一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及飞机发动机性能分析技术领域，具体为一种根据振动信号确定飞机发 动机退化率的方法，用以评估发动机性能。
【背景技术】
[0002] 分析评价飞机发动机的退化性在飞机发动机实际应用中占有很重要的地位，例如 对一架执行商业航线的飞机，其发动机维护管理依赖于准确的预测大修时间，这就取决于 发动机的退化性。详细了解了发动机的退化特征，就可以通过改变报警阈值来提高发动机 故障诊断能力；而在设计过程中，关注发动机退化特征的诱因，也可以指导发动机的设计。 所以分析研宄发动机使用过程中的性能退化现象是飞机发动机的重要课题。
[0003] 对飞机发动机性能退化现象的研宄是一种延长发动机使用寿命的方式，在另一方 面这种研宄也可用于改进飞机发动机设计，例如专利CN102789545A就提出了一种基于退 化模型匹配的涡轮发动机剩余寿命的预测方法，该专利设计了一种退化模型对涡轮发动机 寿命进行预测，美国通用公司在2013年提出了一个"用于个性化的设备退化预测的基于模 型的途径"的专利（CN102889992A)，该专利提出面向涡轮发动机的退化预测参数检测设 备。
[0004] 在实际应用中，飞机发动机振动值已经广泛应用于飞机发动机的状态评估，但是 由于一些发动机原始数据存在瑕疵，这些瑕疵的存在导致采用飞机发动机振动值来分析评 估发动机退化性就尤为复杂，而且得到的退化曲线精确度较低。例如传感器校准转变、清洗 发动机的影响等一系列因素，这些瑕疵一般表现为性能参数变量中的以及大空隙中的统计 异常点和阶跃变化点。
【发明内容】
[0005] 为解决现有技术存在的问题，本发明在飞机原有设备的基础上提出了一种根据振 动信号确定飞机发动机退化率的方法，以一定时间间隔采集飞机飞行过程中的各阶段的发 动机振动数据，研宄其退化率，来分析发动机退化特征。
[0006] 本发明首先采用支持向量回归的方法拟合出发动机的振动值分布曲线和退化率 曲线；其次判断高误差率回归分布曲线中的统计异常点和高误差率退化率曲线中的阶跃改 变点，消除统计异常点和阶跃改变点，根据阶跃对各观察值进行分段；最后对各分段采用低 误差率的支持向量回归重新拟合发动机的退化率曲线。
[0007] 本方法精度高、可靠性好，可以有效的对飞机发动机在使用过程中退化情况进行 评估，得到的退化率曲线可以作为发动机的维护和维修安排的参考，也可用于发动机使用 的长期规划中。
[0008] 本发明的技术方案为：
[0009] 所述一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法，其特征在于：包括以下步 骤：
[0010] 步骤1 :根据飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据，拟合发动机振动值分布， 绘制初步的发动机振动值分布曲线和退化率曲线：
[0011] 步骤1.1 :局部拟合：使用支持向量回归的方法，对飞机一次完整飞行中的发动机 振动值数据的散点进行局部拟合，其中根据设定的分段拟合范围，对每段数据做高误差率 支持向量回归；所述发动机振动值数据带有时间信息；
[0012] 步骤1. 2 :采用拉格朗日法计算步骤1. 1中支持向量回归的优化问题，并结合拉格 朗日乘数对每段数据生成回归曲线；
[0013] 步骤1.3 :在每段数据中选取中心点数据，根据中心点数据的时间信息计算回归 曲线上对应时间点的数值点，并将其作为一个基准点；
[0014] 步骤1. 4 :按照时间顺序依次连接所有基准点，得到初步的发动机振动值分布曲 线，并计算初步的发动机振动值分布曲线上各点的导数，根据导数值得到初步的发动机振 动值的退化率曲线；
[0015] 步骤2 :确定统计异常点：
[0016] 步骤2. 1 :利用步骤1所得的初步的发动机振动值分布曲线，计算该分布曲线中每 个数据点的残差RMsid，RMsid=Ddata-Dfit，其中Ddata为实际的发动机振动数据，Dfit为步骤1 得到的对应拟合数据；并得到分布曲线中各个数据点残差的最大值max(R_id);
[0017] 步骤2.2 :根据以下公式
[0018]
【主权项】
