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    發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2010-07-14 01:52:48朱大明朱之麗
    燃?xì)鉁u輪試驗(yàn)與研究 2010年3期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)試車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)

    朱大明,朱之麗

    (北京航空航天大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,北京100191)

    1 引言

    2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的作用

    航空發(fā)動(dòng)機(jī)研制和發(fā)展本身是一個(gè)創(chuàng)新的過(guò)程,與新概念、新技術(shù)、新材料和新工藝相關(guān)聯(lián)。因此,在設(shè)計(jì)與發(fā)展的各個(gè)階段,不可能考慮到發(fā)動(dòng)機(jī)各個(gè)部件在預(yù)定條件下所有的工作過(guò)程特性,只有通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試車(chē)(包括地面臺(tái)架、高空臺(tái)架和空中臺(tái)架)才能了解整個(gè)工作特性范圍內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)部件和部件之間以及部件與整機(jī)之間的工作影響。所以對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試車(chē)所得試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面而具體的分析十分重要。

    一個(gè)高效的試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以進(jìn)行科學(xué)調(diào)整決策、減少試驗(yàn)時(shí)間、加快研發(fā)速度、節(jié)約研發(fā)經(jīng)費(fèi),對(duì)于驗(yàn)證和修正部件及系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果、確定發(fā)動(dòng)機(jī)總體性能、驗(yàn)證發(fā)動(dòng)機(jī)各個(gè)部件的匹配性能、考核發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)完整性和系統(tǒng)可靠性[1]等有重要幫助。因此,建立一套適合試車(chē)臺(tái)架的發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)有著十分重要的意義。

    試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)除了可以大大增加研制階段整機(jī)試車(chē)的試驗(yàn)效率外,在其它發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)中也有重要應(yīng)用。在發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)定型、進(jìn)入批生產(chǎn)以后、批生產(chǎn)的常規(guī)試車(chē)中,試驗(yàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)可用來(lái)全面評(píng)估每臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)的出廠狀態(tài),形成有使用價(jià)值的出廠發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)生產(chǎn)流程、生產(chǎn)工藝的改善與提高很有幫助。除了針對(duì)真實(shí)試驗(yàn)數(shù)據(jù)以外,在發(fā)動(dòng)機(jī)總體方案設(shè)計(jì)階段,試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)也可以通過(guò)數(shù)值模擬和虛擬試驗(yàn)的方法來(lái)考核所設(shè)計(jì)部件的特性和整機(jī)性能對(duì)故障診斷難易的影響。試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析在整個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)研制發(fā)展階段的作用可參見(jiàn)圖1。

    綜上所述,從發(fā)動(dòng)機(jī)初期的總體設(shè)計(jì)開(kāi)始,直到研制試車(chē)和最后的批生產(chǎn)常規(guī)試車(chē),試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)都起到很重要的作用。

    圖1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析在發(fā)動(dòng)機(jī)研制發(fā)展各個(gè)階段的作用Fig.1 The role of test data analysis in engine research and development

    3 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

    3.1 主要功能

    本系統(tǒng)針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并最終實(shí)用于設(shè)計(jì)流程和工程實(shí)踐中,主要有三方面功能:首先是基于設(shè)計(jì)要求的一些基本功能,如測(cè)量數(shù)據(jù)有效性處理、傳感器故障判定隔離和數(shù)據(jù)重構(gòu)、發(fā)動(dòng)機(jī)氣路部件性能故障診斷、可變幾何部件優(yōu)化調(diào)整等;其次是為工程實(shí)踐服務(wù)的一部分功能,如各種結(jié)果的顯示輸出打印、發(fā)動(dòng)機(jī)故障庫(kù)和履歷庫(kù)的建立等;最后是一些附加功能,如故障參數(shù)敏感性分析、故障診斷有效性評(píng)估等。系統(tǒng)的主要功能參見(jiàn)圖2。

