CN114741945A - 一种航空发动机在线故障的诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明一种航空发动机在线故障的诊断方法，包括以下步骤：将采集到的发动机多维时序性能参数样本制作成数据集，并进行数据预处理；构建基于深度自编码网络的故障诊断模型；将正常性能参数样本输入故障诊断模型进行训练，构建发动机健康模型；将正常和异常的数据输入发动机健康模型进行测试，得到满足要求的发动机健康模型；将在线实时采集的发动机多维性能参数数据进行预处理，然后将数据输入健康模型中，判断发动机是否发生故障。该方法能实现在变工况下对发动机多维时序性能参数进行监控和故障诊断，并且本发明能有效提取发动机多维健康参数的隐藏特征，并通过建立发动机健康模型，提高了故障诊断的准确率。

Description

一种航空发动机在线故障的诊断方法
技术领域
本发明涉及了发动机在线故障诊断的技术领域，具体涉及了一种航空发动机在线故障的诊断方法。
背景技术
航空发动机是飞机的“心脏”，其工作状态和性能将直接影响飞机的飞行安全。采用有效的发动机故障诊断方法来及时检测发动机故障对于确保飞机的飞行安全和降低发动机维修成本具有重要意义。
近几年来，一种属于无监督学习的深度学习算法-自编码网络也在航空发动机故障诊断中得到了一定的研究应用。但是现有技术常常采用一维卷积神经网络模型对振动信号进行特征提取和类型识别，而在实际的航空发动机状态监控过程中，难以满足同时对多维数据进行监控及诊断；同时采用有监督学习神经网络—卷积神经网络模型进行故障诊断，具有很强的数据标签依赖性，一旦发动机的工况发生变化，需要重新对数据进行标签处理，难以满足在线诊断的要求。
因此，研发一种可实时动态监控诊断发动机多维性能参数，同时提高发动机故障的准确率的航空发动机在线故障的诊断方法具有十分重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于：针对现有技术航空发动机故障诊断方法中存在难以实现在变工况下对发动机多维时序性能参数进行监控和故障诊断的问题，提供一种新颖的航空发动机在线故障的诊断方法，该诊断方法可同时满足对多维数据进行监控及诊断，模型数据标签依赖性低，可用以实时检测发动机的在线故障，提高发动机故障诊断的准确率，增强航空发动机工作的可靠性，降低发动机维修成本，确保飞行安全。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种航空发动机在线故障的诊断方法，包括以下步骤：
步骤1、构建基于深度自编码网络的故障诊断模型：将输入自编码网络的多维数据整合为单维数据，并对单维数据进行编码和解码操作；
步骤2、将采集到的发动机多维时序性能参数样本制作成数据集，并对数据集进行预处理，以消除数据中的高频噪声；
然后，将预处理后的数据集分为训练集和测试集，训练集仅包括正常性能参数样本，测试集包含正常性能参数样本和异常性能参数样本；
步骤3、采用训练集的数据输入所述步骤1构建的故障诊断模型进行训练，提取正常样本性能参数的隐藏特征，构建发动机健康模型；
步骤4、将测试集的数据输入所述步骤3构建的发动机健康模型进行测试；若模型测试效果不满足要求，则进一步调整发动机健康模型相关结构和参数，重新进行步骤3的模型训练和步骤4的模型测试，直至步骤4的模型测试效果满足要求，保存满足要求的发动机健康模型；
步骤5、将在线实时采集的发动机多维性能参数数据进行预处理，然后将数据输入所述步骤4保存的发动机健康模型中，得到模型拟合输出的预测值，将模型拟合输出的预测值与输入的实际值进行比较，若偏差较大则表明该发动机存在故障，否则该发动机不存在故障。
在实际的发动机状态监控中，需对多维时序性能参数进行监控，同时发动机的工况也随时间不断变化。为了能实现在变工况下对发动机多维时序性能参数进行监控和故障诊断，本发明通过对深度自编码网络的第一级编码层进行优化，加入维度整合函数，可将多维时序性能参数进行维度整合为单维时序性能参数，进而对数据进行编码和解码操作。同时，由于深度自编码网络属于无监督学习的神经网络算法，其对数据标签无依赖性，因此该方法能适用于变工况下的发动机故障诊断，进一步达到了在线诊断的目标。此外，现有技术采用故障数据为训练样本，并提取故障参数特征来进行故障诊断，然而实际情况下发动机的故障模式非常多，很难一一列举，本发明有效提取发动机多维健康参数的隐藏特征，并通过建立发动机健康模型，以发动机健康参数特征为基准来判断异常故障，符合发动机控制规律，比在现行发动机地面监控过程中通过设定告警阈值等诊断方法更加精确，也能提前捕捉故障先兆，能够更准确有效的识别异常，提高了故障诊断的准确率。
