航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷裝置硬件在環(huán)實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)

呂 升，郭迎清，孫 浩

（西北工業(yè)大學(xué)動(dòng)力與能源學(xué)院，西安710129）

航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷裝置硬件在環(huán)實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)

呂 升，郭迎清，孫 浩

（西北工業(yè)大學(xué)動(dòng)力與能源學(xué)院，西安710129）

硬件在環(huán)仿真是將算法由理論轉(zhuǎn)為實(shí)際應(yīng)用的重要步驟，而針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷算法的硬件在回路仿真平臺(tái)的研制目前還處于初級(jí)階段。基于已有的民用大涵道比渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)非線性模型，利用基于xPC的自動(dòng)代碼生成技術(shù)，搭建了基于工控機(jī)與D SP的故障診斷裝置硬件在回路實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)，并對(duì)平臺(tái)的性能參數(shù)、使用流程進(jìn)行了說明。提出了1種故障診斷算法并進(jìn)行了硬件在回路驗(yàn)證。針對(duì)搭建的平臺(tái)，提出1種故障診斷算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

D SP；故障診斷算法；硬件在環(huán)實(shí)時(shí)仿真；自動(dòng)代碼生成；評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

0 引言

作為整個(gè)飛機(jī)中的核心部件，航空發(fā)動(dòng)機(jī)是1個(gè)強(qiáng)非線性、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多部件系統(tǒng)，在高溫、高壓、高功率、高轉(zhuǎn)速等多種苛刻條件下長(zhǎng)時(shí)間反復(fù)工作[1]，發(fā)生任何故障都會(huì)對(duì)飛機(jī)造成嚴(yán)重的威脅，因此對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)及時(shí)進(jìn)行準(zhǔn)確無誤的故障診斷，無論對(duì)于飛行安全，還是提高經(jīng)濟(jì)效益，都具有重大意義。近年來，出現(xiàn)了多種類型的故障診斷算法[2]。硬件在回路仿真是對(duì)算法進(jìn)行試驗(yàn)的1種新的手段，是將故障診斷算法由理論推向?qū)嶋H的重要步驟。構(gòu)建故障診斷裝置硬件在回路仿真系統(tǒng)，可模擬發(fā)動(dòng)機(jī)在真實(shí)工況下故障診斷裝置的工作情況，對(duì)故障診斷算法進(jìn)行全系統(tǒng)綜合測(cè)試，從而節(jié)省發(fā)動(dòng)機(jī)整套系統(tǒng)實(shí)物試驗(yàn)的高昂經(jīng)費(fèi)，縮短故障診斷裝置研發(fā)的周期，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)的視情維修。

國內(nèi)外針對(duì)故障診斷算法的硬件在回路仿真系統(tǒng)的研制已經(jīng)取得了顯著成果[3]，開發(fā)了不少通用的、以發(fā)動(dòng)機(jī)為控制對(duì)象的快速原型化的仿真平臺(tái)，有效地解決了控制系統(tǒng)算法從數(shù)字仿真到半物理仿真的無縫轉(zhuǎn)換。李睿等[4]針對(duì)軍用發(fā)動(dòng)機(jī)的傳感器故障，提出了診斷仿真平臺(tái)的總體設(shè)計(jì)方案，利用自動(dòng)代碼生成技術(shù)、S函數(shù)的驅(qū)動(dòng)模塊技術(shù)，初步實(shí)現(xiàn)了故障診斷平臺(tái)的功能；郭迎清等[5]結(jié)合快速原型方法構(gòu)建了民用渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的在線診斷系統(tǒng)硬件實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)，該仿真平臺(tái)針對(duì)的對(duì)象具有普遍性和實(shí)用價(jià)值，但采用工控機(jī)作為故障診斷端，顯然與真實(shí)的故障診斷算法的機(jī)載硬件條件差別很大，難以模擬實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)工況來檢驗(yàn)故障診斷算法的性能。另外，這些平臺(tái)也缺乏對(duì)應(yīng)的通用性操作說明和針對(duì)各種故障診斷算法統(tǒng)一的評(píng)價(jià)體系，使平臺(tái)實(shí)際的工程應(yīng)用受到很大局限。

