發(fā)動機振動趨勢預(yù)測模型研究

黨菲

摘要：趨勢預(yù)測是指在獲得當(dāng)前時刻設(shè)備運行狀態(tài)評估信息的基礎(chǔ)上，利用各種推理算法對系統(tǒng)未來某時刻的狀態(tài)進行評估。因此，趨勢預(yù)測作為故障診斷中一個重要環(huán)節(jié)倍受重視。其中，一項重要的功能指標(biāo)是“對性能狀況和機械狀況參數(shù)進行趨勢分析和預(yù)測，實現(xiàn)故障預(yù)測，給出維修建議”。這表明，對振動故障趨勢的預(yù)測已成為亟待攻克的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文分析了發(fā)動機振動趨勢預(yù)測模型。

關(guān)鍵詞：發(fā)動機；振動趨勢；預(yù)測模型

我國發(fā)動機從仿制到自主研制的發(fā)展過程中，幾乎所有機型都受到了振動超標(biāo)、故障頻發(fā)的困擾。經(jīng)過幾十年的積累，傳統(tǒng)的振動分析方法也解決了一些工程中的問題。

一、發(fā)動機振動預(yù)測的作用

1.長期預(yù)測。長期預(yù)測的數(shù)據(jù)最小長度可以是一小時或一日甚至一周以來發(fā)動機振幅的平均值。對發(fā)動機進行長期預(yù)測可以得到發(fā)動機未來的宏觀振動趨勢。開展長期預(yù)測有助于保障以下工作順利進行。一是指導(dǎo)維修安排。根據(jù)長期預(yù)測的振動趨勢判斷發(fā)動機未來健康狀態(tài)，及時視情維修，保障發(fā)動機正常工作，降低維修費用。二是制定計劃。根據(jù)長期預(yù)測結(jié)果判定發(fā)動機健康狀態(tài)，有助于合理的安排計劃。三是總結(jié)該型號發(fā)動機壽命規(guī)律，為延壽奠定基礎(chǔ)。統(tǒng)計總結(jié)該型發(fā)動機的振動規(guī)律，結(jié)合長期振動預(yù)測值，分析發(fā)動機惡性振動形成的原因，有助于在發(fā)動機型號改進時提供工程支持。安全保障評估。統(tǒng)計總結(jié)發(fā)動機長期以來的振動實測值與預(yù)測值，分析數(shù)據(jù)，統(tǒng)計發(fā)動機常見故障，評估發(fā)動機狀態(tài)，保障飛機安全可靠。

2. 短期預(yù)測。短期預(yù)測一般用于發(fā)動機工作時，根據(jù)發(fā)動機預(yù)測結(jié)果，輔助發(fā)動機控制決策，實時的調(diào)整發(fā)動工作狀態(tài)，可避免進一步惡化發(fā)動機的工作環(huán)境。一是為最優(yōu)控制提供技術(shù)依據(jù)。由于發(fā)動機工作在氣構(gòu)耦合、結(jié)構(gòu)耦合等多種耦合環(huán)境下，最優(yōu)控制是發(fā)動機設(shè)計追求的最終目標(biāo)。振動幅值是最優(yōu)控制的一個理想控制目標(biāo)，例如目前廣泛應(yīng)用的主動間隙控制技術(shù)。二是為振動主動控制提供技術(shù)依據(jù)。發(fā)動機振動主動控制是近年結(jié)構(gòu)動力學(xué)研究的熱點和難點，比較有代表性的有彈支干摩擦阻尼器、可變參數(shù)擠壓油膜阻尼器和電磁軸承等。振幅的正確預(yù)測將有可能改善上述振動主動控制方法的時延指標(biāo)。

二、發(fā)動機振動趨勢預(yù)測模型

1.工況穩(wěn)定條件下的預(yù)測。將發(fā)動機整機振動時序描述為如下數(shù)學(xué)表達式：，其中，每一項都有明確的物理意義。St 表示發(fā)動機整機振動特征量的趨勢項。當(dāng)發(fā)動機處于正常狀態(tài)時，該項為幅值為均值的水平直線，可以采用零點均值平移消除；當(dāng)發(fā)動機處于故障狀態(tài)時，將因為故障類型不同而發(fā)生不同的趨勢變化。長時趨勢項由發(fā)動機的突發(fā)性、失穩(wěn)性和共振性結(jié)構(gòu)故障引發(fā)。該項是預(yù)測的關(guān)鍵與核心，如果簡單地利用差分運算將該項剔除，結(jié)果就是正常狀態(tài)預(yù)測效果尚可，發(fā)動機一旦故障，預(yù)測立刻失效。本文下一節(jié)將主要討論趨勢項的建模和判別。d t 表征發(fā)動機隨機振動特性。鑒于氣流、燃燒等因素的隨機激振，發(fā)動機整機振動響應(yīng)是一個典型的隨機過程，導(dǎo)致下一個時刻的振動無法用準(zhǔn)確的函數(shù)描述，只符合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性規(guī)律。因此隨機振動特性是和預(yù)測時刻以前的歷史數(shù)據(jù)密切相關(guān)的。表示噪聲影響。這一項主要來源于振動測試系統(tǒng)和信號離散數(shù)字化。