进一步的，所述步骤1和所述步骤2可调换顺序。
进一步的，所述步骤1中，基于深度自编码网络的故障诊断模型具体的构建方法如下：步骤11、将多维数据输入维度整合函数，得到单维数据；
其中，维度整合函数为：
Figure BDA0003508309310000031
式中xt表示输入函数，a和b表示常数；
单维数据最终表示如下：
Figure BDA0003508309310000032
Figure BDA0003508309310000033
Figure BDA0003508309310000034
函数使用多路并行，以时间作为基准节点，分别对每一列数据进行计算和插入，以保证时间序列数据原有的时间顺序不会被打乱；
式中xf表示最终多维度数据整合后所得到的单维数据；xni表示当遗忘率为n时维度数据xi对应的值；n表示送入的遗忘率参数；rd表示由系统生成的区间内的随机值；c表示修正率；
步骤12、将维度整合后的单维数据进行编码和解码操作；模型中编码部分共有N层，每个层级间采用激活函数进行激活，解码网络与编码网络对称；
最终模型输入输出关系为：
Figure BDA0003508309310000035
本发明参考长短期记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory)遗忘门常用的tanh函数，构造维度整合函数，函数使用多路并行，以时间作为基准节点，分别对每一列数据进行计算和插入，以保证时间序列数据原有的时间顺序不会被打乱。以确保在连续多个点没有使用到该列数据的值时有一个值能够送入，防止在遗忘率设置过高时造成数据特征向某一列数据偏移。
本发明设计的自编码器的目的是使模型重构得到的
Figure BDA0003508309310000036
尽可能的逼近xf。
首先将输入的多维时序数据经过维度整合函数处理为单维时序数据，然后通过编码层将数据从高维空间映射到低维特征空间，最后通过解码层再从低维特征空间进行数据重构；构建基于深度自编码网络的故障诊断模型，该深度自编码网络属于无监督学习的神经网络算法，其对数据标签无依赖性，因此该方法能适用于变工况下的发动机故障诊断，进一步达到了在线诊断的目标。
进一步的，所述步骤2中，采用小波变换、去均值方法对数据集进行预处理，以消除数据中的高频噪声。
进一步的，所述步骤3中，在模型训练前，采用长度为L1、步长为S1滑窗对数据进行分割。
进一步的，所述步骤4中，在模型测试前，采用长度为L2、步长为S2的滑窗对数据进行分割。
进一步的，L1和L2通常选取2的N次方，如2,4,8,16等，因为计算机的二进制编码，该方法会在一定程度上优化计算速度。可根据实际的计算资源优化，如人工智能训练中比较玄学的43等等，但是通常分割的值最好不要超过总数据量的10％，切分的L1和L2越大，训练时占用的内存和显存也会相应增加。S1选用10以内的步长分割，S2选用L2的大小。
进一步的，所述相关结构和参数包括滑动窗口的大小、选取训练数据集大小、网络的训练迭代次数、隐藏层数、节点数及激活函数。
进一步的，所述步骤4中，模型测试过程中，发动机健康模型的预测残差值分别于0值附近，且小于原始深度自编模型的预测残差值时，即为模型测试效果满足要求，否则为模型测试效果不满足要求。
进一步的，所述步骤5中，将模型拟合输出的预测值与输入的实际值进行比较得到预测残差值，采用“3σ”原则来进行判断；当某时刻下多维数据预测残差的平均值超过“3σ”界限，则表示该组模型拟合输出的预测值与输入的实际值进行比较偏差较大，该组数据为异常点位，发动机存在故障。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、为了能实现在变工况下对发动机多维时序性能参数进行监控和故障诊断，本发明通过对深度自编码网络的第一级编码层进行优化，加入维度整合函数，可将多维时序性能参数进行维度整合为单维时序性能参数，进而对数据进行编码和解码操作。同时，由于深度自编码网络属于无监督学习的神经网络算法，其对数据标签无依赖性，因此该方法能适用于变工况下的发动机故障诊断，进一步达到了在线诊断的目标。
