曹惠玲,龐思凱,薛 鵬,黃樂騰,曲春剛
(中國民航大學(xué)航空工程學(xué)院,天津 300300)
航空發(fā)動機作為飛機的“心臟”對飛機的正常飛行有著舉足輕重的地位,是飛機各設(shè)備系統(tǒng)中最為復(fù)雜的部分,而且由于其工作條件惡劣也是故障率最高的系統(tǒng)之一[1]。因此,科學(xué)有效的故障診斷技術(shù)不僅能準確檢測發(fā)動機故障,保障飛行安全,而且能節(jié)約維修費用增加航空公司的經(jīng)濟效益[2]。航空事業(yè)日新月異的今天,對發(fā)動機的可靠性、維修性、適應(yīng)性和經(jīng)濟性提出了越來越高的要求,為了滿足要求,各種發(fā)動機監(jiān)控和診斷方法應(yīng)運而生。
目前,國內(nèi)外故障診斷技術(shù)主要包括:氣路參數(shù)的故障診斷,滑油、振動參數(shù)的診斷和壽命監(jiān)視等。常用氣路診斷方法包括:基于氣動熱力學(xué)原理的趨勢分析法;基于小偏差的部件性能分析法;部件特性修正系數(shù)法;動態(tài)參數(shù)分析法和智能化診斷法等[3]。但這些方法的應(yīng)用均離不開發(fā)動機基線,甚至對發(fā)動機基線的精確度要求很高,而目前中國自行提取的發(fā)動機基線不能滿足各種機型在各種情況下的精度要求。為了避開基線的制約,本文提出一種基于雙發(fā)差異監(jiān)控的發(fā)動機氣路故障診斷方法的設(shè)想,并從原理上說明其是切實可行的。
指印圖故障診斷法是以狀態(tài)監(jiān)控和趨勢分析為基礎(chǔ)的一種較為普遍和準確的方法。其基本思想是將發(fā)動機的氣路性能參數(shù)與指印圖中經(jīng)過大量實驗和足夠歷史故障數(shù)據(jù)及故障現(xiàn)象的積累總結(jié)出的故障樣板進行對照,以判斷發(fā)動機的工作狀態(tài),同時結(jié)合其他一些技術(shù)手段對發(fā)動機故障進行定位,而診斷結(jié)果的準確度取決于有效的監(jiān)控方法、正確的數(shù)據(jù)處理、科學(xué)的趨勢分析以及大量精確的故障樣板。
1997年中國民航以適航指令形式要求所有運輸類飛機加裝飛行數(shù)據(jù)記錄設(shè)備(主要為QAR)[4]。QAR數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)中監(jiān)控了包括發(fā)動機控制、振動、滑油和氣路等大量有價值的數(shù)據(jù),近年來日益引起各研究部門和工程師們的注意,QAR數(shù)據(jù)中蘊藏的信息量巨大,可以作為航空發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷的主要數(shù)據(jù)來源和信息支持。
燃氣渦輪發(fā)動機的性能和可靠性的衰退是由其氣路組件(主要包括風(fēng)扇、壓氣機、燃燒室和渦輪)的退化而造成的。性能退化常見的原因包括壓氣機結(jié)垢及核心轉(zhuǎn)子的磨損和侵蝕,密封的泄漏和氣路部分的腐蝕等。這些物理故障會引起宏觀可測量參數(shù)的變化,如溫度、壓力、轉(zhuǎn)速和燃油流量等參數(shù)[5]。基于氣動熱力學(xué)的趨勢分析法是現(xiàn)代航空部門應(yīng)用比較廣泛的一種診斷方法,其基本原理是把通過數(shù)據(jù)采集裝置獲取的氣路主要截面的壓力、溫度、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、燃油流量等參數(shù),經(jīng)過相似轉(zhuǎn)換成為海平面標準大氣條件下的標準數(shù)據(jù),并將所得數(shù)據(jù)與其相應(yīng)的氣路基線模型進行對比,獲得各參數(shù)的偏差值。應(yīng)用經(jīng)過平滑處理的偏差值繪制發(fā)動機參數(shù)性能趨勢圖,并依據(jù)趨勢圖進行狀態(tài)趨勢分析。
