航空發(fā)動機參數(shù)自動判讀和監(jiān)控系統(tǒng)設計

向 豐，何 旺，董 洋，程 波

（成都飛機工業(yè)（集團）有限責任公司，成都 610073）

0 引言

航空發(fā)動機作為現(xiàn)代工業(yè)最為璀璨的成果，融合了眾多學科的技術(shù)要點，是一種高度復雜的機械，被譽為“工業(yè)皇冠”、“國之重器”[1]，其品質(zhì)優(yōu)劣會直接影響飛機的整體性能、可靠性及經(jīng)濟性。近年來隨著航空裝備產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，面對日益繁重的試飛任務，海量的飛行數(shù)據(jù)，急需提高故障判讀和監(jiān)控的能力。

國內(nèi)外對自動判讀和監(jiān)控技術(shù)做了大量研究。林京等[2]從氣路分析與性能評價、機械系統(tǒng)故障診斷和多參量信息融合3個方面對國內(nèi)外航空發(fā)動機故障診斷技術(shù)進行梳理，剖析存在的主要問題和挑戰(zhàn)，并對未來發(fā)展趨勢進行展望。張寶珍等[3]梳理總結(jié)了國外飛機PHM技術(shù)的發(fā)展應用現(xiàn)狀，重點介紹了F-35PHM系統(tǒng)及與其密切相關(guān)的ALIS系統(tǒng)近年的研制進展、遇到的問題與挑戰(zhàn)和應對措施。曹明等[4]討論了民用航空發(fā)動機中氣路故障診斷與健康管理、發(fā)動機機械故障診斷與健康管理、發(fā)動機FADEC系統(tǒng)故障診斷與健康管理的需求、必要性、現(xiàn)狀，及發(fā)展方向。崔展博等[5]建立基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡和趨勢推演的自修正安全預警模型，設計了一種適應多機型的實時飛行安全監(jiān)控系統(tǒng)。孫昂[6]依托于與中航工業(yè)沈陽發(fā)動機設計研究所合作研究的“航空發(fā)動機數(shù)據(jù)綜合管理、性能評估與故障診斷軟件系統(tǒng)”項目，針對傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的特點，設計并實現(xiàn)了結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)驅(qū)動算法的航空發(fā)動機故障診斷專家系統(tǒng)。潘鵬飛[7]基于實際試飛數(shù)據(jù)建立了航空發(fā)動機參數(shù)預測模型，確立了參數(shù)預測模型的自適應告警門限，實現(xiàn)了航空發(fā)動機典型故障診斷。上述文獻雖然提出了幾種先進的故障判讀和監(jiān)控技術(shù)，但是目前對大多數(shù)試飛一線發(fā)動機使用部門并不適用，因而推廣性和需求迫切性存在一定問題。

實際應用中使用最為普遍的方法是利用試車或者飛行后卸載和分析飛參數(shù)據(jù)，人工判讀監(jiān)控與發(fā)動機專用判讀軟件相結(jié)合的方式。該方式依賴地面試飛工程師的經(jīng)驗，且存在判讀和監(jiān)控參數(shù)不全面、效率低、準確性差等問題。同時，高度依賴發(fā)動機專用判讀軟件的功能設定，僅能運行軟件開發(fā)者設置的功能，用戶無法對飛參數(shù)據(jù)進行解析和進一步的運用，無法根據(jù)一線工作經(jīng)驗和實際需求，及時地建立新的判讀和監(jiān)控規(guī)則。

本文提出一種航空發(fā)動機參數(shù)自動判讀和監(jiān)控系統(tǒng)設計方法，基于飛參報表數(shù)據(jù)將飛參數(shù)據(jù)進行參數(shù)重構(gòu)，歸納航空發(fā)動機工作狀態(tài)和主要特征參數(shù)，采用專家系統(tǒng)思想進行發(fā)動機狀態(tài)判據(jù)的建立，針對參數(shù)進行趨勢分析監(jiān)控，實現(xiàn)了參數(shù)的自動判讀和監(jiān)控，同時擺脫飛機參數(shù)回放軟件或者發(fā)動機專用判讀軟件限制，及時地建立新規(guī)則，對發(fā)動機進行判讀和監(jiān)控。

