基于粒子滤波的航空发动机气路部件突变故障诊断方法研究

Aim at the abrupt fault problem of aero-engine gas-path components, the method of abrupt fault diagnostics based on particle filter is proposed. Abrupt faults occur and develop rapidly, and the fault model is unknown. The accuracy and real-time of nonlinear model are the key factors to these of particle filter. Therefore, these imply new problems of modeling and diagnostics. The project focuses on the following three key problems: (1) Adaptive compensation of aero-engine nonlinear model, (2) Abrupt fault estimation and diagnostics for gas-path components of aero-engine, (3) Simulation analysis and feasibility validation to abrupt fault diagnostics. Attempt to the researches on the project, modeling mechanism for abrupt fault diagnostics and improved particle filter are studied to deal with the problem of real-time fault diagnostics; the new way to improve the accuracy and real-time of nonlinear model is researched; the accuracy influent mechanism between the model, filter and diagnostics is explored, which will provide the theory and application foundations of abrupt fault diagnostics for gas-path components of aero-engine.

针对航空发动机气路部件突变故障问题，首次提出一种基于粒子滤波的突变故障诊断方法。突变故障发生和发展迅速、故障模型未知，发动机非线性模型的精度和实时性是粒子滤波准确性和实时性的关键因素，因而蕴涵着一些新的建模和诊断新问题。本项目旨在探索的三个核心问题包括：（1）航空发动机非线性模型自适应修正；（2）基于粒子滤波的航空发动机气路突变故障估计和诊断方法；（3）航空发动机气路突变故障诊断仿真分析和可行性验证。试图通过本项目的研究，不仅探究发动机气路突变故障建模机理和粒子滤波改进方法，解决故障诊断的实时性问题，而且探索提高发动机非线性模型的精度和实时性的新方法，揭示模型精度、滤波精度和诊断精度之间的影响机理，以期为航空发动机气路部件突变故障的诊断提供相关理论依据和应用基础。

航空发动机结构复杂，工作环境恶劣，属于故障多发系统，其中气路部件故障约占发动机总体故障的90%以上。与渐变故障相比，突变故障的发生和发展迅速，危害性更大。同时，航空发动机非线性动态模型的精度和实时性是影响故障诊断准确性和实时性的关键。因此，研究基于自适应修正的高精度模型和粒子滤波的航空发动机气路部件突变故障诊断方法具有重要意义。本项目主要研究成果如下：.1）提出了航空发动机非线性模型自适应修正方法。主要包括：确定了发动机模型的修正因子，提出基于遗传算法的航空发动机部件特性自适应修正方法，实现对发动机慢车以上部件特性的自动修正；研究了气-热耦合的发动机典型部件简化换热模型建模方法，显著提高了发动机动态模型的仿真精度；改进了气体热力学属性计算模块、部件特性插值方法、共同工作方程组求解方法，大幅度提高了模型的实时性。从而建立了涡扇发动机全包线、全状态高精度非线性部件级实时模型。.2）研究了基于粒子滤波的航空发动机气路突变故障估计和诊断方法。分析了发动机气路突变故障机理，建立了故障模型以及用于粒子滤波的增广状态方程模型；针对粒子滤波的不足，分别从重要性密度函数的选取、重采样方法的选择、引入智能优化算法等方面进行了改进，提出了改进的粒子滤波算法，提高了滤波精度；针对粒子滤波算法在发动机突变故障诊断中诊断速度较慢、诊断结果噪声水平较高、实时性较差等问题，分别提出了强跟踪粒子滤波、伪协方差粒子滤波、自适应粒子滤波等一系列改进算法，提高了发动机突变故障诊断精度和实时性。.3）在C++和Matlab环境下实现了数值仿真，验证了基于粒子滤波的航空发动机气路部件突变故障诊断的有效性和准确性；建立了健康管理快速原型仿真平台和半物理模拟试验平台，验证了故障诊断的有效性和实时性。.本项目提出的基于高精度模型和粒子滤波的航空发动机气路部件突变故障诊断方法为复杂系统的突变故障诊断技术的发展提供相关理论依据和应用基础。