发明名称 一种基于滑模理论的航空发动机气路故障诊断方法
摘要 本发明公开了一种基于滑模理论的航空发动机气路故障诊断方法,包括以下步骤:基于人工蜂群算法优化,智能修正航空发动机非线性部件级模型;基于误差反馈滑模控制,获得发动机自适应线性模型;设计扩张干扰估计滑模观测器,实现发动机传感器故障诊断、隔离与重构;设计基于人工蜂群优化的滑模观测器,实现发动机气路部件故障诊断。本发明针对航空发动机气路故障问题,以增强系统的可靠性和安全性宗旨,研究发动机高精度部件级模型修正方法,提出发动机自适应线性模型建立新思路,给出航空发动机气路故障诊断新策略,突破航空发动机气路部件故障诊断与传感器故障诊断综合难题,提出一套行之有效的高可靠的航空发动机故障诊断方法。
申请公布号 CN106055770A 申请公布日期 2016.10.26
申请号 CN201610361681.3 申请日期 2016.05.26
申请人 南京航空航天大学 发明人 肖玲斐;杜彦斌;胡继祥;陈宇寒
分类号 G06F17/50(2006.01)I 主分类号 G06F17/50(2006.01)I
代理机构 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人 陈国强
主权项 一种基于滑模理论的航空发动机气路故障诊断方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1,依据部件级建模方法,建立航空发动机部件级模型,对发动机部件级模型进行稳态和动态计算,以试车数据为标准,考核所建立的航空发动机部件级模型的仿真输出数据与试车数据的匹配度;步骤2,采用人工蜂群算法对航空发动机部件级模型进行修正;步骤3,将修正后的发动机部件级模型输出数据与发动机动态运行试验数据以及原发动机部件级模型输出数据相比较,验证模型精度的改善程度;其中,要求实现最大建模误差不大于10%,稳态建模误差控制在1%以内;步骤4,在满足模型输出精度的前提下,将非线性部件级模型线性化,建立线性状态变量模型;步骤5,采用由压气机效率退化量、涡轮效率退化量组成的可调参数向量来表征航空发动机性能退化值,通过以该可调参数向量作为航空发动机模型的一个控制输入量,结合滑模控制理论,设计具有强鲁棒性的滑模控制器,实现发动机模型的输出自适应地无偏跟踪真实发动机的实际输出,提出基于误差反馈滑模控制的航空发动机自适应线性动态模型设计方法;步骤6,针对发动机气路故障,从安全性、可靠性角度出发,研究发动机渐变故障和突变故障机理,对发动机气路故障模式进行分类,建立故障模型;之后基于发动机故障模型,向发动机非线性部件级模型中注入故障,用于模拟真实发动机中可能出现的各类故障;步骤7,提出基于分层诊断策略的航空发动机气路故障诊断方法:首先进行传感器故障排查,设计基于扩张干扰估计的滑模观测器,实现在传感器测量输出中包含噪声干扰时,仍旧能够及时定位故障传感器,并对故障传感器进行重构,达到避免由于传感器故障而发生发动机气路部件故障误判的目的;其次依据传感器数据进行状态监视,实时估计发动机性能,在此基础上,综合利用各个可测量的发动机运行参数,开展发动机气路部件故障的诊断研究,采用基于人工蜂群优化的滑模观测器对故障进行诊断,从而实现高效发动机气路部件故障诊断。
地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号