【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于航空发动机整机性能退化分析领域，通过设计一种差值回归方法来解决航空发动机外场使用期间的性能标定问题。
技术介绍
1、航空发动机作为飞机的主要动力系统，其可靠性对于飞行安全至关重要。航空发动机长期在高温高压下运行，需要不断切换以满足不同任务的动力需求。导致航空发动机的关键部件不断累积退化。当航空发动机部件的退化累积到一定程度时，其性能将偏离正常水平甚至失效。随着智能传感和信号处理技术的进步，预测性维护已成为智能制造的一个重要方面。通过分析和预测航空发动机的性能退化，可以制定更有效的维护计划，提高航空发动机的整体性能，延长航空发动机的使用寿命。
2、实际上，用于性能分析的稳态数据通常是从多个连续变化的工况下收集的。受到不同的运行条件的影响，直接采集的性能参数无法反应发动机的性能变化趋势。因此，需要将不同工况下采集的传感器信号统一到同一基准工况下，以实现对发动机的性能标定。kmeans方法被广泛的应用于消除工况变化对性能参数的影响，但其需要提前假定工况的个数，并且在按工况进行修正后，数据无量纲失去了原有的物理含义。相比于得到无量纲的变化趋势，在发动机综合性能监控中，更希望将性能参数统一到同一工作条件下，以直观的评估发动机性能，如排气温度裕度egtm。经典的相似换算法能够将所有的稳态数据换算到同一工况下，然而，广泛使用的标准相似换算公式实际应用过程中需要进行修正以适应不同发动机。修正标准相似换算公式通常需要实验数据支持，而获取真实发动机的大量实验数据是困难的。对于这一情况，另一种解决方法是通过构建发动机机理模型
技术实现思路
1、为了解决当前航空发动机外场稳态数据采集自多个工况难以进行性能标定的问题，本专利技术提出了一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法(g-drm)，可以有效解决航空发动机整机性能标定的问题。
2、所述航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法(g-drm)，包括相采集时刻参数差值计算、基于高斯混合模型的聚类、基于支持向量回归模型构建和性能参数修正，四个部分。其利用差值方法将相邻时间点采集的数据作差值的退化量消除，同时，采用高斯混合模型将数据分为多个类别，分别采用支持向量回归方法拟合每个类别的数据，以得到更为准确的回归模型。相比于其他发动机整机性能标定方法，差值回归方法能够在构建回归模型时不受性能退化的影响，特别是针对航空发动机外场工作中连续的工况变化，有效的构建了不同环境参数与状态参数对发动机性能参数影响的函数关系式。
3、本专利技术提出的一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，包括如下步骤：
4、步骤1：将航空发动机飞行过程中收集到的稳态数据集进行拆分，分为环境参数和状态参数；航空发动机的工况由环境参数和状态参数唯一决定；
5、步骤1的必要注释：航空发动机稳态数据集包含：环境参数、状态参数和性能参数三个部分；航空发动机稳态数据集该数据集共包含i个发动机实体，第i台发动机共收集了ki个稳态数据点，其中tik表示第i台发动机的第k个稳态数据采样点距离该发动机第一个采样点的有效工作时间。表示第i台发动机的第k个稳态数据点对应的环境参数，如大气总温、绝对气压高度等。表示第i台发动机的第k个稳态数据点对应的飞行状态参数，如油门角度、真空速、转速等。表示第i台发动机的第k个稳态数据点对应的性能参数，如排气温度、输出扭矩等。航空发动机环境参数包括：绝对气压高度ha、相对气压高度hr、大气总温tt、大气静温ts；状态参数包括：马赫数h、转速ng、真攻角θ、真空速vt、指示空速vi；性能参数包括：油门角度pla、扭矩τ、瞬时耗量sfc。
6、步骤2，对性能参数进行建模，并分别计算同一发动机相邻采集点同一参数差值；
7、所述方法包括性能参数p，环境参数e和状态参数s决定工况条件的函数式f(e，s)，与飞行有效工作时间t以及为每台发动机的特异性指标z有关的性能参数衰退值函数式d(t，z)，数据采集噪声ε，对性能参数建模为：
8、p＝f(e，s)+d(t，z)+ε；
9、按照维修信息，将每一台发动机稳态数据划分为多个片段，计算每一台发动机实体中每个片段中任意两个相邻采样点之间的差值，其中环境参数差值δe，飞行状态参数δs，性能参数δp；
10、步骤2的必要注释：性能参数建模分别由飞行工况f(e,s)、性能衰退量d(t,z)和数据采集噪声组成。我们假设，同一台航空发动机，在不进行维护的前提下，其任意两个相邻采集点内发动机的性能变化可以忽略不记，即d(tik,zi)＝d(ti(k-1),zi),但d(ti(k+1),zi)≠d(ti(k-1),zi)，由此计算任意两个相邻采集点环境参数差值：
11、
12、状态参数差值：
13、
14、性能参数差值：
15、
16、均不受性能退化影响。
17、步骤3，在训练阶段，拟合结合高斯混合模型(gmm)的差值回归模型(g-drm)。
18、步骤3的必要注释：在构建差值回归模型前，采用gmm对差值数据进行聚类，以提升模型的精度。gmm作为单一高斯概率密度函数的延伸，能够平滑的近似任意形状的密度分布，可利用多个分布组合描述差值稳态数据。定义多维随机向量x＝(δe,δs)t,将联合概率密度函数表示为m个多元高斯分布函数的加权和:
19、
