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航空发动机气动部件性能衰退诊断方法研究 赵琳樊丁 西北工业大学 [摘要】；发动机气动部件性能衰退诊断对于提高航空发动机可靠性、判断发动机寿命十分重要，本 文介绍了航空发动机气动部件性能诊断监控的几种方法，并对这些方法进行了分析与比较。 关键词：航空发动机．性能诊断．气动部件 航空发动机是一种可靠性要求极高的机械，一旦出现故障，后果将十分严重。为了提高航空发 动机可靠性，并判断发动机寿命，各种各样的性能诊断监控技术已经应用于航空发动机中。本文介 绍了部分发动机气动部件性能监控诊断方法，并对这些方法做出了较为全面的分析比较。 1气路故障诊断方法 航空发动机的性能将随着使用时间的延长而逐渐恶化，主要是由于其气动部件退化导致的。若 能辨识出退化的确切部件及退化程度对于提高发动机性能、判断发动机寿命是非常重要的。发动机 气动部件性能监控通过发动机测量参数(如温度、压力、转速等)估算出部件的性能参数(如效率、 流量)。但是，这种估算相对来说不太精确，这是由于①相关测量参数的缺少。②测量参数的误差(由 于不确定性、噪声和漂移造成的)。测量参数和性能参数的关系如下式所示； ==h(x，们q-v+6 (1) 式中，z为测量参数向量．x为性能参数向量，w为环境参数向量，v为测量噪声向量，6为传感 器漂移，^0为非线性函数，一般由仿真程序给出tll。 目前，己发表了多种关于航空发动机气动部件性能衰退诊断的方法，下面将对其一一进行介绍。 1．1基于影响系数逆矩阵的线性气动部件性能衰退分析 使用这种方法首先要假设诊断参数变化量很小并且方程组可以在稳态工作点附近线性化。线性 化的方程组可以用矩阵的形式表示。既有， z=胁 (2) 矩阵日通常被称为影响系数矩阵。由上式可以推出： x=H。1： (3) 矩阵日_1则为性能衰退系数矩阵。也就是说，使用这种方法首先要假设影响系数矩阵是可逆的，且 测量参数不受噪声影响。影响系数矩阵可逆需要性能参数的个数小于等于测量参数个数。否则将会 采用后文提到参数估计方法““”。 这种方法的应用将受到如下约束： ●需要大量的测量参数来分析气动部件参数。 ●没有考虑噪声和偏移的影响。 ●整个方法建立在可线性化假设的基础上，并且影响参数可采用值的范围非常小。 一172— 当部件退化导致发动机工作点越来越远离矩阵计算出的情况时，采用线性化的方法明显会导致 错误的发生。 ． 1．2基于影响系数逆矩阵的非线性气动部件性能衰减分析 这种方法中，我们要求解描述性能衰退参数和测量参数关系的非线性方程，采用的是由Escher “1提出的迭代算法。使用线性近似值作为初始值，然后通过牛顿～拉夫逊法得出精确解。那么，发 动机部件性能产生微小衰退时，可以得到影响系数矩阵。然后，通过对影响系数矩阵求逆就可计算 出发动机部件性能参数的变化量。通过结果计算，可以得到一个新的影响系数矩阵，重复迭代这个 过程，直到方程解收敛于一个固定值。基于影响系数逆矩阵的线性及非线性气动部件性能衰退分析 方法都存在一个缺点：测量参数缺乏可观测性和测量参数的不可靠性(噪声、偏移)。为了克服这种 缺点，可以考虑采用参数估计的方法，如卡尔曼滤波器法、加权疑小平方法。这种方法已经为一些 发动机制造公司所采用，如罗罗，普惠，通用。 1．3卡尔曼滤波器法和加权最小平方法：线性气动部件性能衰退分析 卡尔曼算法能减轻噪声对模型系统输出的影响，对噪声具有鲁棒性，所以在故障诊断领域对噪声 大的场合可采用卡尔曼滤波器。对生成的残差进行序列概率比检测时，卡尔曼滤波器提供的残差能正 确进行故障检测，不会出现故障误报。普惠公司基于汉密尔顿规则最先使用了卡尔曼滤波器方法，并 针对卡尔曼滤波器的限制做出了许多改进。这些方法最终被综合整理成为可执行软