1. 一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1:根据飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据，拟合发动机振动值分布，绘制 初步的发动机振动值分布曲线和退化率曲线： 步骤1.1:局部拟合：使用支持向量回归的方法，对飞机一次完整飞行中的发动机振动 值数据的散点进行局部拟合，其中根据设定的分段拟合范围，对每段数据做高误差率支持 向量回归；所述发动机振动值数据带有时间信息； 步骤1. 2:采用拉格朗日法计算步骤I. 1中支持向量回归的优化问题，并结合拉格朗日 乘数对每段数据生成回归曲线； 步骤1. 3 :在每段数据中选取中心点数据，根据中心点数据的时间信息计算回归曲线 上对应时间点的数值点，并将其作为一个基准点； 步骤1. 4 :按照时间顺序依次连接所有基准点，得到初步的发动机振动值分布曲线，并 计算初步的发动机振动值分布曲线上各点的导数，根据导数值得到初步的发动机振动值的 退化率曲线； 步骤2 :确定统计异常点： 步骤2. 1 :利用步骤1所得的初步的发动机振动值分布曲线，计算该分布曲线中每个数 据点的残差RMsid，RMsid=Ddata-Dfit，其中Ddata为实际的发动机振动数据，Dfit为步骤1得到 的对应拟合数据；并得到分布曲线中各个数据点残差的最大值max(Rresid); 步骤2. 2:根据以下公式
计算残差数据的修正标准差Rsd，其中Rmi/为符合计算条件的残差数据集中的第i个 数据，符合计算条件的残差数据集中共n个数据，^；为符合计算条件的残差数据集中所 有残差数据的平均值；所述符合计算条件的残差数据集指残差数值小于max(Rresid) *0. 9的 残差数据组成的集合； 步骤2. 3 :计算初步的发动机振动值分布曲线中每个数据点的标准残差值Z_id = Rresid,RsD; 步骤2.4:得到发动机振动统计异常点为标准残差值大于3的数据点；根据这些发动机 振动统计异常点的时间信息，在步骤1的飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据中，将 发动机振动统计异常点的振动值替换为0 ; 步骤3:确定阶跃改变点： 步骤3. 1:计算初步的发动机振动值的退化率曲线中每个数据点&的标准误差e
其中N为初步的发动机振动值的退化率曲线中的数据点个数； 步骤3. 2:计算初步的发动机振动值的退化率曲线的平均斜率eavg和平均误差e eavg= E (d j) eerr=E(eseJ) 步骤3. 3 :计算无控制作用区的可信区间的上限Lu和下限Ld: Lu= 2Xeavg+3Xeerr Ld= 0? 5Xeavg_3Xeerr 步骤3. 4 :对于步骤I的飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据中的各个数据点，若 某一数据点的振动值与导数值的乘积不在可信区间[Ld，Lu]内，则确定该数据点为阶跃改 变点；根据这些阶跃改变点的时间信息，在步骤1的飞机一次完整飞行中的发动机振动值 数据中，将阶跃改变点的振动值替换为〇 ; 步骤4 :对于经过步骤2和步骤3处理后的飞机一次完整飞行中的发动机振动值数据， 采用以下步骤得到准确的飞机发动机退化率曲线： 步骤4. 1 :以步骤3确定的阶跃改变点作为端点对经过步骤2和步骤3处理后的飞机 一次完整飞行中的发动机振动值数据进行分段，对分段数据做低误差率支持向量回归； 步骤4. 2 :采用拉格朗日法计算步骤4. 1中支持向量回归的优化问题，并结合拉格朗日 乘数对步骤4. 1中的每段数据生成回归曲线； 步骤4. 3 :在步骤4. 1中的每段数据中选取中心点数据，根据中心点数据的时间信息计 算步骤4. 2得到的回归曲线上对应时间点的数值点，并将其作为一个基准点； 步骤4. 4 :按照时间顺序依次连接步骤4. 3得到的所有基准点，得到发动机振动值分布 曲线，并计算发动机振动值分布曲线上各点的导数，根据导数值得到准确的飞机发动机退 化率曲线。
【专利摘要】本发明提出一种根据振动信号确定飞机发动机退化率的方法，首先采用支持向量回归的方法拟合出发动机的振动值分布曲线和退化率曲线；其次判断高误差率回归分布曲线中的统计异常点和高误差率退化率曲线中的阶跃改变点，消除统计异常点和阶跃改变点，根据阶跃对各观察值进行分段；最后对各分段采用低误差率的支持向量回归重新拟合发动机的退化率曲线。本方法精度高、可靠性好，可以有效的对飞机发动机在使用过程中退化情况进行评估，得到的退化率曲线可以作为发动机的维护和维修安排的参考，也可用于发动机使用的长期规划中。
【IPC分类】G01M15-00
【公开号】CN104713730
【申请号】CN201510046408
【发明人】刘贞报, 樊大森, 张超, 布树辉
【申请人】西北工业大学
【公开日】2015年6月17日
【申请日】2015年1月29日