基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動機滑油金屬含量預(yù)測

陳慶貴，于光輝，謝 靜，于海濱，蔡 娜，謝鎮(zhèn)波

(海軍航空大學(xué) 青島校區(qū)， 山東 青島 266041)

滑油監(jiān)控是航空發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)控的重要手段。通過滑油監(jiān)控，可以判斷航空發(fā)動機軸承、齒輪的磨損情況，并實現(xiàn)航空發(fā)動機磨損故障的診斷[1-4]。滑油監(jiān)控通常包括滑油光譜分析、滑油鐵譜分析和自動磨粒分析3種監(jiān)控手段。其中，滑油光譜分析應(yīng)用最為廣泛，其利用金屬元素原子光譜的差異實現(xiàn)對金屬元素的判斷，可以檢測滑油中諸如Fe、Cu、Ag等金屬元素的濃度值。劉強[5]針對某發(fā)動機滑油光譜分析中Fe含量超標(biāo)的問題，在發(fā)動機返廠分解檢查時成功定位Fe元素含量超標(biāo)是由于主動齒輪前軸頸與軸承磨損導(dǎo)致，并組織該系列發(fā)動機返廠檢查，確保了發(fā)動機的安全。李楠[6]運用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對某型航空發(fā)動機滑油光譜數(shù)據(jù)進行處理分析，成功地判斷了航空發(fā)動機的磨損，判斷結(jié)果與發(fā)動機定檢檢查結(jié)果一致。吳海[7]研究了滑油光譜分析技術(shù)在航空發(fā)動機維修中的應(yīng)用，利用發(fā)動機每個翻修周期獲得的滑油光譜數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)某臺發(fā)動機Cu元素變化異常，經(jīng)返廠分解檢查發(fā)現(xiàn)發(fā)動機中后軸承磨損嚴(yán)重，預(yù)防了一次較大故障的發(fā)生。修攀瑞[8]綜合運用滑油光譜分析、自動磨粒分析、滑油濾和磁塞檢測及掃描電鏡-能譜分析技術(shù)對某型發(fā)動機的磨損狀態(tài)進行監(jiān)測，成功地發(fā)現(xiàn)磨損故障并定位磨損故障部位。

由于滑油光譜分析通常是在飛行后對滑油取樣進行的，不能實現(xiàn)在線實時分析。因此，如何利用滑油光譜歷史數(shù)據(jù)進行滑油金屬含量的預(yù)測，以提前掌握滑油金屬元素是否超標(biāo)并采取相應(yīng)的監(jiān)控措施至關(guān)重要。本文采用BP(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9-10]和徑向基(radial basis function,RBF)過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11-13]對航空發(fā)動機滑油金屬含量進行預(yù)測分析，并比較了兩種方法的優(yōu)劣。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5-6]通常由輸入層、隱含層和輸出層組成，層與層之間全互連，每層節(jié)點之間不相連，其網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

(1)

顯然，它將完成n維空間矢量到m維的映射。其中，激活函數(shù)f(x)為單極性Sigmoid函數(shù)

(2)

2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9-10]為一種3層前向結(jié)構(gòu)。輸入層有n個單元；中間徑向基過程神經(jīng)元隱層有m個單元，單元的變換函數(shù)是徑向基核函數(shù)；輸出層為線性關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)如圖2所示。

(3)

圖2 徑向基過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

3 實驗驗證

本文選取某型航空發(fā)動機為研究對象，該型航空發(fā)動機的軸承、齒輪等部位含有Fe、Cu、Al等金屬元素。其中，軸承襯套、軸承保持架等少數(shù)部件除了含有Fe元素外，還含有Cu元素。因為靠單一監(jiān)測Fe元素?zé)o法及時準(zhǔn)確定位發(fā)動機的磨損部位，所以選取Cu元素作為監(jiān)測預(yù)測的金屬元素。某型發(fā)動機換完滑油到下一次換滑油期間采樣獲得的滑油光譜數(shù)據(jù)如圖3。

圖3 某臺發(fā)動機的滑油光譜數(shù)據(jù)

3.1 Cu元素濃度值預(yù)測

對獲得的78個Cu元素數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)集劃分[9]，將78個Cu元素數(shù)據(jù)序列中的前5個數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，而用第6個數(shù)據(jù)作為對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出，并按照這種方式采用滑動窗口[9]的方法形成其余的網(wǎng)絡(luò)輸入和期望輸出，共得到73組輸入輸出樣本，用其中的前72組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，第73 組數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)。下面分別利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果如表1所示，由表1的數(shù)據(jù)作出圖4。

由計算結(jié)果可以看出：在本算例下RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

3.2 不同數(shù)據(jù)集劃分情況下的預(yù)測

不同的數(shù)據(jù)集劃分方式產(chǎn)生不同數(shù)目的數(shù)據(jù)樣本。下面研究不同數(shù)據(jù)集劃分方式下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測情況。分別選取Cu元素數(shù)據(jù)序列中網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)個數(shù)分別為2,5,8,11,14，預(yù)測結(jié)果如表2所示。

表2 不同數(shù)據(jù)集劃分情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果

由表2的計算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，不同的數(shù)據(jù)集劃分得到的預(yù)測結(jié)果不同。在網(wǎng)絡(luò)輸入個數(shù)由少增多的情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度逐步降低；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度先降低后增加；整體來說，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解，而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則不存在這種情況。

3.3 Cu元素濃度告警

滑油光譜分析一項重要的工作就是根據(jù)滑油金屬元素濃度的監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn)，判斷滑油金屬元素濃度是否超標(biāo)，如果超標(biāo)，則采取相應(yīng)的監(jiān)控措施。對于Cu元素來說，其監(jiān)控的濃度告警值為4.5 ppm，濃度極限值為6 ppm。對所采集的滑油光譜數(shù)據(jù)中的Cu元素進行監(jiān)控分析，監(jiān)測結(jié)果如圖5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，從第58次取樣開始Cu元素超告警值，從第72次取樣開始Cu元素超極限值。

圖5 Cu元素濃度監(jiān)測結(jié)果

對于單一Cu元素濃度超告警值，按式(4)計算其磨損率：

(4)

如果磨損率在正常范圍內(nèi)，則檢查滑油濾、磁塞、金屬末信號器有無異常；若無異常，則對發(fā)動機進行監(jiān)控使用；如果磨損率同時超過告警值，則認為發(fā)動機發(fā)生異常磨損，此時發(fā)動機需要進行維修。

4 結(jié)論

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解，而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則很好地解決了這一問題；在數(shù)據(jù)集劃分合理的情況下，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。