曹惠玲，張　卓

（中國(guó)民航大學(xué)航空工程學(xué)院，天津　300300）

多平滑指標(biāo)融合的氣路參數(shù)平滑評(píng)判方法研究

曹惠玲，張卓

（中國(guó)民航大學(xué)航空工程學(xué)院，天津300300）

航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路參數(shù)的平滑處理，可以減少測(cè)量噪聲的影響，有利于提取氣路參數(shù)的變化趨勢(shì)，能夠?qū)Πl(fā)動(dòng)機(jī)性能進(jìn)行準(zhǔn)確的分析。利用平滑效果指標(biāo)，通過(guò)權(quán)重分析法，構(gòu)造多平滑指標(biāo)融合目標(biāo)函數(shù)，對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路參數(shù)進(jìn)行平滑處理。將此方法應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)差異分析和趨勢(shì)分析，通過(guò)分析并賦予權(quán)重求解目標(biāo)函數(shù)，選取最優(yōu)平滑方法。通過(guò)平滑效果可知此方法在差異分析、趨勢(shì)分析方面處理效果明顯，具有實(shí)用性。多指標(biāo)融合目標(biāo)函數(shù)判別法與其他平滑方法相比，推廣性更好，自主選擇性更大。

氣路參數(shù)；多平滑指標(biāo)融合；權(quán)重；平滑處理

航空發(fā)動(dòng)機(jī)在使用過(guò)程中，隨著高溫、腐蝕及磨損的作用，氣路部件逐漸衰退，導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)的性能也逐漸的衰退，主要表現(xiàn)在排氣溫度EGT、低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速N1、高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速N2和燃油流量FF的變化［1-2］。由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)常年在高溫、高壓、高噪聲環(huán)境下工作，數(shù)據(jù)測(cè)量誤差大、傳感器易發(fā)生故障等導(dǎo)致氣路參數(shù)偏差值序列中往往存在大量波動(dòng)變化甚至突躍變化的數(shù)據(jù)，若不加以預(yù)處理，則很難準(zhǔn)確反映航空發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)際健康狀態(tài)［3-4］。由于偏差值時(shí)間序列的采樣頻率不能確定，一般不用信號(hào)分析的方法來(lái)進(jìn)行處理，多數(shù)情況用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行處理［5-7］。目前多數(shù)文獻(xiàn)中提出的方法都是針對(duì)某一具體數(shù)據(jù)如EGT，提出某一具體方法并驗(yàn)證其效果，并沒(méi)有說(shuō)明其方法對(duì)其他類(lèi)型數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。本文提出的觀點(diǎn)是，平滑方法應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況而有所側(cè)重，數(shù)據(jù)類(lèi)型不同、實(shí)際需求不同，平滑的方法也應(yīng)該有所差異。本文以平滑效果指標(biāo)為基礎(chǔ)，構(gòu)造多指標(biāo)融合評(píng)判函數(shù)，通過(guò)對(duì)判別函數(shù)的最優(yōu)值求解從而選取實(shí)際所需的最優(yōu)平滑方法。同時(shí)將此方法應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)實(shí)際分析中如狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷、趨勢(shì)分析等方面，達(dá)到了預(yù)期效果。多指標(biāo)目標(biāo)函數(shù)判別法操作簡(jiǎn)單，適用于多種數(shù)據(jù)的分析，推廣性較好。

1　常見(jiàn)數(shù)據(jù)平滑方法

1.1移動(dòng)平均法

移動(dòng)平均法是用一組最近的實(shí)際數(shù)據(jù)值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一期或多期數(shù)據(jù)的一種常用方法。當(dāng)數(shù)據(jù)既不快速增長(zhǎng)也不快速下降，且不存在季節(jié)性因素時(shí)，移動(dòng)平均法能有效地消除數(shù)據(jù)中的隨機(jī)波動(dòng)，是非常有用的。移動(dòng)平均法是一種簡(jiǎn)單平滑處理技術(shù)，它的基本思想是：根據(jù)時(shí)間序列資料、逐項(xiàng)推移，依次計(jì)算包含一定項(xiàng)數(shù)的序時(shí)平均值，以反映長(zhǎng)期趨勢(shì)。

簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均平滑法以移動(dòng)平均值作為移動(dòng)項(xiàng)數(shù)中間一期的平滑值，m一般取奇數(shù)值。m點(diǎn)移動(dòng)平均平滑法公式為

1.2一次指數(shù)平滑法

指數(shù)平滑法是數(shù)據(jù)平滑中常用的一種方法，具有逐期追溯性質(zhì)，可探源至初始位置，包括全部數(shù)據(jù)。其過(guò)程中，平滑常數(shù)以指數(shù)形式遞減，故稱(chēng)之為指數(shù)平滑法。指數(shù)平滑常數(shù)取值至關(guān)重要。平滑常數(shù)決定了平滑水平以及對(duì)預(yù)測(cè)值與實(shí)際結(jié)果之間差異的響應(yīng)速度。平滑常數(shù)α越接近于1，遠(yuǎn)期實(shí)際值對(duì)本期平滑值影響程度的下降越迅速；平滑常數(shù)α越接近于0，遠(yuǎn)期實(shí)際值對(duì)本期平滑值影響程度的下降越緩慢。由此，當(dāng)時(shí)間數(shù)列相對(duì)平穩(wěn)時(shí)，可取較大的α，當(dāng)時(shí)間數(shù)列波動(dòng)較大時(shí)，應(yīng)取較小的α，以不忽略遠(yuǎn)期實(shí)際值的影響。當(dāng)時(shí)間數(shù)列無(wú)明顯的趨勢(shì)變化，可用一次指數(shù)平滑法，一次平滑法公式為

yn，sn為n點(diǎn)的平滑值，xn為n點(diǎn)實(shí)際值，sn-1為n-1點(diǎn)平滑值，α為平滑常數(shù)，取值范圍為［0，1］。

1.3二次指數(shù)平滑法

急性腦血栓患者的早期康復(fù)受到很多因素的影響,而在治療中實(shí)施針對(duì)性護(hù)理干預(yù)對(duì)患者的生存質(zhì)量和預(yù)后有很好的改善作用,從而降低患者的傷殘率。本研究對(duì)一段時(shí)間內(nèi)在我院接受治療的急性腦血栓患者進(jìn)行護(hù)理干預(yù)對(duì)其早期康復(fù)效果的綜合評(píng)估分析,取得了顯著效果,現(xiàn)做相關(guān)報(bào)道。

二次指數(shù)平滑法是對(duì)一次指數(shù)平滑值再作一次指數(shù)平滑的方法。它一般與一次指數(shù)平滑法配合應(yīng)用，歷史數(shù)據(jù)和一次指數(shù)平滑值的差值與一次指數(shù)平滑值和二次指數(shù)平滑值的差值基本相同。所以，可以先求出一次指數(shù)平滑值和二次指數(shù)平滑值的差值，然后將此差值加到一次指數(shù)平滑值上去，再加上趨勢(shì)變動(dòng)值就能得出實(shí)際近似值。根據(jù)這一原理，便可以建立二次指數(shù)平滑模型。

二次指數(shù)平滑是對(duì)一次指數(shù)平滑的再平滑，它適用于具線(xiàn)性趨勢(shì)的時(shí)間數(shù)列，具有計(jì)算簡(jiǎn)單、樣本要求量較少、適應(yīng)性較強(qiáng)、結(jié)果較穩(wěn)定的特點(diǎn)。二次指數(shù)平滑法公式為

yn為n點(diǎn)的平滑取值，xn為n點(diǎn)實(shí)際值，分別為n點(diǎn)一次指數(shù)、二次指數(shù)平滑值分別為n-1點(diǎn)一次指數(shù)、二次指數(shù)平滑值，α為平滑常數(shù)，取值范圍為［0，1］。

2　平滑指標(biāo)融合的目標(biāo)函數(shù)

2.1平滑度

平滑度指標(biāo)指平滑后數(shù)據(jù)的差分?jǐn)?shù)的方差根與原始數(shù)據(jù)差分?jǐn)?shù)的方差根之比，記為P，表達(dá)為