20、其中为模型的参数。πm∈(0,1)为第m个高斯分布的权值，且所有权值之和为1，即n(xn|μm,∑m)为多元高斯分布，其均值为μm，协方差矩阵为σm。为了找最佳的m个高斯分布，用给定的数据对模型的参数θ进行估计。采用最大似然法求解θ。具体的，em算法由两个步骤组成：第一步，计算第n个样本属于第m个高斯分布的概率：
21、
22、第二步，通过计算得到的概率更新分布参数：
23、
24、重复以上两个步骤直到模型收敛。采用每个样本对应概率最大的高斯分布作为该样本的标签。利用负对数似然函数来选择模型，即下式的负值：
25、
26、负对数似然函数用于衡量当前模型参数对于已知样本集的解释情况，其值越小越好，将数据划分为最佳的m类。将差值数据环境参数差值δe、飞行状态参数δs和性能参数δp使用gmm进行聚为m类，采用svr拟合m个类得到m个差值回归模型，回归模型为δp＝h(δe,δs)。
27、步骤4，在测试阶段，选定基准工况点，并分别计算同一发动机不同采集点与基准点的参数差值，输入差值回归模型，原始性能参数与结果作差得到统一工况后本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤1中，航空发动机环境参数包括：绝对气压高度Ha、相对气压高度Hr、大气总温Tt、大气静温Ts等；状态参数包括：油门角度PLA，马赫数H、转速Ng、真攻角θ、真空速Vt、指示空速Vi等；性能参数包括：排气温度EGT、扭矩τ、瞬时耗量SFC。
3.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤2，同一台航空发动机，在不进行维护的前提下，其任意两个相邻采集点内发动机的性能变化忽略不记，即d(tik，zi)＝d(ti(k-1)，zi)，但d(ti(k+1)，zi)≠d(ti(k-1)，zi)，由此计算任意两个相邻采集点环境参数差值飞行状态参数差值性能参数差值均不受性能退化影响。
4.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤3中，在构建差值回归模型前，采用GMM对差值数据进行聚类，以提升模型的精度；定义由环
5.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤4中，采用每台发动机初始装机状态作为标准工作条件(Ei0，Si0)，由于特异性指标z的影响，每台发动机即使在相同状态下所测得的性能参数也存在偏差，即Pi0≠Pj0。
6.根据权利要求5所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤4中，每台发动机初始状态的环境参数和状态参数不完全相同，计算所有数据与标准工作条件下的差值，环境参数差值状态参数差值性能参数差值
7.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤4中，△P0不仅受到△E0，△S0的影响同时受到发动机退化效应d的影响，即△P0＝h(△E0，△S0)+d(t,z)+ε；依据训练阶段学习得到的GMM模型结合△E0，△S0将样本划分到不同的类中。
8.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤4中，采用下式计算得到标准的稳态性能参数P′：P′＝P0+(△P0-△P′0)＝P-△P′0＝P0+d(t，z)+ε+b其中P为目标数据的性能参数实测值，P0为基准工况的实测值，△P0＝P-P0为目标数据与基准工况性能参数实测值的差，△P′0＝h′(△E0，△S0)为模型预测值，b＝h(△E0，△S0)-h′(△E0，△S0)为模型的拟合误差。
...【技术特征摘要】
1.一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤1中，航空发动机环境参数包括：绝对气压高度ha、相对气压高度hr、大气总温tt、大气静温ts等；状态参数包括：油门角度pla，马赫数h、转速ng、真攻角θ、真空速vt、指示空速vi等；性能参数包括：排气温度egt、扭矩τ、瞬时耗量sfc。
3.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤2，同一台航空发动机，在不进行维护的前提下，其任意两个相邻采集点内发动机的性能变化忽略不记，即d(tik，zi)＝d(ti(k-1)，zi)，但d(ti(k+1)，zi)≠d(ti(k-1)，zi)，由此计算任意两个相邻采集点环境参数差值飞行状态参数差值性能参数差值均不受性能退化影响。
4.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外场使用性能标定的差值回归方法，其特征在于，步骤3中，在构建差值回归模型前，采用gmm对差值数据进行聚类，以提升模型的精度；定义由环境参数差值δe和飞行状态参数差值δs组成多维随机向量x＝(△e，δs)t，将该向量的联合概率密度函数表示为m个多元高斯分布函数的加权和：
5.根据权利要求1所述一种用于航空发动机外...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵永平，王宇强，梁博宇，张添丁，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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