[发明专利]一种基于静电特征参数的发动机性能退化预警方法

说明书

本发明公开了一种基于静电特征参数的发动机性能退化预警方法，首先由发动机台架实验获取静电监测特征参数的变化规律以及特征参数联合概率分布，用状态空间模型对特征参数建模分析，利用多维数据空间聚类分析方法完成参数辨识并建立性能退化行为的表征模型，融合常规的状态监测信息和静电监测信息，结合发动机性能指标，构建发动机性能退化预警方法。本发明功能性强，为发动机性能预测趋势提供了参考，可广泛应用于航空发动机状态监测、故障诊断与系统健康管理技术领域。

技术领域

本发明涉及航空发动机状态监测、故障诊断与系统健康管理领域，具体是指一种基于静电特征参数的发动机性能退化预警方法，更具体地，通过静电感知方法来探索航空发动机气路部件的故障机理和静电监测信号特征之间的映射关系。

背景技术

航空发动机的健康状态是航空器运行安全性、可靠性的决定性因素，然而目前的材料、设计、生产、工艺和维护还不能充分保证发动机使用中对可靠性、耐久性和维修性的要求，不能确保飞行的安全性和可靠性。因此，需要依据发动机的状态监测系统对发动机的健康状态做出准确的评估。除了安全性和可靠性因素之外，经济性也是面临的另外一个问题。对航空运营商而言，航空发动机健康管理是合理地权衡使用、维修中安全和经济的矛盾的有效手段。通过对发动机实施全寿命周期的健康管理，运行监控人员和航空公司的维修保障人员能及时确定故障原因、性质、部位、维修措施，合理安排维护时间、任务及应急措施等提供技术支持，并做出适当的维修活动决策，避免“过修”和“失修”问题，提高发动机的利用率，显著改善运营商特别关注的非计划停场、准点率、航班延误/取消、维修计划等项目，对于提升航空运输的安全性、经济性具有重要意义。

对在役航空发动机而言，气路部件由于长期在高温、高压、高速旋转以及高交变载荷等苛刻条件下工作，是故障的主要发生源。目前的研究成果表明：在航空发动机总体故障中，气路部件故障约占90％以上，其维护费用占发动机总体维护费用的60％。对新型号研制阶段的发动机而言，气路部件在试车试验过程中故障率高，也迫切需要具有预警能力的在线监测技术来提供早期故障预警信息，防止故障进一步传播、恶化，降低新型发动机试车试验中发生严重故障的机率，以保障型号研制任务和相关验证试验任务有序开展。因此，无论是在役航空发动机，还是新型号研制的航空发动机，要真正实现航空发动机要真正实现航空发动机的健康管理，必须解决航空发动机气路部件的故障感知和预警能力问题。

因此，一种能够实现对发动机性能退化的预警方法有待提出。

发明内容

针对以上问题，本发明提出了一种基于静电表征参数的发动机性能退化预警方法。该技术方法根据静电监测特征参数表征规律和特征参数联合概率分布，通过状态空间模型完成数据转换，参考常规监测数据信息，构建多维参数向量完成，利用多维数据空间聚类分析方法实现模型边界的划分和边界特征的提取，完成性能退化行为表征模型，以发动机性能参数为指标，实现发动机性能退化趋势的预测。

本发明提供的技术方案为：

一种基于静电特征参数的发动机性能退化预警方法，首先由发动机台架实验获取静电监测特征参数的变化规律以及特征参数联合概率分布，用状态空间模型对特征参数建模分析，利用多维数据空间聚类分析方法完成参数辨识并建立性能退化行为的表征模型，融合常规的状态监测信息和静电监测信息，结合发动机性能指标，构建发动机性能退化预警方法。

进一步地，通过发动机台架实验获得静电监测数据，判断监测数据与发动机性能之间的关系，确定静电监测关键特征参数，获得特征参数变化规律及特征参数联合概率分布；

然后，采用状态空间方法将多个变量时间序列处理为向量时间序列，采用随机向量序列方法描述系统在任何一个时刻的状态向量；

接着，依据所获得的静电信号的特征参数，加上常规监测手段提供的信息数据，构建多维参数向量，利用多维数据空间聚类分析方法实现性能退化模型边界的划分与边界特征的提取，完成性能退化行为表征模型；