DSP嵌入式系統(tǒng)具有良好的實(shí)時(shí)性和并行運(yùn)算能力，有利于實(shí)現(xiàn)仿真系統(tǒng)的一體化、多功能化。以DSP系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的工控機(jī)模擬故障診斷裝置，更接近實(shí)際的機(jī)載硬件條件，得到的結(jié)論更真實(shí)、可靠。本文采用工控機(jī)作為被監(jiān)控端，DSP系統(tǒng)作為故障診斷端，搭建了故障診斷硬件在環(huán)回路實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)，模擬真實(shí)的機(jī)載硬件環(huán)境，完成故障診斷算法的驗(yàn)證，并提出了1種評(píng)價(jià)故障診斷算法的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

1 仿真平臺(tái)的總體結(jié)構(gòu)及功能

硬件仿真平臺(tái)由1臺(tái)PC兼容機(jī)、1臺(tái)工控機(jī)（含顯示屏）、1臺(tái)DSP以及對(duì)應(yīng)的通訊和數(shù)據(jù)采集設(shè)備構(gòu)成。該仿真平臺(tái)的軟硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示，該平臺(tái)主要由主工作站、被監(jiān)控端、故障診斷端3部分構(gòu)成。

主工作站：以PC機(jī)為硬件，采用Windows XP系統(tǒng)。其主要包含以下功能：在軟件條件下完成故障診斷算法的驗(yàn)證；將故障診斷端和發(fā)動(dòng)機(jī)端的Simulink仿真模型分別轉(zhuǎn)化為各自硬件條件下可執(zhí)行的代碼，并對(duì)應(yīng)地下載到DSP與工控機(jī)中；利用LabWindows/CVI軟件構(gòu)建人機(jī)界面實(shí)現(xiàn)故障的在線注入與故障診斷效果的實(shí)時(shí)顯示，完成硬件條件下的故障診斷算法的驗(yàn)證；進(jìn)一步處理、分析目標(biāo)機(jī)保存的數(shù)據(jù)。

被監(jiān)控端：以工控機(jī)為硬件，采用xPC實(shí)時(shí)系統(tǒng)。其主要功能是運(yùn)行被監(jiān)控模型程序，可在線加入對(duì)應(yīng)的故障，并將被監(jiān)控端的狀態(tài)量傳遞給故障診斷端，同時(shí)將被監(jiān)控端的運(yùn)行數(shù)據(jù)傳遞給主工作站。這里被監(jiān)控端模型，可以是整個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)，也可以是發(fā)動(dòng)機(jī)某個(gè)具體的子系統(tǒng)，如燃油系統(tǒng)、滑油系統(tǒng)等。故障診斷端：以DSP為硬件，采用F28335芯片。其主要功能是運(yùn)行故障診斷算法程序，并將診斷結(jié)果數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳遞給主工作站，同時(shí)保存相關(guān)數(shù)據(jù)以便進(jìn)行后續(xù)的離線處理。故障診斷端是整個(gè)故障診斷裝置硬件在回路仿真系統(tǒng)的核心部分。本文搭建的仿真平臺(tái)的實(shí)物如圖2所示。

本文搭建的硬件在回路仿真平臺(tái)具有良好的通用性，所檢驗(yàn)的故障診斷算法既可以針對(duì)整個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)，也可以針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的某一部分。根據(jù)仿真得到的故障診斷結(jié)果，完成故障診斷算法的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。

2 仿真平臺(tái)的軟硬件實(shí)現(xiàn)

2.1 仿真平臺(tái)的硬件實(shí)現(xiàn)

