[发明专利]一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法

权利要求书

1.一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：根据飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据，拟合发动机振动值分布，绘制初步的发动机振动值分布曲线和退化率曲线：

步骤1.1：局部拟合：使用支持向量回归的方法，对飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据的散点进行局部拟合，其中根据设定的分段拟合范围，对每段数据做高误差率支持向量回归；所述发动机振动值数据带有时间信息；

步骤1.2：采用拉格朗日法计算步骤1.1中支持向量回归的优化问题，并结合拉格朗日乘数对每段数据生成回归曲线；

步骤1.3：在每段数据中选取中心点数据，根据中心点数据的时间信息计算回归曲线上对应时间点的数值点，并将其作为一个基准点；

步骤1.4：按照时间顺序依次连接所有基准点，得到初步的发动机振动值分布曲线，并计算初步的发动机振动值分布曲线上各点的导数，根据导数值得到初步的发动机振动值的退化率曲线；

步骤2：确定统计异常点：

步骤2.1：利用步骤1所得的初步的发动机振动值分布曲线，计算该分布曲线中每个数据点的残差R_resid，R_resid＝D_data-D_fit，其中D_data为实际的发动机振动数据，D_fit为步骤1得到的对应拟合数据；并得到分布曲线中各个数据点残差的最大值max(R_resid)；

步骤2.2：根据以下公式

RSD=Σi=1n(Rresidi-R‾resid)2/n]]>

计算残差数据的修正标准差R_SD，其中R_residⁱ为符合计算条件的残差数据集中的第i个数据，符合计算条件的残差数据集中共n个数据，为符合计算条件的残差数据集中所有残差数据的平均值；所述符合计算条件的残差数据集指残差数值小于max(R_resid)*0.9的残差数据组成的集合；

步骤2.3：计算初步的发动机振动值分布曲线中每个数据点的标准残差值Z_resid＝R_resid/R_SD；

步骤2.4：得到发动机振动统计异常点为标准残差值大于3的数据点；根据这些发动机振动统计异常点的时间信息，在步骤1的飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据中，将发动机振动统计异常点的振动值替换为0；

步骤3：确定阶跃改变点：

步骤3.1：计算初步的发动机振动值的退化率曲线中每个数据点d_j的标准误差e_se^j：

esej=|Σj=1Ndj2/N-dj|]]>

其中N为初步的发动机振动值的退化率曲线中的数据点个数；

步骤3.2：计算初步的发动机振动值的退化率曲线的平均斜率e_avg和平均误差e_err：

e_avg＝E(d_j)

e_err＝E(e_se^j)

步骤3.3：计算无控制作用区的可信区间的上限L_u和下限L_d：

L_u＝2×e_avg+3×e_err

L_d＝0.5×e_avg-3×e_err

步骤3.4：对于步骤1的飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据中的各个数据点，若某一数据点的振动值与导数值的乘积不在可信区间[L_d,L_u]内，则确定该数据点为阶跃改变点；根据这些阶跃改变点的时间信息，在步骤1的飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据中，将阶跃改变点的振动值替换为0；

步骤4：对于经过步骤2和步骤3处理后的飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据，采用以下步骤得到准确的飞机发动机退化率曲线：

步骤4.1：以步骤3确定的阶跃改变点作为端点对经过步骤2和步骤3处理后的飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据进行分段，对分段数据做低误差率支持向量回归；

步骤4.2：采用拉格朗日法计算步骤4.1中支持向量回归的优化问题，并结合拉格朗日乘数对步骤4.1中的每段数据生成回归曲线；

步骤4.3：在步骤4.1中的每段数据中选取中心点数据，根据中心点数据的时间信息计算步骤4.2得到的回归曲线上对应时间点的数值点，并将其作为一个基准点；

步骤4.4：按照时间顺序依次连接步骤4.3得到的所有基准点，得到发动机振动值分布曲线，并计算发动机振动值分布曲线上各点的导数，根据导数值得到准确的飞机发动机退化率曲线。