1.2.6 渦輪泵故障

渦輪泵故障主要表現為由于轉子損壞、碰磨、泵汽蝕或泵葉片斷裂導致的揚程或效率下降，可通過在揚程或效率方程前乘一系數來模擬，方程如下：

Δp’=c·Δp或η’=c·η

(6)

式中：Δp為揚程；η為效率；c取值小于1。

從上面分析可以看出，補燃循環發動機穩態故障數學模型是由組件和組件間聯系特性方程及故障特性方程組成的非線性方程組：

(7)

式中：X為發動機狀態參數，如推力室壓力、燃氣發生器混合比等；B為發動機組件特性參數，如管路流阻系數、泵特性方程系數等；C為發動機入口參數和調節器參數，如節流閥轉角、氧化劑入口溫度等；D為發動機組件故障參數。給定發動機的入口參數、調節器參數和組件故障參數，通過求解非線性方程組，就可求得各種故障模式下發動機測量參數變化。

2 故障監控特征提取

2.1 故障模式選取

根據液氧煤油高壓補燃循環發動機研制經驗，梳理了管路泄漏故障(12種)、管路/噴嘴堵塞和閥門卡滯故障(10種)、渦輪泵和調節元件及其它故障(14種)三大類故障[12]，共計36種故障模式。對36種故障模式分別進行仿真分析，篩選出可能危及發動機安全工作的17種故障模式：燃氣發生器入口氧泄漏、主渦輪入口燃氣泄漏、發生器氧噴嘴堵塞、液氧主閥卡滯及氧主泵揚程損失等。針對選取的17種可能危及發動機安全工作的故障模式，利用故障模型仿真獲得28個測量參數對故障的敏感性和測量參數之間的相關性關系，提取了發動機故障監控中的特征參數。

2.2 測量參數敏感性分析

本文以燃氣發生器入口氧泄漏故障模式為例給出故障仿真結果[11]。為方便分析本文中發動機推力按推力室1和推力室2分別給出(表1中為Fe1和Fe2)。表1給出了燃氣發生器入口氧泄漏10%時，發動機各測量參數相對變化值的絕對值由大到小的排序。從表1中可以看出燃氣發生器入口氧泄漏對發動機大部分工作參數均有較大影響。氧泄漏時，燃氣發生器氧流量減小，混合比降低，渦輪入口、出口溫度及推力室燃氣噴前溫度均增大，渦輪入口壓力降低；燃氣發生器氧化劑流量減小和渦輪入口壓力降低，進一步導致發動機燃氣路壓力降低，發動機推力降低；燃氣發生器氧化劑流量減小和渦輪入口壓力降低導致發動機氧化劑流量上升和主渦輪功率不足，主渦輪轉速降低；主渦輪出口壓力降低和發動機氧化劑流量增大雙重因素導致氧主泵入口壓力降低。

對選取的17種可能危及發動機安全工作的故障模式分別進行仿真分析，獲得第ii=1…28個測量參數對第jj=1…17種故障模式的相對偏差δxij后，分兩步計算各測量參數對各種故障模式的總敏感性參數。

然后計算各種故障模式歸一化后的各測量參數相對偏差絕對值的平均值。發動機各測量參數對故障的總敏感參數定義如下：

Di=

基于以上計算獲得的各測量參數總敏感性排序見表2。可以看出氧主泵入口壓力、發動機燃氣路溫度和氧化劑流量測量對發動機故障敏感性相對較高，氧泵入口和出口溫度、燃料一級泵入口和出口、燃料二級泵出口溫度對發動機故障敏感性相對較低。

表2 各測量參數對故障總敏感性排序Tab.2 Total order of measurement parameters sensitive to fault

2.3 測量參數相關性分析

對選取的各種故障模式下各測量參數相對偏差進行相關性分析，獲得各測量參數之間的相關系數，從中選取相互之間相關系數大于0.6的測量參數，獲得大推力液氧煤油高壓補燃循環發動七組高相關性測量參數組見表3。

表3中每行測量參數相互間具有高相關性，可以看出28個測量參數中，高相關性測量參數組主要有三組(第1相關組、第3相關組和第4相關組)，這三組中共包含22個不同的測量參數。高相關性測量參數間存在較強的相互關系，對發動機故障響應具有高相關性。

