渦扇發(fā)動機滑油系統(tǒng)故障診斷算法研究

李新++趙妮妮++周麗

摘 要：航空發(fā)動機在工作過程中，滑油系統(tǒng)的健康狀況直接影響飛機飛行的安全性，然而在飛機發(fā)動機故障中，滑油系統(tǒng)故障又占用相當大的比例。因此本文首先從渦扇發(fā)動機滑油系統(tǒng)故障模式分析入手，得到常見滑油故障類型。然后根據(jù)實際可測量的信號設計故障診斷算法，包括基于單參數(shù)的直接診斷算法、基于單參數(shù)趨勢分析的故障診斷算法、基于雙參數(shù)趨勢分析的故障診斷算法、基于四參數(shù)變化率的故障診斷算法。最后在滑油系統(tǒng)全數(shù)字仿真平臺上驗證了故障診斷算法的有效性，為后續(xù)在半物理仿真平臺及發(fā)動機整機上驗證打下了基礎。

關鍵詞：滑油系統(tǒng) 故障診斷 航空發(fā)動機

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）09（b）-0015-05

Abstract： Aviation engine in the process of work，the oil system of health directly affects the safety of the flight， but in the aircraft engine fault， oil system failure occupies a large proportion.Therefore， this paper analyses the model of turbofan engine oil system， and gives common oil fault types. Then according to the actual measured signal designs fault diagnosis algorithm， including based on single parameter trend analysis and based on four parameter trend analysis， based on double parameter trend analysis and based on four parameter of the rate of change. Finally， on the oil system of all-digital simulation platform， fault diagnosis algorithm is validated by effectively， at the same time， for the subsequent validation on semi physical simulation platform and engine laid the foundation.

Key Words： Oil system； Fault diagnosis； Aviation engine

發(fā)動機在工作過程中，滑油系統(tǒng)的工作狀況不僅影響發(fā)動機的工作性能和壽命，而且由于滑油系統(tǒng)故障導致飛行事故也屢見不鮮，因此研究滑油系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)視及故障診斷算法顯得尤為重要，其目的是通過與滑油有關的信息監(jiān)視滑油系統(tǒng)及發(fā)動機中所有接觸滑油等零部件的健康狀況，從而診斷滑油系統(tǒng)的故障與發(fā)動機的故障。

長期以來我國主要偏重于發(fā)動機三大部件壓氣機、燃燒室、渦輪設計及相關故障診斷算法的研究，忽視了對滑油系統(tǒng)相關工作的研究，導致發(fā)動機滑油系統(tǒng)的設計及故障診斷算法難以滿足現(xiàn)代航空發(fā)動機的需求。

近年來，隨著中國航空發(fā)動機方面的發(fā)展，中國學者對滑油系統(tǒng)的研究也越來越深入，在元部件的設計、子系統(tǒng)設計、系統(tǒng)整合和在線故障診斷等方面進行了深入研究。

1 滑油系統(tǒng)概述及故障模式分析

1.1 滑油系統(tǒng)概述

發(fā)動機滑油系統(tǒng)是由供油子系統(tǒng)、回油子系統(tǒng)、通風子系統(tǒng)和滑油系統(tǒng)附件組成，其功能是對軸承、齒輪等部件提供溫度適宜、潔凈的滑油。需要供油的發(fā)動機部位有前軸承腔、中軸承腔、后軸承腔、轉接齒輪箱、附件傳動齒輪箱。在滑油系統(tǒng)設有滑油金屬屑傳感器、供油路溫度傳感器、回油路溫度傳感器、供油壓力傳感器、供油路油濾壓差傳感器和回油路油濾壓差傳感器，實現(xiàn)相應參數(shù)的實時監(jiān)測，以診斷出滑油系統(tǒng)及其零部件可能出現(xiàn)的故障，預測滑油系統(tǒng)及其重要零部件的工作狀態(tài)等重要信息。

1.2 故障模式分析

根據(jù)民用航空發(fā)動機滑油系統(tǒng)故障模式分析及影響分析，滑油系統(tǒng)常見17種故障模式。針對這么多故障模式，不可能均設有相關傳感器進行監(jiān)視，只能針對典型故障設計相關監(jiān)視參數(shù)。發(fā)動機滑油系統(tǒng)典型7種故障如表1所示，同時表中給出某個發(fā)生故障時對應檢測參數(shù)的變化模式。本文將依據(jù)所能檢測的信號設計相關的故障診斷算法，并對算法仿真驗證。

