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        基于混合卡爾曼濾波器組故障傳感器定位方法

        2019-05-05 07:19:56靳成學(xué)
        航空發(fā)動(dòng)機(jī) 2019年2期
        關(guān)鍵詞:降維卡爾曼濾波殘差

        梁 紅,靳成學(xué)

        (1.中國核電工程有限公司鄭州分公司,鄭州450052;2.中國船舶重工集團(tuán)公司第七一三研究所,鄭州450015)

        0 引言

        對(duì)于傳感器故障診斷問題,傳統(tǒng)方法是采用降維卡爾曼濾波器組[1-5]來解決。Kobayashi使用1組卡爾曼濾波器來解決發(fā)動(dòng)機(jī)傳感器的故障診斷與隔離問題,每個(gè)濾波器用來監(jiān)視某一特定傳感器,通過濾波器的不同表現(xiàn)完成故障傳感器的定位。在在線故障診斷過程中,為保障其診斷可靠性,系統(tǒng)必須具有對(duì)存在于真實(shí)環(huán)境中的非故障信號(hào)的魯棒性,否則可能導(dǎo)致誤報(bào)。此外,線性卡爾曼濾波器的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)是針對(duì)蛻化前的發(fā)動(dòng)機(jī)建立的,而發(fā)動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過程中會(huì)出現(xiàn)性能蛻化的狀況[6-8]。

        為了避免基準(zhǔn)數(shù)據(jù)與蛻化后的發(fā)動(dòng)機(jī)輸出之間的偏差導(dǎo)致的干擾,設(shè)計(jì)了混合卡爾曼濾波器(Hybrid Kalman Filter,HKF),包括機(jī)載模型(On Board Engine Model,OBEM)和線性卡爾曼濾波器(Linear Kalman Filter,LKF)[9-11]。濾波器的基準(zhǔn)值由與真實(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)并行運(yùn)行的機(jī)載模型來提供。同時(shí),性能蛻化因子由地面狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)估計(jì),根據(jù)飛行數(shù)據(jù)離線更新,從而實(shí)現(xiàn)機(jī)載模型的輸出修正,使其追蹤真實(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的可測(cè)輸出[12],使得機(jī)載模型能夠?yàn)楹罄m(xù)的故障診斷提供更為貼近真實(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

        1 混合卡爾曼濾波器組的搭建

        基于降維卡爾曼濾波器組的故障傳感器定位,本質(zhì)上是1種基于模型的故障診斷方法,具體的實(shí)現(xiàn)過程有殘差產(chǎn)生和殘差決策2個(gè)階段。殘差產(chǎn)生是指基于系統(tǒng)模型構(gòu)造1個(gè)或1組函數(shù)來反映故障量的大小;殘差決策是基于已生成的殘差值,制定恰當(dāng)?shù)拈撝岛蜎Q策規(guī)則來尋找故障源的過程[13]?;旌峡柭鼮V波器結(jié)構(gòu)如圖1所示?;旌峡柭鼮V波器輸出的殘差包括2部分:卡爾曼濾波器估計(jì)輸出與機(jī)載模型健康基準(zhǔn)輸出之間的殘差加權(quán)平方和;發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際輸出與機(jī)載模型健康基準(zhǔn)輸出之間的殘差加權(quán)平方和。混合卡爾曼濾波器中殘差WSSR的計(jì)算方式如圖2所示。

        圖1 混合卡爾曼濾波器結(jié)構(gòu)

        圖2 濾波誤差加權(quán)平方和WSSR指示故障原理

        降維混合卡爾曼濾波器組原理如圖3所示。在濾波器組中,濾波器的數(shù)量與傳感器的數(shù)量相同,每個(gè)濾波器都缺少1個(gè)傳感器信號(hào)輸入。與傳統(tǒng)的濾波器組相比,混合卡爾曼濾波器增加了對(duì)應(yīng)的機(jī)載模型健康基準(zhǔn)信號(hào),與傳感器輸出一樣,OBEM的輸出也是將除去被監(jiān)測(cè)的可測(cè)參數(shù)后剩余可測(cè)參數(shù)的輸入子集作為濾波器輸入。OBEM輸出和發(fā)動(dòng)機(jī)傳感器測(cè)量值是一一對(duì)應(yīng)的。

