CN111209683A - 航空发动机工作状态识别模型构建方法、模型及识别方法 - Google Patents

航空发动机工作状态识别模型构建方法、模型及识别方法 Download PDF

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许政�
毕茂华
封桂荣
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Abstract

本发明公开了一种航空发动机工作状态识别模型构建方法、模型及识别方法，属于工作状态识别领域，要解决的技术问题为如何为飞机发动机提供准确的工作状态识别。构建方法包括：获取飞机多个架次的N种发动机参数，并构建第一时序数据集；根据上述N种发动机参数之间的相关性，对上述时序数据集进行特征提取，得到M种发动机参数，并基于所述M种发动机参数构建第二时序数据集；对于第二时序数据集进行人工标记，标记工作状态；根据人工标记后的第二时序数据集、基于C4.5决策树构建工作状态识别模型。模型为通过上述方法构建的模型。识别方法为通过上述方法构建的模型进行识别。

Description

航空发动机工作状态识别模型构建方法、模型及识别方法
技术领域
本发明涉及工作状态识别领域，具体地说是一种航空发动机工作状态识别模型构建方法、模型及识别方法。
背景技术
从上世纪90年代至今，航空装备技术飞速发展，尤其是在军事战略的调整以及航空装备作战使用样式发生变化的大环境下，飞机地面保障的要求越来越高，而保障航空发动机在其中是最为根本的因素。军事科技的飞速发展对航空发动机的保障以及故障预测提出了更高的要求。但是在长期的发展中，航空发动机的保障技术总是落后于其他航天装备的技术。原有的航空发动机保障体系在新装备条件下面临巨大的挑战，而对其保障的不到位，会大大降低军用飞机的战备完好率。
在航空发动机进行健康评估分析时，首先要做的就是准确地识别航空发动机的工作状态。不同的航空发动机工作状态，会产生不同的飞参数据，因此需要根据发动机的工作状态建立健康评估模型。而且在实际使用及维护过程中积累的经验和数据没能与设计数据很好地结合分析，造成理论与实际的脱离。航空发动机的工作状态没有自动识别机制，机务外场设备维护人员在检测航空发动机工作状态时，难以做到心中有数，预见性不足，导致难以准确地对航空发动机进行健康评估。
航空发动机的工作状态识别是评判发动机健康状态的基础，它时刻影响着军用飞机的作战效率和维修保障效率，因此其在整个部队中的作用极为重要，所以，在大力发展航空装备的同时，如何为飞机发动机提供准确的工作状态识别也是地面保障领域中亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足，提供航空发动机工作状态识别模型构建方法、模型及识别方法，来解决如何为飞机发动机提供准确的工作状态识别的问题。
第一方面，本发明提供一种航空发动机工作状态识别模型构建方法，基于C4.5决策树构建识别模型，所述构建方法包括如下步骤：
获取飞机多个架次的N种发动机参数，并构建第一时序数据集；
根据上述N种发动机参数之间的相关性，对上述时序数据集进行特征提取，得到M种发动机参数，所述M种发动机参数为对航空发动机工作状态敏感的发动机参数，并基于所述M种发动机参数构建第二时序数据集；
对于第二时序数据集进行人工标记，标记工作状态；
根据人工标记后的第二时序数据集、基于C4.5决策树构建工作状态识别模型。
作为优选，所述N种发动机参数包括低压涡轮后燃气总温、振动值、发动机低压转子转速、发动机高压转子转速、油门位置、低压进口叶片转角、高压进口叶片转角、喷口鱼鳞片位置、发动机进口空气总温、滑油进口压力、占空比S1、占空比S8和APII-39二次电源接通；
所述M种发动机参数包括中发动机低压转子转速N1、发动机高压转子转速N2、油门位置Alfa_PYD、低压进口叶片转角Alfa_1、高压进口叶片转角Alfa_2、喷口鱼鳞片位置Dpc、发动机进口空气总温T1、滑油进口压力Pm。