主工作站、被監(jiān)控端、故障診斷端之間通訊方式的搭建是硬件部分的核心內(nèi)容。作為主工作站的PC機(jī)與作為被監(jiān)控端的工控機(jī)之間，采用交換機(jī)/網(wǎng)線相連，通過TCP/IP協(xié)議通訊方式實(shí)現(xiàn)主工作站與被監(jiān)控端數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互[6]，即上位機(jī)將發(fā)動(dòng)機(jī)端程序下載到被監(jiān)控端，并通過給定的接口，給被監(jiān)控端注入故障，而被監(jiān)控端將發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳給上位機(jī)；主工作站的PC機(jī)與故障診斷端的DSP之間，使用ICETEK-5100USB仿真器將PC機(jī)USB口與DSP板的JTAG口相連，實(shí)現(xiàn)上位機(jī)將故障診斷程序下載到故障診斷端，同時(shí)將PC機(jī)的COM口與DSP的RS-232異步串口相連，通過串口通訊方式實(shí)現(xiàn)DSP將故障診斷結(jié)果實(shí)時(shí)傳給上位機(jī)；被監(jiān)控端的工控機(jī)與故障診斷端的DSP之間，首先將PCL-727數(shù)據(jù)采集卡插入工控機(jī)ISA插槽上，作為工控機(jī)的DA端，然后將其與DSP的AD端相連，通過DA、AD通訊方式實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)端數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳給故障診斷端。

2.2 仿真平臺(tái)的軟件實(shí)現(xiàn)

2.2.1 MATLAB/Simulink模型的搭建

被監(jiān)控端的發(fā)動(dòng)機(jī)程序采用張書剛等基于Gas-Turb軟件所開發(fā)的MATLAB/Simulink下的民用大涵道比渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)非線性系統(tǒng)的分段線性化模型[7]。被監(jiān)控端的Simulink模型如圖3所示。其發(fā)動(dòng)機(jī)端模型可以更替，要與故障診斷算法相對(duì)應(yīng)。同時(shí)模型中包含故障注入模塊，為在線注入故障提供接口，還加入PCL-727卡的驅(qū)動(dòng)模塊，以便驅(qū)動(dòng)工控機(jī)DA端正常工作。故障診斷端的總體Simulink模型如圖4所示，在線診斷部分是各種故障診斷算法的接口，即將搭建好的故障診斷模塊代替該部分。同時(shí)，模型中包含F(xiàn)28335的ADC模塊和SCI模塊，以便驅(qū)動(dòng)DSP的AD端和外設(shè)RS-232芯片正常工作。

2.2.2 基于RTW的目標(biāo)機(jī)端軟件自動(dòng)代碼生成

將搭建好的故障診斷端和被監(jiān)控端的Simulink模型轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行于實(shí)際硬件的代碼，其編寫難度很大，不具有通用性，也難以保證實(shí)時(shí)性。為了解決上述問題，本文采用基于RTW的自動(dòng)代碼生成技術(shù)[8]，實(shí)現(xiàn)故障診斷實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)的嵌入式軟件的生成。上述RTW基于MATLAB/SIMULINK自動(dòng)代碼的生成環(huán)境[9]，支持包括DSP，X86，PowerPC等系列架構(gòu)的計(jì)算機(jī)等硬件平臺(tái)，也支持如 DOS、WINDOWS、VXWORKS、xPC、LINUX操作系統(tǒng)等軟件平臺(tái)，能夠直接從Simulink仿真模型中產(chǎn)生經(jīng)過優(yōu)化的可執(zhí)行程序。在此過程中，它加速硬件仿真開發(fā)過程，生成各種實(shí)時(shí)環(huán)境或目標(biāo)產(chǎn)品下的運(yùn)行程序。利用MATLAB/RTW分別將故障診斷端模型和被監(jiān)控端模型自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)C代碼。其中，故障診斷端模型要編譯成可在DSP中實(shí)時(shí)運(yùn)行的可執(zhí)行程序[10]，然后通過DSP仿真器下載到DSP平臺(tái)中，構(gòu)成硬件在回路中的故障診斷端；被監(jiān)控端模型要編譯成可以在xPC目標(biāo)下實(shí)時(shí)運(yùn)行的可執(zhí)行程序，然后通過TCP/IP協(xié)議通訊方式下載到搭建好的xPC目標(biāo)機(jī)中，構(gòu)成硬件在回路中的被監(jiān)控端。

