一种航空发动机传感器故障诊断方法

为了对航空发动机传感器故障作出准确快速的诊断,在Simulink中设计了基于卡尔曼滤波器的残差检验的故障诊断模块,实现发动机传感器恒偏差、恒增益、卡死故障等硬故障的诊断。针对传统卡尔曼滤波器残差检验法检测缓变故障时存在较大延时的缺点,采用改进卡尔曼滤波器的残差检验法来检测故障,并与传统卡尔曼滤波器法进行比较。仿真结果表明,传统卡尔曼滤波器的残差检验法能有效地诊断航空发动机传感器的几种典型硬故障,但对于缓变故障却不敏感。改进卡尔曼滤波器的残差检验法能在一定程度上加快检测速度,取得较好的效果。     

空调系统中传感器故障检测与诊断方法的研究

提出了空调系统传感器故障检测，故障识别、故障重构的主成分分析方法。主成分分析法将测量空间分为主成分子空间和残差子空间。SPE指数和SVI指标分别用来检测和识别故障，沿着故障方向，测量数据逐步逼近主成分子空间可以实现数据的重构，通过对空调监测系统的传感器故障检测与诊断结果展示出PCA方法具有良好的故障检测，识别和重构建能力。     

基于双通道传感器的航空发动机在线故障诊断系统研究

对基于双通道传感器的航空发动机在线故障诊断和隔离技术进行了研究;在发动机机载非线性模型的基础上,对发动机的双通道传感器分别设计混合卡尔曼滤波器,利用该滤波器在线估计双通道传感器输出,并结合实际双通道传感器测量值以及发动机机载非线性模型的输出值在线实现传感器故障检测和隔离、部件故障及异常检测确认;利用该技术建立了某型涡扇发动机在线故障诊断系统,通过仿真实例验证了该系统的诊断性能,实验结果表明,本文所建立的在线故障诊断系统能够较好的完成故障诊断与隔离、部件故障及异常检测等功能,为此类系统的工程应用提供了理论依据。     

基于数据变化率和重构贡献图的微小故障诊断方法

针对复杂工业过程的微小故障诊断问题,提出一种数据预处理与重构贡献图相结合的故障诊断方法;为了克服非高斯分布数据对故障检测准确性的影响,通过基于数据变化率的方法对样本原始数据进行预处理后,可以有效地检测过程变量的微小故障,以此建立故障诊断主元分析模型;检测出系统故障后,为了提高故障辨识准确度,采用一种平均残差差值重构贡献图的方法对故障进行辨识;通过正常样本数据和故障数据在残差子空间中的投影,获取两个数值的残差差值向量,计算重构贡献值来确定故障变量;以田纳西-伊斯曼(TE)过程为对象进行了故障诊断仿真实验,并与传统贡献图和重构贡献图方法的辨识准确率相比较,结果表明所提方法具有良好的故障诊断性能。     

一种航空发动机燃油调节系统仿真方法

由于传统建模技术有高成本、高复杂性的缺点,计算机仿真技术随之兴起,正逐渐取代传统建模技术.AMEsim仿真平台由于其完备的模型库,在建模中发挥了越来越重要的作用.论文在AMEsim建立的航空发动机燃油调节系统模型的基础上,人为设置故障,得到系统的故障数据,并在Matlab上对故障数据用主元分析法进行降维,得到特征数据,采取支持向量机法对特征数据进行训练,最后用测试数据验证结果的准确性.实验结果完全分辨出测试数据代表的故障,这验证了支持向量机法用于航空发动机燃油调节系统故障诊断的优越性和可靠性,可用于航空发动机燃油调节系统的故障诊断.     

航空发动机传感器故障诊断

研究航空发动机传感器故障诊断问题,由于发动机传感器故障样本有限、小样本、非线性变化特点,传统大样本传统故障方法故障诊断准确率低。为提高传感器故障诊断准确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSS-VM)相结合的传感器故障诊断算法(CPSO-LSSVM)。首先将发动机传感器信号输入到LSSVM进行学习,并采用CPSO进行优化,找到最优LSSVM参数,从而建立传感器故障诊断模型,最后采用已建立模型对传感器故障进行仿真测试。仿真结果表明,CPSO-LSSVM提高了航空发动机传感器故障诊断的准确率,能准确地对空发动机传感器故障进行诊断,提供民飞行安全性能保障。     

航空发动机传感器故障鲁棒检测方法

研究发动机传感器故障准确检测问题,现代航空发动机数字电子控制系统对传感器的可靠性要求日益提高。针对航空发动机结构复杂,又工作在高温和高压下,常规采用的传感器故障检测方法的准确性易受到建模误差与外界扰动的影响,造成漏报或误报。为了提高检测精度,提出建立航空发动机数控系统传感器未知输入故障模型,采用特征结构配置的方法,通过配置闭环系统左特征向量实现故障检测残差对不确定性因素的干扰解耦,降低扰动对故障诊断结果的影响。用某型涡扇发动机数控系统传感器故障数字仿真试验表明,所设计的方法对范数有界的不确定量可以实现干扰解耦,抑制干扰对故障检测的影响,改善检测算法的鲁棒性,提高检测结果的准确性,同时满足在线运算的实时性要求。提高了航空发动机的可靠性,保证了安全飞行。     

基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究

针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断。研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障;IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障。因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象。     

基于MSPCA的传感器故障诊断与数据重构

讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结果组合后进行小波逆变换,设计了能够实现故障传感器数据重构的多尺度主元分析模型,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的实用性和有效性进行了验证。     

基于小波包PCA的故障传感器数据重构方法

讨论了基于小波包的多尺度主元分析方法应用于故障传感器数据重构问题。传统的基于小波包的多尺度主元分析在进行传感器故障诊断时没有建立数据重构模型,在相关传感器信号进行小波包分解的基础上,在最佳数的所有节点上建立主元分析模型,将主元分析模型的重构结果组合后再进行小波逆变换,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的实用性和有效性进行了验证。