航空发动机状态监控系统研究

郭迎清，李睿，薛薇

（西北工业大学动力与能源学院，西安710072）

1 引言

航空发动机是飞机的重要部件，一旦发生事故，将会造成巨大损失。因此，提高航空发动机的可靠性有着重要意义。随着航空发动机结构的复杂化，其维护和保障费用日益增多，经济可承受性成为不可回避的问题[1]。在提高发动机可靠性的前提下，减少发动机的维护和保障费用成为重要研究方向[2]。

传统的维修方式以定期维护为主，但这种方式没有考虑到发动机的个体健康状况不同。部分发动机在较好的健康状况下就被维修，而部分发动机因为在维修前出现故障但未得到及时处理，使其可靠性不能得到较好保障，同时维护费用无法有效降低[3]。解决这一问题的1种有效办法就是根据发动机的健康状况信息进行维护和故障的预测，以实现由定期维修向视情维修的转变[4]。视情维修要求推进系统具有对故障进行预测并对自身的健康状态进行管理的能力。实现发动机健康状况自动监控、故障预测诊断、使用寿命延长、安全工作保证和维护成本减少是研制新一代航空发动机的重要内容[5]。发动机状态监控系统是开展视情维修的关键，也是发动机健康管理系统的重要组成部分。

本文借鉴国外发动机状态监控系统的研究经验，对发动机状态监控系统功能、结构等进行研究，并设计了状态监控系统中的机载状态监控原理样机。

2 国外发展情况

在最近几年，发动机健康管理研究主要包括4方面：系统结构、发动机健康管理的功能、部件故障的诊断和预测算法[2]。Dr.Michael J.Roemer提出了包含数据管理模块、健康参数模块、诊断模块、寿命模块的发动机健康监控系统[6]，实现了先进故障诊断算法、性能估计、传感器有效性验证、虚拟传感器、短/长期监控和部件实时寿命算法等功能。其中，基于神经网络的先进故障模型技术和基于模糊逻辑专家系统的决策分析技术表现出了较好的性能。SqnLdr Andrew Alcock和Duncan Shepherd利用贝叶斯网络模型处理包括燃油碎屑、气路分析等数据，并根据这些数据进行发动机状态的预测和诊断[7]。Litt,Jonathan等描述了应用航空发动机健康管理数据进行数据挖掘所取得的成绩和实现的过程，证明数据挖掘技术可以用于增加推进系统的安全性，降低推进系统的维护费用[8]。Donald L.Simon等已经将其所研发的发动机健康管理系统装载到C-17与T-1飞机上进行了机载测试，为发动机健康管理系统的工程化应用奠定了良好而坚实的基础[9]。

下面将以Trent900发动机为例，概括说明这一具有代表性的发动机状态监控系统。Trent900发动机监控系统主要根据以下2个原则进行设计[10]：

通过预测，避免部分故障的发生，以降低使用中的经济损失；

获得充分的历史数据，分析这些数据，获得特征信息，根据这些信息改变维修计划。这样就为实现视情维修打下了基础。

Trent900发动机健康监控系统的数据流程如图1所示。发动机数据，根据数据的重要性不同，有2种传输方式，分别为飞行中传输和降落后传输。地面部分利用这些数据进行分析，生成发动机维护报告。根据此报告修改发动机的维修计划，更改机载状态监控器中的机载模型。更新后的机载状态监控系统与发动机控制器协调工作，在飞行中实时监控发动机的运行状况，并将监控的结果传递给飞机系统。

Trent900发动机的机载监控系统是发动机控制与监控系统中的子系统，它的主要输入参数、功能、输出信号见表1。

表1 Trent900发动机机载监控系统主要功能及输入输出参数

Trent900发动机机载健康监控系统是发动机控制与监控系统中的1个子系统。这一系统是针对每台发动机进行独立配置的，以便减少发动机的个体差异对故障诊断的影响，以达到减少故障误报率的目的。其利用特征分析的方法，进行故障的地面预测。各地面站之间利用网络通讯方式，传递相关数据。Trent900发动机监控系统的功能如图2所示。

Trent900发动机健康监控系统并未实现过多复杂的功能，但已经构建了较良好的架构，特别是对于飞行数据的地面处理。其采用数据融合技术，将每次的飞行数据进行了最大程度的利用。实际运行效果显示，此结构可较好的进行发动机的状态监控。