作为优选，根据上述N种发动机参数之间的相关性，对上述时序数据集进行特征提取之前，对第一时序数据集进行数据预处理，数据预处理包括：异常值剔除、缺失数据填补、去噪滤波和归一化处理。
作为优选，通过中值滤波的方法进行数据去噪，采用插值方法进行缺失数据填补。
作为优选，采用皮尔逊系数ρX,Y对上述N种发动机参数进行相关性分析，公式为：
Figure BDA0002367905870000021
其中，其中，X表示发动机参数x构建的向量，Y表示发动机参数y构建的向量，σX表示X的标准差，σY表示Y的标准差，cov(X,Y)表示发动机参数x与发动机参数y的协方差。
作为优选，工作状态分为停车、慢车、巡航、最大状态、小加力状态、全加力状态，分别对应标记为0、1、2、3、4和5。
作为优选，根据人工标记后的第二时序数据集、基于C4.5决策树构建工作状态识别模型，包括如下步骤：
计算第二时序数据集X的信息熵：
Figure BDA0002367905870000031
其中，Xi表示第二时序数据集X中发动机工作状态标记为i的数据，P(Xi)表示Xi在X中所占的比例；
根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的信息增益G(X,Cj)：
Figure BDA0002367905870000032
其中，Values(Cj)表示参数Cj的值域，|Xv|表示第二时序数据集X中参数Cj值为v为元素数量；
根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的分裂信息S(X,Cj)：
Figure BDA0002367905870000033
根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的信息增益率R(X,Cj)：
Figure BDA0002367905870000034
选择具有信息增益率R(X,Cj)的参数Cj作为决策树的根节点，在第二时序数据集剩下的参数中选择信息增益率最高的作为分叉节点，递归形成基于C4.5决策树的工作状态识别模型。
第二方面，本发明提供一种航空发动机工作状态识别模型，为通过如第一方面任一项所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法构建的工作状态识别模型。
第三方面，本发明提供一种航空发动机工作状态识别方法，包括如下步骤：
通过如第一方面任一项所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法构建的工作状态识别模型；
获取真实航空发动机参数，通过上述工作状态识别模型对真实航空发动机参数进行工作状态分析。
本发明的一种航空发动机工作状态识别模型构建方法、模型及识别方法具有以下优点：基于C4.5决策树构建的模型可有效识别航空发动机的工作状态，从而支撑航空发动机在不同工作状态下的健康情况；在构建工作状态识别模型时，对获取的数据进行预处理，可有效地简化计算，节约计算资源。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
下面结合附图对本发明进一步说明。
附图1为实施例1航空发动机工作状态识别模型构建方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
需要理解的是，在本发明实施例的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。在本发明实施例中的“多个”，是指两个或两个以上。
本发明实施例提供一种航空发动机工作状态识别模型构建方法、模型及识别方法，用于解决如何为飞机发动机提供准确的工作状态识别的技术问题。
实施例1：
本发明的一种航空发动机工作状态识别模型构建方法，基于C4.5决策树构建识别模型，该构建方法包括如下步骤：
S100、获取飞机多个架次的N种发动机参数，并构建第一时序数据集；
S200、根据上述N种发动机参数之间的相关性，对上述时序数据集进行特征提取，得到M种发动机参数，所述M种发动机参数为对航空发动机工作状态敏感的发动机参数，并基于所述M种发动机参数构建第二时序数据集；