2.2.3 主工作站的人機(jī)交互界面的搭建

在PC主機(jī)端需要搭建被監(jiān)控端和故障診斷端的人機(jī)交互界面，使得硬件仿真平臺(tái)更通用、更直觀。為實(shí)現(xiàn)PC主機(jī)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)端的狀態(tài)參數(shù)的實(shí)時(shí)顯示和在線故障注入，本文利用第3方軟件LabWindows/CVI，通過調(diào)用xPC提供的API函數(shù)搭建了主工作站與被監(jiān)控端交互的人機(jī)界面[11]，用這種方法進(jìn)行在線仿真時(shí)，可以直接調(diào)用底層函數(shù)，從而完全脫離Matlab的工作環(huán)境而獨(dú)立運(yùn)行；為實(shí)現(xiàn)PC主機(jī)對(duì)故障診斷端的診斷結(jié)果的實(shí)時(shí)顯示，既可以通過RTDX模塊，利用MATLAB搭建的GUI界面來完成數(shù)據(jù)的交互，也可以通過SCI通訊模塊，調(diào)用SCI函數(shù)，利用LabWindows/CVI搭建主工作站與故障診斷端交互的人機(jī)界面。為了與被監(jiān)控端人機(jī)界面一致，本文采用第2種方式，都采用CVI搭建人機(jī)界面。最終完成的被監(jiān)控端與故障診斷端的人機(jī)界面如圖5、6所示。

3 仿真平臺(tái)的性能參數(shù)及使用流程

3.1 仿真平臺(tái)性能

故障診斷端采用ICETEK-F28335-A開發(fā)板，片上 RAM 68×16 bit，F(xiàn)LASH 256×16 bit，CPU 的主頻為150 MHz，即1個(gè)指令周期為6.67 ns，而本硬件平臺(tái)的采樣周期按照工業(yè)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定為20 ms，因此在1個(gè)周期內(nèi)可運(yùn)行2998500條指令，完全滿足各種復(fù)雜的故障診斷算法的實(shí)時(shí)性。

被監(jiān)控端采用研華610H工控機(jī)，內(nèi)存499 MB，CPU2.4 GHz，即1個(gè)指令周期為0.42 ns。發(fā)動(dòng)機(jī)端工控機(jī)xPC實(shí)時(shí)系統(tǒng)界面如圖7所示。從圖中可見，在1個(gè)采樣周期（20 ms）內(nèi)，分段線性化發(fā)動(dòng)機(jī)程序平均執(zhí)行時(shí)間僅為0.05516 ms，最多可運(yùn)行131333條指令，因此被監(jiān)控端完全可以滿足更為復(fù)雜的發(fā)動(dòng)機(jī)模型。

上位機(jī)與被監(jiān)控端的工控機(jī)之間TCP/IP協(xié)議通訊的波特率為115200；上位機(jī)與故障診斷端的DSP之間的串口通訊的波特率也是115200；工控機(jī)內(nèi)嵌的PCL-727數(shù)據(jù)采集卡，即DA端的采樣速率可達(dá)30 MSPS，分辨率為12位，而DSP自帶的AD端的采樣速率可達(dá)12.5 MSPS，分辨率為12位。因此，硬件的通訊速率完全滿足各部分?jǐn)?shù)據(jù)交互速率的實(shí)際需求。

硬件平臺(tái)通過采用高頻系統(tǒng)多點(diǎn)接地[12]，使用雙絞線進(jìn)行長(zhǎng)距離數(shù)據(jù)傳輸以及通過ADAM-3937外擴(kuò)板實(shí)現(xiàn)DA、AD過程中低通濾波等多種方式，確保搭建的仿真平臺(tái)抗干擾能力強(qiáng)、穩(wěn)定可靠。

總之，本文所搭建的故障診斷硬件在回路仿真平臺(tái)能夠較好地模擬真實(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)載硬件條件，且其實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、通用性良好，完全滿足檢驗(yàn)各種故障診斷算法的需求。