2 故障診斷算法

本文根據(jù)表1中的典型故障類型及現(xiàn)有的測量參數(shù)，將故障診斷算法分為以下4類。

2.1 基于參數(shù)值的直接診斷算法

依靠檢測油濾壓差開關量來判斷，油濾壓差開關量也是最先檢測的參數(shù)項，一旦供油油濾或回油濾的壓差開關量檢測到變化（一般以連續(xù)3個周期檢測到異常），則直接判定信號對應的油濾發(fā)生堵塞故障。該方法針對的故障為主供油濾堵塞、主回油濾堵塞。

2.2 基于單參數(shù)趨勢分析的故障診斷算法

泵軸斷裂故障、油氣分離器損壞故障由于沒有直接的信號用于指示是否發(fā)生，但可以通過主要參數(shù)供油壓力的趨勢分析來進行故障診斷，當檢測為供油壓力急劇下降時診斷為泵軸斷裂故障，當檢測為供油壓力下降時診斷為油氣分離器損壞。

2.2.1 數(shù)據(jù)預處理

定義T為監(jiān)視系統(tǒng)的一個監(jiān)視周期，供油壓力傳感器周期初始的監(jiān)測值為mt1、周期末的檢測值mt2，則：

整個周期變化率為：

定義兩個閾值d1、d2，這3個閾值的關系為0

2.2.2 趨勢分析及診斷

閾值的設定一般需要試驗數(shù)據(jù)來支撐，在此根據(jù)仿真計算結果取為0.09、0.5。其中變化率區(qū)間判斷模塊通過邏輯比較模塊（例如大于、小于等于）和判斷模塊（例如與）實現(xiàn)區(qū)間的劃分判斷。

由于泵軸斷裂和油氣分離器損壞這兩種故障對供油壓力的影響十分明顯，且影響程度遠大于其他類型故障，所以通過對供油壓力的監(jiān)測即可將這兩種故障與其他故障區(qū)分開來，一旦監(jiān)測到供油壓力發(fā)生下降，即可鎖定為泵軸斷裂故障或者油氣分離器損壞故障，而這兩種故障對滑油壓力的影響又不相同，泵軸斷裂時由于供油泵的增壓能力幾乎完全喪失，所以供油壓力急劇下降，而油氣分離器損壞時混入氣體，但還不至于供油壓力完全喪失，所以診斷泵軸斷裂故障和油氣分離器損壞故障的方法為：當連續(xù)n個監(jiān)視周期檢測到供油壓力急劇下降時，判定發(fā)生泵軸斷裂故障；當連續(xù)n個監(jiān)視周期檢測到供油壓力下降時，判定發(fā)生油氣分離器損壞故障。

2.3 基于雙參趨勢分析的故障診斷算法

燃滑油散熱器堵塞、伺服燃油加熱器燃油泄漏和燃滑油散熱器泄漏故障無法通過簡單的開關量檢測、單參數(shù)趨勢分析來判斷，所以需要進行雙參數(shù)，甚至四參數(shù)趨勢分析并進一步建立故障方程并通過最小二乘法來診斷。

每個監(jiān)視周期對供油溫度、回油溫度、供油壓力和油位四個參數(shù)進行趨勢分析，并整理成一個2維趨勢變化矩陣X，如表3所示。參數(shù)值的變化情況分為5個檔：急劇降低、降低、不變、升高、急劇升高，分別用1、2、3、4、5來表示，表3中的X矩陣的每一個元素都由兩個數(shù)字組成，例如X（1，2）=31表示主供油溫度不變、主供油壓力急劇下降。

滑油系統(tǒng)專家賦值如表4所示。

當連續(xù)n個監(jiān)視周期檢測到供回油溫度均急劇升高時，即可判定為燃滑油散熱器堵塞故障。但雙參數(shù)趨勢分析無法判斷伺服燃油加熱器燃油泄漏和燃滑油散熱器燃油泄漏，由表4可以看出，這兩個故障的雙參數(shù)特征變化是相同的。

