李 冬，李本威，趙鵬飛，趙 凱，朱飛翔

（1.海軍航空工程學(xué)院a.研究生管理大隊；b.飛行器工程系，山東煙臺264001；2.92407部隊，遼寧綏中125200）

研究部件性能參數(shù)衰退是開展發(fā)動機整機性能研究的基礎(chǔ)。部件性能參數(shù)包括流量、效率等。在不采取任何維修措施的前提下，發(fā)動機部件性能參數(shù)隨使用時間延長會逐漸衰退，使發(fā)動機整機性能下降，如不及時采取必要的維修措施，衰退程度會進一步加重，產(chǎn)生更為嚴(yán)重的影響[1-3]。只有準(zhǔn)確地估計部件性能參數(shù)，才能準(zhǔn)確地了解發(fā)動機狀況，才有可能制定更為科學(xué)的維修計劃，延長發(fā)動機使用壽命，降低維修成本。近年來，不斷出現(xiàn)研究發(fā)動機性能變化的監(jiān)控算法，例如加權(quán)最小二乘法[4]、專家系統(tǒng)[5]、卡爾曼濾波[6]和遺傳算法[7]。

本文首先通過非線性參數(shù)估計，在給定測量參數(shù)基礎(chǔ)上得到對應(yīng)離散時刻的部件性能參數(shù)，并對性能參數(shù)增加參數(shù)變化約束范圍加快收斂。當(dāng)測量參數(shù)變化比較集中時，回代到穩(wěn)態(tài)模型利用非線性技術(shù)求解時，由于穩(wěn)態(tài)模型精度和求解效率的原因，共同方程組不一定收斂到最佳，因而部件性能參數(shù)衰退趨勢不明顯。利用卡爾曼濾波器估計參數(shù)變化，將性能參數(shù)擴充為狀態(tài)參數(shù)，在某些離散時間點設(shè)置卡爾曼濾波器的狀態(tài)參數(shù)，得到部件性能參數(shù)完整衰退過程。在此性能參數(shù)基礎(chǔ)上，將其代入到穩(wěn)態(tài)模型中，得到對應(yīng)的測量參數(shù)。利用主元分析方法對測量參數(shù)在2個空間（主成分空間PCA和殘差空間RS）進行分解，提取反映部件性能參數(shù)衰退的成分。在此基礎(chǔ)上構(gòu)造反映發(fā)動機整機性能衰退的統(tǒng)計量，進一步分析發(fā)動機性能變化。為及時做好維護工作、延長發(fā)動機使用壽命提供理論指導(dǎo)。

1 性能衰退參數(shù)特性表示及優(yōu)化選取

對于發(fā)動機性能衰退的模擬，將發(fā)動機部件性能參數(shù)（流量，效率）乘以相應(yīng)的衰退系數(shù)（一般介于0.95～1）。在穩(wěn)態(tài)模型的基礎(chǔ)上，得到對應(yīng)的發(fā)動機測量參數(shù)。圖1為壓氣機性能衰退前后的特性圖。

圖1 壓氣機性能衰退前后的特性曲線

由圖1可知，當(dāng)壓氣機性能出現(xiàn)衰退時，其壓比和效率特性曲線在特性圖上表現(xiàn)為退化狀態(tài)曲線較健康部件曲線向下偏移。

研究發(fā)動機性能參數(shù)的衰退情況，沒有必要分析所有性能參數(shù)。這樣一來，會帶來計算負(fù)擔(dān)，而且有些參數(shù)變化對發(fā)動機整體性能變化并不起主要作用，所以要對表征部件性能衰退的參數(shù)進行優(yōu)選。

首先，定性來看，由于葉片在使用過程中更容易發(fā)生形變，與風(fēng)扇、壓氣機和渦輪部件相比，燃燒室等部件性能參數(shù)在使用過程中變化緩慢，因而表征發(fā)動機性能的參數(shù)初步選擇風(fēng)扇、壓氣機、高壓渦輪和低壓渦輪的流量和效率；其次，采用擾動法，通過部件性能參數(shù)與測量參數(shù)相關(guān)性分析[8]；最終，確定的部件性能參數(shù)為：風(fēng)扇流量、壓氣機流量、高壓渦輪效率、低壓渦輪效率。定義以下4個部件性能參數(shù)變化量表征發(fā)動機性能的變化。

風(fēng)扇流量退化參數(shù)：

壓氣機流量退化參數(shù)：

高壓渦輪效率退化參數(shù)：

低壓渦輪效率退化參數(shù)：

式（1）～（4）中：(?)af、(?)ac、(?)th、(?)tl、(?)act、(?)ref分別表示風(fēng)扇、壓氣機、高壓渦輪、低壓渦輪、實際值以及參考值；M、η、T、P分別表示流量、效率、總溫和總壓；Δ為相對變化量。