2.基于知識的預(yù)測模型?；谥R的預(yù)測的特點是不需要精確的數(shù)學(xué)模型，能夠充分利用發(fā)動機各個學(xué)科的專家知識和經(jīng)驗?；谥R的預(yù)測的最經(jīng)典的兩種應(yīng)用形式是專家系統(tǒng)和模糊邏輯。專家系統(tǒng)的缺點是知識庫覆蓋故障模式有限，當(dāng)知識庫中沒有相應(yīng)的與征兆匹配的規(guī)則時，易造成誤診或診斷失敗。模糊預(yù)測可以利用專家知識構(gòu)建模糊規(guī)則庫，能夠充分利用專家的知識和經(jīng)驗，而且一個適當(dāng)設(shè)計的模糊邏輯系統(tǒng)可以在任意精度上逼近某個給定的非線性函數(shù)。由于模糊預(yù)測目前尚處于研究階段，實際應(yīng)用中還有很多問題需要解決。

3.振幅突變模型。發(fā)動機也會經(jīng)常出現(xiàn)振幅突變的現(xiàn)象。例如，發(fā)動機轉(zhuǎn)子出現(xiàn)突加不平衡，或是由于擠壓油膜阻尼器和支承動剛度引發(fā)的雙穩(wěn)態(tài)振動現(xiàn)象。該模型僅適用于發(fā)動機短期趨勢預(yù)測。由于振幅突變事先不能預(yù)知，故此判斷準(zhǔn)則是滑動的，可以為發(fā)動機早期故障辨識提供技術(shù)途徑，為預(yù)先準(zhǔn)備發(fā)動機轉(zhuǎn)速控制、振動主動控制等提供支撐手段。

4.數(shù)據(jù)預(yù)測模型?；跀?shù)據(jù)的預(yù)測的最大優(yōu)點是不需要精確的發(fā)動機數(shù)學(xué)或物理模型，最典型的代表是時間序列分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。時間序列分析預(yù)測可以說是迄今為止理論上最為完善的預(yù)測方法，它起初起源于市場經(jīng)濟預(yù)測，后來隨著時序方法的發(fā)展及其應(yīng)用領(lǐng)域的擴大，時間序列分析被成功的用于工程系統(tǒng)的預(yù)測，該預(yù)測方法可以和其它技術(shù)結(jié)合，衍生多種形式的時間序列分析。基于航空發(fā)動機系統(tǒng)的非線性問題，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測難以對發(fā)動機復(fù)雜時變非線性問題進行有效預(yù)測，會產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大和泛化能力弱的問題。除以上兩種方法外，支持向量機、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，隱式馬爾科夫模型和數(shù)據(jù)挖掘等也應(yīng)用于數(shù)據(jù)的預(yù)測方法中。

5.其他模型。除了上述建立的模型之外，典型的還有冪函數(shù)模型和指數(shù)函數(shù)模型。冪函數(shù)模型一般適用于長期趨勢預(yù)測，而指數(shù)函數(shù)模型常適用于發(fā)動機短期趨勢預(yù)測。建立數(shù)學(xué)模型、討論預(yù)測的方法以及模型適用性準(zhǔn)則研究方法與前述相同。新的模型可以不斷被采用，這正表現(xiàn)出基于模型振動預(yù)測方法的開放性的特點，符合發(fā)動機振動分析逐步積累的發(fā)展過程。信號經(jīng)過分解、濾波與重構(gòu)后，再進行時域、頻域、幅值、時—頻域特性分析后，對信號進行適當(dāng)外推，即可用于預(yù)測目的。國內(nèi)外對此研究很多，但除了技術(shù)成熟性不足之外，主要的制約是發(fā)動機故障診斷具有很強的針對性，造成單一使用時的推廣能力和適用性問題。

三、基于模型的振動預(yù)測的流程

基于模型的振動預(yù)測的過程如下。

1.當(dāng)發(fā)動機轉(zhuǎn)速穩(wěn)定在某一轉(zhuǎn)速范圍時，即轉(zhuǎn)速變化小于Δ N ≤ 50 r/min，可認為發(fā)動機轉(zhuǎn)速穩(wěn)定，通過連續(xù)采集和信號處理獲取振幅的有效值以及高低壓基頻幅值，構(gòu)成振動時序xt 進入第2步。如果當(dāng)50 r/min < Δ N ≤ 300 r/min，采用幅值推移x′t+ 1 = xt 進行預(yù)測后，跳入第6 步。當(dāng)發(fā)動機轉(zhuǎn)速變化超過Δ N > 300 r/min 時，不滿足振動預(yù)測的條件，只能密切關(guān)注后續(xù)發(fā)展。

2.通過一段時間時序的采集，判斷采集到的點數(shù)是否滿足短時預(yù)測所需點數(shù)N，若不滿足則返回第1 步繼續(xù)采集。若滿足上述要求，則繼續(xù)判斷采集到的點數(shù)是否滿足長時預(yù)測所需點數(shù)M。若滿足跳入第3 步，若不滿足跳入第4 步。

3. 提取長時趨勢項，根據(jù)模型適用性準(zhǔn)則選擇適用模型構(gòu)建長時預(yù)測模型。

4.提取短時趨勢項，根據(jù)模型適用性準(zhǔn)則（POM 準(zhǔn)則、LVM 準(zhǔn)則、SCM 準(zhǔn)則）選擇適用模型構(gòu)建短時預(yù)測模型。

5.確定模型及參數(shù)估計，進行長時預(yù)測或短時預(yù)測。

6.判斷振幅是否超限，超限則報警，并繼續(xù)密切關(guān)注后續(xù)發(fā)展，跟蹤預(yù)測誤差。

發(fā)動機整機振動趨勢類型多樣，特征明顯，且多數(shù)故障趨勢都表現(xiàn)出非平穩(wěn)的特性。國內(nèi)外對此研究很多，但除了技術(shù)成熟性不足之外，主要的制約是發(fā)動機故障診斷具有很強的針對性，造成單一使用時的推廣能力和適用性問題。

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