黨菲

摘要：趨勢(shì)預(yù)測(cè)是指在獲得當(dāng)前時(shí)刻設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估信息的基礎(chǔ)上，利用各種推理算法對(duì)系統(tǒng)未來(lái)某時(shí)刻的狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。因此，趨勢(shì)預(yù)測(cè)作為故障診斷中一個(gè)重要環(huán)節(jié)倍受重視。其中，一項(xiàng)重要的功能指標(biāo)是“對(duì)性能狀況和機(jī)械狀況參數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)，給出維修建議”。這表明，對(duì)振動(dòng)故障趨勢(shì)的預(yù)測(cè)已成為亟待攻克的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文分析了發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。

關(guān)鍵詞：發(fā)動(dòng)機(jī)；振動(dòng)趨勢(shì)；預(yù)測(cè)模型

我國(guó)發(fā)動(dòng)機(jī)從仿制到自主研制的發(fā)展過(guò)程中，幾乎所有機(jī)型都受到了振動(dòng)超標(biāo)、故障頻發(fā)的困擾。經(jīng)過(guò)幾十年的積累，傳統(tǒng)的振動(dòng)分析方法也解決了一些工程中的問(wèn)題。

一、發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)預(yù)測(cè)的作用

1.長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)最小長(zhǎng)度可以是一小時(shí)或一日甚至一周以來(lái)發(fā)動(dòng)機(jī)振幅的平均值。對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)可以得到發(fā)動(dòng)機(jī)未來(lái)的宏觀振動(dòng)趨勢(shì)。開(kāi)展長(zhǎng)期預(yù)測(cè)有助于保障以下工作順利進(jìn)行。一是指導(dǎo)維修安排。根據(jù)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的振動(dòng)趨勢(shì)判斷發(fā)動(dòng)機(jī)未來(lái)健康狀態(tài)，及時(shí)視情維修，保障發(fā)動(dòng)機(jī)正常工作，降低維修費(fèi)用。二是制定計(jì)劃。根據(jù)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)結(jié)果判定發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)，有助于合理的安排計(jì)劃。三是總結(jié)該型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)壽命規(guī)律，為延壽奠定基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)總結(jié)該型發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)規(guī)律，結(jié)合長(zhǎng)期振動(dòng)預(yù)測(cè)值，分析發(fā)動(dòng)機(jī)惡性振動(dòng)形成的原因，有助于在發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)改進(jìn)時(shí)提供工程支持。安全保障評(píng)估。統(tǒng)計(jì)總結(jié)發(fā)動(dòng)機(jī)長(zhǎng)期以來(lái)的振動(dòng)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值，分析數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)發(fā)動(dòng)機(jī)常見(jiàn)故障，評(píng)估發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)，保障飛機(jī)安全可靠。

2. 短期預(yù)測(cè)。短期預(yù)測(cè)一般用于發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)，根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果，輔助發(fā)動(dòng)機(jī)控制決策，實(shí)時(shí)的調(diào)整發(fā)動(dòng)工作狀態(tài)，可避免進(jìn)一步惡化發(fā)動(dòng)機(jī)的工作環(huán)境。一是為最優(yōu)控制提供技術(shù)依據(jù)。由于發(fā)動(dòng)機(jī)工作在氣構(gòu)耦合、結(jié)構(gòu)耦合等多種耦合環(huán)境下，最優(yōu)控制是發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)追求的最終目標(biāo)。振動(dòng)幅值是最優(yōu)控制的一個(gè)理想控制目標(biāo)，例如目前廣泛應(yīng)用的主動(dòng)間隙控制技術(shù)。二是為振動(dòng)主動(dòng)控制提供技術(shù)依據(jù)。發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)主動(dòng)控制是近年結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)，比較有代表性的有彈支干摩擦阻尼器、可變參數(shù)擠壓油膜阻尼器和電磁軸承等。振幅的正確預(yù)測(cè)將有可能改善上述振動(dòng)主動(dòng)控制方法的時(shí)延指標(biāo)。

