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        渦軸發(fā)動機健康管理跟蹤濾波器技術(shù)

        2011-04-27 07:45:14顏秋英時瑞軍張秋貴周劍波
        航空發(fā)動機 2011年2期
        關(guān)鍵詞:發(fā)動機

        顏秋英,時瑞軍,張秋貴,周劍波

        (中航工業(yè)航空動力機械研究所,湖南株洲 412002)

        1 引言

        航空發(fā)動機健康管理技術(shù)(EHM),是當前航空發(fā)動機控制及故障診斷技術(shù)研究的熱點之一[1-5],準確辨識航空發(fā)動機的健康狀態(tài),是其關(guān)鍵。迄今為止,航空發(fā)動機的健康狀態(tài)辨識方法主要包括線性和非線性的氣路分析方法(GPA)。使用該方法的關(guān)鍵在于測量參數(shù)應(yīng)當沒有噪聲。然而測量噪聲總是無法消除的,因而線性GPA方法的辨識結(jié)果通常是帶噪聲的數(shù)據(jù),無法直接使用,還需要進行濾波處理。非線性的GPA方法由于基于航空發(fā)動機部件級數(shù)學(xué)模型,因而常常因程序不收斂而導(dǎo)致辨識失敗[6]。

        從20世紀80年代開始,美國利用F-15飛機進行了一系列航空推進系統(tǒng)綜合控制技術(shù)研究。其中性能尋優(yōu)控制(PSC)采用跟蹤濾波器技術(shù)對渦扇發(fā)動機的偏差參數(shù)進行估計,取得了較好結(jié)果[7]。

        本文借鑒該方法的基本思想,利用Kalman濾波器原理,建立渦軸發(fā)動機的跟蹤濾波器,實現(xiàn)了對噪聲條件下的發(fā)動機健康參數(shù)的準確估計,為GPA方法的工程應(yīng)用提供1個可行的途徑。

        2 渦軸發(fā)動機健康狀態(tài)

        本文研究對象為帶自由渦輪的渦軸發(fā)動機,主要包括燃氣渦輪轉(zhuǎn)子、自由渦輪轉(zhuǎn)子和燃燒室。在磨損、腐蝕、污垢等因素的作用下,渦軸發(fā)動機的健康狀態(tài)會發(fā)生變化,反映在壓氣機和渦輪部件上,即流量和效率的變化;反映在燃燒室部件上,即燃燒室總壓損失和燃燒效率的變化。航空發(fā)動機部件健康狀態(tài)的變化,可用所謂的蛻化因子表示[8]

        壓氣機部件的蛻化因子為

        渦輪部件的蛻化因子為

        燃燒室部件的蛻化因子為

        式中:macr、ηc、mgtr、ηt、σb、ηb分別為壓氣機的換算流量和絕熱效率、渦輪的換算流量和絕熱效率、燃燒室的總壓恢復(fù)系數(shù)和燃燒效率;下標0表示健康狀態(tài)變化前的數(shù)值。

        這樣,當發(fā)動機某個部件的健康狀態(tài)發(fā)生變化時,通過辨識相應(yīng)蛻化因子,就能判斷出故障的部件及其故障程度;同樣,改變部件級模型中部件蛻化因子,就能模擬該部件的故障。

        3 渦軸發(fā)動機健康狀態(tài)跟蹤濾波器

        3.1 線性狀態(tài)空間數(shù)學(xué)模型

        建立跟蹤濾波器,需要建立其線性狀態(tài)空間數(shù)學(xué)模型。在眾多航空發(fā)動機線性狀態(tài)空間數(shù)學(xué)模型建模方法中,基于部件級數(shù)學(xué)模型的建模方法,如抽功法、小偏離方法等應(yīng)用最廣泛。本文采用抽功法,利用渦軸發(fā)動機動態(tài)數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)發(fā)動機使用特點,作出適當?shù)卣{(diào)整。修改后的抽功法基本步驟如下。