3 状态监控系统设计

3.1 功能需求

发动机状态监控系统应实现下述全部或部分功能。

（1）在线运行故障诊断算法。当检测出故障时，提示飞行员故障的类型及程度，与控制器通讯，改变控制方法，避免造成飞行事故。

（2）提供飞行中或地面上发生的事件。存储相关数据供飞行后对事件进行分析[11]。

（3）提供累计信息，如发动机的启动次数、工作时间、循环次数等，利用测量参数确定发动机所处工作状态的工作时间，评定发动机的使用程度。

（4）支持发动机的管理和后勤决策，向订购、设计制造部门反馈信息，改进产品的使用及维修以及产品的设计与制造[12]。

3.2 状态监控系统的结构

由于机载CPU的运行速度等原因，机载CPU无法实现发动机状态监控系统的全部功能，所以将状态监控系统分为机载和地面2部分。这种结构是现在被公认的合理结构[2]。

设计发动机状态监控系统结构如图3所示。

3.2.1 机载部分

发动机、执行机构、传感器、控制器为原推进系统，在此基础上引入状态监控系统。机载状态监控系统由采集单元、处理单元、存储单元等部分组成。采集单元除了要采集传统的用于发动机控制的状态量外，还在采集状态监控需要的扩展参数，这些参数主要分为以下几类：

（1）表征发动机当前工作状态的状态量，如：各主要截面参数。

（2）控制器输出的控制量。

（3）飞行员的控制指令。

处理单元根据采集单元传输的数据进行数据的分析和处理。处理单元若检测到故障，则将故障信息传递给控制系统，由控制系统根据故障的类型及程度，采取相应的控制方法，同时在驾驶舱显示报警信号。报警信号可根据故障的程度不同以声音或指示灯等方式发出，并可以由飞行员手动确认加以消除。

数据存储单元负责记录采集单元所采集的数据和处理单元的数据分析结果，以便传输给地面部分进行后期复杂的分析。对于需要传输的数据，由于不同数据的重要性不同，部分数据通过飞机系统在飞行中直接传送回地面，部分数据存储在机载状态监控系统中，当飞行结束后导入地面设备。

3.2.2 地面部分

由于地面部分比机载部分有硬件处理速度上的优势，所以地面部分具有更强的数据管理和分析能力，可实现更复杂的功能[2]。在飞机降落后，将机载部分的飞行数据导入到便携式外场设备，在地面进行较复杂分析。地面部分的主要功能包括数据有效性检查，数据滤波，各功能模块中的趋势分析和故障诊断算法，使用寿命的各种指标算法，用户报告生成软件，数据库管理。最后将不同发动机的便携式外场设备中的数据进行汇总，结合发动机的原始试车数据，为后续的健康管理工作提供基本的数据支持。

3.3 监控参数与监控事件的选择

发动机的工作状态，是通过表征发动机工作状态的各种事件来体现的。这些事件被称为监控事件[11]。为了保证监控事件可以很好地反映发动机的健康状态，至少需要监控以下2类事件。

监控参数过高或过低等表征发动机非正常工作状态的事件。

加力接通、武器发射等表征发动机工作模式改变的事件。

选择以上监控事件的原因是：监控参数正常可反应发动机健康状况良好。当发动机出现加力接通、武器发射等工作模式时，监控参数会出现较明显的改变，而这些改变不能说明发动机处于非正常工作状态。本文选择的主要监控事件见表2，这些事件可以根据实际需求及条件进行扩充。

监控事件是通过监控参数来反映的，监控参数主要包括直接测量参数与间接测量参数，一些组合参数也可以反映发动机的健康情况[13,14]。对于监控参数的选择，可以根据实际需要进行改变。

表2 发动机的监控事件

4 机载状态监控原理样机的实现

在完成了机载状态监控系统的设计后，本文实现了机载状态监控原理样机。为了提高机载状态监控原理样机开发速度，采用宿主机/目标机模式，并结合代码自动生成技术[15]达到了提高代码的可靠性以及开发速度的目的。

4.1 机载状态监控原理样机功能

机载状态监控原理样机主要实现功能如图4所示。

机载状态监控系统，除了要监控发动机重要截面参数是否超过门限外，还要引入健康管理系统的一些功能，如性能分析，寿命预测，故障诊断的算法。当然，由于考虑到机载CPU的运行速度，算法不能过于复杂。

状态改变的监控主要包括监控发动机是否打开加力，是否进入作战状态等，故障诊断部分包括：控制系统、气路、滑油、振动的诊断。这些是机载状态监控系统的核心功能。当检测出异常时采取相应的措施。机载模型是为一些基于模型的算法提供基本的支持。性能分析、寿命预测等算法要根据实际情况进行算法速度的评估。数据管理功能主要包括数据的飞行中传输与存储数据在降落后传输给地面2部分。与其它设备的通讯主要为与飞机系统及发动机控制系统的通讯。