二、發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型

1.工況穩(wěn)定條件下的預(yù)測(cè)。將發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)時(shí)序描述為如下數(shù)學(xué)表達(dá)式：，其中，每一項(xiàng)都有明確的物理意義。St 表示發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)特征量的趨勢(shì)項(xiàng)。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)處于正常狀態(tài)時(shí)，該項(xiàng)為幅值為均值的水平直線，可以采用零點(diǎn)均值平移消除；當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)處于故障狀態(tài)時(shí)，將因?yàn)楣收项愋筒煌l(fā)生不同的趨勢(shì)變化。長(zhǎng)時(shí)趨勢(shì)項(xiàng)由發(fā)動(dòng)機(jī)的突發(fā)性、失穩(wěn)性和共振性結(jié)構(gòu)故障引發(fā)。該項(xiàng)是預(yù)測(cè)的關(guān)鍵與核心，如果簡(jiǎn)單地利用差分運(yùn)算將該項(xiàng)剔除，結(jié)果就是正常狀態(tài)預(yù)測(cè)效果尚可，發(fā)動(dòng)機(jī)一旦故障，預(yù)測(cè)立刻失效。本文下一節(jié)將主要討論趨勢(shì)項(xiàng)的建模和判別。d t 表征發(fā)動(dòng)機(jī)隨機(jī)振動(dòng)特性。鑒于氣流、燃燒等因素的隨機(jī)激振，發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)響應(yīng)是一個(gè)典型的隨機(jī)過(guò)程，導(dǎo)致下一個(gè)時(shí)刻的振動(dòng)無(wú)法用準(zhǔn)確的函數(shù)描述，只符合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性規(guī)律。因此隨機(jī)振動(dòng)特性是和預(yù)測(cè)時(shí)刻以前的歷史數(shù)據(jù)密切相關(guān)的。表示噪聲影響。這一項(xiàng)主要來(lái)源于振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)和信號(hào)離散數(shù)字化。

2.基于知識(shí)的預(yù)測(cè)模型?；谥R(shí)的預(yù)測(cè)的特點(diǎn)是不需要精確的數(shù)學(xué)模型，能夠充分利用發(fā)動(dòng)機(jī)各個(gè)學(xué)科的專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。基于知識(shí)的預(yù)測(cè)的最經(jīng)典的兩種應(yīng)用形式是專家系統(tǒng)和模糊邏輯。專家系統(tǒng)的缺點(diǎn)是知識(shí)庫(kù)覆蓋故障模式有限，當(dāng)知識(shí)庫(kù)中沒(méi)有相應(yīng)的與征兆匹配的規(guī)則時(shí)，易造成誤診或診斷失敗。模糊預(yù)測(cè)可以利用專家知識(shí)構(gòu)建模糊規(guī)則庫(kù)，能夠充分利用專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，而且一個(gè)適當(dāng)設(shè)計(jì)的模糊邏輯系統(tǒng)可以在任意精度上逼近某個(gè)給定的非線性函數(shù)。由于模糊預(yù)測(cè)目前尚處于研究階段，實(shí)際應(yīng)用中還有很多問(wèn)題需要解決。

3.振幅突變模型。發(fā)動(dòng)機(jī)也會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)振幅突變的現(xiàn)象。例如，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子出現(xiàn)突加不平衡，或是由于擠壓油膜阻尼器和支承動(dòng)剛度引發(fā)的雙穩(wěn)態(tài)振動(dòng)現(xiàn)象。該模型僅適用于發(fā)動(dòng)機(jī)短期趨勢(shì)預(yù)測(cè)。由于振幅突變事先不能預(yù)知，故此判斷準(zhǔn)則是滑動(dòng)的，可以為發(fā)動(dòng)機(jī)早期故障辨識(shí)提供技術(shù)途徑，為預(yù)先準(zhǔn)備發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速控制、振動(dòng)主動(dòng)控制等提供支撐手段。

4.數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型?；跀?shù)據(jù)的預(yù)測(cè)的最大優(yōu)點(diǎn)是不需要精確的發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)或物理模型，最典型的代表是時(shí)間序列分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)可以說(shuō)是迄今為止理論上最為完善的預(yù)測(cè)方法，它起初起源于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，后來(lái)隨著時(shí)序方法的發(fā)展及其應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大，時(shí)間序列分析被成功的用于工程系統(tǒng)的預(yù)測(cè)，該預(yù)測(cè)方法可以和其它技術(shù)結(jié)合，衍生多種形式的時(shí)間序列分析?；诤娇瞻l(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的非線性問(wèn)題，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)難以對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)復(fù)雜時(shí)變非線性問(wèn)題進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，會(huì)產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大和泛化能力弱的問(wèn)題。除以上兩種方法外，支持向量機(jī)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，隱式馬爾科夫模型和數(shù)據(jù)挖掘等也應(yīng)用于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法中。

