[發明專利]航空發動機多類故障最小風險診斷方法及裝置

在審

• 申請號: 201810860268.0
• 申請日: 2018-08-01
• 公開（公告）號: CN109308484A
• 公開（公告）日: 2019-02-05
• 發明（設計）人: 蘭國興;李清;程農
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

本發明公開了一種航空發動機多類故障最小風險診斷方法及裝置，其中，方法包括：構成原始訓練集；利用最大?最小值歸一化方法對原始訓練集進行無量綱化處理，并采用線性判別分析進行降維處理；對訓練集中各類故障的后驗概率進行建模，以得到發動機的softmax故障概率模型；采集在役的航空發動機傳感器測量參數，并進行最大?最小值歸一化和線性判別分析降維處理；利用softmax故障概率模型估計出在役航空發動機的各類故障概率；根據各類故障分類錯誤的經驗損失表計算出判定為各類故障的期望損失，并根據期望損失最小的準則進行故障診斷決策。該方法能以較低的期望損失診斷出航空發動機故障，為后續航空發動機的維修提供合理的決策。

技術領域

本發明涉及航空發動機健康管理技術領域，特別涉及一種航空發動機多類故障最小風險診斷方法及裝置。

背景技術

航空發動機是飛機的重要子系統，它的運行狀態直接影響著飛機飛行狀態。歷史上，有不少航空事故都是由發動機故障產生的。同時，作為一種復雜的機械系統，航空發動機本身擁有高昂的成本。因此，航空發動機的維修保障對保證飛行安全、提高飛機的使用效能和使用經濟性非常重要。

隨著社會經濟的發展，飛機航班越來越多，對航空發動機的需求量也越來越大。與此同時，隨著人們對飛機性能的需求越來越高，發動機的推重比越來越大，其復雜度和信息化水平也在不斷提高。傳統的維修策略，如基于故障的事后維修以及基于時間的定期維修已經難以適應航空發動機維修保障的需求。CBM(Conditioned-Based Maintenance，基于狀態的視情維修)越來越受到人們的關注。

CBM根據設備個體的實際監測狀態為基礎，利用一定的理論方法預測潛在的故障及剩余使用壽命，從而為維修決策提供參考和依據。CBM能夠更準確地權衡安全性和經濟性的矛盾，最大限度地減小維修風險和維修成本，提高設備的可靠性。從CBM的基礎上升級衍生出的航空發動機PHM(Prognostic and Health Management，預測與健康管理)已經成為了航空領域的一門新興的綜合性技術，對航空領域內的維修保障體制產生了重大變革。航空發動機早期故障診斷是航空發動機PHM的一個重要組成內容，對航空發動機的健康管理至關重要。它能及時地診斷出航空發動機出現何種故障，為維修決策提供參考。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

本申請的發明人通過大量創造性勞動發現，航空發動機在整個生命周期中，氣路部件會從某個初始狀態開始產生退化，具體表現為流量、效率和壓比產生單調的變化，進而影響發動機的整機性能，同時也會反映到傳感器測量參數上。這種退化過程進行到某個閾值時，可以認為該部件產生了故障。這個閾值可由人為定義，通?？梢远x為發動機整機性能參數衰退到某個安全閾值。發動機整機性能參數以及各個部件的流量、效率和壓比都是無法直接測量的，因此航空發動機故障診斷的目標是，根據航空發動機可測量的傳感器參數，判定發動機此時是處于故障狀態還是正常狀態；如果為故障狀態，進一步判定哪個部件產生了故障。

為此，本發明的一個目的在于提出一種航空發動機多類故障最小風險診斷方法，該方法能以較低的期望損失診斷出航空發動機故障，為后續航空發動機的維修提供合理的決策。

本發明的另一個目的在于提出一種航空發動機多類故障最小風險診斷裝置。