    圖2 系統(tǒng)主要功能Fig.2 Main functions of the system

    3.2 設(shè)計(jì)原則

    為了在滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求的同時(shí)完成規(guī)定的功能,系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)思想是:應(yīng)用范圍廣,不局限于一種發(fā)動(dòng)機(jī),通用性好;不同功能模塊之間、同一功能模塊的各個(gè)子程序之間應(yīng)銜接方便,各個(gè)程序接口都實(shí)行標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì),便于其靈活組合,以適應(yīng)不同發(fā)動(dòng)機(jī)類(lèi)型、不同測(cè)量參數(shù)和不同待診斷故障等多種可選要求的限制。

    系統(tǒng)設(shè)計(jì)要考慮到所有可能因?qū)嶋H試車(chē)情況而變化的因素,比如試車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)類(lèi)型可能是渦噴、渦扇、渦軸、渦槳等不同類(lèi)型發(fā)動(dòng)機(jī);科研試車(chē)中部件經(jīng)常串裝和調(diào)整,應(yīng)該有部件特性修正系數(shù)和可調(diào)系數(shù);輸出設(shè)計(jì)則要考慮到各種所需結(jié)果及其表現(xiàn)形式和輸出格式,還要考慮到數(shù)據(jù)分析過(guò)程的一些參數(shù)監(jiān)控的要求。

    基于以上設(shè)計(jì)要求和設(shè)計(jì)思想,系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)方面充分考慮了功能模塊完成的先后順序,不同的輸入數(shù)據(jù)在合適的地方進(jìn)入系統(tǒng),從軟件效率出發(fā),還考慮了多個(gè)功能的模塊共同使用等,圖3是系統(tǒng)軟件的流程邏輯。

    圖3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析軟件的流程邏輯Fig.3 The implementation flow chart of data analysis software

    3.3 主要功能模塊設(shè)計(jì)

    由圖3可知,與試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析最相關(guān)的模塊是傳感器故障隔離、氣路故障診斷和優(yōu)化調(diào)整,下面分別簡(jiǎn)介這三個(gè)主要功能模塊的設(shè)計(jì)。為了闡述方便,首先給出發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型:Y=FEPSM(X+α)+β,其中Y是測(cè)量參數(shù)向量,X是故障參數(shù)向量,α是故障偏差向量,β是測(cè)量偏差向量,F(xiàn)EPSM是發(fā)動(dòng)機(jī)性能仿真函數(shù),下標(biāo)EPSM表示發(fā)動(dòng)機(jī)性能仿真模型。自適應(yīng)模型相當(dāng)于性能計(jì)算模型的反計(jì)算,則可用表示自適應(yīng)模型。同時(shí)使用下標(biāo)a表示實(shí)際測(cè)量,下標(biāo)c表示模擬計(jì)算。

    3.3.1 傳感器故障隔離模塊

    鑒于測(cè)量序列多變、無(wú)歷史穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)的情況,本文以發(fā)動(dòng)機(jī)性能模型為基礎(chǔ),借助模型自適應(yīng)性和模式識(shí)別技術(shù),建立了一種以分析發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)偏差來(lái)模擬測(cè)量參數(shù)偏差的傳感器診斷方法。