S300、对于第二时序数据集进行人工标记，标记工作状态；
S400、根据人工标记后的第二时序数据集、基于C4.5决策树构建工作状态识别模型。
步骤S100中，获取的N种发动机参数包括低压涡轮后燃气总温、振动值、发动机低压转子转速、发动机高压转子转速、油门位置、低压进口叶片转角、高压进口叶片转角、喷口鱼鳞片位置、发动机进口空气总温、滑油进口压力、占空比S1、占空比S8和APII-39二次电源接通。
在获取上述的N种发动机参数后，进行数据预处理。包括异常值剔除、缺失数据填补、去噪滤波和归一化处理。本实施例中，先对所采集的时序数据集进行去噪滤波和缺失数据填补后，再进行归一后处理。其中，可采用中值滤波的方法进行数据去噪，采用插值方法进行缺失数据填补。对所采集的数据集进行归一化处理的目的主要是将所有需要计算的数据都缩小到0-1之间，有效地简化计算，节约计算资源。
步骤S200中采用皮尔逊系数ρX,Y对上述N种发动机参数进行相关性分析，公式为：
Figure BDA0002367905870000051
其中，其中，X表示发动机参数x构建的向量，Y表示发动机参数y构建的向量，σX表示X的标准差，σY表示Y的标准差，cov(X,Y)表示发动机参数x与发动机参数y的协方差。
并且选择M种对航空发动机工作状态敏感的发动机参数，包括发动机低压转子转速N1、发动机高压转子转速N2、油门位置Alfa_PYD、低压进口叶片转角Alfa_1、高压进口叶片转角Alfa_2、喷口鱼鳞片位置Dpc、发动机进口空气总温T1、滑油进口压力Pm。
步骤S300中由具有5年以上发动机工作状态判别经验的航空发动机专家进行手动标记。发动机的工作状态分为停车、慢车、巡航、最大状态、小加力状态、全加力状态，分别对应标记为0、1、2、3、4和5。
步骤S400中，根据人工标记后的第二时序数据集、基于C4.5决策树构建工作状态识别模型，包括如下步骤：
S410、计算第二时序数据集X的信息熵：
Figure BDA0002367905870000061
其中，Xi表示第二时序数据集X中发动机工作状态标记为i的数据，P(Xi)表示Xi在X中所占的比例；
S420、根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的信息增益G(X,Cj)：
Figure BDA0002367905870000062
其中，Values(Cj)表示参数Cj的值域，|Xv|表示第二时序数据集X中参数Cj值为v为元素数量；
S430、根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的分裂信息S(X,Cj)：
Figure BDA0002367905870000063
S440、根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的信息增益率R(X,Cj)：
Figure BDA0002367905870000064
S450、选择具有信息增益率R(X,Cj)的参数Cj作为决策树的根节点，在第二时序数据集剩下的参数中选择信息增益率最高的作为分叉节点，递归形成基于C4.5决策树的工作状态识别模型。
本发明的航空发动机工作状态识别模型构建方法得到的工作状态识别模型，可对航空发动机参数进行分析得到航空发动机工作状态。
实施例2：
本发明的一种航空发动机工作状态识别模型为通过实施例1公开的一种航空发动机工作状态识别模型构建方法构建的工作状态识别模型，可对航空发动机参数进行分析得到航空发动机工作状态。
实施例3：
本发明的一种航空发动机工作状态识别方法，包括如下步骤：
(1)通过如实施例1公开的航空发动机工作状态识别模型构建方法构建的工作状态识别模型；
(2)获取真实航空发动机参数，通过上述工作状态识别模型对真实航空发动机参数进行工作状态分析。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (9)