        (1)保持進口條件、燃油流量、導(dǎo)葉角度不變,燃氣渦軸上抽功量為0。渦軸發(fā)動機數(shù)學(xué)模型狀態(tài)穩(wěn)定后,記錄渦軸發(fā)動機的燃氣渦輪轉(zhuǎn)速ng,0、輸出功率Pw0、壓氣機出口壓力P3,0、渦輪間溫度T45,0、空氣流量mac,0等參數(shù),此為初始狀態(tài)。

        (2)在初始狀態(tài)下,在燃氣渦軸上抽取一定的功率ΔPw;狀態(tài)穩(wěn)定后,記錄相關(guān)數(shù)據(jù),之后令ΔPw=0,發(fā)動機恢復(fù)到初始狀態(tài)。

        (3)在初始狀態(tài)下,燃油流量變化為Δmf;狀態(tài)穩(wěn)定后,記錄相關(guān)數(shù)據(jù);之后令Δmf=0,發(fā)動機恢復(fù)到初始狀態(tài)。

        (4)在初始狀態(tài)下,導(dǎo)葉角度變化為Δα;狀態(tài)穩(wěn)定后,記錄相關(guān)數(shù)據(jù);之后令Δα=0,發(fā)動機恢復(fù)到初始狀態(tài)。

        (5)在初始狀態(tài)下,改變壓氣機的換算流量蛻化因子 Δεmac,r;狀態(tài)穩(wěn)定后,記錄相關(guān)數(shù)據(jù);之后令 Δεmac,r=0,發(fā)動機恢復(fù)到初始狀態(tài)。

        (6)在初始狀態(tài)下,改變壓氣機的絕熱效率蛻化因子 Δεηc;狀態(tài)穩(wěn)定后,記錄相關(guān)數(shù)據(jù);之后令 Δεηc=0,發(fā)動機恢復(fù)到初始狀態(tài)。

        (7)采用類似(5)、(6)步驟,可分別得到燃燒室、燃氣渦輪、動力渦輪等部件健康狀態(tài)變化數(shù)據(jù)。

        需要指出的是,由于渦軸發(fā)動機在飛行慢車以上狀態(tài)正常工作時采用恒轉(zhuǎn)速模式,因而在上述過程中,應(yīng)當調(diào)整旋翼總距,使得動力渦輪轉(zhuǎn)速保持不變,以符合渦軸發(fā)動機的實際使用情況。

        利用以上數(shù)據(jù),參考抽功法的基本原理,可建立反映健康狀態(tài)變化的渦軸發(fā)動機線性狀態(tài)空間數(shù)學(xué)模型

        式中:Y 為 ng、Pw、P3、P45、mac以及其他可測參數(shù)組成的列向量,Y∈Rn×1;Δε為由蛻化因子組成的列向量,Δε∈Rm;A∈R,B∈R1×2,F(xiàn)∈R1×m,C∈Rn×1,D∈Rn×2,G∈Rn×m。

        3.2 測量模型

        在發(fā)動機實際工作過程中,總是存在各種形式的噪聲,同時傳感器也有一些噪聲,因而實際測量數(shù)據(jù)總是具有隨機性,帶有一些噪聲,其中最常見的為白噪聲。實際測量形式的渦軸發(fā)動機線性狀態(tài)空間模型可表示為

        由于航空發(fā)動機健康狀態(tài)的變化相對發(fā)動機狀態(tài)變化而言非常緩慢,因而可認為

        則包含健康狀態(tài)的實際過程動態(tài)方程可表示為m+1維狀態(tài)空間方程

        式中:wΔε為蛻化因子向量的測量噪聲,wΔε∈Rm×1。

        根據(jù)線性系統(tǒng)理論,當滿足完全可觀測條件時,由式(8)、(9)表示的線性系統(tǒng)可通過建立完全狀態(tài)觀測器。即利用輸入和輸出參數(shù),可觀測出系統(tǒng)所有的狀態(tài)變量。

