張瑞 廖增步 耿佳 宋志平 王凈巍

【摘 ?要】航空發(fā)動機作為一種工業(yè)產(chǎn)品，面臨著大量的不確定性。傳感器噪聲和偏差、個體差異、性能衰退等不確定性因素相互耦合，極大地提高了發(fā)動機系統(tǒng)的復雜度，對故障診斷方法的泛化能力提出了挑戰(zhàn)。然而，至今尚無對上述不確定性因素的系統(tǒng)表征方法，以提供統(tǒng)一且接近真實情況的故障診斷方法比較基準。本文給出了發(fā)動機氣路故障診斷不確定性因素的完備表征方案，通過一系列參數(shù)表征了上述各種不確定性因素以接近實際工況。

【關鍵詞】渦輪發(fā)動機;氣路故障診斷;不確定性因素

1.引言

發(fā)動機平均無故障工作時間從一百小時到數(shù)百小時不等，民機甚至可達數(shù)千小時[1]。據(jù)外場統(tǒng)計，氣路部件故障發(fā)生概率不到10%，但卻占用了30%～50%的維修時間。在傳統(tǒng)的基于時間和循環(huán)數(shù)的計劃性維護中，大量的維修資源被浪費在了尋找很可能不存在的故障上。如果能通過運行狀態(tài)判斷故障所在，那么維護策略就可以根據(jù)發(fā)動機狀態(tài)輕松制定。這種模式被稱為視情維護[2]。其關鍵環(huán)節(jié)是故障診斷，尤其是氣路故障診斷。為此，一系列傳感器測量參數(shù)被用于故障診斷以判斷發(fā)動機的健康狀況。然而，隨著研究的深入開展，傳感器噪聲和偏差、性能衰退、制造引起的發(fā)動機個體差異等不確定性因素，極大地提升了發(fā)動機系統(tǒng)的復雜度，給基于傳感器信號的故障診斷帶來了困難。

為了解決上述問題，廣大學者致力于研究發(fā)動機不確定性因素的表征方法。對于傳感器噪聲和偏差，早在20世紀70年代，Abernethy[3]就設計了一種發(fā)動機測量噪聲的表征方法，其中假定傳感器噪聲服從高斯分布。在性能衰退方面，Sallee[4]根據(jù)JT9D發(fā)動機歷史數(shù)據(jù)，發(fā)表了關于氣路部件性能衰退的原因和衰退趨勢的評估報告，研究了各個部件在發(fā)動機整體性能衰退中所起的作用。對于個體差異，最近Chen[5]提出了一個氣路部件個體性能差異的標準。然而，盡管上述研究者都對不確定性因素開展了研究，但目前還沒有能夠真實地表征發(fā)動機氣路故障診斷中的所有主要不確定性因素的方法。

本文對氣路故障診斷中的主要不確定性因素進行了介紹和表征。其中，傳感器噪聲和偏差又包含了固有偏差、增量漂移、正弦擾動和高斯白噪聲四個分量，并通過自行設計的“谷高斯”函數(shù)來體現(xiàn)傳感器的個體差異分布情況。此外，采用一組拉偏參數(shù)來表征發(fā)動機個體差異和性能衰退，并給出了參數(shù)的范圍和確定依據(jù)。

2.氣路故障診斷中不確定性因素的表征方法

2.1傳感器噪聲與偏差

發(fā)動機氣路上布置了大量傳感器，用于監(jiān)測發(fā)動機狀態(tài)和控制。圖1所示為一個雙轉子加力渦扇發(fā)動機與氣路有關的主要傳感器測點，其中包含4類傳感器，分別測量溫度、壓力、轉子轉速和線位移。

由于標定方法和測量原理上的差異，4類傳感器的特性和不確定性程度互不相同。溫度傳感器在標定過程中采用模擬的溫度場，標定時測量的溫度是滯止溫度。而在使用過程中很難將引氣氣流完全滯止，從而產(chǎn)生了誤差。此外，還有氣流密度和機匣熱輻射為主的其它不確定因素同樣引起了誤差的增大。一般而言，鉑電阻傳感器用于測量較低的溫度（低于風扇內(nèi)涵處出口總溫T*25），精度為±0.15%FS;而熱電偶傳感器用于測量較高的溫度，其精度大約為±0.50%FS。與此同時，溫度傳感器測量值會發(fā)生緩慢漂移。對于一批熱電偶傳感器，工作1000小時后平均精度將從±0.50%FS下降到±0.60%FS，但對于某一傳感器個體而言，緩慢漂移后精度可能反而提高了0.1%FS。

壓力傳感器標定誤差相對于熱電偶溫度傳感器要低一些，其精度在±0.3%FS左右，這歸功于壓力場比溫度場更易模擬。但該類傳感器的漂移誤差更大，1000工作小時后其精度大約會下降至±0.45%FS。此外，由于壓力傳感器測量值一般被用于監(jiān)測喘振[6]（頻率10～30Hz）和旋轉失速[7]（頻率大于100Hz），該類傳感器測量值不進行濾波，以保留其中包含的高頻信息，但周期擾動和高斯白噪聲也因此被保留。

