CN105004526A - 基于发动机存储参数的故障检测系统 - Google Patents

Abstract

基于发动机存储参数的故障检测系统，将专家系统和自动化检测技术有机结合起来，实现检测与诊断的融合。诊断模块主要完成故障智能诊断和故障定位功能，检测模块将检测结果存入检测数据库中，故障诊断专家系统通过数据存取技术及知识获取程序将检测数据库中各个检测参数与标准数据库参数进行比较，若检测数据在标准数据公差范围内，则得出分部件工作正常的结论，否则进入推理机，利用系统查询和置信度分析计算实现故障定位。发动机故障诊断专家系统包括五大功能模块：人机交互界面、故障知识数据库、推理机制、知识获取程序和解释程序，各个模块在功能上相互配合，协调工作，不仅有利于系统高效工作，同时便于维护。

Description

基于发动机存储参数的故障检测系统

技术领域

本发明属于飞机发动机故障检测领域，具体涉及一种飞机发动机故障检测系统，保障飞机的安全飞行。

背景技术

飞机发动机故障检测包括对振动速度、滑油压力、滑油温度、燃油压力和燃气温度等存储参数的检测。通过传感器将采集的数据导入软件，并通过软件进行数据处理。但是，目前很多仪表观察不方便、精度不高，并且软件通过算法来确定与标准值的误差来判断发动机有无故障，判断不准确。此外软件的可视化做的不够好，并且不能对数据进行动态实时分析，同时许多发动机的故障检测是通过技术人员定期的检查来实现，智能化低，浪费大量人力物力。

目前，民航飞行系统对于飞机发动机的维护与保养仍坚持预防为主的维修思想，其主要维修策略是定时维修，但是随着人们对故障规律认识的不断深入以及可靠性理论在维修领域中的广泛应用，对于航空装备的维修逐渐形成了以可靠性为中心的维修思想，即视情维修。但是视情维修需要维修人员相当高的技术水平，同时还需要高智能化的技术保障装备，成本较高。

为此，亟待提出一种智能化、同时实现对发动机存储参数进行实时动态检测的技术方案。

发明内容

本发明针对现有检测方法或装置检测精度低、实时性差等技术问题提出的一种智能化的基于发动机存储参数的故障检测系统。

1.系统的总体设计方案

发动机故障诊断专家系统总体设计如图1所示：在某型飞机发动机动静态检查仪平台上建立发动机故障诊断专家系统，将专家系统和自动化检测技术有机结合起来，实现检测与诊断的融合，利用自动化检测模块进行数据采集和处理，取得发动机各参数特征信号。故障诊断专家系统主要完成检测模块所不能完成的故障智能诊断和故障定位功能。检测模块将检测结果存入检测数据库中，故障诊断专家系统通过数据存取技术及知识获取程序将检测数据库中各个检测参数与标准数据库参数进行比较，若检测数据在标准数据公差范围内，则得出分部件工作正常的结论，否则进入推理机，利用系统查询和置信度分析计算实现故障定位。

2.系统软件功能模块设计

发动机故障诊断专家系统软件设计采用模块化设计思想，在结构上将系统分为5大功能模块：人机交互界面、故障知识数据库、推理机制、知识获取程序和解释程序。各个模块在功能上相互配合，协调工作，不仅有利于系统高效工作，同时便于维护。

3.人机交互界面设计

如图2所示，系统对外有两个接口：一个是面向专家的开放式知识数据库接口；另一个是面向用户的半开放式故障信息查询、故障现象输入接口。其主要实现框图如图1所示。专家和用户通过身份验证进入系统，专家可以对用户进行管理、更改故障知识数据库。用户不仅可以进行故障信息的查询，还可以通过接口按照系统规定的数据格式进行故障现象的描述，提供数据供专家对故障知识库进行补充修改，从而提升系统性能。

4.系统故障知识数据库

知识数据库包括三部分内容：与检测数据对应的标准数据；飞机发动机构造、原理、控制的相关技术文档和维护规程；维护人员长期积累、整理、总结的发动机潜在故障点和维护经验。因此，故障知识具有数据量大（部件数量多导致）和数据种类多（有模拟量、数字量、开关量以及延迟时间）的特点。基于飞机发动机故障数据特点，系统故障知识数据库采用。关系数据库技术组织数据，放弃传统的文件I/O形式。故障知识数据库的开发平台采用ORACLE，充分利用ORACLE数据库强大的存储功能和完善的后期管理功能。首先根据维护人员提供的丰富的典型事故案例建立故障树;然后将故障树和检测数据进行融合转化为规范的知识条目构建故障知识数据库，消除单纯依靠故障树建立故障知识数据库导致知识库数据修改困难的问题；最后，根据维护实践过程中出现的新故障案例及数据对故障知识数据库不断修改和完善。故障知识库的数据结构表如表一所示：

