[发明专利]一种航空发动机稳态数据筛选方法及装置

说明书

本发明公开了一种航空发动机稳态数据筛选方法。本发明航空发动机稳态数据筛选方法基于航空发动机稳态下的自身特点，首次提出以加、减速过程温度分布差异为核心依据来确定航空发动机的稳态点，然后以这些稳态点上的航空发动机各项测量参数作为已知稳态数据，倒推出航空发动机各项测量参数的变化幅度、平均值偏差、均方差的最优阈值，能较好的解决稳态数据筛选时需要人工经验且无法获取阈值最优值的问题。本发明还公开了一种航空发动机稳态数据筛选装置。

技术领域

本发明涉及航空发动机设计与控制技术领域，尤其涉及一种航空发动机稳态数据筛选方法。

背景技术

随着航空工业技术的发展，飞行任务、环境越来越复杂多变。航空发动机通常选取大机动，高强度对抗下的工况进行飞行试验，在长期飞行过程中积累了大量数据，如何有效利用这些试验数据，减少人工参与以实现数据自动化处理，同时降低稳态数据的错选或遗漏率，成为航空发动机领域，尤其是军用航空发动机领域亟需解决的关键难题之一。

目前，针对飞行数据中的稳态数据筛选问题，国内外通常根据发动机测量参数的变化幅度、平均值偏差、均方差三个标准进行筛选。例如NASA的格伦研究中心利用低通滤波预处理飞行数据，计算其中所包含测量参数的平均值和标准偏差，标准数据的偏差低于定义的约束则判断为稳态数据[Simon D L，Litt J S.Adata filter for identifyingsteady-state operating points in engine flight data for condition monitoringapplications[J].Journal of Engineering for Gas Turbines and power]。国内方面，孙浩等[孙浩，郭迎清，李睿超.机载实时模型稳态基准值的修正方法研究[J].航空计算技术]同样根据变化幅度、平均值偏差、均方差这三个标准，从大量的发动机传感器参数中辨识出稳态下运行的数据。然而以上三个阈值通常根据经验选取，且未制定选取标准，过多依赖工程经验增加了基线模型建模的工作量，同时阈值选取过大过小容易导致稳态数据错选或漏选。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种航空发动机稳态数据筛选方法，以加、减速过程温度分布差异为核心依据来确定航空发动机的变化幅度、平均值偏差、均方差的最优阈值，能较好的解决稳态数据筛选时需要人工经验且无法获取阈值最优值的问题。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种航空发动机稳态数据筛选方法，为航空发动机的各项测量参数分别设定变化幅度阈值、平均值偏差阈值、均方差阈值，然后依据所设定的变化幅度阈值、平均值偏差阈值、均方差阈值从航空发动机的各项原始测量参数样本中筛选出稳态测量参数；按照以下方法为航空发动机的各项测量参数分别设定变化幅度阈值、平均值偏差阈值、均方差阈值：

步骤一、首先对航空发动机的原始温度测量参数进行去噪；然后从去噪后的航空发动机的原始温度测量参数中提取出加速状态下的温度测量参数和减速状态下的温度测量参数；对加速状态下的温度测量参数关于燃油的函数y_a及减速状态下的温度测量参数关于燃油的函数y_d分别进行多项式拟合，并以函数y_a与y_d的重合度最高为优化目标，以航空发动机的温度测量参数的变化幅度阈值、平均值偏差阈值、均方差阈值作为待优化变量分别进行优化求解，得到航空发动机的温度测量参数的最优变化幅度阈值、最优平均值偏差阈值、最优均方差阈值；

步骤二、利用所述航空发动机的温度测量参数的最优变化幅度阈值、最优平均值偏差阈值、最优均方差阈值，对去噪后的航空发动机的原始温度测量参数进行稳态数据筛选；然后以筛选出的稳态温度测量参数所对应的采样点为稳态点，以这些稳态点上的航空发动机的其余各项测量参数为依据，倒推出航空发动机的其余各项测量参数的最优变化幅度阈值、最优平均值偏差阈值、最优均方差阈值。

优选地，使用小波去噪方法进行所述去噪。