1 系統(tǒng)技術(shù)原理

1.1 航空發(fā)動機工作狀態(tài)的劃分

發(fā)動機的工作過程中有幾個基本工作狀態(tài)，根據(jù)發(fā)動機推力和燃油消耗率隨轉(zhuǎn)速的變化規(guī)律劃分，按轉(zhuǎn)速的大小規(guī)定了發(fā)動機幾種基本工作狀態(tài)：最大、額定、最大連續(xù)、巡航和慢車狀態(tài)[8]。在航空發(fā)動機正常使用過程中，由油門桿來控制高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的變化。當油門桿不動時，發(fā)動機高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速應處于穩(wěn)定位置[9]，因此實際工作中，可以通過看油門桿角度和高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速共同來判斷發(fā)動機的基本工作狀態(tài)。

最大狀態(tài)：發(fā)動機推力最大，通常發(fā)動機的轉(zhuǎn)速和渦輪前燃氣溫度也為最大，使用中應防止發(fā)動機超溫和超轉(zhuǎn)。

額定狀態(tài)：通常規(guī)定推力為最大推力的90%時為發(fā)動機的額定工作狀態(tài)。

最大連續(xù)狀態(tài)：這是發(fā)動機可長時間連續(xù)發(fā)出推力80%的工作狀態(tài)，該狀態(tài)使用時間不受限制。

巡航狀態(tài)：通常規(guī)定推力小于等于最大推力的70%～75%時的工作狀態(tài)，該狀態(tài)用于飛機巡航飛行，是最經(jīng)濟、最省油的工作狀態(tài)。

慢車狀態(tài)：發(fā)動機起動以后能夠穩(wěn)定工作的最小轉(zhuǎn)速工作狀態(tài)，通常其推力約為最大推力的5%。

1.2 航空發(fā)動機的主要監(jiān)控特征參數(shù)

在發(fā)動機工作中，常利用參數(shù)來判斷發(fā)動機是否在規(guī)定的工作狀態(tài)，反過來，發(fā)動機工作狀態(tài)對應著一定的參數(shù)和特征[10]。

（1）主要氣路監(jiān)控參數(shù)

低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速Nl：在工程應用與狀態(tài)監(jiān)控中Nl一般用來表征渦扇發(fā)動機的推力，低壓渦輪與風扇單元體性能相關(guān)的故障在Nl上能較為敏感地反映出變化。

高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速Nh：Nh在渦扇發(fā)動機核心機性能衰退或幾何部件控制失效等故障發(fā)生時，會有明顯的漂移，對于監(jiān)控發(fā)動機整機性能趨勢與故障識別效果明顯。

低壓渦輪后排氣溫度Tt：航空發(fā)動機隨著飛行小時數(shù)的積累，性能會有所衰退下降，為了維持最大狀態(tài)推力不變，發(fā)動機會增加供油，使發(fā)動機Nl、Nh、Tt都相應增加。然而渦輪進口溫度受到材料的限制，Tt不能過高，否則會導致發(fā)動機超溫，當Tt達到限制值時，發(fā)動機將保證不超溫而停止增加供油，推力將隨之減小。因此監(jiān)控Tt，Tt與限制值之間的差值具有十分重要的意義。

（2）振動監(jiān)控參數(shù)

振動值：對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)、軸承和附件齒輪等機械部件的振動值進行監(jiān)測，可以反映機械性質(zhì)劣化。

（3）滑油監(jiān)控參數(shù)

對于轉(zhuǎn)子高速旋轉(zhuǎn)的航空發(fā)動機來說，滑油系統(tǒng)工作狀況的好壞，直接影響著轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的工作?；蛥?shù)不僅代表著系統(tǒng)本身的工作狀態(tài)是否正常，也反映發(fā)動機的健康狀況[11]。

常見的滑油參數(shù)如滑油壓力、滑油溫度、滑油濾堵塞等。對滑油進行油樣分析，可以檢查光譜、磨粒、污染度、理化指標（主要是閃點、酸值、粘度、含水量）等。

1.3 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個具有相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)大量專家知識的智能程序系統(tǒng)，根據(jù)一個或多個人類專家提供的特殊領(lǐng)域知識進行推理，模擬人類專家做決定的過程來解決那些需要專家才能解決的復雜問題[12]，是當前故障診斷系統(tǒng)中運用最廣泛的方法之一[13]。專家系統(tǒng)提供了一個自動診斷和處理知識數(shù)據(jù)的高效手段，將其應用于航空發(fā)動機故障判讀和監(jiān)控領(lǐng)域，可以提高判讀和監(jiān)控的效率以及判讀率，降低虛警率。

1.4 趨勢分析法

趨勢分析可以用來判斷和預測發(fā)動機運行健康狀態(tài)，是現(xiàn)代航空保障部門廣泛采用的一種分析技術(shù)。發(fā)動機趨勢分析的步驟如下。

（1）利用人工記錄或自動記錄方式采集參數(shù)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)導入發(fā)動機監(jiān)控系統(tǒng)。

