[发明专利]用于监控飞行器发动机的系统和方法

权利要求书

1.一种用于监控飞行器发动机的系统，包括：

-获取模块(3)，所述获取模块配置成在所述飞行器的飞行时间期间，获取与所述飞行器发动机(15)及其环境相关的物理量的当前测量值，所述物理量被称为物理输入量(ME)和物理输出量(MS)，

-用于模拟所述飞行器发动机的物理行为的模块(5)，所述模块配置成根据物理输入量(ME)的所述当前测量值来模拟物理输出量(VS)的值，

-处理器(9)，所述处理器配置成计算物理输出量(VS)的所述模拟值和物理输出量(MS)的所对应的当前测量值之间的物理裕度，所述物理裕度被称为实际裕度(MR)，

-学习模块(7)，所述学习模块配置成根据物理输入量(ME)的所述当前测量值来预测裕度，所述裕度被称为预测裕度(MP)，且所述处理器(9)还配置成计算所述实际裕度(MR)和所述预测裕度(MP)之间的监控残差(R)，所述监控残差给出所述飞行器发动机的状态的指示。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，在所述飞行器的飞行的稳定阶段和瞬态阶段期间获取物理输入量和物理输出量的所述当前测量值。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述系统包括用于查看所述监控残差的图形表示的显示界面(23)。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其特征在于，所述学习模块(7)基于在预定数量的学习飞行期间通过使用参考飞行器发动机(115)预先构建的学习模型，与所述参考发动机相关的物理输入量的测量值以及由所述模拟模块生成的实际裕度在每次学习飞行期间被注入到所述学习模块中，使得所述学习模块能够构建所述学习模型。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，选择所述学习飞行的数量，以在所述学习模型的准确性和稳定性之间提供折衷，且仅考虑一系列飞行中的第一元素。

6.根据权利要求4或5所述的系统，其特征在于，根据线性回归或随机森林的统计技术来构建所述学习模型(7)。

7.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其特征在于，物理输入量包括与所述飞行器发动机和/或所述飞行器的飞行条件相关的至少一个输入参数，所述至少一个输入参数包括从所述发动机的转速、外部温度、外部压力、燃料流速、从所述发动机获取的空气流速、从所述发动机抽取的电能、叶片位置、飞行高度、过滤器的存在与否中选择的至少一个参数，且物理输出量包括表示所述飞行器发动机的运行状态的至少一个输出参数，所述至少一个输出参数包括从所述发动机的内部温度和所述发动机的轴的扭矩中选择的至少一个参数。

8.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其特征在于，所述监控残差被聚合成用于合成表示的平均值或模式。

9.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其特征在于，所述飞行器发动机(15)是直升机涡轮发动机。

10.一种用于监控飞行器发动机的方法，包括如下步骤：

-在所述飞行器的飞行时间期间，获取与所述飞行器发动机及其环境相关的物理量的当前测量值，所述物理量被称为物理输入量(ME)和物理输出量(MS)，

-根据物理输入量(ME)的所述当前测量值来模拟物理输出量(VS)的值，

-计算物理输出量(VS)的所述模拟值和物理输出量(MS)的所对应的当前测量值之间的物理裕度，所述物理裕度被称为实际裕度(MR)，

-根据物理输入量的所述当前测量值来预测裕度，所述裕度被称为预测裕度(MP)，以及

-计算所述实际裕度和所述预测裕度之间的监控残差(R)，所述监控残差给出所述飞行器发动机的状态的指示。