基于飛行數據分析的發動機故障診斷系統研究

吳文淵，王志永，裴立明，陳林杰

（航空工業洪都，江西 南昌，330024）

0 引言

教練機是培養飛行員的核心裝備，發動機作為教練機的動力裝置，是教練機的關鍵部件，發動機的維護保養和故障診斷預測是飛機維護保養工作的核心環節之一。因此，研究先進高效可靠的發動機故障診斷和維護方法具有重要現實意義。

航空發動機是由數以萬計的零組件組成的轉子動力裝置，是一個極為復雜的大型機電控制系統，其正常工作對保障教練機的飛行安全起著至關重要的作用。使用經驗表明，發動機的故障和飛行數據之間有著極其重要的關聯關系，通過飛行數據的變化可以發現和預測發動機故障。

本文主要是通過建立專家系統知識庫方法對飛行數據進行分析，對發動機狀態進行推測，提前發現故障隱患，然后對各種故障發生的原因以及部位展開分析，并對故障發生的部位或故障隱患給出維修建議。

1 影響發動機性能的飛行數據

目前多數現代軍用飛機一般配有飛行數據記錄設備，用于記錄飛行中的飛行姿態、環境以及發動機工作參數等。此外，在先進的航空發動機中有專門的發動機參數記錄設備，記錄了發動機大量的內部氣動、熱和外部環境參數，這些數據較為全面地反映了發動機各部件在空中的實時工作情況。

飛行數據系統，主要采集和記錄3大類數據：

1）氣路數據：包括發動機轉子轉速、燃油流量、排氣溫度、壓氣機導向器葉片角度、壓氣機出口壓力等。

2）機械狀態參數：包括滑油溫度、滑油壓力、發動機振動值、滑油系統金屬屑信號等。

3）大氣數據：包括空速值、大氣溫度、大氣壓力等。飛行數據系統記錄的每個參數的正常工作值都有上、下限，如果記錄的某些數據超出正常值范圍，說明相應的某個部件可能發生故障。比如發動機操縱系統與燃油系統故障，分析速度和油門位置關系，以監控發動機燃油和控制系統的狀態，如數據整體下降，燃料和控制系統可能存在錯誤，如燃油管堵塞，油門位置變化，需提醒地勤人員加強檢查；發動機滑油系統，潤滑油壓力與轉速的關系可以反映潤滑油系統的故障。

2 發動機故障診斷方法

故障診斷的支撐技術主要分為兩類：基于模型的和基于數據驅動，基于模型的技術主要依賴準確的系統動態模型，且能夠檢測到非預期故障。這種技術利用實際系統和模型輸出產生殘差，判定潛在的故障狀態，一般采用濾波器準確定位發生故障的部件。數據驅動技術一般只能處理預期的故障狀態，用于在線檢測并確定故障發生的部件，數據驅動技術不需要依賴模型，只需要獲得故障相關數據即可，因而更加靈活。

依據這兩種支撐技術，發動機故障診斷方法主要分為三類：

1）歷史數據診斷法

在航空裝備中有大量的歷史失效數據，將歷史存儲的失效數據與測量信號比較能夠檢測出故障狀態。采用歷史數據診斷的技術挑戰是需要從非常龐大的數據中提取有用的診斷信息。目前此類數據分析方法有統計關聯/回歸方法、模糊邏輯分類、神經網絡聚類技術等。

2）數據驅動法

當無法直接獲得系統物理模型時，采用數據驅動法一般能得到較為理想的結果。基于數據驅動的診斷方法是以發動機測量數據作為部件故障診斷依據，在無需建立系統精確解析模型的情況下，實現對發動機故障診斷，常見的數據驅動法有支持向量機、神經網絡等。

3）專家系統法

除了上述診斷技術外，專家系統也是一種較為成熟的診斷技術。專家系統有三個特點，即：啟發性，能運用專家的知識和經驗進行推理和判斷；透明性，能解決本身的推理過程，能回答用戶提出的問題；靈活性，能不斷地增長知識，修改原有的知識。目前已研究的專家系統模型有很多種，其中較為流行的有：基于規則的專家系統、基于案例的專家系統、基于框架的專家系統、基于模糊邏輯的專家系統、基于D-S證據理論的專家系統、基于人工神經網絡的專家系統和基于遺傳算法的專家系統等。