2 發(fā)動機性能參數(shù)非線性估計

航空發(fā)動機部件性能參數(shù)變化估計，從本質(zhì)上講是利用實際測量值與發(fā)動機模型計算值之間的偏差來調(diào)整部件性能參數(shù)，從而使模型計算值與實際值相一致[9]。由發(fā)動機穩(wěn)態(tài)模型得到測量參數(shù)：

式（5）中：u為模型控制量，如供油量、尾噴口面積；Δp=[ΔMaf,ΔMac,Δηth,Δηtl]，ΔMaf、ΔMac、Δηth、Δηtl分別表示風(fēng)扇流量、壓氣機流量、高壓渦輪效率和低壓渦輪效率相對變化量；y=[T3,P3,T5,P5]T為輸出的測量參數(shù)，T3、P3、T5、P5分別表示壓氣機出口總溫、總壓、低壓渦輪出口總溫、總壓。

設(shè)發(fā)動機實際測量值為yreal，則對Δp的估計問題轉(zhuǎn)化為求解非線性方程的問題：

由于本文設(shè)定的部件性能參數(shù)個數(shù)與實際測量參數(shù)個數(shù)相等，式（6）有唯一解。本文采用在共同工作方程基礎(chǔ)上增加4個平衡方程的方法求解部件性能參數(shù)，迭代計算采用粒子群算法。由于部件性能參數(shù)不斷惡化，因而在粒子群算法中進一步增加參數(shù)變化范圍作為約束條件加快收斂。第k時刻的性能退化量Δp(k)的約束表達(dá)式描述如下：

式（7）中：Δp為性能變化量；k為參數(shù)估計的時刻；r+和r-均為非負(fù)因子，用于保證狀態(tài)參數(shù)估計在一定范圍內(nèi)變化。

3 基于卡爾曼濾波器的性能衰退模型

當(dāng)發(fā)動機測量參數(shù)比較集中，回代到穩(wěn)態(tài)模型利用非線性技術(shù)求解時，由于模型精度的原因，得到的性能參數(shù)可能不能如實反映發(fā)動機性能衰退規(guī)律?？紤]到卡爾曼濾波器的參數(shù)估計能力，通過含有噪聲的發(fā)動機，可測輸出偏差量Δy估計部件性能退化量Δp，將性能退化量并入到狀態(tài)空間參數(shù)中，在某些時刻設(shè)置卡爾曼濾波器的狀態(tài)參數(shù)。建立描述性能退化參數(shù)的發(fā)動機線性化狀態(tài)空間模型[10]：

式（8）中：Δx˙表示狀態(tài)變量的變化率；Δx=[Δnl,Δnh]T為狀態(tài)變量，Δnl、Δnh分別表示低、高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速相對變化量；Δy=[Δnl,Δnh,ΔT3,ΔP3,ΔT5,ΔP5]T；Δu=[ΔMf,ΔA8]T為控制量，ΔMf、ΔA8分別表示供油量、尾噴口面積相對變化量；w1、w2分別為系統(tǒng)噪聲與測量噪聲，它們相互獨立；系數(shù)矩陣A、B、C、D、L、M采用抽功法[8]求取。

由于Δp是被估計向量，將Δp與Δx合并為增廣的狀態(tài)變量，考慮系統(tǒng)噪聲w1和測量噪聲w2，增廣狀態(tài)空間模型（ASVM）表示如下：

式（9）中：K為卡爾曼濾波增益矩陣；Δx?、Δy?、Δp?為估計值。

結(jié)合第2 節(jié)的部件性能參數(shù)估計方法，不同時刻的性能參數(shù)作為卡爾曼濾波器中對應(yīng)的狀態(tài)參數(shù)。由于得到的測量參數(shù)都是間斷的，可用插值的方法擴充數(shù)據(jù)。具體算法如圖2所示。

1）給定發(fā)動機某一狀態(tài)控制量，以及已知某些離散時刻對應(yīng)的測量參數(shù)；

2）通過非線性參數(shù)估計方法，估計已知離散時刻測量參數(shù)對應(yīng)的性能參數(shù)，計算要經(jīng)過充分的迭代運算保證較高的精度；