4.2 机载状态监控系统原理样机实现

由于机载状态监控原理样机要实现一些较传统监控系统更为复杂的算法。为了提高算法，转化了可执行于硬件上程序的可靠性和速度。本文利用自动代码生成技术实现机载状态监控系统原理样机，同时，为了保证显示的直观，人机界面的友好，利用虚拟仪器语言调用API函数方式完成了人机界面的编写。机载状态监控系统及其仿真平台的结构如图5所示。

状态监控系统仿真平台由主工作站、发动机模型、状态监控系统3部分组成，发动机模型与状态监控系统组成硬件实时仿真回路。主工作站利用Matlab中的自动下载代码功能，完成由Simulink模型到可执行于硬件的程序的编译、下载，并以TCP/IP方式将可执行程序下载到实时回路中进行硬件在回路中的仿真。

用户可以通过主工作站在发动机模型端实时加入典型故障，改变发动机的蜕化程度。利用LabWindwos/CVI结合xPC系统API函数开发的界面，可以保证程序的结果在主工作站实时显示。其中包括发动机及传感器故障的类型及等级，发动机性能蜕化的估计，主要部件寿命的预测等。

在实验结束后，实验结果可以转化为Matlab支持的数据，也可以将这些数据导入到Access数据库中。发动机模型部分界面如图6所示，状态监控系统界面如图7所示。

4.3 部分功能的验证

在前文搭建的仿真平台上验证传感器故障诊断算法以及对发动机部件性能衰减的估计结果。低压转子传感器软故障的算法仿真结果如图8所示，是基于1组卡尔曼滤波器的传感器软故障诊断及隔离算法[13]。以风扇效率衰减2%为例，对发动机重要部件性能衰减的估计情况如图9所示[14]。

由实验结果可以看出，2种算法与软件仿真结果一致，本文设计的状态监控系统可较好的实现发动机状态监控系统的重要功能。

5 结论

本文借鉴国外典型的发动机状态监控系统，阐述了发动机状态监控系统的结构，并利用代码自动生成技术，实现了机载发动机状态监控系统原理样机的重要功能。实验结果显示，原理样机可较好的实现机载状态监控系统的主要功能，对发动机状态监控系统的研究有一定的意义。

[1] Newlon R O,White D J,DussaultP L.Condition Monitoring of Rotorcraft Structures:Why We Need It and How to Achieve It[R].AIAA-2007-1671.

[2] Jaw LC.RecentAdvancementsin Aircraft Engine Health Management(EHM)Technologies and Recommendations for theNextStep[R].ASMEGT2005-68625,2005.

[3] Li Y G,Nilkitsaranont P.Gas Turbine Performance Prognostic for Condition-base maintenance[J].Applied Energy 2009,86:2152-2161.

[4] 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．

[5] 姜彩虹，孙志岩，王曦.航空发动机预测健康管理系统设计的关键技术[J]航空动力学报.2009(12).

[6] Roemer M J.Engine Health Monitoring System for Advanced Diagnostic Monitoring for Gas Turbine Engines[R].AFRL-PR-WP-TR-1998-2120.

[7] Alcock S L A,Shepherd D.The Development of an Advanced Diagnostic/Prognostic System for the RB199 Aero Engine[R].IEEE AC paper#1340.2004,10.

[8] Litt J,Simon D L,Meyer C.NASA Aviation Safety Program Aircraft Engine Health Management Data MiningTools Roadmap[R].NASA/TM-2000-210030.

[9] 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.

[10] Tanner G F,Crawford J A.An Integrated Engine Health Monitoring System for Gas Turbine Aero-engines[R].PSB-jac-030514,2003.

[11] 《航空发动机设计手册》编委会.航空发动机设计手册（第三册)[M].北京：航空工业出版社，2000：315-361.

[12] Pare M,Muir D.Engine Condition Monitoring System for the Canadian Forces F404-GE-400 engine[R].NSN 7540-01-280-5500,1998.

[13] 王英俊，谢寿生.航空发动机性能趋势监控定量化的方法研究[J].航空动力学报.2003,18(4).

[14] 胡金海，钱坤，丁键,等.表征某型发动机工作状况的特征参数研究[J].燃气涡轮试验与研究,2005,18(1).

[15] 李睿,郭迎清,吴文斐.航空发动机传感器故障诊断设计与验证综合仿真平台[J].计算机测量与控制.2010,(3).

[16] 薛薇,郭迎清.航空发动机控制系统多传感器软故障检测研究[J].计算机测量与控制.2007,15(5):585-586.

[17] Wei X,Yingqing G.Aircraft Engine Sensor Fault Diagnostics Based on Estimation of Engine's Health Degradation[J].Chinese Journal of Aeronautics.2009,22(1):18-21.