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(中国民用航空飞行学院 四川广汉 618307)
摘 要:航空发动机故障诊断技术对于保证发动机的可靠性和飞行的安全性、经济行具有重要意义.本文以FJ44型航空发动机为研究对象,采用灰色系统理论对发动机常见故障类型进行分析,通过灰色聚类分析的方法实现发动机常见故障的诊断.实际参数验证表明该方法具有较高的可行性,对FJ44型发动机的故障诊断有一定的参考性.
关键词:故障诊断 灰色聚类 FJ44发动机
中图分类号:v235.13 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)08(a)-0015-02
Abstract:The aeroengine fault diagnosis technology h论文范文e very important meaning to guarantee the reliability,safety and economic of the engine and flight. This paper take FJ44 aeroengine as the research object,by using the grey system theory to analyze the common faults of this engine.through the method of gray clustering analysis to realize the engine common fault diagnosis.The actual parameters test show that this method has a highly feasibility,and it can be a certain reference for the FJ44 aeroengine fault diagnosis.
Keywords:fault dignosis,grey cluster,FJ44aeroengine
民航业发动机故障诊断多依靠经验丰富的工程师对故障进行判断,其随机性较高,排故时间一般也较长.故为了减少排故时间,提高飞机的利用率,研究新的故障诊断技术就显得十分必要.
FJ44型发动机主要安装在公务机“奖状”525上,由于多种原因,目前对FJ44型发动机的故障诊断技术研究不多.航空发动机本身就是一个非常复杂的非线性系统,不可能测取全部得工作参数,而且得到的测量数据也不全面,如何从有限的监控信息中正确诊断出发动机故障便成为一个技术难点.本文针对FJ44发动机,通过对发动机运行和故障时数据的收集和整理,运用灰色聚类的分析方法,探析FJ44发动机常见故障的诊断技术,以便提高航线维护的效率,提高发动机的整体利用率.
1.灰色聚类分析实现故障诊断的基本原理
灰色系统理论是研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用数学理论,它不是从系统内部特殊的规律出发去研究系统,而是通过对系统某一层次的观测资料加以数学处理,达到在更高层次上了解系统内部变化的趋势和相互关系,其方法属非统计方法,在系统数据较少和条件不满足统计要求的情况下,具有实用性.灰色聚类是将聚类对象对于不同的聚类指标所拥有的白化权,按几个灰类进行归纳,通过计算所有指标的综合效果,判断聚类对象所属类型.
在对航空发动机的故障诊断中,最主要的问题是如何根据所能测到的关键的性能参数来正确判断发动机那一部分最有可能出现故障.航空发动机结构十分复杂,各系统之间联系紧密,它本身就是一个灰色系统,它的一个常见典型故障可构成故障诊断的一个灰类.发动机的某一部分出现故障时,在其性能参数中必会有一定体现,性能参数的数值经过处理后可以作为聚类指标的白化数.灰色诊断的基本原理是将待诊发动机(聚类对象)故障时的性能参数(聚类指标)作为白化数,按几个灰类进行归纳,通过计算待诊发动机与所有灰类的聚类系数,根据聚类系数的大小判断发动机的故障类型.
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其中,N1k为换算到标准大气条件下的低压转子转速,N2k为换算到标准大气条件下的高压转子转速,I论文范文k为换算到标准大气条件下的涡轮级间温度,Wk为换算到标准大气条件下的燃油流量,T为外界大气温度,P为外界大气压力.发动机的N1和N2存在一定的比例,且换算到标准大气压后,压力高度和大气温度都是同一标准,故在聚类计算式一般只选用N2、I论文范文和FF三个主要的性能参数.
通过对多台发动机故障时性能参数的统计和整理,最终得到表1发动机常见故障诊断的参数模型.
上表中X1为发动机电嘴烧蚀时故障参数序列,X2为发动机起动发电机密封圈渗滑油时的故障参数序列,X3为发动机燃油流量传感器故障时的故障参数序列,X4为磁传感器故障时的故障参数序列.X1—X4构成FJ44型发动机故障诊断的4个灰类.
3.灰色聚类分析用于故障诊断的一般步骤
按照上述的原理及方法介绍,可得到灰色聚类方法实现故障诊断的一般步骤为:
(1)将整理得到的发动机故障时的性能参数N1、N2、I论文范文、FF按照公式换算为标准大气压下的数据,把换算后的数据按照参数模型的形式写成矩阵,记为Xij (i等于1,2,3,等N)
(2)给出j指标y子类的白化权函数.根据对十位行业内专家调查得到满足以下:
4.实例验证
根据上述模型和方法,选用四组已判明故障的发动机性能参数序列来验证该方法的有效性(表2).
运用本文的方法对其进行诊断,求出聚类系数矩阵如下:
5.结语
文章以FJ44型航空发动机为研究对象,采用灰色系统理论对发动机常见故障类型进行分析,通过灰色聚类分析的方法实现发动机常见故障的诊断.实例验证表明该方法具有较高的可行性,对FJ44型发动机的常见故障的诊断具有一定的参考性.
参考文献
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发动机故障诊断方法引用文献:
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