2.2均方根誤差（RMSE）

均方根誤差指平滑后數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的均方誤差，記為RMSE，表達(dá)為

2.3互相關(guān)系數(shù)

互相關(guān)系數(shù)指平滑后數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)的相似度，記為R，表達(dá)為

其中：Cov（xi，yi）為和的協(xié)方差，σx、σy分別為x、y的標(biāo)準(zhǔn)差。采用互相關(guān)性系數(shù)評(píng)價(jià)平滑質(zhì)量時(shí)，一般認(rèn)為R越接近1，則與原數(shù)據(jù)相似度越接近［8］。

2.4多指標(biāo)融合目標(biāo)函數(shù)

平滑度、均方根誤差以及互相關(guān)系數(shù)都是從各自方面對(duì)平滑效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)，沒(méi)有考慮相互之間的指標(biāo)，不全面。多指標(biāo)融合目標(biāo)函數(shù)則通過(guò)將3項(xiàng)指標(biāo)賦予權(quán)重，整體考慮，體現(xiàn)了對(duì)平滑效果的整體評(píng)價(jià)。以下為多指標(biāo)融合目標(biāo)函數(shù)其中：a、b、c為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，權(quán)重根據(jù)實(shí)際要求合理選取，Z（α）為融合目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)函數(shù)定義Z（α）值越小，平滑效果越好。α為目標(biāo)函數(shù)的未知參數(shù)，代表各平滑方法的具體取值，如移動(dòng)平均法中取的平滑點(diǎn)數(shù)m及一次、二次指數(shù)平滑法中的指數(shù)平滑常數(shù)α。

3　應(yīng)用實(shí)例

為驗(yàn)證文中提出的數(shù)據(jù)平滑評(píng)判的有效性，將多指標(biāo)融合目標(biāo)函數(shù)判別法應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)氣路參數(shù)差異分析和趨勢(shì)分析，數(shù)據(jù)選取來(lái)自V2500發(fā)動(dòng)機(jī)和PW4077發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)載系統(tǒng)的QAR數(shù)據(jù)。

3.1差異分析

差異監(jiān)控是指安裝在同一架飛機(jī)上安裝位置不同的同型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)，正常工作狀態(tài)下控制指令和工作條件基本相同時(shí)，每臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)各項(xiàng)性能參數(shù)應(yīng)基本保持一致，并且各臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)之間的差異處于一種穩(wěn)定狀態(tài)，不會(huì)出現(xiàn)較大的波動(dòng)。基于差異監(jiān)控時(shí)數(shù)據(jù)具有穩(wěn)定的特點(diǎn)，在目標(biāo)函數(shù)中平滑度的權(quán)重起主導(dǎo)作用，應(yīng)該取較大的權(quán)重，均方誤差和互相關(guān)系數(shù)權(quán)重起輔助作用，應(yīng)該取較小的權(quán)重。

選取某航空公司A320飛機(jī)V2500發(fā)動(dòng)機(jī)2012年7月31日至8月28日飛行數(shù)據(jù)。圖1為各航班巡航態(tài)的N2左右發(fā)數(shù)據(jù)。每個(gè)航班巡航態(tài)選取一個(gè)數(shù)據(jù)。由圖1可知最后幾個(gè)航班左右發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)了不一致的狀況，但僅憑圖1無(wú)法判斷具體是那一臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)狀況。

圖1　V2500左發(fā)N2和右發(fā)N2對(duì)比Fig.1　Contrast of N2 between V2500 left engine and right engine

基于差異的監(jiān)控方法，平滑度起主導(dǎo)作用，權(quán)重取0.9，均方誤差與互相關(guān)系數(shù)起輔助作用，權(quán)重分別取0.075和0.025，即權(quán)重分配為P=0.9，RMSE=0.075，R=0.025。根據(jù)所取的權(quán)重，根據(jù)多指標(biāo)融合判別函數(shù)，可從移動(dòng)平均、一次指數(shù)、二次指數(shù)3種方法中選取最佳的平滑方法及其平滑參數(shù)。通過(guò)3種方法計(jì)算結(jié)果：移動(dòng)平均法最優(yōu)值α=19，Z=0.126 1；一次指數(shù)法最優(yōu)值α=0.1，Z=0.121 8；二次指數(shù)法最優(yōu)值α=0.1，Z=0.142 5。目標(biāo)函數(shù)值Z最小則方法最優(yōu)。即權(quán)重分配為P=0.9，RMSE=0.075，R=0.025時(shí)，α=0.1的一次指數(shù)平滑法效果最好。平滑效果如圖2所示。