表一：故障知识数据库设计

序号	字段名称	数据类型
			1	检测项目序号	Long Integer
2	检测项目内容	Alpha(200)
			3	正误	Alpha(50)
4	故障点序号	Long Integer
			5	故障点内容	Alpha(200)
6	故障点标志	Long Integer
			7	故障类型	Alpha(50)
8	映射条目	Long Integer

5.推理机制设计

推理机制是发动机故障诊断专家系统的核心，推理机制模拟的是专家思考问题的过程。本系统利用Borland C++、Build-Er编程语言，数据库SQL语言建立推理机制。推理机制设计主要包括三方面：推理规则数据库设计及推理控制策略选择、推理机制算法设计。

6.推理规则数据库设计

推理规则数据库与故障知识数据库是映射关系，所以推理规则数据库的设计参考故障知识数据库设计，在关系数据库架构的基础上设计推理规则数据库。推理规则数据库中“故障点序号”唯一的标识一条规则，用整形数表示，代表规则在数据库中的位置；“正向推理标志”和“反向推理标志”的取值为0和1，分别代表“数据驱动”的正向推理和“故障驱动”的反向推理；故障点内容格式为参数名称、测量结果。当推理规则为确定性的规则时，程序搜寻到索引关键字，根据故障点序号，从故障知识数据库中得出相应的推理结论。

 7.推理控制策略选择

飞机发动机是一个复杂系统，故障具有不确定性，如果故障诊断专家系统仅使用一种推理控制策略，必然导致推理结论的不准确。因此本系统采用层层推理的方式进行，逻辑图如图3所示。首先将故障现象与知识条目按发动机不同分系统进行分块组织，先将故障定位于分系统，然后再进行故障的进一步推理，直至定位于部件级，这就需要一种新的控制策略为推理顺利进行提供保障。系统采取正向推理和反向推理相结合的混合推理控制策略，这样可避免正向推理策略导致盲目推理以及反向推理策略导致求解范围大的问题，使系统能达到应用要求。

8.知识获取程序设计

知识获取是按照系统统一的知识条目表达形式，形成数据单元，并存入故障知识数据库的过程，同时负责保持知识条目含义的一致性及完整性，便于故障知识数据库的建立和修改，提高故障知识数据库健壮性。系统知识获取程序的设计思想是不仅专家可以方便地对故障知识数据库进行修改、完善，甚至用户也可以对故障现象进行描述，因此就需要采取开放式的知识获取方式，方便专家和用户对系统故障知识数据库的修改和完善。系统知识获取程序系统知识获取程序利用Builder编程语言，采用ADO数据存取技术对故障知识数据库中的知识进行读取和改写。ADO技术是Microsoft面向对象的数据库访问新技术，具有开放性、跨操作系统、跨语言、跨平台、编程简单等特点。

9、推理机制算法设计

CF[0 1]为推理规则可信度，它表示(有效映射＝映射条目)条件为真时由推理规则映射出的结论的准确性；

τ[0 1]为推理规则的激活条件，表示在推理规则可信度不满足条件时，该条映射关系的隶属度，表示该条规则的模糊可信度。

其算法语言描述为：

[START]

(1)推理规则数据库初始化；

(2)正向推理，按“最大集合”求解有效映射；

(3)IF(推演规则数据库为空) GoTo9 else  Goto4

(4)启动模糊推理，计算CF、τ值；

(5)IF(CF&&τ)GoTo7;Else  GoTo6

(6)反向推理，按“故障点策略”求交集，GoTo4；

(7)按照“完全适用”原则，剔除各记录的子集记录；

(8)IF((准确度)&&(互不为子集的记录<=2))GoTo10；Else GoTo7

(9)启动解释程序

(10)显示故障理论

[End]

10、解释程序设计

对于一个功能和结构完备的专家系统而言，不仅能以专家级的诊断水平排除故障，而且能够对故障推理过程和结论给出令用户满意、合理的解释。针对发动机故障现象复杂且不确定性的特点，系统设计了解释程序模块，包括帮助文件和检测结果分析。该模块可以向用户解释推理机制的推理过程；回答用户提出的疑难问题；对在故障知识数据库中无映射的故障现象进行模糊求解，给出可能性最高的一个或两个提示性信息，降低维护人员维护的盲目性。同时，系统具备解释功能后，专家可以相对方便地查找系统内部各层之间的隐含错误，有助于系统的维护和升级。