3）采用插值方法增加測量參數(shù)數(shù)據(jù)，將2）得到的性能參數(shù)擴展為濾波器中的狀態(tài)參數(shù)；

4）結(jié)合擴展卡爾曼濾波器，估計性能參數(shù)完整的衰退過程。

圖2 性能參數(shù)估計

一般來講，在沒有得到維護的情況下，發(fā)動機性能是不斷惡化的。在卡爾曼濾波參數(shù)估計中，由于在間斷時刻設(shè)置狀態(tài)參數(shù)，會在其附近產(chǎn)生性能參數(shù)突變情況?？紤]性能變化的漸變性和突變2 種情況[11]；性能漸變性變化，即性能參數(shù)變化Δp˙緩慢，在考查時間段內(nèi)，滿足Δp˙=0；突變主要表現(xiàn)為性能在較短時間內(nèi)迅速變化，本質(zhì)為部件性能參數(shù)迅速變化。突變發(fā)生時Δp˙=0不再成立，但突變時間較短，并且突變后再次穩(wěn)定工作后參數(shù)變化平穩(wěn)，滿足Δp˙=0。

4 基于PCA方法的性能監(jiān)控模型

主元分析（PCA）作為一種受歡迎的方法在工程領(lǐng)域備受關(guān)注，特別是化學(xué)工業(yè)和結(jié)構(gòu)振動，但在發(fā)動機性能監(jiān)控和故障診斷方面得到的關(guān)注卻很少[12]。如果某些變量或者過程是相關(guān)的，則會存在一定程度的冗余量，這樣就可以在保證信息量不變的情況下化簡消元。主元分析方法的基本思想是在最大程度保持原始數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，盡量減少數(shù)據(jù)的維數(shù)，達(dá)到化簡的目的。圖3用一個簡單的2-D的例子說明主元分析的含義[13]。

圖3 所示的是在給定狀態(tài)下，包含z1和z22 類數(shù)據(jù)。例如發(fā)動機的燃油流量和轉(zhuǎn)速，2 個量在一定程度上是相關(guān)的，即當(dāng)z1增加時，z2也增加。當(dāng)涉及到多個變量的時候，問題變得復(fù)雜了。還以2個變量為例，要使待分析數(shù)據(jù)在坐標(biāo)系內(nèi)得以準(zhǔn)確表達(dá)，最佳選擇就是建立直角坐標(biāo)系，其中大多數(shù)據(jù)集中在一個坐標(biāo)附近（記作PCS，主成分空間Pˉ），包含主要的數(shù)據(jù)信息；另一個坐標(biāo)（記作RS，殘差空間P?）垂直于它，攜帶少量殘余數(shù)據(jù)信息，表示噪聲以及性能退化帶來的誤差。噪聲可以通過采取濾波等方法去除，分析時只考慮性能退化的影響。因此，可以由主元分析方法完成對發(fā)動機參數(shù)中反應(yīng)性能衰退成分的提取。

圖3 主元分析示意圖

引入如下計算步驟：

1）利用圖2的卡爾曼濾波器得到完整的部件性能參數(shù)變化規(guī)律。在此基礎(chǔ)上代入到穩(wěn)態(tài)模型得到對應(yīng)的測量參數(shù)；

2）引入R=PΛPT；其中，R是上述1）中測量參數(shù)協(xié)方差矩陣，P為特征向量，Λ為包含特征值的對角矩陣。

3）給定測量參數(shù)y，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理作如下變換，令其在時刻k時，PCS空間上的投影yˉk和RS空間上的投影為y?k，則：

4）發(fā)動機性能出現(xiàn)衰退后，各部件將在新的平衡點重新達(dá)到穩(wěn)定關(guān)系。換成PCA語言來解釋，意味著各個變量之間的關(guān)系重新修正，代表性能參數(shù)的主要信息yˉk發(fā)生改變，但是殘差部分y?k相對無衰退情況明顯增大。因此，構(gòu)造反映發(fā)動機性能衰退的統(tǒng)計量——圖3中的SPE，即是待測數(shù)據(jù)到PCS空間的距離：

因此，當(dāng)SPE超過一定程度（閾值）時，性能出現(xiàn)明顯衰退，甚至發(fā)生故障。

5）引入長度為l的滑動窗口向量[SPE[k-(l-1)],SPE[k-(l-2)],…,SPE[k]]，l指滑動窗口長度。考慮在k時刻，統(tǒng)計量設(shè)計如下[14]：

H0和H1分別表示零假設(shè)、被擇假設(shè)。設(shè)發(fā)動機當(dāng)前（未知）狀態(tài)和健康狀態(tài)剩余殘差SPE(k)序列的方差分別為當(dāng)前狀態(tài)（未知狀態(tài)）的方差估計值利用l個滑動窗口樣本計算；考慮發(fā)動機初始狀態(tài)為健康狀態(tài)，健康狀態(tài)方差利用初始l0個SPE(k)樣本計算。進而假定統(tǒng)計量服從F分布[15]，以風(fēng)險水平α設(shè)計（即錯誤報警率為α）測試，設(shè)Fu=F(1-α)(l-1,l0-1)是分布概率為(1-α)的關(guān)鍵點。

