涡轮发动机故障诊断的信息融合软件系统测试



涡轮发动机故障诊断的信息融合软件系统测试

介绍一种根据发动机效率与流量诊断涡轮发动机部件及发动机故障的诊断软件系统。该系统由信息决策和信息融合两部分组成。通过仿真证明了该系统的准确性。

典型涡轮发动机（如CMAPSS）包括风扇、低压压缩机（LPC）、高压压缩机（HPC）、高压涡轮（HPT）和低压涡轮（LPT）5个部分。发动机性能可用发动机效率与流量表示，但这两个参数无法直接测量，可通过风扇出口压力、温度、LPC出口压力等10个参数估算。

故障诊断架构包括2部分：①运用诊断处理程序并根据测量数据预测发动机及部件效率及流量；②信息融合程序包括3个步骤，首先提取部件最低效率及流量值，然后利用模糊逻辑技术决策发动机部件状态，最后从发动机层面进行信息融合与最终故障决策。

信息决策子系统由5部分组成：风扇模块、LPC模块、HPC模块、HPT模块和LPT模块。各模块利用模糊算法，经过模糊化、模糊推理及逆模糊化分别诊断相应模块故障。信息融合子系统融合决策系统的5个输出，并利用模糊算法产生单个结果，即发动机状态。

开发并测试了集成信息决策和融合系统。利用模糊逻辑方法融合发动机不同部件的诊断信息。基于发动机部件参数，可诊断发动机部件及整个发动机的状态。集成算法在Matlab环境中实现。测试结果准确率可达到98.8%。

Tulha Hasan Al-Salah et al. Southeastcon, 2012 Proceedings of IEEE.

编译：李伟