基于信息融合技术的航空发动机故障诊断措施

刘斌 石山

摘要：航空发动机故障诊断指的是以航空发动机领域作为主要探究方向的一种新技术，且该技术已是国内外关注的一热点话题。近几年，又兴起了一门信息融合技术，并且已在各个领域积极推广和广泛应用。然而，从当前的发展情况来看，该技术在航空发动机故障诊断领域应用还处在初级探究阶段，经研究发现，在故障诊断过程中，能够利用的信息偏多。因而，我们只有合理利用这些信息对设备故障予以诊断，才可进一步提升故障诊断精度。

关键词  信息;航空发动机;故障诊断;措施

1.前言

文章作者把信息融合技术应用在了航空发动机故障诊断过程中，并且提出了基于信息融合技术故障诊断系统，充分利用信息融合技术能够为航空发动机提供更多数据来予以融合，目的是为获得精度高的逼近值，以实现对航空发动机的故障诊断。希望本文的论述可以为今后航空发动机安全运行及控制系统设计提供更多有价值的参考和借鉴。

2.当前国内外对航空发动机故障诊断研究现状的分析

2.1国内研究现状

通过研究表明，显示气路部件故障占发动机整体故障的大部分。所以，当前国内外大部分发动机健康管理探究主要集中在监控发动机气路性研究上。根据系统结构划分可分为两类，即机载子系统与嵌入式地面子系统。其中，前一种系统的主要功能为搜集、实时数据，对飞行状态进行实时监控和诊断;而地面子系统的主要功能是参照实时飞行数据、历史飞行数据、维护数据做深入分析。我国在飞行器检测方面的研究起步相对较晚，自20世纪80年代，我国一些科研院校开始对其进行研究。如：在上世纪90年代初，我国国防科技大学提出了液体火箭发动机健康管理系统，即HMS，同时也是首个具有故障检测的功能。

2.2国外研究现状

在歐、美等多个国家，已在非航空与航空燃气涡轮发动机中引入了航空发动机故障诊断系统。例如：早在1969年，美国GE公司便把状态监视系统应用在了T-700-GE-700的涡轴发动机上;在经过十年的研究与发展，在F404-GE-400涡扇发动机上应用了监视系统与寿命跟踪系统;而到了1985年，GE公司又提出了ADEPT系统;自1994年开始由最初的6.1版本升级到了10.1版本。

3.信息融合技术

3.1原理

信息融合原理是一个信息综合处理的过程，是利用多个传感器，合理支配、使用这些传感器与观测信息，将这些传感器在时间或者是在空间上的冗余、互补信息按照一定的准则进行重新组合，目的是为获得被测对象的一致性解释与描述，这样信息系统便获得了比其它组成部分子集所构成系统有更优越的性能。

3.2模型

在经过对信息融合探究的时间里，人们提出了多个信息融合模型，而它们的相同点是在信息融合过程中要经过多级处理。信息融合分为两种处理方法，即低层处理与高层处理。其中，低层处理主要涉及到数据预处理、目标检测、分类、跟踪;而高层处理主要包含态势与威胁的预测和对融合过程的提取。

3.3算法

信息融合技术指的是数据综合处理技术与多学科相互交叉的一种具体体现，而且也是把全部的输入数据在同一个公共空间内予以描述，同时在此空间内对这些数据用恰当的数学法予以综合处理，再用相对应的形式输出。而当前信息融合的算法主要包含模型类识别方法、参数分析法以及知识模型类识别法三种算法。

4.信息融合技术在航空发动机故障诊断中的应用

4.1某发动机结构基本概况

选择某型号的涡扇发动机，简单的说它是一种由双转子轴向压气机的一种涡轮风扇发动机。其该结构主要由机件与工作系统两大部分构成。

4.2诊断模型

4.2.1信息融合功能模型

现阶段，有很多研究者站在不同的研究角度对信息融合模型进行了深入探究和分析，目的是为了能够从功能、结构上来描述多传感器融合技术。而最具有权威性的且有着较大影响力的功能模型是由美国的DPS公司的研究人员所提出的。因此本文采用这种信息融合功能模型来对该型号的涡扇发动机故障诊断构建相应的诊断模型。

4.2.2信息融合故障诊断一般框架

图1 信息融合故障诊断框架

在实践当中，故障诊断不可能会应用到所有的融合环节，而是参照具体的实际问题来选择最佳的信息融合框架。例如：（DEI+FEI）-DEO融合模型是一个将混合特征作为输入，决策作为输出的一个过程。可以说，此模型应用在故障诊断领域是十分合理、科学的。

故障征兆是故障诊断的灵魂所在。而故障征兆时通过各类型的传感器获得更多有用的信息的，再经过信息的融合处理，对故障位置及类型进行确定。而以上处理过程即为信息融合过程。因此本文采取图1所示的信息融合故障诊断框架来对故障进行诊断对诊断结果进行分析发现这种诊断框架是可行的。由此看来，信息融合技术在航空发动机故障诊断中应用的研究是切实可行的。

4.2.3分层信息融合诊断功能模型

有研究者提出，神经网络故障诊断系统具有多种功能，如：联想、推测以及记忆。能够用来处理各种复杂的模式。所以，站在信息融合角度分析，神经网络故障诊断是特征级融合中特征输入——决策输出的过程。另外，D-S证据理论为经过对某一识别框架的多个证据体进行融合推理，再进一步得到决策结果，因而，D-S理论也是决策级融合中决策输入——决策输出过程。若把两只相互结合，可将信息融合技术优势完全发挥出来，同时进一步提升诊断的精度。

4.3航空发动机故障诊断模型

事实上，信息融合的本质是在同一个辨识框架中，把不同证据提重新合成一个新证据体的过程。而此合并过程可按照D-S证据理论合并规则予以实现，这样可解决多信息融合中存在的各类不确定性问题。而为了把不同故障征兆所提供的证据予以合并，必须按照当前的证据构造基本概率来分配函数。最终找出航空发动机存在故障的位置与类型。

5.结论及展望

总体来说，通过本文的论述我们得到了以下几点结论：其一，在论述了信息融合技术具有大众特性的基础上，由信息论角度对信息融合技术故障诊断方法的可行性予以了论证，进而提出了信息融合技术故障诊断框架。其二，对在故障诊断中遇到的各种不确定性的问题以及多传感器判断结果利用D-S证据理论对信息融合结果进行了判定，经论证，D-S证据理论可提升故障诊断精度以及诊断的可靠性。尽管信息融合技术在航空发动机故障诊断中应用十分广泛，但在实践当中，需要解决的问题还很多，希望研究人员在今后研究中对实践应用中可能遇到的问题予以研究，并且提出合理的应对措施。

参考文献：

[1]吴娅辉，李新良，张大治等.基于D-S证据理论的航空发动机振动故障分析[J].计算机应用与软件，2012，29（6）：105-108.

[2]黄燕晓.基于信息融合的涡轮发动机故障诊断方法研究[J].交通信息与安全，2011，29（6）：85-88.

[3]谢斌，蔡忠春，宋文波等.信息融合在航空发动机故障诊断中的应用研究[J].中国西部科技，2012，11（2）：34-35.