面積、角度、燃油流量等參數(shù)由線性可變差動變壓器（LVDT）間接測量獲得。這類測量參數(shù)的不確定性因素源于兩個方面。一方面，在發(fā)動機運行過程中，LVDT快速移動容易導致磨損，最終造成較大的誤差。一般而言，全新的LVDT精度為±0.5%FS，發(fā)生磨損后精度降至±0.75%FS。另一方面，從LVDT的位移轉換成目標測量參數(shù)值時存在誤差，該誤差來源于傳動間隙、測量原理固有缺陷和人工標定環(huán)節(jié)。以主燃油流量Wf為例，其測量值是通過計量活門開度轉換得到的，其測量公式為：

2.2發(fā)動機個體差異

發(fā)動機制造過程中產(chǎn)生的個體差異是不可避免的，如果不加以考慮，勢必會影響故障診斷的結果。表2列出了一組參數(shù)，用于表征發(fā)動機個體間性能差異。對于真實發(fā)動機，這些參數(shù)服從正態(tài)分布。表中具體數(shù)值是專門為某示例發(fā)動機而制定的，對于其它型號的發(fā)動機，數(shù)值需要修改。隨機數(shù)范圍確定的規(guī)則是，在地面起飛狀態(tài)和在高度11公里、馬赫0.9的巡航狀態(tài)下，差異最大的發(fā)動機個體之間的中間推力偏差不超過2.5%。

2.3性能衰退

發(fā)動機性能衰退總是不可避免的，可以通過低壓渦輪出口總溫T*6的漲幅來衡量。發(fā)動機大修時，渦輪后溫度相比出廠時升高20～30K;大修后，渦輪后溫度可以恢復。為了通過氣路部件的效率和流量特性變化來表征性能衰退，Sallee[4]通過分析JT9D發(fā)動機歷史數(shù)據(jù)，量化了性能衰退程度與循環(huán)數(shù)之間的關系，如表3所示。本文整合了渦輪后溫升標準與Sallee的量化關系，針對某示例發(fā)動機，給出了參數(shù)值范圍，列于表3最后一列，其數(shù)值等于3000循環(huán)數(shù)下性能衰退程度表征值的0.4倍。仿真結果表明，在該組數(shù)值下，發(fā)動機在相同推力條件下渦輪后總溫升高了19.7K。

如圖5所示為考慮了上述所有不確定性因素后傳感器測量值與發(fā)動機機載模型輸出值的對比圖。由圖可知，在考慮了非高斯的不確定性因素后，二者的誤差呈現(xiàn)出明顯的偏置，即誤差均值不為0。這符合外場真實情況下的不確定性表現(xiàn)，且對于測試氣路故障診斷方法至關重要。只有故障診斷算法能克服本文所提的符合實際的非高斯分布誤差，診斷算法的測試結果才具有可信度，診斷方法才能在真實工況下具有良好的可靠性。

4.結論

本文提出了一個發(fā)動機氣路診斷中不確定性因素的表征方案，涵蓋了傳感器噪聲和偏差、制造引起的個體差異、性能衰退三方面，并系統(tǒng)地闡述了上述不確定因素的特點和范圍。最終測試表明該方案相比于高斯分布噪聲更貼近真實工況，為發(fā)動機氣路故障診斷方法測試提供了一個更符合實際的數(shù)據(jù)平臺。

References

[1] K. K.，H.D. K.，M.S. S.，A Design of Experiments Approach to Readiness Risk Analysis，Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference，2006，pp. 1332-1339.

[2] M. Tahan，E. Tsoutsanis，M. Muhammad，Z.A. Karim，Performance-based health monitoring，diagnostics and prognostics for condition-based maintenance of gas turbines：A review，Appl Energ，198（2017）122-144.

[3] R. Abernethy，J.J. THOMPSON，Uncertainty in gas turbine measurements，1973，pp. 1230.

[4] G.P. Sallee，Performance deterioration based on existing（historical）data;JT9D jet engine diagnostics program，（1978）.

[5] M. Chen，J. Zhang，H. Tang，Interval analysis of the standard of adaptive cycle engine component performance deviation，Aerosp Sci Technol，81（2018）179-191.

[6] M. Wang，H. Sun，Z. Wang，Y. Wang，F(xiàn). Magagnato，Y. Luan，Numerical investigation of the effects of system volume and average mass flow on the surge characteristics of an axial compressor，Aerosp Sci Technol，106（2020）106172.

[7] N. Gourdain，S. Burguburu，F(xiàn). Leboeuf，H. Miton，Numerical simulation of rotating stall in a subsonic compressor，Aerosp Sci Technol，10（1）（2006）9-18.

（作者單位：1.中國航發(fā)沈陽發(fā)動機研究所;2.西安交通大學）