2、本发明有效提取发动机多维健康参数的隐藏特征，并通过建立发动机健康模型，以发动机健康参数特征为基准来判断异常故障，符合一定控制规律，比在现行发动机地面监控过程中通过设定告警阈值等诊断方法更加精确，也能提前捕捉故障先兆，能够更准确有效的识别异常，提高了故障诊断的准确率。
附图说明
图1为实施例1中航空发动机故障诊断流程示意图。
图2为基于深度自编码网络的故障诊断模型示意图。
图3为模型训练和测试前的数据分割策略示意图。
图4为原始深度自编码模型(DAE)和发动机健康模型(ODAE)的预测残差对比图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明作详细的说明。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本实例以某型涡扇发动机转子轴承故障诊断为例来具体阐述本发明所述方法。
如图1所示，通过对发动机地面试车数据进行采集，选取振动信号及转速信号数据进行小波降噪和去均值处理，构建训练集和测试集，采用训练集对模型进行训练，将训练得到的且测试效果满足要求的发动机健康模型用于故障检测，并得出诊断结果。具体实施包括以下步骤：
步骤1：将采集到的发动机振动信号及转速信号数据制作成数据集，包含正常性能参数样本和异常性能参数样本；再采用小波变换、去均值方法对数据集进行预处理。由于本实例重点关注发动机转子轴承故障，因此选取了如表1所列的4维发动机性能参数。
表1发动机性能参数描述
名称 描述 单位 告警阈值
N<sub>1</sub> 低压压气机转子换算转速 ％ 105
N<sub>2</sub> 高压压气机转子换算转速 ％ 105
Veng(N<sub>1</sub>) 发动机振动信号“N<sub>1</sub>”分量 mm/s 30
Veng(N<sub>2</sub>) 发动机振动信号“N<sub>2</sub>”分量 mm/s 30
步骤2：如图2所示，搭建基于深度自编码网络的故障诊断模型，包括数据维度整合、编码部分和解码部分。本实例提出的深度自编码网络中编码部分的层数为N＝3，三层网络结构分别为[20,12,3]、[12,6,3]、[6,1,3]，激活函数采用ReLU函数，解码网络与编码网络结构对称。首先将输入的多维时序数据经过维度整合函数处理为单维时序数据，然后通过编码层将数据从高维空间映射到低维特征空间，最后通过解码层再从低维特征空间进行数据重构。
其中，维度整合函数为
Figure BDA0003508309310000061
xt表示输入函数；
本实例将维度整合函数中的常数分别设置为a＝5和b＝1。
步骤3：将预处理后的数据集按一定比例分为训练集和测试集，其中训练集仅包含正常性能样本数据，测试集包含正常和异常性能参数样本。
步骤4：采用训练集对步骤2搭建的模型进行训练，并构建发动机健康模型。
如图3中的(a)所示，在模型训练前，为使模型学习到更多的参数特征，采用长度L1＝20、步长S1＝1的滑窗对数据进行分割后再进行训练。
步骤5：采用测试集测试步骤4构建的发动机健康模型，验证模型的预测效果和准确率。如图3中的(b)所示，在模型测试过程中，需采用不重复的连续数据进行测试，因此使用长度L2＝20、步长S2＝20的滑窗进行数据分割。若模型测试效果不满足要求，则需进一步调整模型相关结构和参数，重新进行步骤4的模型训练，直到满足要求。若测试效果满足要求，保存训练好的发动机健康模型。
如图4所示，以高压压气机转子换算转速N2为例，对比了原始深度自编码模型(DAE)和本发明的发动机健康模型(ODAE)的预测效果，其中纵坐标Re表示模型预测值和实际输入值的差——预测残差，横坐标Time为采样时间。从图中可以看出，发动机健康模型的预测残差更加均匀的分布于0值附近，且明显小于原始深度自编码模型的预测残差，说明发动机健康模型有更佳的预测效果。
步骤6：将在线实时采集到的发动机振动信号及转速信号数据经过预处理后，输入步骤5保存的发动机健康模型，将模型预测值和实际值进行对比，判断实际输入数据是否异常，若模型预测值和实际值之间偏差较大，则说明该发动机转子轴承可能存在故障。
本实例以一组异常性能数据为例，根据“3σ”原则来判断异常值。若在某时刻下4维数据的预测残差Re的平均值超过“3σ”界限，则判断这个点为异常点位。该组数据的异常值判断结果如表2所示。从表中可以看出，连续超过“3σ”界限10次及以上的只有Veng(N2)的预测残差，可判断本次振动值异常主要由高压压气机转子轴承工作异常引起，该诊断结果与专家经验契合。