3 發動機故障診斷系統設計

3.1 系統總體設計內容

飛行數據包含飛機飛行過程中發動機各種傳感器和信號器的數據，包括壓力、溫度、轉速、振動、油濾堵塞等信息，能夠反映飛行過程中發動機的工作狀態。發動機故障診斷系統將飛行數據分類提取，其中包含告警信號的數據經過故障診斷知識庫去除虛警信號，從而降低虛警率；其他模擬量、數字量和開關量的發動機數據經過故障診斷知識庫的解析輸出飛行解析故障。發動機排故系統用于飛行數據告警和飛行解析故障的排除，排故人員不但可以使用排故知識庫中的處理方法，而且能夠將新的故障處理辦法添加到排故知識庫中，不斷完善排故知識庫。

發動機故障診斷系統將每個架次的飛行數據導入到關系數據庫用于發動機狀態分析、發動機壽命分析、附件壽命分析、偏差分析和趨勢分析；經過對發動機飛行數據的分析可有效提高故障檢測率和故障隔離率，為維修人員排故過程提供指導。發動機故障診斷系統總體設計圖如圖1所示。

圖1 發動機故障診斷系統總體設計圖

3.2 專家系統知識庫內容

專家系統知識庫包括：故障知識庫、數據分析知識庫和排故知識庫3部分，其中包含發動機手冊、功能圖表、供油圖表、電氣圖表、滑油圖表、主系統控制圖表和應急系統控制圖表等技術文檔，與故障診斷相關的故障診斷依據，維修人員長期排故過程中積累、整理、總結的發動機常見故障、故障點和排故經驗。本文故障診斷專家系統知識庫采用基于規則和基于案例的專家系統方法，訓練出故障診斷模型，能夠快速完成對飛行數據的分析，輸出故障診斷結果和故障排除建議。

3.3 故障診斷

1）飛行告警信息處理

發動機故障診斷結果來源于發動機數據中的告警信息和飛行數據分析得出的故障信息。其中發動機告警信息中存在大量的虛警信息，造成維修人力的浪費。發動機故障診斷系統首先分類提取故障告警信息，然后將告警信息相關的飛行數據和分類的告警信息經過故障知識庫分析去除虛警信息。經過對飛行告警信息的處理，可極大的降低虛警率，有效減少維修人力、增加飛機出動架次。飛行告警信息處理流程，如圖2所示。

圖2 飛行告警信息處理流程

2）飛行數據分析方法

利用傳感器和信號器數據和故障診斷模型輸出產生殘差，通過故障診斷決策邏輯輸出故障點，并由排故知識庫輸出發動機排故建議。飛行數據分析流程，如圖3所示。

圖3 飛行數據分析流程

3.4 歷史數據分析

航空發動機故障診斷過程是一個發動機狀態綜合分析的過程，一個架次的飛行數據雖能夠反映發動機的狀態，但無法對發動機狀態進行預測，也無法反映發動機整體狀態。因此，本系統將存儲在關系數據庫中的飛行數據通過濾波、求均值等數學處理后用于發動機壽命分析、附件壽命分析、趨勢分析和偏差分析。發動機故障診斷系統對某航空發動機壽命分析結果如圖4所示，其相關參數分別為T總、T最大總、T教學總、T最大連續、N慢車連續、N循環和N啟動，參數反映發動機當前飛行時間占最大飛行時間的比例、當前啟動次數占總啟動次數的比例等信息。

圖4 發動機壽命分析結果

發動機故障診斷系統對某航空發動機啟動分析結果如圖5所示，發動機啟動狀態相關數據分別為：發動機啟動時間、發動機點火時間、發動機高壓轉子慣性運轉時間、發動機低壓轉子慣性運轉時間，參數變化趨勢如圖5所示。通過對發動機啟動趨勢分析，了解發動機啟動過程的變化情況，對發動機故障進行預測，降低災難性失效發生概率，適時維修縮短裝備停機時間。

圖5 發動機啟動趨勢分析結果

4 結語

基于飛行數據，建立發動機專家系統故障診斷模型，能夠有效的監控發動機的健康狀況，保障航空發動機的安全性能，為發動機故障預測和診斷提供重要的參考依據。