圖2　V2500左發(fā)N2和右發(fā)N2平滑對(duì)比Fig.2　Contrast of smoothing N2 between V2500 left engine and right engine

由圖2可以很明顯看出造成發(fā)動(dòng)機(jī)差異的原因是由于左發(fā)N2值突然上升引起，因此可以將故障定位于左發(fā)。

3.2趨勢(shì)分析

氣路參數(shù)趨勢(shì)分析法，就是將發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)測(cè)的氣路參數(shù)觀測(cè)值經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)修正方面預(yù)處理后，將參數(shù)修正值與基線(xiàn)值相比較，求出兩者的差值即偏差值，并對(duì)偏差值進(jìn)行平滑處理，然后繪成隨時(shí)間變化的趨勢(shì)圖，以此判斷發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀況，它是氣路參數(shù)狀態(tài)監(jiān)視的基礎(chǔ)。趨勢(shì)分析是目前航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能監(jiān)控系統(tǒng)普遍采用的一種手段。

3.2.1趨勢(shì)明顯的數(shù)據(jù)

趨勢(shì)明顯的數(shù)據(jù)，為保證平滑后數(shù)據(jù)既能夠反映趨勢(shì)變化的同時(shí)也不能偏離原數(shù)據(jù)太遠(yuǎn)，所以平滑度的權(quán)重和均方值誤差權(quán)重占主要部分，兩者取值應(yīng)該較為接近。平滑后數(shù)據(jù)不必和原數(shù)據(jù)形態(tài)過(guò)于相似，則互相關(guān)系數(shù)權(quán)重取值較小。

選取某航空公司B777飛機(jī)PW4077發(fā)動(dòng)機(jī)2009年11月06日至2010年10月3日飛行巡航態(tài)EGT數(shù)據(jù)，經(jīng)相似修正、功率修正、離群點(diǎn)去留、基線(xiàn)求差，得出偏差值，其中每個(gè)航班巡航態(tài)選取一個(gè)數(shù)據(jù)。表1為選取不同權(quán)重后各類(lèi)平滑方法的多指標(biāo)融合函數(shù)Z值，通過(guò)比較Z值大小可以選擇不同權(quán)重情況的最優(yōu)平滑方法。圖3為不同權(quán)重下最優(yōu)平滑方法的平滑效果圖。

如圖3所示：圖3（a）是ΔEGT選取的巡航去噪數(shù)據(jù)，圖3（b）是權(quán)重為P=0.2，RMSE=0.75，R=0.05時(shí)，最優(yōu)平滑方法選取α=3的移動(dòng)平均法的平滑效果。圖3（c）是權(quán)重為P=0.45，RMSE=0.45，R=0.1時(shí)，最優(yōu)平滑方法選取α=9的移動(dòng)平均法的平滑效果。圖3（d）是權(quán)重為P=0.8，RMSE=0.15，R=0.05時(shí)，最優(yōu)平滑方法選取α=0.2的一次指數(shù)法的平滑效果。由圖3可知當(dāng)平滑度權(quán)重取值較小而均方根誤差權(quán)重取值較大時(shí)，平滑后的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)偏差不大但平滑效果不好，波動(dòng)較大，如圖3（b）所示；當(dāng)平滑度權(quán)重取值較大而均方根誤差權(quán)重取值較小時(shí)，平滑后數(shù)據(jù)平滑效果較好但平滑后數(shù)據(jù)偏離原數(shù)據(jù)太遠(yuǎn)，真實(shí)性不好，如圖3（d）所示；當(dāng)平滑度權(quán)重取值和均方根誤差權(quán)重取值都較大且較為接近時(shí)，平滑后數(shù)據(jù)波動(dòng)較小同時(shí)與原數(shù)據(jù)偏差不大，平滑效果最好。

