人工免疫原理在航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

李洪偉，秦海勤，謝鎮(zhèn)波

（海軍航空大學(xué)青島校區(qū)，山東青島266041）

振動(dòng)所包含的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的狀態(tài)信息最豐富（包含幅值、頻率、相位、位移、速度等），能最直接、最廣泛地反映機(jī)械系統(tǒng)的狀態(tài)，且狀態(tài)信息實(shí)時(shí)性強(qiáng)，一旦機(jī)械系統(tǒng)發(fā)生非正常狀況，振動(dòng)信號(hào)就會(huì)立即做出反應(yīng)。因此，在航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域，利用振動(dòng)數(shù)據(jù)來判定發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)已成為發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控的主要技術(shù)之一。對(duì)于振動(dòng)數(shù)據(jù)的分析，通常采用時(shí)間序列分析、小波分析和時(shí)頻域分析等技術(shù)和方法，來提取噪聲掩蓋下振動(dòng)信號(hào)中的故障信息[1-10]，進(jìn)而判定狀態(tài)。但對(duì)于某些軍用航空發(fā)動(dòng)機(jī)而言，由于未裝載振動(dòng)傳感系統(tǒng)，僅能在地面試車時(shí)記錄關(guān)鍵振動(dòng)值，前述基于大樣本數(shù)據(jù)的分析方法已不適應(yīng)。本文研究將基于人工免疫原理的智能數(shù)據(jù)分析方法，用于發(fā)動(dòng)機(jī)地面試車數(shù)據(jù)分析，探討小樣本數(shù)據(jù)下的振動(dòng)值分析。

1 人工免疫狀態(tài)檢測(cè)原理

人體免疫系統(tǒng)中有一種免疫淋巴細(xì)胞稱為T細(xì)胞，在其產(chǎn)生過程中，通過偽隨機(jī)基因重組過程在其表面產(chǎn)生檢測(cè)器，隨后進(jìn)入胸腺進(jìn)行檢查（稱為反面選擇）。在檢查過程中，和機(jī)體自身蛋白質(zhì)反應(yīng)的T細(xì)胞被毀滅，只有不破壞自身組織的T細(xì)胞成活下來。這些成熟的T細(xì)胞在體內(nèi)循環(huán)，能檢測(cè)出任何非己物質(zhì)，執(zhí)行免疫功能，保護(hù)機(jī)體不受抗原的侵害。受此免疫系統(tǒng)反面選擇機(jī)理的啟發(fā)，F(xiàn)orrest等在文獻(xiàn)[11]中提出了一種用于檢測(cè)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)和程序文件變化的反面選擇算法。該算法與生物免疫系統(tǒng)的反面選擇過程類似，基本過程為：

1）首先定義自我為需要被保護(hù)或檢測(cè)的有限串S，串可以是各種正常數(shù)據(jù)等；

2）產(chǎn)生與自我空間S不相匹配的所有檢測(cè)器集R，使檢測(cè)器集R不能檢測(cè)自我空間而只能捕獲非己空間的特征；

3）將產(chǎn)生的檢測(cè)器與S進(jìn)行比較來檢測(cè)S有無變化。若有一個(gè)檢測(cè)器與S相匹配，則該檢測(cè)器被激活，認(rèn)為自己串已發(fā)生變化。

為使該算法更具有工程實(shí)用價(jià)值，Gonzalez在文獻(xiàn)[12]中把自我和非我空間拓展為n維歐氏空間Rn的子集，并將其歸一化為超立方體空間[0,1]n。而檢測(cè)器變?yōu)镽n空間內(nèi)的一個(gè)超球。算法的輸入是自我空間樣本s，產(chǎn)生的檢測(cè)器d能夠覆蓋非我空間。檢測(cè)器具有與自我向量相同的維數(shù)，且只與非我空間內(nèi)的向量匹配，滿足

式（1）中：E(?)為d與s間的距離（可為歐式距離、海明距離等）；s為自我空間的任意樣本向量；r為閾值。

2 人工免疫在振動(dòng)數(shù)據(jù)分析中思路

文獻(xiàn)[13-19]對(duì)人工免疫原理在故障診斷中的應(yīng)用提出了具體思路。本文在此基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)分析，以實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)的判定。

