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浅析航空活塞发动机故障诊断技术的几种方法 　　0引言 　　现阶段，民用和军用的航空活塞发动机基本采用的是机械液压控制力式，除通讯和仪表设备外，较少的使用了电子控制装置，同时，由于在使用中通常应用人工监测和手动记录的力式，因此，可获得的准确测量参数也较少，机务维护检修主要依靠维护人员的经验和维护手册提供的排故程序存在排故效率低，排故难的情况，研究数据表明:一个经验丰富的维修人员，其判定故障的准确原因及部位的时间要占到整个排故时间的15%-22%，而排除故障的维修工作只占15%-22% ,随着保障任务量的加大，仅靠专业技术人员本身的经验已逐渐难以满足对发动机进行性能和状态监控的需要。 　　航空活塞发动机故障诊断技术，就是在保持发动机完好状态下，根据发动机提供的各种工况信息，依靠先进的技术手段对这些信息进行整理、分析，查明它产生的原因、轻重程度及发生的部位，然后提出具有针对性的维修力案和处理措施无论在民用还是军用机务维修保障中.都具有极高的应用价值。 　　1故障诊断方法分类 　　故障诊断力法可按照理论及应用技术的不同分为:数学模型力法、信号处理力法和人工智能力法。 　　1.1数学模型力法 　　通过检测信号或物理参数变化，与标准值对比，得出诊断结论该力法由于无法获取系统的内部模型，抗扰能力和鲁棒性较差，被现有的新力法所取代常用的力法有:状态估计法;参数估计法;一致性检验法。 　　1.2信号处理力法 　　利用信号分析理论，挖掘信号内部的故障信息，无需建立数学模型，因此具有较强的适用性但是，对被诊断系统内部的逻辑信息没有较好地利用，欠缺推理的知识性，在故障诊断发展中也受到了一定的限制常用的力法有:基于小波变换的力法;基于输出信号处理的力法;基于信息融合的力法。 　　1.3故障诊断专家力法 　　将知识引入了诊断中，通过一定的智能技术实现了对故障问题的定性和定量分析，大大地提高了故障诊断的水平，也是现今故障诊断技术的热点和主流力向主要有以下几种力法: 　　基于专家系统的诊断力法:模拟专家进行故障诊断的一种人工智能力法但知识获取的难点问题严重影响了该力法的应用。基于人工神经网络的诊断力法:通过模拟人体神经系统而构建的 一种具有自适应、超高维性、较强非线性的动力学模型但是其所需的样本基数较大，复杂系统学习过长等缺点影响了其实际应用。 　　基于故障树的诊断力法:通过对被诊断系统建立树状逻辑模型，可以清晰明确地推导出引起故障发生的根源事件具各定性和定量分析能力，可以查看系统内部的逻辑信息，便于挖掘系统的薄弱环节但是，如果被诊断系统过于复杂和庞大时，会对故障树的建立带来一定困难，也会导致割集求解困难。 　　基于案例推理的诊断力法:通过收集被诊断对象同类型的故障案例和试验阶段的故障测试数据，存储到案例库中，当有新的未知案例发生时，通过检索和相似度计算即可查找到对应的处理办法该力法可缩短诊断的推理路径，提高诊断效率，无需建立数学模型和领域知识，易于接受，在实际工程中应用较为广泛。 　　基于粗糙集的诊断力法:通过约简即可得到诊断系统表中各属性之间的逻辑规则该力法多和其他智能力法配合使用。 　　2故障诊断专家方法应用的可行性 　　由于我国的民用和军用飞行学院长期大量使用采用活塞发动机作为动力装置的初级教练机，因此培养了一大批一线航空活塞发动机维修的机务和技术人员，积累了大量的专家级的维修和排故经验，而这些宝贵经验是广大技术人员智慧的结晶，为建立故障诊断系统的知识库提供了专业知识和事实数据，为故障诊断的人工智能化提供了可能。 　　基于上述航空活塞发动机的结构和维护特点，考虑在故障诊断工作中各种人工智能力法的实用性，采用基于故障诊断专家的故障诊断系统，可以将专家与技术人员的经验储存在计算机中，并且可以将众人的经验结合起来，更有效的利用，采用合理的推理力式，还可以诊断出以前单个维护人员不能确定的故障，达到更好的诊断效果利用维护人员的经验及排故手册，生成知识处理和诊断推理模块，在此基础上设计出专家系统，可以使用在维护人员的日常维护中，提高航空活塞发动机的排故率。 　　3故障诊断专家方法应用的优越性 　　(1)故障诊断专家系统对于实际问题的解决，受外部环境的影响小。 　　(2)故障诊断专家系统能减少因人员疏忽而产生的错、忘、漏现象，降低因疲劳或情绪因素导致的偏差和错误，能够细致周密、快速准确、高效低耗地进行工作。 　　(3)故障诊断专家系统可使广大机务维修人员的经验得到充分保留，避免因人员变动、岗位交替而产生的技术流失。 　　(4)故障诊断专家系统能使航空机务保障系统内的不同地区、单