1.航空发动机工作状态识别模型构建方法，其特征在于基于C4.5决策树构建识别模型，所述构建方法包括如下步骤：
获取飞机多个架次的N种发动机参数，并构建第一时序数据集；
根据上述N种发动机参数之间的相关性，对上述时序数据集进行特征提取，得到M种发动机参数，所述M种发动机参数为对航空发动机工作状态敏感的发动机参数，并基于所述M种发动机参数构建第二时序数据集；
对于第二时序数据集进行人工标记，标记工作状态；
根据人工标记后的第二时序数据集、基于C4.5决策树构建工作状态识别模型。
2.根据权利要求1所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法，其特征在于所述N种发动机参数包括低压涡轮后燃气总温、振动值、发动机低压转子转速、发动机高压转子转速、油门位置、低压进口叶片转角、高压进口叶片转角、喷口鱼鳞片位置、发动机进口空气总温、滑油进口压力、占空比S1、占空比S8和APII-39二次电源接通；
所述M种发动机参数包括中发动机低压转子转速N1、发动机高压转子转速N2、油门位置Alfa_PYD、低压进口叶片转角Alfa_1、高压进口叶片转角Alfa_2、喷口鱼鳞片位置Dpc、发动机进口空气总温T1、滑油进口压力Pm。
3.根据权利要求1所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法，其特征在于根据上述N种发动机参数之间的相关性，对上述时序数据集进行特征提取之前，对第一时序数据集进行数据预处理，数据预处理包括：异常值剔除、缺失数据填补、去噪滤波和归一化处理。
4.根据权利要求3所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法，其特征在于通过中值滤波的方法进行数据去噪，采用插值方法进行缺失数据填补。
5.根据权利要求3所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法，其特征在于采用皮尔逊系数ρX,Y对上述N种发动机参数进行相关性分析，公式为：
Figure FDA0002367905860000011
其中，X表示发动机参数x构建的向量，Y表示发动机参数y构建的向量，σX表示X的标准差，σY表示Y的标准差，cov(X,Y)表示发动机参数x与发动机参数y的协方差。
6.根据权利要求1所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法，其特征在于工作状态分为停车、慢车、巡航、最大状态、小加力状态、全加力状态，分别对应标记为0、1、2、3、4和5。
7.根据权利要求1、2、3、4、5或6所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法，其特征在于根据人工标记后的第二时序数据集、基于C4.5决策树构建工作状态识别模型，包括如下步骤：
计算第二时序数据集X的信息熵：
Figure FDA0002367905860000021
其中，Xi表示第二时序数据集X中发动机工作状态标记为i的数据，P(Xi)表示Xi在X中所占的比例；
根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的信息增益G(X,Cj)：
Figure FDA0002367905860000022
其中，Values(Cj)表示参数Cj的值域，|Xv|表示第二时序数据集X中参数Cj值为v为元素数量；
根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的分裂信息S(X,Cj)：
Figure FDA0002367905860000023
根据M种发动机参数计算每一种参数Cj(j＝1,2,......,M)的信息增益率R(X,Cj)：
Figure FDA0002367905860000024
选择具有信息增益率R(X,Cj)的参数Cj作为决策树的根节点，在第二时序数据集剩下的参数中选择信息增益率最高的作为分叉节点，递归形成基于C4.5决策树的工作状态识别模型。
8.航空发动机工作状态识别模型，其特征在于为通过如权利要求1-7任一项所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法构建的工作状态识别模型。
9.航空发动机工作状态识别方法，其特征在于包括如下步骤：
通过如权利要求1-7任一项所述的航空发动机工作状态识别模型构建方法构建的工作状态识别模型；
获取真实航空发动机参数，通过上述工作状态识别模型对真实航空发动机参数进行工作状态分析。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115060503A (zh) * 2022-05-30 2022-09-16 西北工业大学 一种基于状态信息熵的航空发动机转子运行状态评估方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107566389A (zh) * 2017-09-19 2018-01-09 济南互信软件有限公司 一种基于c4.5决策树的模仿url链接钓鱼域名识别方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107566389A (zh) * 2017-09-19 2018-01-09 济南互信软件有限公司 一种基于c4.5决策树的模仿url链接钓鱼域名识别方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周胜明;曲建岭;高峰;王小飞;: "基于HE-SVDD的航空发动机工作状态识别" *
秦旭刚，秦京建，刘家瑞: "基于遗传算法优化SVM的风速识别" *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115060503A (zh) * 2022-05-30 2022-09-16 西北工业大学 一种基于状态信息熵的航空发动机转子运行状态评估方法
CN115060503B (zh) * 2022-05-30 2024-04-12 西北工业大学 一种基于状态信息熵的航空发动机转子运行状态评估方法

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