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双轴分排涡扇发动机气路故障诊断测量参数选择方法
  • ISSN号:1000-8055
  • 期刊名称:航空动力学报
  • 时间:2015
  • 页码:1853-1861
  • 分类:V231[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
  • 作者机构:[1]北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京100191, [2]先进航空发动机协同创新中心,北京100191, [3]中国航天科工集团公司北京动力机械研究所,北京100074
  • 相关基金:国家自然科学基金(51206005)
  • 相关项目:面向在线优化控制的自适应循环发动机非线性建模方法研究
中文摘要:

针对地面台架试车气路故障诊断测量参数的优化选择提出了一种四步优化方法.该方法包括测量参数敏感性分析、部件性能参数相关性分析、影响系数矩阵条件数分析和遗传算法检验.第1步选择出了总空气流量;第2步选择出了风扇出口总温和压气机出口总温;第3步选择出了12种对故障诊断有利的测量参数组合;第4步选择出了最有利于故障隔离的测量参数组合.利用遗传算法进行单一故障辨识的结果表明:所选的12种测量参数组合的适应度都大于0.85,接近于最优的适应度1.对于最有利的测量参数组合,利用遗传算法的故障辨识验证结果表明,其适应度均大于0.9,验证了四步优化方法的有效性.

英文摘要:

Aiming at measurement parameters optimal selection for gas path fault diagnosis in ground test bed,a four-step optimal method was presented.The four-step optimal method includes measurement parameters sensitivity analysis,component performance parameters correlation analysis,influence coefficient matrix condition number analysis and genetic algorithm validation.According to the first step,total air mass flow was picked out.In the second step,total temperature at fan exit and total temperature at compressor exit were picked out.In the third step,twelve measurement parameters combinations beneficial to fault diagnosis were picked out.In the final step,the best measurement parameters combination was obtained.Based on the genetic algorithm,the simulated diagnostic results show that,with these twelve measurement parameters combinations,all the fitness values for each single fault diagnosis are more than 0.85,which approximate the optimal fitness value 1.As to the most promising measurement parameter combination,all the fitness values are greater than 0.9by genetic algorithm validation,which demonstrate the validity of this four-step optimal method.

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期刊信息
  • 《航空动力学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国航空学会
  • 主编:陶智
  • 地址:北京市海淀区学院路37号
  • 邮编:100191
  • 邮箱:JAP@buaa.edu.cn
  • 电话:010-82317410
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-8055
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2297/V
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:13986