        即當可觀測矩陣O滿秩時,系統(tǒng)完全可觀測

        理論分析表明,可觀測矩陣矩O滿秩的必要條件是

        由于矩陣S的秩最大為n+1,因而系統(tǒng)可觀測的必要條件是n+1≥m+1,即n≥m。即可測輸出參數(shù)應(yīng)不少于待觀測狀態(tài)個數(shù),才可能使系統(tǒng)完全可觀測。所以在設(shè)計觀測器時,選擇可測輸出參數(shù)越多,觀測效果越好。

        3.3 Kalman濾波器

        若式(8)、(9)表示的系統(tǒng)滿足可觀測條件,則根據(jù)Kalman濾波器原理,其完全狀態(tài)觀測器方程為

        式中:K=PHTR-1,H=[CG],R 為測量輸出噪聲的協(xié)方差陣,即 R=var(w′Y),P 為下面 Riccati方程的解

        4 仿真結(jié)果分析

        以壓氣機健康狀態(tài)變化為例,對上面建立的渦軸發(fā)動機線性狀態(tài)空間數(shù)學(xué)模型進行仿真,并與部件級數(shù)學(xué)模型的穩(wěn)態(tài)結(jié)果進行對比;對所建立的健康參數(shù)跟蹤濾波器進行了仿真研究。

        仿真研究的工作點為:PCNC=88.836%,總距為5。選擇壓氣機的健康狀態(tài)發(fā)生變化,即蛻化因子個數(shù)為2;選取可測輸出參數(shù)6個;燃油流量和導(dǎo)葉角度可調(diào),即控制變量為2個。完全保證系統(tǒng)滿足可觀測條件。

        燃油流量階躍為-0.1%、導(dǎo)葉角度階躍為0.33%、壓氣機換算流量蛻化因子、絕熱效率蛻化因子分別蛻化0.05%時,線性模型狀態(tài)計算結(jié)果與期望值的對比如圖1、2所示。從圖中可見,線性模型的計算結(jié)果與期望值在不同輸入信號下基本吻合,建立的線性狀態(tài)空間模型具有較高的精度。

        在不考慮噪聲的情況下,跟蹤濾波器在壓氣機健康狀態(tài)變化時的仿真效果如圖3、4所示。從圖中可見,在沒有噪聲的情況下,濾波器可準確地估計出壓氣機健康狀態(tài)的變化。

        在白噪聲作用下,跟蹤濾波器在壓氣機健康狀態(tài)變化時的仿真效果如圖5、6所示。從圖中可見,在白噪聲情況下,濾波器仍能準確估計壓氣機健康狀態(tài)的變化。

        5 結(jié)論

        以上仿真計算表明,建立的渦軸發(fā)動機線性狀態(tài)空間數(shù)學(xué)模型具有較高的精度;建立的渦軸發(fā)動機跟蹤濾波器能夠準確估計發(fā)動機健康狀態(tài)的變化,即使存在白色噪聲,跟蹤濾波器仍能較好地工作。

        [1]樊思齊.航空發(fā)動機控制[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2008.

        [2]Sanjay Garg.Controls and Health Management Technologies for Intelligent Aerospace Propulsion Systems [R].AIAA-2004-0949.

        [3]D Simon.Aircraft Turbofan Engine Health Estimation Using Constrained Kalman Filtering[R].ASME 2003-GT-38584.

        [4]Simon D L,Gang S,Hunter G W,et al.Sensor Needs for Control and Health Management of Intelligent Aircraft Engines[R].ASME 2004-GT-54324.

        [5]Simon D L,Garg S,Venti M.Propulsion Control and Health Management(PCHM)Technology for Flight Test on the C-17 T-1 Aircraft[R].NASA-TM-2004-213303.

        [6]Li Y G.Gas Turbine Diagnosis Using a Fault Isolation Enhanced GPA[R].ASME 2004-GT-53571.

        [7]Espana Martiin D.Torella G,Lombardo G.The Analysis of Influence of Component Performance Decay in Gas Turbines[R].AIAA-95-3031.

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