3.2 故障診斷算法驗(yàn)證流程

利用本文搭建的硬件在回路仿真平臺(tái)的流程的原理如圖8所示。進(jìn)行仿真試驗(yàn)時(shí)，都統(tǒng)一按照以下步驟對(duì)故障診斷算法進(jìn)行驗(yàn)證，最終做出評(píng)價(jià)。

4 1種故障診斷算法的仿真驗(yàn)證及故障診斷算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

4.1 1種故障診斷算法及其驗(yàn)證

故障檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)是通過計(jì)算殘差的加權(quán)平方和的值（WSSR）并將其與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較[13]。WSSR的計(jì)算方式為

式中：y?為通過監(jiān)視真實(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)傳感器測(cè)量輸出與性能基準(zhǔn)模型輸出y?之間的殘差向量；R為測(cè)量參數(shù)使用的傳感器的協(xié)方差矩陣，代表各傳感器的可靠性。

每個(gè)采樣時(shí)間點(diǎn)，故障檢測(cè)單元都會(huì)計(jì)算出1個(gè)新的WSSR值。然后將得到的WSSR值與預(yù)先定義的異常檢測(cè)閾值進(jìn)行比較。當(dāng)WSSR值超過閾值的邏輯，證明此時(shí)發(fā)生了故障，需要進(jìn)一步定位，即故障隔離，本文采用最小二乘估計(jì)方法來實(shí)現(xiàn)?？紤]到燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)的高可靠性和低故障率，假設(shè)在給定時(shí)間內(nèi)只發(fā)生1種故障。故障隔離首先要在整個(gè)飛行包線范圍內(nèi)計(jì)算故障影響系數(shù)矩陣H，且它是單一的矩陣的集合，并且允許插值計(jì)算。故障影響矩陣通過在無故障以及各種故障情形下得到。標(biāo)稱條件與各類故障條件下的輸出殘差與特定故障幅值的比值，得到H故障的每一列。式（2）定義了故障系數(shù)矩陣單個(gè)元素Hij

式中：i為發(fā)動(dòng)機(jī)傳感器的類別；j為故障類型。

故障幅值的最小二乘估計(jì)為

得到故障幅值的估計(jì)值后，則特定故障類型的傳感器殘差的估計(jì)為

如果實(shí)際發(fā)生的故障與預(yù)先假設(shè)的故障類型十分接近，則發(fā)生故障的部件是WSSEE元素中的最小值所代表的故障類型，WSSEE是故障隔離信號(hào)標(biāo)志，其計(jì)算方法為

式中：W為1個(gè)加權(quán)系數(shù)。

傳感器Ps3故障、執(zhí)行機(jī)構(gòu)VSV故障、部件HPC故障、部件HPT故障為民用渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)在線故障發(fā)生率最高的4種[14]。本文提出的故障診斷算法主要對(duì)這4種故障進(jìn)行在線故障診斷研究。其中，Ps3故障以高壓壓氣機(jī)出口靜壓傳感器Ps3的測(cè)量值和真實(shí)值之間的負(fù)偏差表示；VSV故障以全權(quán)限電子控制器控制命令值和高壓壓氣機(jī)靜子可調(diào)導(dǎo)葉角度VSV的實(shí)際位置偏差表示；HPC故障以高壓壓氣機(jī)效率系數(shù)、流量系數(shù)與實(shí)際系數(shù)的偏差表示；HPT故障以高壓渦輪效率系數(shù)、流量系數(shù)與實(shí)際系數(shù)的偏差表示。

為了便于診斷結(jié)果的顯示，本文以不同故障標(biāo)志代表不同的故障情形，見表1。

表1 故障類型標(biāo)志

本文以Ps3故障和HPT故障為例進(jìn)行驗(yàn)證。在數(shù)字仿真條件下，在仿真開始后的第20 s，利用階躍模塊，分別加入上述2種故障，得到2種故障診斷結(jié)果如圖9、10所示，可見數(shù)字仿真條件下2種故障隔離時(shí)間分別為0.02、0.14 s。