11．平台展示

该模块主要包括用户管理、知识管理、故障诊断、推理演示、信息查询、和退出系统这几大模块，其中的核心模块是故障诊断模块，正如图中所示，采集的参数主要包括起动点火线圈电量，主油路电磁阀的测试、副油路电磁阀的测试、加力点火线圈还有加力电磁阀得测试，其中前几项都在安全阈值范围内，说明发动机的这几项参数都是正常的，而加力点火线圈的测试结果是0.16A，超出了0.18-0.22安全阈值范围，这时候说明该项参数是有问题的，可以交给专家系统对该参数的异常，做出专家评估，得到评估报告，及时的通知发动机的专业维护人员对发动机故障及时定位并且进行检修，提高检测的效率。

附图说明

图1为系统的整体构成示意图；

图2为人机界面交互框图；

图3为逻辑推理示意图。

具体实施方式

故障诊断流程如下：

（1）进入系统界面后,点击故障诊断按钮进入故障诊断模块；

（2）进入模块后，动静态检查仪对参数进行检测,检测数据与标准数据库数据进行比较，判断正误，并通过系统界面显示；

（3）如果发动机的某项参数不在公差范围内，则进行推理；

（4）经过推理，系统输出相应故障诊断建议及结论。维护人员根据系统诊断建议给出维护人员建议，发动机故障排除，为维护人员排故节省大量时间。同时，维护人员通过系统推理的故障点序号，进入推理演示界面进行故障推理演示，熟悉故障机理，提高了维护人员对故障机理的认识；

(5)针对某型飞机发动机故障诊断困难以及视情维修对维修技术提出的更高要求，利用专家系统人工智能技术设计了该型飞机发动机故障诊断专家系统；该系统利用自动检测技术获得发动机状态参数，通过智能诊断实现故障定位；系统利用模块化设计思想进行了人机交互界面设计、故障知识数据库建立推理机制设计、获取知识程序设计及解释程序设计，实现了发动机故障的快速定位，提高了发动机诊断维修的时效性，保证了发动机的完好率。

综上所述：(1)本发明结合装备视情维修的需要，利用人工智能技术，在发动机动静态检查仪平台上，将专家系统与自动检测技术有机结合，设计了针对某型飞机发动机的故障诊断专家系统，实现了动静态检查仪不能实现的发动机部件的智能诊断与定位功能，提高诊断的时效性和发动机的完好率，真正提高装备技术保障水平。系统所具有的解释功能可以使维护人员了解故障诊断推理过程，认识故障发生机理，使用效果明显，受到民航系统欢迎。

(2)针对某型飞机发动机故障诊断困难以及视情维修对维修技术提出的更高要求，利用专家系统人工智能技术设计了该型飞机发动机故障诊断专家系统；该系统利用自动检测技术获得发动机状态参数，通过智能诊断实现故障定位；系统利用模块化设计思想进行了人机交互界面设计、故障知识数据库建立推理机制设计、获取知识程序设计及解释程序设计，实现了发动机故障的快速定位，提高了发动机诊断维修的时效性，保证了发动机的完好率。

(3)有良好的人际交互的页面，提供了故障知识数据库的匹配，把大量的发动机检测故障放入知识检测数据库中，为故障检测提供了一个检测的标准，并且这样的专家检测机制从某种意义上讲相对传统的检测更加合理，高效，可以实现快速定位，并且及时通知有效地部门实施检修，避免了传统发动机各种繁文缛节的操作，更加的智能化，对于现在高效运营的民航系统来说具有一定的意义。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (2)

1.基于发动机存储参数的故障检测系统，其特征在于，主要包括：人机交互界面、故障知识数据库、推理机制、知识获取程序和解释程序，利用自动化检测模块进行数据采集和处理，取得发动机各参数特征信号，检测模块将检测结果存入检测数据库中，故障诊断专家系统通过故障指示数据库将检测数据库中各个检测参数与标准数据库参数进行比较，若检测数据在标准数据公差范围内，则得出分部件工作正常的结论，否则进入推理机，利用系统查询和置信度分析计算实现故障定位。

2.根据权利要求1所述的基于发动机存储参数的故障检测系统，其特征在于，利用人工智能技术，在飞机发动机动静态检查仪平台上，将专家系统与自动检测技术有机结合，设计了针对飞机发动机的故障诊断专家系统，实现发动机部件的智能诊断与定位功能。