圖4 基于主元分析和統(tǒng)計分析的性能監(jiān)控

F[k]≤Fu?H0接受，在時刻k性能良好；

Else?H1接受，在時刻k性能出現(xiàn)明顯衰退。

通過上述步驟的分析，得到基于主元分析和統(tǒng)計分析的性能監(jiān)控算法如圖4所示。

1）模塊1為獲取測量參數(shù)。利用第3節(jié)的算法估計出完整的性能參數(shù)變化過程，代入到穩(wěn)態(tài)模型中，得到對應(yīng)的測量參數(shù)；

2）模塊2為構(gòu)造性能參數(shù)統(tǒng)計量。進一步判斷待分析測量參數(shù)的時間序號是否大于待分析總時間序號。若大于，表示分析完成，則退出；否則繼續(xù)向下分析；

3）利用主元分析和統(tǒng)計分析的方法對發(fā)動機性能狀況進行監(jiān)控。首先，對第i個時刻的測量參數(shù)進行PCA分解，在PS空間中獲得表達(dá)性能變化的成分，構(gòu)造表達(dá)性能變化的統(tǒng)計量；

4）模塊3 為判斷性能趨勢。首先假定統(tǒng)計量SPE服從F分布，在一定置信水平下設(shè)置性能衰退報警閾值，跟蹤性能參數(shù)變化情況，判斷性能衰退是否超限。

5 仿真結(jié)果與分析

采用圖2 的算法，通過發(fā)動機性能參數(shù)非線性估計，在已知測量參數(shù)基礎(chǔ)上估計出部件性能參數(shù)，將部件性能參數(shù)擴充為狀態(tài)參數(shù)，結(jié)合擴展卡爾曼濾波器，在某些離散時間點設(shè)置狀態(tài)參數(shù)，估計部件性能參數(shù)的變化。結(jié)果見圖5～8。圖中的非線性參數(shù)估計結(jié)果是在已知測量參數(shù)的基礎(chǔ)上，基于非線性模型得到的部件（風(fēng)扇、壓氣機、高壓渦輪和低壓渦輪）的性能參數(shù)，表征發(fā)動機性能參數(shù)的變化趨勢。

圖5 風(fēng)扇流量衰退估計結(jié)果

圖6 壓氣機流量衰退估計結(jié)果

圖7 高壓渦輪效率衰退估計結(jié)果

圖8 低壓渦輪效率衰退估計結(jié)果

分析圖5～8 可知，卡爾曼濾波器能夠很好地估計風(fēng)扇流量、壓氣機流量、高壓渦輪效率、低壓渦輪效率的衰退過程，反映了部件性能參數(shù)逐漸衰退的過程。但在個別點的卡爾曼濾波的參數(shù)估計結(jié)果與非線性估計表征的性能參數(shù)變化趨勢存在較大差異，因為在卡爾曼濾波方法中，在此間斷點設(shè)置了部件性能參數(shù)。圖9和圖10是圖8中時間樣本2 000～2 800點的性能變化情況。包括了性能變化的2種情況。

圖9 低壓渦輪效率漸變衰退

圖10 低壓渦輪效率突變衰退

分析圖9和圖10可知，低壓渦輪效率在時間樣本2 000～2 500時變化比較平穩(wěn)，此時滿足假設(shè)的Δp˙=0的條件。圖10 則說明了在時間樣本2 670點附近，低壓渦輪效率出現(xiàn)突變，此時已不滿足Δp˙=0，但在時間樣本2 670點以后，效率重新平穩(wěn)下來，滿足Δp˙=0的條件。

圖11 性能衰退統(tǒng)計量

6 結(jié)論

本文結(jié)合卡爾曼濾波算法和非線性估計理論，在給定離散點測量參數(shù)基礎(chǔ)上估計部件性能參數(shù)衰退過程。以部件性能參數(shù)為基礎(chǔ)，擴展為卡爾曼濾波器的狀態(tài)參數(shù)，結(jié)合主元分析方法，提取反映部件性能衰退的成分，構(gòu)造了反映性能衰退的統(tǒng)計量，假定該統(tǒng)計量服從F分布，對性能衰退作進一步分析，得到在10 000點附近性能衰退最為嚴(yán)重，已超過閾值。統(tǒng)計量分析只能說明整體性能下降，并不能具體定位是哪個部件性能下降。通過辨別統(tǒng)計量曲線來確定部件性能衰退將是以后研究的方向。

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