在硬件條件下，在仿真開始后的第20 s，通過被監(jiān)控端人機(jī)界面分別加入這2種故障，對(duì)應(yīng)的故障診斷端界面的故障診斷結(jié)果如圖11、12所示。

從圖中可見，在硬件仿真條件下，即模擬真實(shí)的發(fā)動(dòng)機(jī)工況時(shí)，2種故障隔離時(shí)間分別為0.14 s和0.28 s，其實(shí)時(shí)性滿足發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的實(shí)際需要，證明該故障診斷算法效果良好。同時(shí)，硬件在環(huán)仿真平臺(tái)與數(shù)字仿真的結(jié)果相差很小，證明搭建的硬件平臺(tái)性能良好，能真實(shí)反映故障診斷算法的性能。

4.2 故障診斷算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

為了比較不同診斷算法的性能，必須建立統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[15]。本文搭建的故障診斷硬件平臺(tái)采用故障檢測(cè)率、故障隔離率、故障隔離延遲3方面性能參數(shù)作為故障診斷算法性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[16]。

4.2.1 故障檢測(cè)率

在故障診斷過程中，存在有故障檢測(cè)出故障、有故障未檢測(cè)出故障、無故障檢測(cè)出故障、無故障未檢測(cè)出故障4種情況，分別對(duì)應(yīng)有故障診斷正確率、故障漏報(bào)率、虛警率、無故障診斷正確率，如圖13所示。故障檢測(cè)率為有故障診斷正確率與無故障診斷正確率之和，即故障檢測(cè)率只要求故障診斷算法判斷故障的有無，而不需要判斷故障類型。

具體判斷過程如下：根據(jù)故障診斷算法可判斷的故障類型進(jìn)行分組，每組為1類故障。根據(jù)故障診斷算法給出故障范圍，每組注入3次故障，分別對(duì)應(yīng)故障范圍中的最小值、中間值、最大值。每次注入故障后，要調(diào)整為無故障狀態(tài)，以觀察該狀態(tài)下故障診斷算法穩(wěn)定性。即每組做6次試驗(yàn)，3次為有故障狀態(tài)，3次為無故障狀態(tài)。由于故障診斷平臺(tái)的周期為20 ms，因此每次試驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)選為10 s，即每隔10 s改變1次故障注入狀態(tài)，最終得到故障檢測(cè)率。

以上述故障診斷算法為例，其針對(duì)4種故障，共進(jìn)行6次×4組共24次實(shí)驗(yàn)。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，其有故障正確率為50%，無故障正確率為50%，故其故障檢測(cè)率為100%。

4.2.2 故障隔離率

在故障檢測(cè)率的基礎(chǔ)上，提出故障隔離率。即在有故障的前提下，能正確定位故障的概率。故障隔離率結(jié)構(gòu)見表2，故障隔離率等于對(duì)角線之和除以試驗(yàn)次數(shù)。

表2 故障隔離率結(jié)構(gòu)

具體判斷過程與故障檢測(cè)率試驗(yàn)過程基本相同，區(qū)別在于不考慮無故障狀態(tài)下的故障診斷結(jié)果，即每組做3次有故障試驗(yàn)。

以上述故障診斷算法為例，針對(duì)4種故障，一共要做3次×4組共12次試驗(yàn)。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，11次故障判斷正確，1次故障判斷錯(cuò)誤，故其故障隔離率為91.67%。

4.2.3 故障隔離延遲

從故障注入到故障成功隔離，之間都會(huì)有一段時(shí)間延遲，此時(shí)的故障診斷結(jié)果表現(xiàn)為在多種故障之間震蕩。這與故障診斷算法優(yōu)劣有關(guān)，也與故障診斷類型和實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)的傳感器準(zhǔn)確率等條件有關(guān)。要根據(jù)具體的故障診斷要求來判斷故障隔離延遲性能是否在合理范圍內(nèi)。