（2）將采集的參數(shù)進行相似轉(zhuǎn)換，換算到海平面標準大氣條件下。換算公式：

式中：X為Nl、Nh、Tt等參數(shù)；T01為發(fā)動機進口總溫。

（3）根據(jù)發(fā)動機維護手冊、已有數(shù)據(jù)結(jié)果建立不同參數(shù)的基線模型，設定不同發(fā)動機的初始值。

（4）將相似換算后的數(shù)據(jù)減去基線值，求得各參數(shù)的偏差值。

（5）將偏差值進行平滑處理。

（6）將平滑后的偏差值繪制性能趨勢圖，并依據(jù)趨勢圖對發(fā)動機狀態(tài)趨勢進行分析。

2 系統(tǒng)設計

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文采用Matlab編程軟件建立飛機數(shù)據(jù)模塊、自動判讀模塊、綜合監(jiān)控模塊，利用飛機參數(shù)回放軟件所導出的飛參數(shù)據(jù)報表作為數(shù)據(jù)輸入，進行報表參數(shù)重構(gòu)，運行相關(guān)模塊程序，對發(fā)動機參數(shù)數(shù)據(jù)進行自動判讀和綜合監(jiān)控。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

2.2 飛機數(shù)據(jù)模塊

飛機數(shù)據(jù)模塊可以滿足整個程序?qū)?shù)數(shù)據(jù)的需求，特別是對飛參報表數(shù)據(jù)進行重構(gòu)。包括飛機履歷數(shù)據(jù)、飛機標定數(shù)據(jù)、飛機監(jiān)控數(shù)據(jù)、飛參報表數(shù)據(jù)重構(gòu)4個子模塊。

飛機監(jiān)控數(shù)據(jù)子模塊提供用戶錄入、修改、刪除根據(jù)綜合監(jiān)控模塊建立的監(jiān)控數(shù)據(jù)的功能，包括滑油系統(tǒng)的光譜Fe元素、光譜Cu元素、閃點、酸值、黏度、含水量等信息。

飛參報表數(shù)據(jù)重構(gòu)子模塊由自定義參數(shù)文件和程序組成，自定義參數(shù)文件定義了自定義參數(shù)符號、自定義參數(shù)名稱等信息。用自定義參數(shù)名稱依次匹配飛參報表參數(shù)名稱，將相應參數(shù)的數(shù)據(jù)賦給自定義參數(shù)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)重構(gòu)。飛參報表數(shù)據(jù)重構(gòu)子模塊是本系統(tǒng)進行自動判讀和綜合監(jiān)控的基礎(chǔ)。利用該模塊，可以讓用戶任意選擇飛機參數(shù)回放軟件中相關(guān)連續(xù)量和離散量參數(shù)，程序都能夠識別飛參報表數(shù)據(jù)中參數(shù)名稱，轉(zhuǎn)換為用戶自定義參數(shù)符號和自定義參數(shù)名稱，擺脫了飛機參數(shù)回放軟件或者廠家的專用軟件限制，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)為我所用。

2.3 自動判讀模塊

自動判讀模塊由自定義判據(jù)文件、判讀統(tǒng)計報表文件和程序組成。

自定義判據(jù)文件根據(jù)專家系統(tǒng)的思想，可由用戶根據(jù)發(fā)動機維護手冊、工作經(jīng)驗、排故總結(jié)等進行相關(guān)判據(jù)的建立和修改。判讀的參數(shù)應包含航空發(fā)動機的主要監(jiān)控特征參數(shù)，如主要氣路監(jiān)控參數(shù)，振動值，滑油參數(shù)等。

為提高程序運行效率，本文將航空發(fā)動機參數(shù)判讀這樣一個復雜龐大的工程，分解成對發(fā)動機進行全過程，工作狀態(tài)標志和具體的工作狀態(tài)3種判據(jù)判讀。其中發(fā)動機工作狀態(tài)細劃分為9種：靜態(tài)、地面起動、慢車、暖機、中間、最小加力、最大、過渡態(tài)、停車。

判讀統(tǒng)計報表文件定義了事件序號、事件名稱、告警識別、記錄信息、處置方法等信息，同自定義判據(jù)文件一樣，判讀統(tǒng)計報表文件的建立也利用了專家系統(tǒng)的思想。自動判讀程序流程如圖2所示。