    這種方法的基本原理是:設(shè)有n個(gè)測(cè)量參數(shù)對(duì)應(yīng)n個(gè)傳感器,只有一個(gè)傳感器發(fā)生了故障。診斷過(guò)程是對(duì)第i個(gè)測(cè)量參數(shù),使用除第i個(gè)以外的其余 n-1個(gè)測(cè)量參數(shù)通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)自適應(yīng)模型估計(jì)性能。如果是第i個(gè)傳感器發(fā)生了故障,那么只有這次得到的估計(jì)結(jié)果與真實(shí)情況最接近,因?yàn)橹挥羞@次沒(méi)有使用發(fā)生故障傳感器的測(cè)量信息。若發(fā)動(dòng)機(jī)沒(méi)有故障,則考察n次用n-1個(gè)測(cè)量參數(shù)自適應(yīng)得到的性能與基線(xiàn)值的差別,最接近基線(xiàn)值的一組對(duì)應(yīng)的i為故障傳感器。若發(fā)動(dòng)機(jī)本身有故障,則性能真實(shí)值在沒(méi)有排除傳感器故障前無(wú)法獲得,此時(shí)可使用文獻(xiàn)[2]的處理方式。但文獻(xiàn)[2]的方法既要求模型自適應(yīng)程度好又要求優(yōu)化程度好,本文受文獻(xiàn)[2]的啟發(fā),利用自適應(yīng)收斂判斷函數(shù)建立了一種傳感器故障隔離方法。

    自適應(yīng)收斂條件應(yīng)為實(shí)際測(cè)量向量與模擬測(cè)量向量之間的相似程度,一般采用直線(xiàn)距離進(jìn)行度量,即設(shè)ε為一小量,當(dāng)d≤ε時(shí)自適應(yīng)結(jié)束。以第i個(gè)測(cè)量參數(shù)為例,使用除i以外的n-1個(gè)測(cè)量參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)。若i是故障傳感器測(cè)量參數(shù),則本次自適應(yīng)沒(méi)有使用到故障信息,在自適應(yīng)模型較為準(zhǔn)確的條件下應(yīng)該能匹配到某個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)真實(shí)物理工作狀態(tài),理論上d=0,不過(guò)實(shí)際計(jì)算中存在收斂精度,d也為一小量。若i不是故障傳感器測(cè)量參數(shù),則本次自適應(yīng)使用了故障信息,在自適應(yīng)模型較為準(zhǔn)確的條件下應(yīng)該無(wú)法匹配到某個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)真實(shí)物理工作狀態(tài),d是一個(gè)相對(duì)較大的數(shù)值。所以直接使用自適應(yīng)收斂判斷函數(shù)d就可以進(jìn)行傳感器故障隔離。這種方法的流程可參考圖4。

    3.3.2 氣路故障診斷模塊

    針對(duì)前述的發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù)特點(diǎn),在故障診斷方面,系統(tǒng)首先采用了基于模型的診斷方法——模型辨識(shí)法,并將其發(fā)展為結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)的二次診斷方法[3]。本文針對(duì)辨識(shí)法中的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)成進(jìn)行優(yōu)化處理。最初的目標(biāo)函數(shù)只是測(cè)量參數(shù)的非線(xiàn)性模型計(jì)算值和實(shí)測(cè)值之間的均方根誤差ε:

    圖4 傳感器故障隔離算法流程Fig.4 Algorithm flow chart of sensor fault isolation

    公式(1)所示的目標(biāo)函數(shù),把辨識(shí)法轉(zhuǎn)化為最小二乘函數(shù)的最值問(wèn)題,它充分考慮了所有測(cè)量參數(shù)的影響。進(jìn)行函數(shù)優(yōu)化時(shí),本文首先考慮測(cè)量精度的影響,如推力和轉(zhuǎn)速的測(cè)量比較準(zhǔn)確,在優(yōu)化過(guò)程中應(yīng)更加受到“重視”,而某些溫度的測(cè)量不準(zhǔn)確,重視程度應(yīng)較低?;诖?,目標(biāo)函數(shù)可修正為:

    式中:ai為根據(jù)不同測(cè)量參數(shù)測(cè)量精度不同而設(shè)置的權(quán)重值。

    公式(2)所示目標(biāo)函數(shù)已轉(zhuǎn)化為加權(quán)最小二乘函數(shù)的極值問(wèn)題,這時(shí)的目標(biāo)函數(shù)也只是考慮了測(cè)量參數(shù)的影響。顯然可以在目標(biāo)函數(shù)中添加故障參數(shù)相關(guān)項(xiàng),把故障參數(shù)的影響也計(jì)入目標(biāo)函數(shù)。參考測(cè)量參數(shù)影響,目標(biāo)函數(shù)可修改為:

    式中:bi為每個(gè)故障參數(shù)的權(quán)重。

    這種方法基于:從實(shí)際經(jīng)驗(yàn)角度來(lái)看,一般說(shuō)來(lái),某次試車(chē)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障參數(shù)值不應(yīng)該和此故障參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)參考值有顯著的不同。

    從發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)值仿真的數(shù)學(xué)角度看,公式(3)所給出的目標(biāo)函數(shù)已經(jīng)包括了故障診斷的所有因素,包括所有測(cè)量參數(shù)和故障參數(shù)及其異同帶來(lái)的影響,而且它是一個(gè)凸函數(shù),有且只有一個(gè)最小值,可以進(jìn)行優(yōu)化求解。但是從實(shí)際情況出發(fā),故障參數(shù)參考值Xre的選取是一個(gè)較難的問(wèn)題。

    如果發(fā)動(dòng)機(jī)是定時(shí)維護(hù)檢查或者批量生產(chǎn)出廠檢查,則Xre比較容易選取。比如定時(shí)維護(hù),檢查300 h部件情況時(shí)就可以使用280 h的檢查結(jié)果作為參考值;出廠檢查時(shí)則可使用同一類(lèi)型發(fā)動(dòng)機(jī)上一批次的出廠檢查結(jié)果作為參考值。但是對(duì)于一個(gè)新型發(fā)動(dòng)機(jī)研制階段試驗(yàn),Xre很難獲得。因?yàn)闆](méi)有先例,也就不存在任何經(jīng)驗(yàn)參考值;只有某些已經(jīng)做過(guò)類(lèi)似試驗(yàn)的部件或者部件組合,可以使用已有試驗(yàn)值作為參考值。所以,公式(3)所示的目標(biāo)函數(shù)應(yīng)該反應(yīng)這些實(shí)際存在的問(wèn)題,目標(biāo)函數(shù)可再次修正為:

    式中:M*為有可用參考值的故障參數(shù)個(gè)數(shù),M*<M;CFAU為故障參數(shù)限制項(xiàng)在目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)重系數(shù)。通過(guò)M*、bi、CFAU的取值可以反應(yīng)在不同測(cè)量組和同一組不同故障參數(shù)限制項(xiàng)對(duì)目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的影響。公式(4)中故障參數(shù)修正項(xiàng)的形式也可以根據(jù)優(yōu)化方法而改變,如更改為但隨之要注意更改ε。

    3.3.3 優(yōu)化調(diào)整模塊

    在優(yōu)化調(diào)整之前,系統(tǒng)已經(jīng)根據(jù)試車(chē)實(shí)際情況對(duì)性能模型進(jìn)行了自適應(yīng)修正。發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)優(yōu)化調(diào)整是依據(jù)試驗(yàn)發(fā)動(dòng)機(jī)性能,在滿(mǎn)足約束條件(CO)的情況下,調(diào)整可變幾何部件V+γ,使發(fā)動(dòng)機(jī)達(dá)到預(yù)設(shè)的性能目標(biāo)。如果約束條件是壓縮部件喘振裕度(SM)和燃燒室出口總溫(T4),使用考核參數(shù)(OB)的均方根誤差來(lái)衡量是否達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)的情況下,發(fā)動(dòng)機(jī)幾何優(yōu)化調(diào)整可以抽象為如下優(yōu)化模型:

    這樣,發(fā)動(dòng)機(jī)幾何優(yōu)化調(diào)整即轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)多變量約束非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題。本文采用一種新的方法進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,即模式搜索法。這種方法可以歸屬為有限窮舉法的一種,具體算法可參考圖5。