以上述故障診斷算法為例，其他2種故障的隔離時(shí)間如下：VSV故障隔離延遲為0.76 s、HPC故障隔離延遲為0.16 s。

綜上所述，本文提出的故障診斷算法各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的性能參數(shù)優(yōu)異，滿足故障診斷要求，是1種有實(shí)用價(jià)值的故障診斷算法。

5 結(jié)論

（1）用DSP取代工控機(jī)作為被監(jiān)控端，使搭建的硬件平臺(tái)更符合實(shí)際的機(jī)載條件；分別采用TCP/IP協(xié)議通訊與SCI串口通訊方式，實(shí)現(xiàn)了上位機(jī)與目標(biāo)機(jī)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互，并使用虛擬儀器技術(shù)，搭建了統(tǒng)一的人機(jī)交互界面。

（2）采用基于xPC的自動(dòng)代碼生成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷算法從數(shù)字仿真到硬件在回路實(shí)時(shí)仿真的無縫銜接。

（3）提出了1種基于最小二乘估計(jì)方法的故障診斷算法，并針對(duì)4類典型的故障進(jìn)行在線仿真試驗(yàn)，驗(yàn)證了診斷算法及硬件在回路平臺(tái)的有效性；結(jié)合本文搭建的仿真平臺(tái)，提出了1種故障診斷算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，可用于多種不同類型的故障診斷算法的比較。

[1]Jaw L C,Mattingly J D.Aircraft engine controls:design,system analysis,and health monitoring[M].USA:American Institute of Aeronautics and Astronautics,2009：1-22.

[2]郝春生,秦月.航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法及測(cè)試流程分析[J].航空發(fā)動(dòng)機(jī),2014,40（3）：71-74.HAO Chunsheng,QIN Yue.Fault diagnosis methods and testing procedure of aeroengine[J].Aeroengine,2014,40 （3）：71-74.(in Chinese)

[3]Quinn R,Sims J.Improved turbine engine performance,responsiveness,and prognostics using model-based control in a hardware in the loop simulation[R].AIAA-2007-5712.

[4]李睿,郭迎清,吳文斐.航空發(fā)動(dòng)機(jī)傳感器故障診斷設(shè)計(jì)與驗(yàn)證綜合仿真平臺(tái)[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2010,18(3):527-529.LI Rui,GUO Yingqing,WU Wenfei.Design and verification of simulation platform for aircraft engine sensor fault diagnosis[J].Computer Measurement and Control,2010,18 （3）:527-529.(in Chinese)

[5]郭迎清,馮健朋,張書剛.渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷硬件在環(huán)回路實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)[J].航空工程進(jìn)展,2014,5(2)：165-170.GUO Yingqing,FENG Jianpeng,ZHANG Shugang.Hardware-in-the-loop real-time simulation platform of civil turbofan engine fault diagnosis[J].Advances in Aeronautical Science and Engineering,2014,5（2）:165-170.(in Chinese)

[6]張冬冬,黃金泉,魯峰.航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)的快速原型設(shè)計(jì)[J].航空發(fā)動(dòng)機(jī),2014,40(4)：89-94.ZHANG Dongdong,HUANG Jinquan,LU Feng.Rapid prototype design of health management system for aeroengine[J].Aeroengine,2014,40（4）：89-94.(in Chinese)

[7]張書剛,郭迎清,陸軍.基于GasTurb/MATLAB的航空發(fā)動(dòng)機(jī)部件級(jí)模型研究[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2012,27（12）：2850-2856.ZHANG Shugang,GUO Yingqing,LU Jun.Research on aircraft enginecomponent-levelmodelsbasedonGasTurb/MATLAB[J].Journal of Aerospace Power,2012,27（12）:2850-2856.(in Chinese)

[8]陸軍,郭迎清,王海泉.基于快速原型化的數(shù)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)研制[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2009,17（6）:1098-1101.LU Jun,GUO Yingqing,WANG Haiquan.Digital electronic engine control real-time simulation platform based on rapid prototyping[J].Computer Measurement and Control,2009,17（6）:1098-1101.(in Chinese)