第1相關組共包含7個測量參數，這些參數與發動機渦輪前后溫度存在較強的相互關系，表中依次為氧化劑泵入口壓力、氧化劑泵入口溫度、氧化劑預壓渦輪泵轉速、推力室燃氣噴前溫度、主渦輪出口溫度、主渦輪入口溫度和氧化劑泵出口溫度。

表3 高相關性測量參數組Tab.3 Measurement parameter sets with high correlation

第3相關組共包含8個測量參數，這些參數與發動機推力存在較強的相互關系，表3中依次為推力室1海平面推力、推力室2海平面推力、推力室點火路壓力、推力室燃料噴前壓力、主渦輪出口壓力、推力室燃氣噴前壓力、主渦輪入口壓力和發生器燃料噴前壓力。

第4相關組共包含9個測量參數，這些參數與發動機渦輪泵轉速存在較強的相互關系，表3中依次為燃料二級泵出口壓力、燃料一級泵出口壓力、主渦輪泵轉速、燃料節流閥出口壓力、燃料預壓渦輪泵轉速、燃氣發生器氧化劑噴前壓力、氧化劑泵出口壓力、燃氣發生器燃料噴前壓力和主渦輪入口壓力。

2.4 特征參數提取

大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機測量參數對故障總敏感性和高相關性測量參數組見表4。故障監控中的特征參數提取時需考慮以下方面：1)應盡量選取敏感性較高的參數；2)應盡量在不同相關參數組中選取，且應盡量在包含參數較多的高相關性組中選取；3)對應故障監控傳感器應具有高工作可靠性；4)應考慮發動機地面試車/飛行狀態傳感器設置限制條件[2]。

表4 測量參數對故障總敏感性和高相關性測量參數組Tab. 4 Measurement parameters′ total sensitivity to fault and measurement parameter sets with high correlation

基于以上分析，本文提取的大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機故障監控中的特征參數如下：

1)主渦輪出口溫度Tet。屬于主要高相關性監測參數組(第1相關組)，對故障敏感性高。

2)推力室點火路壓力pigc。屬于主要高相關性監測參數組(第3相關組)，對故障敏感性高，且配置的常溫壓力傳感器工作可靠性高。

3)主渦輪泵轉速nt。屬于主要高相關性監測參數組(第4相關組)，且為發動機地面試車/飛行狀態基本測量參數。

利用上述提出的故障監控特征參數建立發動機故障監控系統時，還需考慮傳感器冗余設置，可采用一個測點設多個傳感器或多個高相關性測點傳感器相互冗余方式，以提高發動機故障監控系統工作可靠性；此外，溫度傳感器的響應時間較壓力傳感器長，需研究進一步提高溫度傳感器響應特性，以提高故障監控系統響應特性。

3 結論

本文建立了大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機穩態故障仿真模型，針對選取的可能危及發動機安全工作的故障模式進行了仿真分析，獲得了大推力液氧煤油高壓補燃循環發動機28個測量參數對故障的敏感性排序和7組高相關性測量參數組，提取了發動機故障監控特征參數。

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Research on feature extraction for fault monitoring of LOX/kerosene rocket engine

PU Xingxing1， WANG Jianshe2，GAO Yushan1， LI Chen1， ZHANG Xiaoping1

(1.Xi’an Aerospace Propulsion Institute， Xi’an 710100， China； 2.Academy of Aerospace Propulsion Technology, Xi’an 710100， China)

The fault monitoring can improve safety and reliability of rocket engine effectively. A steady fault simulation model of high pressure staged combustion cycle LOX/kerosene rocket engine with high thrust is developed. The fault simulation analysis is conducted and the characteristic parameters of the engine fault monitoring are extracted. The selected fault modes which are possible to endanger the safe running of the engine are simulated and analyzed to obtain the order of engine parameters sensitive to the fault. Based on correlation analysis on relative deviations of measurement parameters， the correlation coefficients among the measurement parameters and measurement parameter sets with high correlation are obtained. The characteristic parameters for fault monitoring of the engine are extracted on the basis of sensitivity order and correlation of measurement parameters.

LOX/kerosene rocket engine；staged combustion cycle；fault monitoring；fault simulation；feature extraction

2017-03-29；

2017-09-03

國家863項目(2013AA70202)

蒲星星(1983—)，男，博士，研究領域為火箭發動機系統設計

V434-34

A

1672-9374(2017)06-0026-06

(編輯：馬 杰)