本發(fā)明屬于發(fā)動機(jī)故障試驗(yàn)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，具體涉及一種基于模型和模糊模式識別的氣路故障診斷方法。
背景技術(shù)：
氣路故障診斷(或稱氣路分析)是指通過監(jiān)測氣路測量參數(shù)數(shù)據(jù)的變化，利用數(shù)學(xué)方法識別并定位發(fā)動機(jī)整機(jī)及氣路部件的性能變化趨勢或故障。通常情況下，氣路故障診斷通過測量參數(shù)來診斷機(jī)理復(fù)雜的物理故障，其原理是對發(fā)動機(jī)的健康狀態(tài)的評估，依賴于各個相對獨(dú)立的部件的健康狀態(tài)，而部件的健康狀態(tài)可以用發(fā)動機(jī)獨(dú)立變量來表示，比如效率、流量等。自從1972年Lou i s A.Urban首次提出了基于模型的氣路故障診斷方法后，氣路故障診斷方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍用和民用發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)。相比振動、滑油、可視性監(jiān)視等其他故障診斷方法，氣路故障診斷方法具有獨(dú)特的優(yōu)勢：由于只需要通過氣路測量參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而不需要通過添加額外的傳感器或者監(jiān)控設(shè)備來完成故障診斷。因此，氣路故障診斷方法也為搭建機(jī)載健康管理系統(tǒng)提供了非常有利的基礎(chǔ)，有效的提高航空發(fā)動機(jī)的安全性、可靠性、可維修性和經(jīng)濟(jì)性。
氣路故障診斷主要形成了以下幾種方法：基于模型的方法、基于數(shù)據(jù)的方法以及人工智能方法?；谀Ｐ偷臍饴饭收显\斷方法主要包括：線性I CM法、最小二乘法和卡爾曼濾波等。目前的基于模型的氣路故障診斷方法的主要問題有：
(1)基于模型的氣路故障診斷方法對發(fā)動機(jī)仿真模型的精度過于依賴，發(fā)動機(jī)模型的精度直接影響基于模型的方法的計(jì)算精度，在發(fā)動機(jī)模型的精度不高的情況下，基于模型的方法會出現(xiàn)計(jì)算誤差大和不收斂等情況，甚至?xí)霈F(xiàn)錯誤的故障診斷結(jié)果，導(dǎo)致無法實(shí)現(xiàn)正常的氣路故障診斷；
(2)很多基于模型的方法，其中包括非線性加權(quán)最小二乘法，需要先驗(yàn)知識和數(shù)據(jù)挖掘，但是協(xié)方差矩陣通常是隨機(jī)的，這就導(dǎo)致了隨機(jī)誤差；
(3)現(xiàn)有的基于模型的氣路故障診斷方法對試車數(shù)據(jù)的處理能力不足，往往會出現(xiàn)精度低、誤差大和不收斂的情況；
(4)基于模型的氣路故障診斷方法往往會產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng)，導(dǎo)致沒有發(fā)生故障或異常的健康參數(shù)產(chǎn)生較大的偏差，影響故障定位的精確性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于模型和模糊模式識別的氣路故障診斷方法，包括如下步驟：
步驟一、獲得多個已知?dú)饴饭收夏Ｊ较碌臏y量參數(shù)偏差并根據(jù)所述測量參數(shù)偏差求取已知故障健康參數(shù)偏差形成已知故障信息的樣本空間
步驟二、獲得未知故障的測量參數(shù)偏差并采用與步驟一相同的方法求取未知故障健康參數(shù)偏差
步驟三、采用如下公式計(jì)算未知故障健康參數(shù)偏差與所述各已知故障健康參數(shù)偏差之間的模糊貼近度：
其中，κ為與兩個向量的二范數(shù)的相關(guān)系數(shù)，為向量的二范數(shù)，為向量的二范數(shù)；
步驟四、找出最大的模糊貼近度λi，其對應(yīng)的第i個典型氣路故障模式則為最可能發(fā)生的部件故障類型。
優(yōu)選的是，根據(jù)所述測量參數(shù)偏差求取已知故障健康參數(shù)偏差包括利用基于模型的最小二乘法。
優(yōu)選的是，根據(jù)所述測量參數(shù)偏差求取已知故障健康參數(shù)偏差包括采用卡爾曼濾波法。
優(yōu)選的是，所述步驟一中，獲得多個已知?dú)饴饭收夏Ｊ较碌臏y量參數(shù)偏差包括通過試驗(yàn)測量獲取。
優(yōu)選的是，所述步驟一中，獲得多個已知?dú)饴饭收夏Ｊ较碌臏y量參數(shù)偏差包括通過模擬故障仿真獲取。
本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：
(1)該發(fā)明克服了現(xiàn)有的基于模型的方法對發(fā)動機(jī)模型的過分依賴，擴(kuò)展了基于模型的氣路故障診斷方法的適用范圍；