        降維卡爾曼濾波器組中第i個(gè)卡爾曼濾波器對(duì)應(yīng)的WSSRi為

        降維混合卡爾曼濾波器組的故障定位過程與健康蛻化估計(jì)過程如圖4所示。第1步是由估計(jì)值和傳感器測(cè)量值的偏差產(chǎn)生殘差信號(hào),第2步是殘差與閾值的比較?;贖ajiyev等[15]提出的1個(gè)假設(shè),如果傳感器有故障,則該傳感器的測(cè)量值將會(huì)大大偏離正常值。若卡爾曼濾波器在估計(jì)過程中受到故障傳感器信息的不利影響,該卡爾曼濾波器產(chǎn)生的殘差值WSSR便會(huì)顯著增大;反之殘差值應(yīng)該小到幾乎為0。因此,在第i個(gè)傳感器發(fā)生故障的情況下,第i個(gè)HKF沒有接收到第i個(gè)傳感器的輸入,但其余HKF均受到第i個(gè)傳感器的錯(cuò)誤信息影響,則第i個(gè)卡爾曼濾波器計(jì)算所得的WSSR會(huì)顯著小于其余WSSRHKF的值。以上就是傳感器故障定位的原理。如果第i個(gè)卡爾曼濾波器計(jì)算的WSSR的值大于其對(duì)應(yīng)的閾值,說明除了傳感器故障外,機(jī)載模型健康基準(zhǔn)與實(shí)際發(fā)動(dòng)機(jī)之間還存在由于發(fā)動(dòng)機(jī)部件健康蛻化導(dǎo)致的偏差,需要根據(jù)該卡爾曼濾波器估計(jì)所得的健康參數(shù)定位蛻化部件和確定蛻化量大小,并將估計(jì)的健康蛻化信息傳輸給OBEM從而完成在線調(diào)節(jié)機(jī)載模型健康基準(zhǔn)的過程,使得機(jī)載模型健康基準(zhǔn)計(jì)算與發(fā)動(dòng)機(jī)可測(cè)輸出重新匹配。

        圖3 降維混合卡爾曼濾波器組原理

        圖4 定位及篩選邏輯

        前面多構(gòu)建的混合卡爾曼濾波器組是針對(duì)單一傳感器故障構(gòu)建的。針對(duì)多個(gè)傳感器故障的情況,需要引入多重故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng),其診斷原理與單故障診斷系統(tǒng)的相同。

        2 混合卡爾曼濾波器組的仿真驗(yàn)證

        第1組仿真將使用過渡態(tài)工況作為示例,說明混合卡爾曼濾波器在過渡態(tài)下的估計(jì)精度優(yōu)勢(shì)。機(jī)載模型健康基準(zhǔn)采用雙軸渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)非線性模型,在MATLAB平臺(tái)下進(jìn)行在線故障診斷仿真。在t=1 s時(shí)風(fēng)扇效率階躍下降1%,高壓壓氣機(jī)效率同時(shí)階躍下降1%,而供油量增加0.2 kg/s。在過渡態(tài)下混合卡爾曼濾波器和線性卡爾曼濾波器的估計(jì)結(jié)果如圖5所示。

        圖5 混合卡爾曼濾波器和線性卡爾曼濾波器在過渡態(tài)下的驗(yàn)證對(duì)比

        從圖中可見,在過渡態(tài)下混合卡爾曼濾波器的估計(jì)精度較高,說明混合卡爾曼濾波器能適應(yīng)更加復(fù)雜的情況。

        第2組仿真用于驗(yàn)證混合卡爾曼濾波器組的故障定位能力。在t=1 s時(shí)風(fēng)扇效率階躍下降1%,高壓壓氣機(jī)效率同時(shí)階躍下降1%。其他輸入和健康參數(shù)保持在原來的狀態(tài)。同時(shí),監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)風(fēng)扇出口總壓的傳感器發(fā)生了故障。降維濾波器計(jì)算的對(duì)應(yīng)傳感器的殘差加權(quán)平方和的仿真結(jié)果如圖6所示。

        從圖中可見,監(jiān)測(cè)風(fēng)扇出口總壓傳感器的濾波器輸出殘差幾乎保持不變,其余殘差變化很大,說明航空發(fā)動(dòng)機(jī)風(fēng)扇出口總壓傳感器發(fā)生了故障。成功定位了故障傳感器。

        圖6 各降維濾波器計(jì)算對(duì)應(yīng)傳感器的殘差加權(quán)平方和

        3 結(jié)論

        本文建立了用于故障傳感器定位的混合卡爾曼濾波器組,該濾波器組能夠在過渡態(tài)下保證估計(jì)精度,而且能有效定位故障傳感器。相關(guān)的仿真結(jié)果表明,在發(fā)動(dòng)機(jī)健康蛻化與傳感器故障并存的情況下,混合卡爾曼濾波器組能夠根據(jù)不同卡爾曼濾波器的表現(xiàn)定位故障傳感器,并獲得較為準(zhǔn)確的健康蛻化估計(jì)結(jié)果。證明了混合卡爾曼濾波器組的適用性。

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