表1　不同權(quán)重下各平滑方法的多指標(biāo)融合函數(shù)Z值Tab.1　Multi-index fusion function Z value with different smoothing methods and various weights

圖3　不同權(quán)重的ΔDEGT平滑效果Fig.3　Smoothing ΔDEGT with different weights

3.2.2趨勢(shì)不明顯的數(shù)據(jù)

趨勢(shì)不明顯的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)趨勢(shì)變化不大，所以平滑度起主要作用，其權(quán)值應(yīng)取較大，這樣通過(guò)平滑后才能消除局部小波動(dòng)，挖掘出其隱藏趨勢(shì)。均方根誤差和互相關(guān)系數(shù)權(quán)值取值較小，一般互相關(guān)系數(shù)影響最小，其權(quán)重取值也最小。

圖4左側(cè)圖為某航空公司B777飛機(jī)PW4077發(fā)動(dòng)機(jī)2012年1月12日至2012年9月23日巡航態(tài)數(shù)據(jù)，分別為EGT、N2、FF經(jīng)相似修正、功率修正、離群點(diǎn)去除及與基線(xiàn)求差所得各偏差值，每一點(diǎn)數(shù)據(jù)代表一個(gè)航班巡航態(tài)數(shù)據(jù)偏差值。

選取權(quán)重a=0.8，b=0.15，c=0.05，通過(guò)3種方法計(jì)算融合目標(biāo)函數(shù)值發(fā)現(xiàn)，EGT、N2、FF偏差值的最佳平滑方法都為a=0.1的一次指數(shù)平滑。平滑效果如圖4所示，其中右側(cè)圖為效果放大顯示，便于觀察。

由圖4可以看出，此發(fā)動(dòng)機(jī)的N2偏差值隨時(shí)間有緩慢的下降趨勢(shì)，F(xiàn)F偏差值有緩慢上升趨勢(shì)，也說(shuō)明此臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)存在緩慢的衰退趨勢(shì)，與實(shí)際情況相符。

3.3權(quán)重取值分析

針對(duì)趨勢(shì)明顯的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，上文指出了平滑度的權(quán)重和均方值誤差權(quán)重取值占主要部分且較為接近，同時(shí)要求互相關(guān)系數(shù)權(quán)重取值較小，具體取值如何選取并未說(shuō)明。表2為上文中趨勢(shì)明顯的數(shù)據(jù)在不同權(quán)重情況下所對(duì)應(yīng)的各自最優(yōu)平滑方法，從表2可以看出當(dāng)平滑度權(quán)重和均方根誤差權(quán)重取值集中于0.4～0.5時(shí)，其最優(yōu)方法均為α=9的移動(dòng)平均法即上文中平滑效果最佳方法。因此趨勢(shì)明顯的數(shù)據(jù)在權(quán)重取值時(shí)，平滑度權(quán)重和均方根誤差權(quán)重取值應(yīng)取在0.4～0.5，然后對(duì)應(yīng)取值互相關(guān)系數(shù)權(quán)重。

針對(duì)趨勢(shì)不明顯的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，上文指出平滑度起主要作用，其權(quán)值取較大，均方根誤差權(quán)重和互相關(guān)系數(shù)權(quán)重取值較小，其中互相關(guān)系數(shù)影響最小，因此其權(quán)重取值最小。為說(shuō)明具體取值范圍，列出表3，表3為上文中趨勢(shì)不明顯的數(shù)據(jù)在不同權(quán)重情況下所對(duì)應(yīng)的各自最優(yōu)平滑方法，從表3可以看出當(dāng)平滑度權(quán)重取值較大，P大于等于0.8時(shí)，其最優(yōu)方法均為α= 0.1的一次指數(shù)法即上文中平滑效果最佳方法。因此趨勢(shì)不明顯的數(shù)據(jù)在權(quán)重取值時(shí)，平滑度權(quán)重取值應(yīng)大于等于0.8，然后對(duì)應(yīng)取值均方根誤差權(quán)重和互相關(guān)系數(shù)權(quán)重，其中互相關(guān)系數(shù)權(quán)重取值最小。