(2)在發(fā)動機(jī)模型的計(jì)算精度不高的情況下，能夠有效的對基于模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行修正，從而提高氣路故障診斷的精度；
(3)該發(fā)明克服了擴(kuò)散效應(yīng)對氣路故障診斷結(jié)果的影響，提高了計(jì)算結(jié)果的精度；
(4)利用本發(fā)明，能夠判斷氣路故障診斷結(jié)果的置信度，提高了工程實(shí)用性。
附圖說明
圖1為按照本發(fā)明基于模型和模糊模式識別的氣路故障診斷方法的一優(yōu)選實(shí)施例的流程圖。
具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明實(shí)施的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行更加詳細(xì)的描述。在附圖中，自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。下面通過參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)說明。
在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語“中心”、“縱向”、“橫向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底”“內(nèi)”、“外”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制。
本發(fā)明提供了一種基于模型和模糊模式識別的氣路故障診斷方法，利用基于模型的氣路故障診斷，例如加權(quán)最小二乘法或卡爾曼濾波，計(jì)算出典型氣路故障對應(yīng)的健康參數(shù)偏差特征，從而建立故障信息樣本庫。在此基礎(chǔ)上，本文利用模糊模式識別做進(jìn)一步的修正，從而形成了一種新的復(fù)合氣路故障診斷方法。技術(shù)方案示意圖如圖1所示。主要包括以下步驟：
步驟一、獲得多個已知?dú)饴饭收夏Ｊ较碌臏y量參數(shù)偏差并根據(jù)所述測量參數(shù)偏差求取已知故障健康參數(shù)偏差形成已知故障信息的樣本空間
步驟二、獲得未知故障的測量參數(shù)偏差并采用與步驟一相同的方法求取未知故障健康參數(shù)偏差
步驟三、采用如下公式計(jì)算未知故障健康參數(shù)偏差與所述各已知故障健康參數(shù)偏差之間的模糊貼近度：
其中，κ為與兩個向量的二范數(shù)的相關(guān)系數(shù)，為向量的二范數(shù)，為向量的二范數(shù)；
步驟四、找出最大的模糊貼近度λi，其對應(yīng)的第i個典型氣路故障模式則為最可能發(fā)生的部件故障類型。
本實(shí)施例以三個氣路故障模式為例進(jìn)行說明。
步驟一、首先獲得三個已知?dú)饴饭收夏Ｊ较碌臏y量參數(shù)偏差(i＝1,2,3)，比如獲得風(fēng)扇出口總溫、增壓級出口總溫、高壓壓氣機(jī)的進(jìn)出口總溫和總壓、高壓渦輪出口總溫、燃油流量、高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的測量參數(shù)偏差：
需要說明的是，上述獲得參數(shù)偏差的方法為：針對各個典型氣路故障的故障模式，得到測量數(shù)據(jù)，在沒有測量數(shù)據(jù)的情況下，利用模擬故障數(shù)據(jù)代替。
其次，對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用基于發(fā)動機(jī)性能仿真模型的非線性加權(quán)最小二乘法，計(jì)算各個測量參數(shù)偏差向量對應(yīng)的健康參數(shù)偏差得到模擬故障信息樣本空間如下：
可以理解的是，除采用最小二乘法以外，還可以采用其它算法，例如卡爾曼濾波法。
步驟二、采用與步驟一中相同的方法，利用已經(jīng)測量得到的未知故障對應(yīng)的測量參數(shù)偏差：
從而計(jì)算出未知故障對應(yīng)的健康參數(shù)偏差：
步驟三，采用公式
計(jì)算未知故障健康參數(shù)偏差與所述各已知故障健康參數(shù)偏差之間的模糊貼近度，得到λ1＝0.88、λ2＝0.31、λ3＝0.13；
系數(shù)κ的范圍為大于等于1的實(shí)數(shù)，數(shù)學(xué)表示為[1,+∞]，本實(shí)施例中該值取1。
最后，找出模糊貼近度最大的λ1＝0.88，從而可以確定最可能發(fā)生的故障類型為對應(yīng)的第1個典型氣路故障模式,即高壓壓氣機(jī)的風(fēng)蝕。
最后需要指出的是：以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制。盡管參照前述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。