航空发动机控制系统传感器故障诊断研究.pdf

南京航空航天大学硕士学位论文航空发动机控制系统传感器故障诊断研究姓名：陈毅申请学位级别：硕士专业：航空宇航科学与技术（系统仿真与控制）指导教师：黄金泉20070101南京航空航天大学硕士学位论文 i摘 要 摘 要 传感器故障可能导致发动机控制系统失效， 建立发动机控制系统传感器故障检测、隔离与重构（FDIA）系统可以提高发动机控制系统的可靠性 本文针对航空发动机控制系统的传感器故障诊断进行研究， 利用卡尔曼滤波器组，设计出传感器故障诊断系统该系统不仅能对发动机单个传感器故障进行检测与隔离，还能重构出故障传感器的测量值，保证在传感器发生故障时控制系统能继续安全可靠地运行 利用 Simulink 软件，建立了传感器故障诊断通用仿真平台，在此平台上对故障诊断系统的各项功能进行仿真验证， 并分析了影响故障诊断系统性能的各种因素，提出了降低故障误诊率和漏诊率的方法 在单个故障诊断的基础上，提出双重传感器故障诊断系统的设计方法，该诊断系统能对双重传感器故障进行诊断，并通过仿真得到验证 考虑到发动机部件可能发生故障， 本文还提出了一种区分传感器故障和部件故障的方法，该方法不仅提高了发动机传感器故障诊断系统的可靠性，还能对航空发动机进行状态监视和对发动机部件进行故障诊断。

关键词：关键词：航空发动机，卡尔曼滤波器组，传感器故障，部件故障，故障诊断， 数据重构 航空发动机控制系统传感器故障诊断研究 iiABSTRACT The control system of aircraft engine may be failed because of sensor faults, so a system of sensor Faults Detection, Isolation and Accommodation(FDIA) is critical to ensuring reliable operation of engine control system. Using a bank of Kalman filters， an aircraft engine sensor fault diagnostics system is developed. The system can not only detect the single faulted sensor but also accommodate the faulted sensor’s measure to ensure engine control system operation safety when the sensor fault happens. A universal simulation platform for aircraft engine sensor fault diagnostics is designed by using Simulink software. Simulations are performed on the platform to make sure the feasibility of the sensor failure diagnostics system. The factors which impact the performance of the fault diagnostics system are analyzed. Methods of reducing false alarms and missed detections are proposed. Based on the single sensor fault diagnostics system, an enhanced engine sensor fault diagnostics system is developed. Simulation results show that the enhanced sensor fault diagnostics system can accurately diagnose multiple sensor faults that happen at one time. In consideration of components’ faults, an effective method, which could differentiate sensor and component fault, is developed on the basis of sensors fault diagnostics system. It can enhance the reliability of engine sensor fault diagnostics system, monitor aircraft engine’s working status and diagnose component faults. Keywords: aircraft engine, a bank of Kalman filters, sensor fault, component fault, fault diagnostics, data accommodation 南京航空航天大学硕士学位论文 v图、表清单 图、表清单 图 2.1 NL小扰动非线性仿真 ......................................... 8 图 2.2 动态仿真流程图............................................... 9 图 2.3 非线性和线性模型的动态仿真比较（以NL测量值为索引） ........ 10 图 2.4 非线性和线性模型的动态仿真比较（以NL模型计算值为索引） .... 11 图 2.5 传感器测量值与测量噪声...................................... 13 图 2.6 恒偏差故障生成模块.......................................... 15 图 2.7 恒偏差故障模拟仿真.......................................... 16 图 2.8 渐变型故障生成模块.......................................... 16 图 2.9 渐变型故障模拟仿真.......................................... 16 图 3.1 小偏差模型中卡尔曼滤波器的发动机状态估计.................... 22 图 3.2 大偏差模型中卡尔曼滤波器的发动机状态估计.................... 23 图 3.3 风扇转速 50%和 95%对应的常值增益滤波器状态估计效果比较....... 23 图 3.4 传感器发生故障时卡尔曼滤波器的状态估计...................... 24 图 4.1 发动机传感器 FDIA 系统....................................... 25 图 4.2 传感器 FDIA 系统工作流程图................................... 26 图 4.3 发动机传感器 FDIA 通用仿真平台模型库......................... 30 图 4.4 封装卡尔曼滤波器模块........................................ 31 图 4.5 卡尔曼滤波器模块参数设置.................................... 32 图 4.6 故障检测和隔离仿真平台...................................... 32 图 4.7 发动机传感器 FDIA 系统仿真平台............................... 34 图 4.8 无故障时的故障指示信号...................................... 35 图 4.9 低压轴转速（NL）传感器发生 0.8%恒偏差故障 .................. 36 图 4.10 燃烧室出口压力（4P）传感器发生渐变型故障.................. 37 图 4.11 动态过程低压涡轮进口温度（45T）传感器恒偏差故障........... 39 图 4.12 燃烧室出口压力（4P）传感器恒偏差故障数据重构.............. 40 图 4.13 燃烧室出口压力（4P）传感器渐变型故障数据重构.............. 40 图 5.1 发动机传感器双重故障诊断系统................................ 42 图 5.2 发动机传感器双重故障诊断系统仿真平台........................ 44 图 5.3 单个传感器故障诊断系统的五个故障指示信号.................... 45 图 5.4 双重传感器故障诊断系统的四个故障指示信号.................... 45 图 5.5 NL传感器故障大小对故障指示信号的影响 ...................... 46 航空发动机控制系统传感器故障诊断研究 vi图 5.6 不同测量噪声大小对传感器 FDIA 系统的影响（无故障时） ........ 47 图 5.7 不同测量噪声大小对传感器 FDIA 系统的影响（故障发生时） ...... 48 图 5.8 不同噪声下对故障的检测隔离 ................................. 48 图 6.1 风扇效率下降 2%时的健康参数估计 ............................. 54 图 6.2 单一部件故障诊断结果 ....................................... 56 图 6.3 各部件故障对转速（NL、NH）的不同影响 .................... 57 图 6.4 传感器故障与部件故障区分系统 ............................... 58 图 6.5 风扇效率下降 3%时的故障指示信号 ............................. 60 图 6.6 风扇效率下降 5%的故障指示信号 ............................... 61 图 6.7 风扇转速（NL）传感器故障和部件故障的比较 .................. 63 图 6.8 燃烧室出口压力（4P）传感器故障和部件故障的比较 ............ 64 表 2.1 低压轴转速测量噪声分析结果 ................................. 14 表 2.2 高压轴转速测量噪声分析结果 ................................. 14 表 2.3 国外典型测量值及测量噪声百分比 ............................. 14 表 2.4 国内传感器测量指标 ......................................... 14 表 6.1 设置的单一故障 ............................................. 56 表 6.2 单一部件故障诊断结果 ....................................... 57 表 6.3 故障类型隔离机制 ........................................... 59 承诺书 承诺书 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指。