    圖5 模式搜索法優(yōu)化示意圖Fig.5 Schematic diagram of mode searching optimization

    4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

    在建立所有功能模塊的數(shù)學(xué)模型后,兼顧運(yùn)算效率、計(jì)算機(jī)程序普適性、軟件修正和擴(kuò)展的難易程度,采用了Microsoft Visual C++語(yǔ)言6.0版本進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn),在經(jīng)過(guò)編譯以后,也可以在其更高版本下運(yùn)行。VC++6.0制作界面簡(jiǎn)單,提高完成效率;對(duì)其它程序語(yǔ)言的兼容性也不錯(cuò),它兼容C和C++語(yǔ)言,更關(guān)鍵的是與其它版本相比,VC++6.0的語(yǔ)法規(guī)則幾乎和C++一致[4],這就大大增加了編程的普適性,提高了軟件擴(kuò)展效率。

    軟件編寫(xiě)時(shí),同時(shí)采用了面向過(guò)程和面向?qū)ο髢煞N編程方法。發(fā)動(dòng)機(jī)性能仿真模型在本系統(tǒng)中只是其中的一個(gè)模塊,從前面有關(guān)數(shù)據(jù)處理,傳感器隔離、故障診斷和優(yōu)化調(diào)整的數(shù)學(xué)模型看來(lái),這個(gè)模塊近似于一個(gè)黑匣子功能。在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中,此模塊不做任何改動(dòng),只相當(dāng)于一個(gè)子函數(shù)。在本系統(tǒng)中,發(fā)動(dòng)機(jī)性能模型固定,所以采用面向過(guò)程的編程,效率和運(yùn)算速度都會(huì)提高。

    在本系統(tǒng)里,涉及試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理是較為重要的模塊,尤其是故障診斷和優(yōu)化調(diào)整,這些功能模塊都采用了面向?qū)ο蟮木幊谭椒?。這能很好地實(shí)現(xiàn)從開(kāi)發(fā)層面到應(yīng)用層面的“層式”結(jié)構(gòu)開(kāi)發(fā),對(duì)于不同目的程序開(kāi)發(fā)人員以及使用人員提供不同的接口,使程序開(kāi)發(fā)和應(yīng)用具有效率高、靈活可靠、擴(kuò)展性好、針對(duì)性強(qiáng)的特點(diǎn)[5]。在系統(tǒng)使用過(guò)程中,若有新的診斷和優(yōu)化方法,都易于添加,增強(qiáng)系統(tǒng)的擴(kuò)展性。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    一個(gè)實(shí)用的發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以挖掘每次試車(chē)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,在大量的試車(chē)數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律性和價(jià)值性的信息,很大程度上提高發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)的效率,對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)研制和發(fā)展各個(gè)階段的試車(chē)大有裨益。本文基于航空發(fā)動(dòng)機(jī)地面臺(tái)架試車(chē)的特點(diǎn),描述了一個(gè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì),包括主要功能模塊的設(shè)計(jì)方案。本系統(tǒng)的主要功能模塊和系統(tǒng)試用版已經(jīng)在某型發(fā)動(dòng)機(jī)上進(jìn)行了真實(shí)試驗(yàn)數(shù)據(jù)校核和使用,數(shù)據(jù)分析效果很好。

    [1]杜鶴齡.航空發(fā)動(dòng)機(jī)高空模擬[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2002.

    [2]Kurzke J.Sensor Checking Using Model Based Engine Performance Test Analysis and Numerical Optimization[J].ISABE 2005-1239,2005.

    [3]朱大明,朱之麗.結(jié)合統(tǒng)計(jì)的模型辨識(shí)法在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中應(yīng)用[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2009,24(5):1061—1065.

    [4]劉 璟.高級(jí)語(yǔ)言C++程序設(shè)計(jì)[M].北京:高等教育出版社,2001.

    [5]王育堅(jiān).Visual C++面向?qū)ο缶幊探坛蘙M].北京:清華大學(xué)出版社,2007.

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    太空探索(2016年9期)2016-07-12 09:59:51
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