2.4 基于四參數(shù)變化率的故障診斷算法

雙參數(shù)趨勢分析法無法區(qū)分的伺服燃油加熱器燃油泄漏和燃滑油散熱器燃油泄漏故障，本節(jié)通過四參數(shù)變化率列出故障方程，并使用最小二乘法（Least Squares Method）求解并得出故障診斷結果。

以表示的一個估計，=表示m維殘差向量，定義RSS為：

式中：為供油溫度、回油溫度、供油壓力和油位參數(shù)變化率。

W為對角矩陣，等于各傳感器的測量誤差方差，在此取為單位陣。

A為故障系數(shù)矩陣，定義為發(fā)生某類故障時測量參數(shù)的偏差百分比，故障系數(shù)矩陣可通過故障試驗數(shù)據(jù)采集、故障模型仿真計算或相關故障文獻資料等方面獲取，本文以計算仿真結果確定故障系數(shù)矩陣A，該矩陣如表5所示。

找出使RSS全局最小時的即為最有可能的故障。故障判定準則為當連續(xù)n個監(jiān)視周期最小二乘診斷算法輸出同一個故障編號時，即可判定發(fā)生了伺服燃油加熱器燃油泄漏故障或燃滑油散熱器燃油泄漏故障。

3 故障診斷算法驗證

以發(fā)動機最大連續(xù)工況為例，本文設計的故障診斷算法將在如圖1所示的滑油系統(tǒng)的數(shù)字仿真平臺上進行驗證。故障模型根據(jù)輸入的故障類型進行調(diào)整參數(shù)達到模擬故障的效果，并將結果輸出到原模型的故障注入接口，原模型根據(jù)故障接口數(shù)據(jù)和飛行參數(shù)、發(fā)動機轉速及空氣系統(tǒng)參數(shù)進行滑油系統(tǒng)仿真計算，將仿真計算數(shù)據(jù)輸出到診斷模型，作為診斷模型的故障知識庫（即故障評判標準），診斷模型根據(jù)測點傳感器數(shù)據(jù)與知識庫數(shù)據(jù)對比計算進行診斷，最后輸出故障診斷結果。

3.1 基于單參數(shù)故障診斷算法驗證

在不同的模擬方式下，調(diào)整如表6所示的參數(shù)，以模擬器對應的故障類型，通過單參數(shù)趨勢分析、開關量檢查及雙參數(shù)趨勢分析得到診斷結果。

由驗證結果可以看出，在泵軸斷裂供油泵容積效率下降到原先的[0.05，0.20]區(qū)間內(nèi)、油氣分離器損壞供油泵的容積效率下降到原先的[0.40，0.70]區(qū)間內(nèi)、主供油濾堵塞油濾流阻增大倍數(shù)為[8，17]區(qū)間內(nèi)、主回油濾堵塞油濾流阻增大倍數(shù)為[8，17]區(qū)間內(nèi)、燃滑油散熱器堵塞流阻增大倍數(shù)在[8，14]區(qū)間內(nèi)，對應的故障均能得到正確的診斷結果。

3.2 基于多參數(shù)故障診斷算法驗證

伺服燃油加熱器燃油泄露故障、燃滑油散熱器燃油泄漏故障在不同的模擬方式下，通過四參數(shù)最小二乘法得到的診斷結果如表7所示。

由驗證結果可以看出，（1）在伺服燃油加熱器換熱效率下降到原先的[0.80，0.95]、滑油油路流量增大到原先的[0.08，1.14]范圍內(nèi)，均能得到正確的診斷結果；（2）在燃滑油散熱器換熱效率下降到原先的[0.80，0.95]、滑油油路流量增大到原先的[1.03，1.09]范圍內(nèi)，均能得到正確的診斷結果。

4 結語

本文根據(jù)滑油系統(tǒng)的故障模式及現(xiàn)有可利用的測量信號，設計了對應的故障診斷算法，并在滑油系統(tǒng)數(shù)字仿真平臺中得到了有效的驗證，為后續(xù)在半物理仿真平臺及發(fā)動機整機上進一步驗證打下基礎。

通過滑油金屬屑的顏色、尺寸、形狀等信息，可診斷發(fā)動機的磨損類型、磨損部位及磨損程度等。本文雖然提出滑油系統(tǒng)中設有滑油金屬屑傳感器，但是未設計基于滑油金屬屑的故障診斷算法，故基于滑油金屬屑的故障診斷算法研究是今后的一個重要工作。

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