圖2 自動判讀程序

2.4 綜合監(jiān)控模塊

根據(jù)航空發(fā)動機的主要監(jiān)控特征參數(shù)，以及發(fā)動機調(diào)試與維護工作的經(jīng)驗總結(jié)，本文選取了時間、溫度、壓力、振動值、滑油等14個參數(shù)進行監(jiān)控，利用用戶錄入數(shù)據(jù)和自動判讀保存數(shù)據(jù)兩種方式作為數(shù)據(jù)來源，主要運用性能參數(shù)的趨勢分析法，通過可視化圖形和告警設計，進行參數(shù)的綜合監(jiān)控。綜合監(jiān)控程序流程如圖3所示。

圖3 綜合監(jiān)控程序

3 系統(tǒng)運用

3.1 自動判讀運用

以某型航空發(fā)動機為例，飛參數(shù)據(jù)記錄該發(fā)動機參數(shù)共計108個，本系統(tǒng)建立自定義判據(jù)文件后，需要進行判讀的判據(jù)或參數(shù)達到了200余個，擴大了參數(shù)判讀范圍，判讀統(tǒng)計報表的事件序號共有120余個。與傳統(tǒng)的人工判讀方式進行對比，人工判讀108個參數(shù)需要30 min，而本系統(tǒng)僅需要5 min，且判讀內(nèi)容包含了飛參數(shù)據(jù)記錄的航空發(fā)動機的全部信息，飛參數(shù)據(jù)漏判誤判率為0，此外根據(jù)專家系統(tǒng)思想擴大了判讀范圍，使參數(shù)判讀更加全面、有針對性。判讀統(tǒng)計結(jié)果如圖4所示。

圖4 判讀統(tǒng)計報表

3.2 綜合監(jiān)控運用

以滑油光譜元素Cu的監(jiān)控為例，展示趨勢分析法在本系統(tǒng)中的運用。

對于摩擦副零件的磨損過程，其正常使用期間，其磨損量隨著時間的增長近似呈現(xiàn)線性變化，設給定n個油樣采樣點（t1,y1）,（t2,y2）,…,（tn,yn），這些數(shù)據(jù)滿足以下關(guān)系：

式中：yi為磨損金屬元素的濃度值（10-6）；ti為發(fā)動機運行小時（h）；a、b分別為回歸方程的截距和系數(shù)。通常元素的濃度值由光譜檢測設備測得。

進一步考慮滑油的消耗量（消耗的滑油由添加的新滑油補充），計算后得到修正濃度值。其計算公式如下：

式中：yt為本次取樣后算得的修正濃度值；y't為上次取樣后所算得的修正濃度值；y為本次取樣后測得的濃度值；y'為上次取樣后測得的濃度值；V為發(fā)動機滑油系統(tǒng)總油量；ΔV為上次取樣后滑油的添加量。

為了表征摩擦副剛開始發(fā)生異常磨損征兆，引入磨損率的概念，其計算公式如下：

式中：Wr為磨損率；yt為本次樣品的某種磨損金屬的修正濃度值；y't為上次樣品測得的同種磨損金屬的修正濃度值；t為本次取樣時滑油在發(fā)動機里的總工作時間；t'為上次取樣時滑油在發(fā)動機里的總工作時間。

用戶通過每次錄入滑油金屬Cu元素的濃度值、上次取樣后滑油添加量、發(fā)動機運行時間等信息，程序自動算出Cu元素的修正濃度值和磨損率，進一步計算出Cu元素濃度值、磨損率與發(fā)動機維護手冊告警值的差值，根據(jù)差值大小進行相關(guān)告警和報故，同時繪制近20次取樣的數(shù)據(jù)，得到Cu元素的趨勢曲線。Cu元素監(jiān)控畫面如圖5所示。

圖5 Cu元素監(jiān)控

4 結(jié)束語

本文指出目前實際應用中航空發(fā)動機參數(shù)判讀和監(jiān)控存在的缺陷和問題，通過分析現(xiàn)有技術(shù)發(fā)展和功能需求，完成系統(tǒng)軟件的設計。

本文歸納航空發(fā)動機工作狀態(tài)和主要特征參數(shù)，通過飛參報表進行二次開發(fā)，采用專家系統(tǒng)思想建立判據(jù)，運用趨勢分析方法進行監(jiān)控。通過對飛行參數(shù)數(shù)據(jù)進行運行試驗，驗證了本系統(tǒng)能夠提高發(fā)動機參數(shù)判讀準確率、效率，消除故障漏判風險，同時對多個重要參數(shù)進行監(jiān)控。

本技術(shù)對于試飛一線部門有良好推廣價值，能夠提升航空發(fā)動機安全性，加快試飛效率。在判讀和監(jiān)控方法上，可以進一步向知識獲取全自動化、智能評價以及參數(shù)預測等方面研究。