[发明专利]基于数据的航空发动机整机性能衰退评估与预测方法

说明书

本公开提供一种基于数据的航空发动机整机性能衰退评估与预测方法，包括以下步骤：S1：选择与发动机整机性能衰退相关的测量参数作为评估参数，基于评估参数建立发动机整机性能衰退监控指标树，并将评估参数依据对发动机性能衰退的影响程度设定权重指标；S2：从同一架飞机一个水洗周期内的飞行数据中，选取不同飞行架次相同工况的评估参数构建评估样本；S3：以评估样本数据的第一个数据为基准，求其他数据与该基准的距离，并将该距离数据归一化来定义发动机整机性能衰退指标；S4：采用基于人工神经网络的算法，利用在步骤S2中构建的评估样本和在步骤S3中定义的衰退指标，构建发动机整机性能衰退预测模型进行发动机整机性能衰退预测。

技术领域

本公开涉及航空发动机健康管理技术领域，尤其涉及一种基于数据的航空发动机整机性能衰退评估与预测方法。

背景技术

航空发动机长时间工作在高温、高压、高转速、高负荷等恶劣条件下，其可靠性和安全性是保障飞行安全的重要指标。航空发动机的维修成本很高，为保障在役发动机的安全性与可靠性，发动机故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management，PHM)是一个行之有效的解决方案。发动机性能衰退是在长时间运行过程中，由于磨损、蠕变、腐蚀、振动等原因造成的部件流通能力下降或效率降低，进而导致发动机整机的性能衰退。发动机性能衰退评估与预测是PHM的重要功能，其原理是通过分析监控数据，综合利用发动机模型信息评估性能衰退程度，同时利用性能衰退指标，对发动机剩余寿命进行预测。

整机性能衰退与评估包括基于模型和数据驱动两类方法。其中基于模型的方法是在已知发动机性能模型的条件下，通过测量参数详细估计发动机核心部件性能退化，在此基础上评估整机的性能衰退，该方法强烈依赖发动机模型。数据驱动的评估方法，可根据测量参数直接评估整机性能衰退。但是现有的数据驱动评估方法，仅是利用监控系统中排气温度裕度变化趋势评估整机性能，很难实现发动机性能的精细化监控。

发明内容

为了解决至少一个上述技术问题，本公开提供一种基于飞行记录仪数据的航空发动机整机性能衰退评估与预测方法，综合利用与发动机性能衰减相关的其他监控参数如环境参数、气路参数、运行参数等评估整机性能衰退状况，同时利用神经网络算法对整机性能进行预测，解决了传统方法中靠单一排气温度裕度指标评估的不精细问题，为发动机性能提供了更优化的监控方法，具有较强的工程应用价值。本公开通过以下技术方案实现：

根据本公开的一个方面，基于数据的航空发动机整机性能衰退评估与预测方法包括以下步骤：

S1：选择与发动机整机性能衰退相关的测量参数作为评估参数，基于评估参数建立发动机整机性能衰退监控指标树，并将评估参数依据对发动机性能衰退的影响程度设定权重指标；

S2：从同一架飞机一个水洗周期内的飞行数据中，选取不同飞行架次相同工况的评估参数构建评估样本；

S3：以评估样本数据的第一个数据为基准，求其他数据与该基准的距离，并将该距离数据归一化来定义发动机整机性能衰退指标；

S4：采用基于人工神经网络的算法，利用在步骤S2中构建的评估样本和在步骤S3中定义的衰退指标，构建发动机整机性能衰退预测模型进行发动机整机性能衰退预测。

根据本公开的至少一个实施方式，步骤S1包括如下步骤：

S11：依据发动机运行机理从与发动机整机性能衰退相关的测量参数中选择评估参数并构建监控指标树，与发动机整机性能衰退相关的测量参数包括：环境参数、气路参数、运行参数、飞行状态参数和其他性能参数；

S12：为监控指标树中的环境参数、气路参数、运行参数、飞行状态参数和其他性能参数选择权重系数。