5.其他模型。除了上述建立的模型之外，典型的還有冪函數(shù)模型和指數(shù)函數(shù)模型。冪函數(shù)模型一般適用于長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)，而指數(shù)函數(shù)模型常適用于發(fā)動(dòng)機(jī)短期趨勢(shì)預(yù)測(cè)。建立數(shù)學(xué)模型、討論預(yù)測(cè)的方法以及模型適用性準(zhǔn)則研究方法與前述相同。新的模型可以不斷被采用，這正表現(xiàn)出基于模型振動(dòng)預(yù)測(cè)方法的開(kāi)放性的特點(diǎn)，符合發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)分析逐步積累的發(fā)展過(guò)程。信號(hào)經(jīng)過(guò)分解、濾波與重構(gòu)后，再進(jìn)行時(shí)域、頻域、幅值、時(shí)—頻域特性分析后，對(duì)信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)外推，即可用于預(yù)測(cè)目的。國(guó)內(nèi)外對(duì)此研究很多，但除了技術(shù)成熟性不足之外，主要的制約是發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷具有很強(qiáng)的針對(duì)性，造成單一使用時(shí)的推廣能力和適用性問(wèn)題。

三、基于模型的振動(dòng)預(yù)測(cè)的流程

基于模型的振動(dòng)預(yù)測(cè)的過(guò)程如下。

1.當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定在某一轉(zhuǎn)速范圍時(shí)，即轉(zhuǎn)速變化小于Δ N ≤ 50 r/min，可認(rèn)為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定，通過(guò)連續(xù)采集和信號(hào)處理獲取振幅的有效值以及高低壓基頻幅值，構(gòu)成振動(dòng)時(shí)序xt 進(jìn)入第2步。如果當(dāng)50 r/min < Δ N ≤ 300 r/min，采用幅值推移x′t+ 1 = xt 進(jìn)行預(yù)測(cè)后，跳入第6 步。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化超過(guò)Δ N > 300 r/min 時(shí)，不滿足振動(dòng)預(yù)測(cè)的條件，只能密切關(guān)注后續(xù)發(fā)展。

2.通過(guò)一段時(shí)間時(shí)序的采集，判斷采集到的點(diǎn)數(shù)是否滿足短時(shí)預(yù)測(cè)所需點(diǎn)數(shù)N，若不滿足則返回第1 步繼續(xù)采集。若滿足上述要求，則繼續(xù)判斷采集到的點(diǎn)數(shù)是否滿足長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)所需點(diǎn)數(shù)M。若滿足跳入第3 步，若不滿足跳入第4 步。

3. 提取長(zhǎng)時(shí)趨勢(shì)項(xiàng)，根據(jù)模型適用性準(zhǔn)則選擇適用模型構(gòu)建長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)模型。

4.提取短時(shí)趨勢(shì)項(xiàng)，根據(jù)模型適用性準(zhǔn)則（POM 準(zhǔn)則、LVM 準(zhǔn)則、SCM 準(zhǔn)則）選擇適用模型構(gòu)建短時(shí)預(yù)測(cè)模型。

5.確定模型及參數(shù)估計(jì)，進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)或短時(shí)預(yù)測(cè)。

6.判斷振幅是否超限，超限則報(bào)警，并繼續(xù)密切關(guān)注后續(xù)發(fā)展，跟蹤預(yù)測(cè)誤差。

發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)趨勢(shì)類型多樣，特征明顯，且多數(shù)故障趨勢(shì)都表現(xiàn)出非平穩(wěn)的特性。國(guó)內(nèi)外對(duì)此研究很多，但除了技術(shù)成熟性不足之外，主要的制約是發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷具有很強(qiáng)的針對(duì)性，造成單一使用時(shí)的推廣能力和適用性問(wèn)題。

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