航空发动机控制系统传感器故障诊断与信号重构研究

发布时间：2017-09-26 12:41

  本文关键词：航空发动机控制系统传感器故障诊断与信号重构研究

  更多相关文章： 齿轮传动风扇发动机 非线性气动热力模型 线性状态变量模型 传感器故障诊断 信号重构

【摘要】：航空发动机控制系统使用的传感器是故障多发部件。传感器故障的检测、隔离与重构对于保障控制系统和发动机的安全可靠运行具有重要意义。适航规章33.28发动机控制系统条款也对民用航空发动机控制系统的安全性做出了明确规定。本文以某型民用齿轮传动风扇(GTF)发动机为对象,开展传感器故障检测、隔离与重构研究。研究内容如下:基于部件法建立某型GTF发动机非线性气动热力模型,以满足传感器故障诊断的需要。首先,针对减速齿轮箱的独特性,根据减速齿轮箱的减速比参数和GTF发动机设计点的试验数据,进行减速齿轮箱在建模过程的处理。其次,建立GTF发动机风扇、压气机等各部件模型。再次,建立GTF发动机稳态模型并对其进行求解,开展GTF发动机稳态模型仿真研究。通过对比分析GTF发动机设计点的试验数据与仿真数据,结果表明除推力的误差略大于3%外,其余各物理参数误差均小于3%,完成GTF发动机稳态模型验证。最后,建立GTF发动机动态模型并对其进行求解,开展GTF发动机动态模型仿真研究。通过对GTF发动机典型工况点(设计点与巡航点)施加燃油阶跃,验证动态模型的有效性。通过对GTF发动机非线性气动热力模型在该发动机设计点与巡航点进行线性化,建立GTF发动机线性状态变量模型。对GTF发动机非线性气动热力模型和线性状态变量模型施加相同的燃油阶跃,完成模型验证。为便于后续计算机处理,还对连续状态变量模型进行离散化。基于GTF发动机状态变量模型,开展传感器故障检测、隔离与重构仿真研究。其中,基于卡尔曼滤波器组建立传感器故障检测、隔离与重构仿真平台。根据传感器无故障的故障指示信号特征,确定检测阈值。针对硬故障、软故障、软故障后发生硬故障和连续软故障共四种传感器故障进行仿真研究。仿真结果表明,四种复杂传感器故障均可被检测与隔离,并且故障信号得到了重构。还通过施加不同故障幅值的传感器故障,分析故障幅值对检测、隔离与重构的影响。从而得出,无论何种传感器故障模式,只要传感器的故障幅值持续大于1.8%,并且其故障指示信号超出检测阈值,该种传感器故障均可被检测与隔离。而且,对于可检测的传感器故障,故障幅值越小,重构信号越趋近真实值。
【关键词】：齿轮传动风扇发动机 非线性气动热力模型 线性状态变量模型 传感器故障诊断 信号重构
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V263.6
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 注释表10-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 基于数学模型的故障诊断方法13-15
• 1.2.2 基于数据驱动的故障诊断方法15-16
• 1.2.3 传感器故障诊断方法对比分析16
• 1.3 论文研究内容与结构安排16-18
• 第二章 齿轮传动风扇发动机非线性气动热力模型建模仿真18-41
• 2.1 齿轮传动风扇发动机非线性气动热力模型建模方法18-19
• 2.2 减速齿轮箱在建模过程中的处理19
• 2.3 齿轮传动风扇发动机部件模型建模19-27
• 2.4 齿轮传动风扇发动机稳态模型仿真研究27-32
• 2.4.1 齿轮传动风扇发动机稳态模型建模28-29
• 2.4.2 齿轮传动风扇发动机稳态模型求解29-31
• 2.4.3 齿轮传动风扇发动机稳态模型验证31-32
• 2.5 齿轮传动风扇发动机动态模型仿真研究32-40
• 2.5.1 齿轮传动风扇发动机动态模型建模32-34
• 2.5.2 齿轮传动风扇发动机动态模型求解34-36
• 2.5.3 时间步长对动态仿真的影响分析36-38
• 2.5.4 齿轮传动风扇发动机动态模型仿真38-40
• 2.6 本章小结40-41
• 第三章 齿轮传动风扇发动机线性状态变量模型建模41-49
• 3.1 齿轮传动风扇发动机状态变量模型建模方法41-43
• 3.2 状态变量模型求解43-45
• 3.3 状态变量模型验证45-47
• 3.4 连续状态变量模型的离散化处理47-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 基于状态变量模型的传感器故障检测、隔离与重构仿真研究49-69
• 4.1 传感器故障模式49-51
• 4.2 基于状态变量模型的传感器故障检测、隔离与重构理论分析51-59
• 4.2.1 线性离散卡尔曼滤波原理及稳定性分析51-54
• 4.2.2 卡尔曼滤波在发动机状态变量模型上的应用54-57
• 4.2.3 传感器故障下的状态估计57
• 4.2.4 卡尔曼滤波器组设计57-59
• 4.3 传感器故障检测、隔离与重构仿真平台建立59-60
• 4.4 检测阈值确定60-61
• 4.5 传感器故障检测、隔离与重构仿真研究61-67
• 4.5.1 硬故障的检测、隔离与重构仿真61-62
• 4.5.2 软故障的检测、隔离与重构仿真62-63
• 4.5.3 软故障后发生硬故障的检测、隔离与重构仿真63-64
• 4.5.4 连续软故障的检测、隔离与重构仿真64-66
• 4.5.5 故障幅值的影响分析66-67
• 4.6 本章小结67-69
• 第五章 总结与展望69-71
• 5.1 全文工作总结69-70
• 5.2 未来工作展望70-71
• 参考文献71-76
• 致谢76-77
• 作者简介77

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本文编号：923614