[9]張曉東,王海泉,王東云.基于MATLAB的控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)[J].電子產(chǎn)品世界,2013(7):42-48.ZHANG Xiaodong,WANG Haiquan,WANG Dongyun.Design of control system hardware-in-the-loop simulation platform based on MATLAB[J].Electronic Engineering and Product World,2013（7）:42-48.（in Chinese）

[10]杜磊,薛重德,任志國.基于DSP的自動(dòng)代碼生成及應(yīng)用[J].微處理機(jī),2010(2):93-96.DU Lei,XUE Zhongde,REN Zhiguo.Automatic code generation based on DSP and its application[J].Microprocessors,2010（2）:93-96.（in Chinese）

[11]周承仙,李仰軍,武錦輝，等.基于LabWindows/CVI的多路高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)量技術(shù),2007,30(12):66-69.ZHOU Chengxian,LI Yangjun,WU Jinhui,et al.Design for multi-channel high speed data acquisition system based on Lab-Windows/CVI[J].Electronic Measurement Technology，2007,30（12）:66-69.（in Chinese）

[12]漢澤西,李彪,郭正虹.接地抗干擾技術(shù)的探討[J].測(cè)控技術(shù),2007,26(12):74-77.HAN Zexi,LI Biao,GUO Zhenghong.Discussion of grounding anti-interference technique[J].Measurement and Control Technology,2007,26（12）:74-77.（in Chinese）

[13]Hunter G W,Lekki J D,Simon D L.Development and testing of propulsion health management[R].NASA/E-2012-18099.

[14]Kumar A,Viassolo D.Model-based fault tolerant control[R].NASA/CR-2008-215273.

[15]DePold H,Siegel J,Hull J.Metrics for evaluating the accuracy of diagnostic fault detection systems[R].ASME 2004-GT-54144.

[16]尉詢楷,劉芳,陳良峰,等.航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理用戶的診斷預(yù)測(cè)指標(biāo)體系[J]. 航空發(fā)動(dòng)機(jī),2012,38（5）:27-35.WEI Xunkai,LIU Fang,CHEN Liangfeng,et al.Diagnostic and prognostic metrics ofaeroengine health managementusers[J].Aeroengine,2012,38（5）:27-35.（in Chinese）

Hardware-in-the-loop Real-time Simulation Platform of Engine Fault Diagnosis Device

LYU Sheng，GUO Ying-qing，SUN Hao
（School of Power and Energy,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710129,China）

Hardware-in-the-loop simulation is an important step to turn the algorithm from theory to practical,the development of hardware-in-loop simulation platform for aeroengine fault diagnosis algorithm is in the primary stage now.Based on the existed nonlinear model of civil high bypass ratio turbofan engine,the xPC-based automatic code generation technology was used to build a hardware-in-theloop real-time simulation system of engine fault diagnosis device based on IPC and DSP hardware,the performance parameters of platform and the operation process were described.A fault diagnosis algorithm was proposed and the hardware-in-loop verification was carried out.An evaluation criterion of fault diagnosis algorithm based on the platform was put forward.

DSP；fault diagnosis algorithm；hardware-in-the-loop real-time simulation；automatic code generation；evaluation criterion

V 263.6

A

10.13477/j.cnki.aeroengine.2017.03.009

2016-11-01 基金項(xiàng)目：航空動(dòng)力基礎(chǔ)研究項(xiàng)目資助

呂升（1992），男，在讀碩士研究生，主要研究方向?yàn)楹娇瞻l(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷及健康管理；E-mail：2011301770@mail.nwpu.edu.cn。

呂升，郭迎清，孫浩.航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷裝置硬件在環(huán)實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)[J].航空發(fā)動(dòng)機(jī)，2017，43（3）：43-49.LYUSheng，GUOYingqing，SUN Hao.Hardware-in-the-loop real-time simulation platformofengine fault diagnosis device[J].Aeroengine，2017，43（3）：43-49.

（編輯：趙明菁）