2.1 自我空間向量集確定

對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)地面檢測(cè)振動(dòng)值按不同工作模式（慢車、小加力、加力等）取其統(tǒng)計(jì)平均值來定義振動(dòng)良好狀態(tài)為自我空間向量集。得到自我空間向量集后，通過把非己空間分成不同的等級(jí)來評(píng)定該型發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)狀態(tài)（良好、超標(biāo)、嚴(yán)重等）。

2.2 檢測(cè)器生成

設(shè)非己空間的等級(jí)為k1,k2,…,kl，等級(jí)控制的閾值為r0,r1,…,rl。定義：

式中，d1,d2,…,dl分別為不同等級(jí)內(nèi)的檢測(cè)器，其生成過程見圖1所示的免疫識(shí)別算法。

圖1 免疫識(shí)別算法Fig.1 Immune recognition algorithm

在檢測(cè)器的產(chǎn)生過程中，為了使產(chǎn)生的檢測(cè)器有效覆蓋非己空間，對(duì)于隨機(jī)產(chǎn)生的無效檢測(cè)器按以下步驟進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

1）規(guī)定學(xué)習(xí)步數(shù)p。

2）對(duì)每個(gè)檢測(cè)器d，找出與其最鄰近的k個(gè)正常模式向量集NC。

4）按d=d+η?Δ進(jìn)行學(xué)習(xí)，其中η為學(xué)習(xí)率。

5）在每完成一次2）～4）步的學(xué)習(xí)步驟后，檢查d是否滿足要求，若滿足匹配規(guī)則，則d為有效檢測(cè)器，將其加入到有效檢測(cè)器集D中；若達(dá)到學(xué)習(xí)步數(shù)p，檢測(cè)器仍不能滿足要求，則去除該檢測(cè)器。

6）集成每一等級(jí)的有效檢測(cè)器，生成各等級(jí)的檢測(cè)器集分別為D1,D2,…,Dl。

為使產(chǎn)生的檢測(cè)器在非己空間中分布盡量均勻和具有代表性，通過以下方法對(duì)其進(jìn)行均勻調(diào)節(jié)。

首先，定義任意兩檢測(cè)器的匹配函數(shù)為：

其次，對(duì)于新產(chǎn)生的檢測(cè)器，在保證與自己空間不匹配的條件下，利用以下公式進(jìn)行均布調(diào)節(jié)：

2.3 狀態(tài)評(píng)定

產(chǎn)生不同等級(jí)的檢測(cè)器集后，把所測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造的向量分別與不同等級(jí)的檢測(cè)器集匹配，若與某一級(jí)檢測(cè)器匹配的個(gè)數(shù)最多，則判斷此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)狀態(tài)屬于該級(jí)水平，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)狀態(tài)的評(píng)定。

3 實(shí)際應(yīng)用

3.1 自我空間向量集確定

以某發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)為對(duì)象，該發(fā)動(dòng)機(jī)外場(chǎng)地面試車時(shí)主要測(cè)取慢車、60%高壓轉(zhuǎn)速、80%高壓轉(zhuǎn)速、85%高壓轉(zhuǎn)速、95%高壓轉(zhuǎn)速、最大軍用、小加力、大加力共8個(gè)工作模式下的振動(dòng)位移值。該型發(fā)動(dòng)機(jī)某次試車中正常模式下所測(cè)的實(shí)際數(shù)據(jù)見表1。

表1 某型發(fā)動(dòng)機(jī)某次外場(chǎng)地面試車振動(dòng)測(cè)試結(jié)果Tab.1 Text results of vibration for ground tests of a kind of engine in out-field 10-3in

分析表1數(shù)據(jù)可知，該型發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)位移值規(guī)律性不是很強(qiáng)，且在發(fā)動(dòng)機(jī)同一工作模式下各次測(cè)試結(jié)果不盡相同。為得到自我空間的向量集，取所得測(cè)試數(shù)據(jù)各模式下的平均值即[0.48，0.66，0.73，0.74，0.84，0.8，0.79，0.79]作為自我空間的向量集。

