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工程熱物理研究所在航空發動機傳感器故障診斷與容錯控制研究取得進展

  

    航空發動機中控制系統通過傳感器測量的信號來實現對運行狀態的監測與控制,因此傳感器測量信號的準確可靠是控制系統安全穩定運行的關鍵因素,為了提高控制系統的穩定性、安全性及可靠性,對傳感器進行故障診斷、隔離及信號重構具有重要意義,在故障診斷中比較成熟的方法是閾值法,而這其中故障閾值的選取又是一個難點,因此需要考慮采用優化算法對傳統閾值進行修正。 

  研究人員采用了基于卡爾曼濾波的故障診斷方法對發動機傳感器進行故障檢測,從單傳感器故障和多傳感器故障的角度,分別設計了一組濾波器,然后根據故障判斷邏輯,對傳感器故障進行診斷,故障診斷結構如圖1。

  由上述傳感器故障診斷方法可知,傳感器故障檢測閾值選取的合理性直接關系到故障診斷的準確度,當故障檢測閾值選取失當時,將產生漏報警和虛報警錯誤,但是這個要求是相互矛盾的,一般的故障診斷系統無法同時保證漏檢率與虛警率同時為零,因此在故障檢測閾值的選取過程中需要進行折衷考慮;而代價函數在傳感器本身特性及噪聲偏差基礎上綜合考慮了漏檢率及虛警率對故障診斷的影響,其邏輯性強且容易采用計算機計算,因此結合代價函數選取傳感器故障檢測閾值是一種可行方案。 

  研究人員在代價函數的基礎上,結合粒子群優化算法,對故障閾值進行優化。傳統的粒子群算法采用靜態的慣性權重和學習因子會使優化過程陷入局部最優,因此,引入動態非線性權重和線性遞減的局部學習因子以及線性遞增的全局學習因子,以利于局部迭代和全局迭代,增加算法的準確性,迭代過程如圖2。 

  通過改進的優化算法,使故障閾值的選取更加準確合理,該方法以數理統計知識為基礎,結合根據傳感器的均值、偏差和故障值等情況,綜合得出最優閾值;在建立了航空發動機數學模型后,基于此模型開展了一系列傳感器故障診斷仿真研究,結果表明:相比于傳統閾值確定方法,該方法在誤判率、以及診斷速度上具有較好的優越性,為故障診斷、閾值選取提供了一種新思路如圖3。 

  圖1 (a)單個傳感器故障診斷結構

  圖1 (b)多個傳感器故障診斷結構

  圖2 適應度函數迭代曲線

  圖3 (a)軟故障

  圖3 (b)硬故障

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