[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

说明书

技术领域

本发明涉及飞机发动机性能分析技术领域，具体为一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法，用以评估发动机性能。

背景技术

分析评价飞机发动机的退化性在飞机发动机实际应用中占有很重要的地位，例如对一架执行商业航线的飞机，其发动机维护管理依赖于准确的预测大修时间，这就取决于发动机的退化性。详细了解了发动机的退化特征，就可以通过改变报警阈值来提高发动机故障诊断能力；而在设计过程中，关注发动机退化特征的诱因，也可以指导发动机的设计。所以分析研究发动机使用过程中的性能退化现象是飞机发动机的重要课题。

对飞机发动机性能退化现象的研究是一种延长发动机使用寿命的方式，在另一方面这种研究也可用于改进飞机发动机设计，例如专利CN 102789545 A就提出了一种基于退化模型匹配的涡轮发动机剩余寿命的预测方法，该专利设计了一种退化模型对涡轮发动机寿命进行预测，美国通用公司在2013年提出了一个“用于个性化的设备退化预测的基于模型的途径”的专利(CN 102889992 A)，该专利提出面向涡轮发动机的退化预测参数检测设备。

在实际应用中，飞机发动机振动值已经广泛应用于飞机发动机的状态评估，但是由于一些发动机原始数据存在瑕疵，这些瑕疵的存在导致采用飞机发动机振动值来分析评估发动机退化性就尤为复杂，而且得到的退化曲线精确度较低。例如传感器校准转变、清洗发动机的影响等一系列因素，这些瑕疵一般表现为性能参数变量中的以及大空隙中的统计异常点和阶跃变化点。

发明内容

为解决现有技术存在的问题，本发明在飞机原有设备的基础上提出了一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法，以一定时间间隔采集飞机飞行过程中的各阶段的发动机振动数据，研究其退化率，来分析发动机退化特征。

本发明首先采用支持向量回归的方法拟合出发动机的振动值分布曲线和退化率曲线；其次判断高误差率回归分布曲线中的统计异常点和高误差率退化率曲线中的阶跃改变点，消除统计异常点和阶跃改变点，根据阶跃对各观察值进行分段；最后对各分段采用低误差率的支持向量回归重新拟合发动机的退化率曲线。

本方法精度高、可靠性好，可以有效的对飞机发动机在使用过程中退化情况进行评估，得到的退化率曲线可以作为发动机的维护和维修安排的参考，也可用于发动机使用的长期规划中。

本发明的技术方案为：

所述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