一定飛行條件和一定EPR(engine pressure ratio)下工作的航空發(fā)動機均有一組發(fā)動機性能參數(shù)與之相對應(yīng),主要有燃油流量、排氣溫度、高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速等。當(dāng)發(fā)動機出現(xiàn)故障時這些性能參數(shù)會產(chǎn)生一定相對于發(fā)動機正常特性(基線值)的變化量,稱為狀態(tài)量偏差。同一故障狀態(tài)下的各性能參數(shù)偏差的方向和大小不同但偏差的比例是固定的,而不同故障的性能參數(shù)偏差比例則不同。為了更加直觀的將這些性能參數(shù)偏移組合與故障現(xiàn)象對應(yīng),將該映射關(guān)系繪制成條形圖,狀如五指不齊,故稱指印圖,如圖1所示。
指印圖故障診斷法是在通過趨勢分析求取的各參數(shù)平滑偏差的基礎(chǔ)上,著重對FF、EGT、N2、N1這4個性能參數(shù)的偏差進行分析,將以上4個參數(shù)的偏差與指印圖上已有的故障樣板進行對比,找出與之相似的故障樣板,以達到故障診斷的目的。
圖1 航空發(fā)動機指印圖Fig.1 Aero-engine finger print
安裝在同一架飛機上同一型號的2臺發(fā)動機,在巡航狀態(tài)下控制指令和工作條件基本相同,所以正常工作狀態(tài)下的2臺發(fā)動機各項性能參數(shù)應(yīng)基本保持一致,而實際中由于發(fā)動機的制造公差、安裝公差、調(diào)整公差、儀表系統(tǒng)誤差以及一些未知的誤差導(dǎo)致2臺發(fā)動機性能上略有差異,叫做差異初值,監(jiān)控得到的性能參數(shù)并不相同。但這種性能參數(shù)之間的差異相對于性能參數(shù)本身影響不大,而且正常工作時該差異處于一種穩(wěn)定的狀態(tài)下不會出現(xiàn)較大的波動。因此,當(dāng)這種差異出現(xiàn)較大波動時則可能出現(xiàn)故障,工程師會對其進行分析,判斷故障類型。
發(fā)動機基線通常是指機群中處于良好狀態(tài)的發(fā)動機(一般是指新發(fā)動機)在一定的飛行條件下,某個狀態(tài)參數(shù)與發(fā)動機控制量之間的函數(shù)關(guān)系[6]。發(fā)動機基線一般是由發(fā)動機設(shè)計、制造部門提供的一條理論平均的模型線。正常工作線是指發(fā)動機正常工作時氣路性能參數(shù)隨時間的變化規(guī)律,而某一時間點的氣路性能參數(shù)也必定對應(yīng)一定的控制量(EPR),基線模型上該控制量所對應(yīng)的性能參數(shù)即為發(fā)動機正常運行的性能參數(shù)。所以正常工作線可以代替基線模型給發(fā)動機提供一個標準值為診斷所用。在趨勢分析中已經(jīng)提到,發(fā)動機故障狀態(tài)下的實測性能參數(shù)相對于其基線值將存在相應(yīng)的變化量稱為狀態(tài)量偏差??紤]到雙發(fā)差異監(jiān)控中2臺發(fā)動機同時出現(xiàn)故障的幾率極小,本文采用雙發(fā)差異監(jiān)控故障發(fā)動機與正常發(fā)動機特性參數(shù)之間的偏差,代替性能參數(shù)與基線之間的偏差進行故障診斷。具體步驟如下:
1)獲取故障數(shù)據(jù)
當(dāng)巡航狀態(tài)下飛機上的2臺發(fā)動機中某1臺發(fā)生故障時,發(fā)動機某一或多個性能參數(shù)會出現(xiàn)相應(yīng)明顯的階躍,而且飛機上配備的2臺發(fā)動機將不再保持穩(wěn)定的差異,繼而由趨勢分析可以區(qū)分故障發(fā)動機和正常發(fā)動機。QAR數(shù)據(jù)監(jiān)測的全面性和準確性可以為雙發(fā)差異監(jiān)控提供滿足診斷所需的數(shù)據(jù)。
2)數(shù)據(jù)處理