圖4　PW4077發(fā)動(dòng)機(jī)ΔEGT、ΔN2、ΔFF平滑效果Fig.4　Smoothing ΔEGT、ΔN2 and ΔFF of PW4077

表2　趨勢(shì)明顯數(shù)據(jù)各權(quán)重最優(yōu)平滑方法選取Tab.2　Optimal smoothing selection with different weights of obvious trend data method

表3　趨勢(shì)不明顯數(shù)據(jù)各權(quán)重最優(yōu)平滑方法選取Tab.3　Optimal smoothing selection with different weights of less obvious trend data method

4　結(jié)語(yǔ)

參數(shù)平滑處理在航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能分析中應(yīng)用廣泛，通常的做法只是針對(duì)某種具體數(shù)據(jù)提出具體平滑方法，取得了一定的效果。實(shí)際用到的性能參數(shù)往往不止一種，而針對(duì)不同數(shù)據(jù)的具體分析，平滑方法應(yīng)該有所調(diào)整以達(dá)到最佳效果。本文中提出多指標(biāo)融合函數(shù)的評(píng)判方法，通過(guò)求解目標(biāo)函數(shù)從而選取最優(yōu)平滑法。將此方法應(yīng)用在航空發(fā)動(dòng)機(jī)的差異分析和趨勢(shì)分析，能夠滿(mǎn)足不同數(shù)據(jù)的具體分析需求，表明了此方法的可靠性和有效性。同時(shí)本方法還可以引進(jìn)更多平滑模型以提供目標(biāo)函數(shù)選擇，進(jìn)一步優(yōu)化平滑效果。

［1］鐘詩(shī)勝，崔智全，王體春，等.基于偏差值的航空發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化修正模型［J］.航空動(dòng)力學(xué)報(bào)，2012，27（11）：2592-2597.

［2］鐘詩(shī)勝，崔智全，付旭云，等.航空發(fā)動(dòng)機(jī)氣路參數(shù)偏差值平滑處理技術(shù)［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2013，19（06）：1199-1204.

［3］鐘詩(shī)勝，陜振勇，付旭云，等.基于二次指數(shù)平滑的發(fā)動(dòng)機(jī)氣路參數(shù)偏差值平滑［J］.航空精密制造技術(shù)，2012，48（06）：26-32.

［4］薛安榮，姚林.離群點(diǎn)挖掘方法綜述［J］.計(jì)算機(jī)科學(xué)，2008，35（11）：13-27.

［5］彭云飛.航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)參數(shù)處理技術(shù)及其應(yīng)用研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2009：15-21.

［6］陶珂.小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究［D］.長(zhǎng)沙：中南大學(xué)，2012：16-19.

［7］欒圣罡.基于氣路參數(shù)樣本的航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)視方法與系統(tǒng)研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2008：5-10.

［8］KROK M J，ASHBY M J.Condition-based，diagnostic gas path reasoning for gas turbine engines［C］//Proceedings of the Applications，2002：227-234.

（責(zé)任編輯：黃月）

Smoothing evaluation research of gas path parameter based on multiple smoothing indices fusion

CAO Huiling，ZHANG Zhuo
（College of Aeronautical Engineering，CAUC，Tianjin 300300，China）

The influence of measurement errors can be reduced and the changing trend of gas path parameters can be easily extracted by using smoothing method so as to analyze the engine performance.Smoothing evaluation indices and weight analysis are used to construct objective function with the fusion of multiple smoothing indices for the smoothing processing.This method is applied to difference analysis and trend analysis，getting the optimal smoothing method by setting weights and solving the objective function.Results show that this method is practical.Compared with other smoothing methods，the smoothing evaluation method based on the fusion of multiple smoothing indices has good generalization and independent selection.

gas path parameters；fusion of multiple smoothing indices；weight；smoothing

V233.4；TH873.7

A

1674-5590（2016）03-0017-05

2014-09-12；

2014-11-17基金項(xiàng)目：中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)（ZXH2012P007）

曹惠玲（1962—），女，河北唐山人，教授，工學(xué)博士，研究方向?yàn)楹娇瞻l(fā)動(dòng)機(jī)性能分析與故障診斷.