表2异常值判断结果
Figure BDA0003508309310000071
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种航空发动机在线故障的诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、构建基于深度自编码网络的故障诊断模型：将输入自编码网络的多维数据整合为单维数据，并对单维数据进行编码和解码操作；
步骤2、将采集到的发动机多维时序性能参数样本制作成数据集，并对数据集进行预处理，以消除数据中的高频噪声；
然后，将预处理后的数据集分为训练集和测试集，训练集仅包括正常性能参数样本，测试集包含正常性能参数样本和异常性能参数样本；
步骤3、采用训练集的数据输入所述步骤1构建的故障诊断模型进行训练，提取正常样本性能参数的隐藏特征，构建发动机健康模型；
步骤4、将测试集的数据输入所述步骤3构建的发动机健康模型进行测试；若模型测试效果不满足要求，则进一步调整发动机健康模型相关结构和参数，重新进行步骤3的模型训练和步骤4的模型测试，直至步骤4的模型测试效果满足要求，保存满足要求的发动机健康模型；
步骤5、将在线实时采集的发动机多维性能参数数据进行预处理，然后将数据输入所述步骤4保存的发动机健康模型中，得到模型拟合输出的预测值，将模型拟合输出的预测值与输入的实际值进行比较，若偏差较大则表明该发动机存在故障，否则该发动机不存在故障。
2.根据权利要求1所述的航空发动机在线故障的诊断方法，其特征在于，所述步骤1中，基于深度自编码网络的故障诊断模型具体的构建方法如下：
步骤11、将多维数据输入维度整合函数，得到单维数据；
其中，维度整合函数为：
Figure FDA0003508309300000011
式中xt表示输入函数，a和b表示常数；
单维数据最终表示如下：
Figure FDA0003508309300000021
Figure FDA0003508309300000022
Figure FDA0003508309300000023
函数使用多路并行，以时间作为基准节点，分别对每一列数据进行计算和插入，以保证时间序列数据原有的时间顺序不会被打乱；
式中xf表示最终多维度数据整合后所得到的单维数据；xni表示当遗忘率为n时维度数据xi对应的值；n表示送入的遗忘率参数；rd表示由系统生成的区间内的随机值；c表示修正率；
步骤12、将维度整合后的单维数据进行编码和解码操作；模型中编码部分共有N层，每个层级间采用激活函数进行激活，解码网络与编码网络对称；
最终模型输入输出关系为：
y＝f(xf)
Figure FDA0003508309300000024
3.根据权利要求1所述的航空发动机在线故障的诊断方法，其特征在于，所述步骤2中，采用小波变换、去均值方法对数据集进行预处理，以消除数据中的高频噪声。
4.根据权利要求1所述的航空发动机在线故障的诊断方法，其特征在于，所述步骤3中，在模型训练前，采用长度为L1、步长为S1滑窗对数据进行分割。
5.根据权利要求1所述的航空发动机在线故障的诊断方法，其特征在于，所述步骤4中，在模型测试前，采用长度为L2、步长为S2的滑窗对数据进行分割。
6.根据权利要求1所述的航空发动机在线故障的诊断方法，其特征在于，所述相关结构和参数包括滑动窗口的大小、选取训练数据集大小、网络的训练迭代次数、隐藏层数、节点数及激活函数。
7.根据权利要求1所述的航空发动机在线故障的诊断方法，其特征在于，所述步骤4中，模型测试过程中，发动机健康模型的预测残差值分别于0值附近，且小于原始深度自编模型的预测残差值时，即为模型测试效果满足要求，否则为模型测试效果不满足要求。
8.根据权利要求1-7任意一项所述的航空发动机在线故障的诊断方法，其特征在于，所述步骤5中，将模型拟合输出的预测值与输入的实际值进行比较得到预测残差值，采用“3σ”原则来进行判断；当某时刻下多维数据预测残差的平均值超过“3σ”界限，则表示模型拟合输出的预测值与输入的实际值进行比较偏差较大，数据为异常点位，发动机存在故障。
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