3.2 檢測(cè)器生成

把該型發(fā)動(dòng)機(jī)外場(chǎng)地面試車振動(dòng)狀態(tài)分為振動(dòng)良好、振動(dòng)較大、振動(dòng)嚴(yán)重、振動(dòng)超標(biāo)4個(gè)狀態(tài)，根據(jù)該型發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)說明書，在所有工作模式下振動(dòng)限制值均為4（×10-3in），為此，從便于方法研究角度出發(fā)，結(jié)合外場(chǎng)對(duì)該型發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)值常識(shí)性劃分，將這4種狀態(tài)產(chǎn)生的檢測(cè)器的閾值設(shè)定為r0=0，r1=1.0，r2=2.0，r3=3.0，對(duì)振動(dòng)超標(biāo)等級(jí)的檢測(cè)器直接通過E(d,s)＞4進(jìn)行生產(chǎn)。依據(jù)2.2中提出的檢測(cè)器生成辦法，采用海明距離進(jìn)行自我與非我的識(shí)別，取n=200（數(shù)量越多，精確度越高，但計(jì)算量會(huì)增大），即每級(jí)檢測(cè)器可產(chǎn)生的個(gè)數(shù)為200，一個(gè)檢測(cè)器為一個(gè)向量集，包含了發(fā)動(dòng)機(jī)8種工作模式下的振動(dòng)值。由于篇幅所限，表2列出了其中各級(jí)隨機(jī)產(chǎn)生的5個(gè)檢測(cè)器。

3.3 振動(dòng)數(shù)據(jù)分析

為便于驗(yàn)證檢測(cè)器算法可行性，選取7組次該型發(fā)動(dòng)機(jī)地面試車時(shí)振動(dòng)數(shù)據(jù)，如表3所示。

表2 不同等級(jí)的檢測(cè)器Tab.2 Different levels of detectors

表3 實(shí)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)Tab.3 Measured vibration data 10-3in

利用3.2中生成的200個(gè)檢測(cè)器與該7組數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。以第1組為例，慢車模式下實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為0.38，與慢車模式各狀態(tài)下的200個(gè)檢測(cè)器進(jìn)行比較，在振動(dòng)良好狀態(tài)下找到其對(duì)應(yīng)值，即為匹配成功。若未有該對(duì)應(yīng)值，到其他狀態(tài)下繼續(xù)比較匹配。其他依次處理，最后得到各級(jí)檢測(cè)器與上述7次實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果，如表4所示。

分析表4可知，上述7組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中，第1組、第2組、第4組、第5組和第6組數(shù)據(jù)的第1級(jí)檢測(cè)器匹配個(gè)數(shù)最多，說明此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)處于良好狀態(tài)。而第3組和第7組數(shù)據(jù)的第2級(jí)檢測(cè)器匹配個(gè)數(shù)最多，說明地面試車時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)較大。

表4 實(shí)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)匹配結(jié)果Tab.4 Matching results of measured vibration data

經(jīng)查閱發(fā)動(dòng)機(jī)使用記錄，第2組和第3組數(shù)據(jù)分別為同一架飛機(jī)的左發(fā)和右發(fā)，當(dāng)時(shí)飛行員反映在起飛線暖機(jī)過程中感覺飛機(jī)有抖動(dòng)現(xiàn)象。測(cè)試數(shù)據(jù)都沒超過限制值，但檢測(cè)器檢查結(jié)果可看出飛機(jī)抖動(dòng)為右發(fā)振動(dòng)過大引起。第6組和第7組數(shù)據(jù)為同一臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)在新機(jī)裝配時(shí)和200 h定檢時(shí)的測(cè)試結(jié)果。表4的檢測(cè)結(jié)果可見，在200 h定檢時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)較大。經(jīng)分析，隨著發(fā)動(dòng)機(jī)服役時(shí)間的增加，雖然振動(dòng)沒有超標(biāo)，但由于性能的衰退，結(jié)構(gòu)件的磨損、劃傷、腐蝕和松動(dòng)等原因影響了發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)特性，使得其振動(dòng)品質(zhì)降低。

4 結(jié)束語

針對(duì)部隊(duì)手動(dòng)記錄大量發(fā)動(dòng)機(jī)地面試車振動(dòng)數(shù)據(jù)無分析手段的問題，研究了將人工免疫原理應(yīng)用于振動(dòng)數(shù)據(jù)分析的具體思路。結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，該方法能夠較為準(zhǔn)確地識(shí)別不同模式下發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)狀態(tài)。但該方法僅能判斷發(fā)動(dòng)機(jī)處于何種振動(dòng)狀態(tài)以及振動(dòng)有無超標(biāo)，對(duì)于振動(dòng)過大、振動(dòng)嚴(yán)重以及振動(dòng)超標(biāo)是何種原因引起等，還須結(jié)合振動(dòng)信號(hào)的詳細(xì)分析展開研究。