正確的數(shù)據(jù)處理是準確診斷的基礎(chǔ),為了使2臺發(fā)動機之間參數(shù)能夠進行比較,首先必須將其工作的外界環(huán)境統(tǒng)一到標準環(huán)境下,也就是參數(shù)的相似轉(zhuǎn)換;性能指印圖的應(yīng)用通常要求油門桿恒定或發(fā)動機增壓比固定,所以需要對數(shù)據(jù)(FF、EGT、N2、N1)進行標準化[3]。使得各參數(shù)與在固定增壓比下的發(fā)動機正常工作的發(fā)動機參數(shù)具有可比性。
a.相似轉(zhuǎn)換
b.標準化
提取特性參數(shù)數(shù)據(jù)進行標準化是為了使設(shè)計增壓比條件下的2臺發(fā)動機參數(shù)相當(dāng),即
其中:ΔEPR=EPR故障-EPR正常,標準化因子是通過對大量的飛行數(shù)據(jù)進行分析統(tǒng)計,將各氣路性能參數(shù)和增壓比EPR近似的認為是線性關(guān)系所得,即該參數(shù)與EPR的斜率,如表1[7]所示。
表1 標準化因子Tab.1 Standardized factors
為了使發(fā)動機工作狀態(tài)更加直觀,便于工程師選取故障點進行診斷,根據(jù)雙發(fā)差異監(jiān)控原理繪制雙發(fā)差異監(jiān)控圖,包括左、右發(fā)動機中 FF、EGT、N1、N2 這4個參數(shù),分別以監(jiān)控參數(shù)為縱坐標,以巡航穩(wěn)定時間序列(QAR數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)記錄間隔為1 s)為橫坐標繪制二位坐標圖,以EGT(℃)為例如圖2所示,選取發(fā)動機正常工作時的1 200個點。
圖2 雙發(fā)差異監(jiān)控Fig.2 Twin difference monitoring
如圖2所示,發(fā)動機正常運行時,左、右發(fā)工作線趨勢基本相同,其差異基本穩(wěn)定,即差異初值?;诨€的發(fā)動機故障診斷中所用的偏差值為故障發(fā)動機性能參數(shù)與基線值之間的偏差即自身的偏差(假設(shè)基線值與正常工作線是完全吻合的)?;陔p發(fā)差異監(jiān)控求得的偏差為左、右發(fā)相對偏差,而診斷所用的差異是數(shù)據(jù)處理后發(fā)動機自身偏差,受差異初值影響會產(chǎn)生一定的誤差,因此診斷前要排除差異初值的影響。
1)差異初值的求取
為了使求取的差異初值更具有代表性,將所用數(shù)據(jù)按表2所示的條件進行篩選。
表2 數(shù)據(jù)篩選條件Tab.2 Data filters
計算公式
其中:L為左發(fā);R為右發(fā);n為篩選出數(shù)據(jù)的個數(shù)。
2)診斷偏差、相對偏差和差異初值的關(guān)系
如圖3所示,2臺發(fā)動機之間的差異包括:A—制造公差和調(diào)整公差;B—發(fā)動機安裝影響;C—儀表系統(tǒng)誤差;D—儀表不重復(fù)性;E—尚未考慮到的因素;F—故障。本文基線值即為左、右發(fā)的正常值,測量值即為除規(guī)定正常值以外的其他發(fā)動機的測量值。排除差異初值的影響即排除A+B+C影響,再進行診斷。
圖3 差異初值與偏差的關(guān)系圖Fig.3 Relationship between initial value and deviation
圖4為雙發(fā)差異監(jiān)控中EGT工作線的圖形展示,點22 427~22 841段為故障段工作線,右發(fā)EGT明顯突然增大,雙發(fā)差異初值改變。由圖中標注可知,診斷偏差即為右發(fā)動機偏離正常趨勢的自身偏差,用于和指印圖的對比。相對偏差即為雙發(fā)差異。圖中所示診斷偏差為相對偏差和差異初值的和,但由于故障狀態(tài)不同偏差的方向和大小不同,三者之間的關(guān)系也會不同,可按實際情況采取相應(yīng)方案。
圖4 EGT偏差關(guān)系參考圖Fig.4 Deviation relationship chart for reference
當(dāng)各參數(shù)偏差量確定后,按照指印圖故障診斷方法便可對故障進行診斷。為了便于匹配,基于4個性能參數(shù)建立一個四維向量空間如下:
1)設(shè) EGT=x,F(xiàn)F=y,N2=z,N1=w;則向量 R=(x,y,z,w),所以樣板庫即指印圖中故障參數(shù)的組合,可以向量的形式進行儲存。
2)標準化后的故障數(shù)據(jù)可表示為向量的形式:R測=(x0,y0,z0,w0),而指印圖中的數(shù)據(jù)將表示為:Ri=(xi,yi,zi,wi),其中i∈(1,n)。
下面介紹向量中的幾個概念:
設(shè)V是Rn的一個非空子集,且對向量的加法和數(shù)乘封閉,則稱V是一個n維向量空間。R測、Ri分別為 n 維向量空間中的向量,因此 R測=(x0,y0,z0,…),Ri=(xi,yi,zi,…),則:
R測和Ri的內(nèi)積為
R的模為
則 R測、Ri的夾角
3)當(dāng)向量R測與向量Ri之間的夾角接近或等于0時,則可判斷該故障最可能為樣板庫中與Ri對應(yīng)的故障狀態(tài)。以三維空間向量為例,如圖5所示。
圖5 指印圖匹配原理圖Fig.5 Schematic graph of finger prints for matching
θ為故障向量與故障樣板向量之間的夾角,θ越趨近于0,該故障就越有可能是Ri所對應(yīng)的故障狀態(tài),但由于測量、裝配等原因必然會存在一定誤差,所以本方法將診斷出最有可能的3個故障,并按照可能性由大到小排列。如測得某故障點參數(shù)及分析結(jié)果如表3所示。
表3 某故障點的數(shù)據(jù)分析診斷結(jié)果Tab.3 Data analysis and diagnosis results of failure point
本文結(jié)合趨勢分析法、氣路參數(shù)故障診斷方法和雙發(fā)差異監(jiān)控,對脫離基線限制的雙發(fā)差異診斷方法進行了探索研究。從理論上分析了方法的可行性,應(yīng)用QAR數(shù)據(jù)進行分析,說明該方法的實際應(yīng)用。但由于本方法對數(shù)據(jù)精度要求高,而故障指印圖上的信息量有限,診斷的準確性還有待提高。隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)的提高和飛行經(jīng)驗的不斷積累,指印圖中信息量將會不斷增加完善,這種方法的準確度也會越來越高,將促使該方法得到廣泛的應(yīng)用。
[1]YAN W Z,LI J C,GOEBEL K F.On improving performance of aircraft engine gas path fault diagnosis[J].Transactions of the Institute of Measurement and Control,2009,31(3):275-291.
[2]鄭 波,朱新宇.航空發(fā)動機故障診斷技術(shù)研究[J].航空發(fā)動機,2010,36(2):22-25.
[3]孫 斌,張 津.發(fā)動機氣路參數(shù)故障診斷法在EMS中的應(yīng)用[J].航空發(fā)動機,1997(4):15-19.
[4]曹惠玲,周百政.QAR數(shù)據(jù)在航空發(fā)動機監(jiān)控中的應(yīng)用研究[J].中國民航大學(xué)學(xué)報,2010,28(3):16-19.
[5]SOUMIK SARKAR,KUSHAL MUKHERJEE,ASOK RAY,et al.Fault diagnosis and isolation in aircraft gas turbine engines[J].American Control Conference,2008,11(6):2166-2170.
[6]鐘詩勝,崔智全,付旭云.Rolls-Royce發(fā)動機基線挖掘方法[J].計算機集成制造系統(tǒng),2010,16(10):2265-2270.
[7]陳 果.航空器監(jiān)測與故障診斷導(dǎo)論[M].北京:中國民航出版社,2007:286.