学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

航空发动机燃调系统故障诊断

作　者: 王磊
导　师: 屈卫东
学　校: 上海交通大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 航空发动机符号有向图故障诊断燃调系统电液伺服阀主元分析法小波包特征向量支持向量机
分类号: V263.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 73次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

燃油调节系统是航空发动机控制系统的重要组成部分。随着航空发动机控制精度要求的提高,燃油调节系统的性能优劣就显得尤为重要。此外,在实际中经常会遇到的性能故障,如超温、超转、转速摆动等,往往都是由于调节器故障引起的。因此,对航空发动机燃调系统进行故障诊断方面的研究具有非常重要的工程意义。针对航空发动机燃调系统工作机制错综复杂的特点,如果不对发动机进行彻底理解和学习就无法实现相应故障的检测与诊断。本文提出基于符号有向图SDG(Signed Directed Graph)的知识模型,该模型能够表达复杂的因果关系,具有包容大规模潜在信息的能力,能够针对航空发动机结构复杂、故障原因多的特点具体的解决问题。相对于其他的故障诊断算法,SDG简单直观,方便应用于工程实际。本文从工程角度出发,根据工程经验,针对于某型航空发动机的燃油控制系统建立了对应的SDG知识系统模型,定制了相应的故障推理算法,并验证了算法的有效性。在对燃调系统进行整体故障分析的基础之上,本文对其关键部件电液伺服阀进行了故障诊断方面的研究。电液伺服阀作为燃调系统的关键部件,其性能好坏直接影响到系统的稳定性和精度。本文具体分析了电液伺服阀的工作原理,建立了液压仿真模型,并通过调整模型参数进行故障模拟,进而获取故障数据;分别采用支持向量机(support vector machine,SVM)、主元分析法-支持向量机(principal component analysis-support vector machine,PCA-SVM )和小波包能量特征向量-支持向量机(wavelet packet energy eigenvector-support vector machine ,WPEE-SVM))进行故障分类。经综合比较分类精度和速度,选择PCA-SVM作为最佳诊断算法,同时也证明了PCA-SVM算法的有效性。最后本文介绍了发动机一体化仿真平台。对于该仿真平台的结构和功能进行了一定程度的简要描述。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
1. 绪论  10-16
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 故障的定义和发展  11
  1.3 航空发动机的组成  11-12
  1.4 发动机控制系统的发展情况  12
  1.5 故障诊断理论和方法  12-14
    1.5.1 基于动态数学模型的方法  13
    1.5.2 基于信号处理的方法  13
    1.5.3 智能故障诊断分析技术  13-14
  1.6 本文的主要研究内容  14-15
  1.7 本文的结构安排  15-16
2.SDG 建模的理论基础  16-23
  2.1 图的概念  16
  2.2 SDG 的基本概念  16-17
  2.3 SDG 的简单说明  17-18
  2.4 SDG 的建模方法  18-21
    2.4.1 基于数学模型的建模方法  18-20
    2.4.2 基于流程图的建模方法  20
    2.4.3 基于经验知识的方法  20-21
    2.4.4 三种建模方法的比较  21
  2.5 本章小结  21-23
3. 燃调系统SDG 建模实现  23-30
  3.1 燃调系统概述  23-25
    3.1.1 电子控制器  24
    3.1.2 主燃油控制  24-25
    3.1.3 加力燃油控制  25
  3.2 燃调系统原理分析  25-27
  3.3 燃调系统故障分析  27-28
  3.4 燃调系统SDG 模型  28-29
  3.5 本章小结  29-30
4.SDG 专家系统设计与实现  30-38
  4.1 专家系统简介  30-31
    4.1.1 专家系统的特点  30-31
    4.1.2 专家系统的结构  31
  4.2 故障诊断的算法实现  31-35
    4.2.1 SDG 的存储结构  31-33
    4.2.2 SDG 推理实现  33-35
  4.3 SDG 故障诊断示例  35-36
  4.4 本章小结  36-38
5. 电液伺服阀故障分析  38-46
  5.1 电液伺服阀的研究目的  38
  5.2 电液伺服阀建模  38-43
    5.2.1 电液伺服阀工作原理  38-39
    5.2.2 AMESim 软件介绍  39-40
    5.2.3 软件的特点及独创技术  40-41
    5.2.4 电液伺服阀建模实现  41-43
  5.3 电液伺服阀的故障模拟  43-45
  5.4 本章小结  45-46
6. 电液伺服阀故障分类实现  46-66
  6.1 数据降维简介  46-47
  6.2 PCA 算法简介  47-48
  6.3 主元分析法原理  48-50
  6.4 小波变换原理  50-58
    6.4.1 连续小波变换  50-52
    6.4.2 离散小波变换  52-53
    6.4.3 多分辨分析  53-55
    6.4.4 小波包分析法  55-58
  6.5 支持向量机  58-62
    6.5.1 SVM 的提出  58-59
    6.5.2 SVM 的基本思想  59-61
    6.5.3 SVM 多类问题  61-62
  6.6 故障诊断的算法实现  62-65
    6.6.1 PCA 数据处理  62-63
    6.6.2 WPEE 数据处理  63-64
    6.6.3 SVM 算法  64-65
    6.6.4 数据分类处理  65
  6.7 本章小结  65-66
7. 发动机一体化仿真平台实现  66-74
  7.1 仿真平台简介  66
  7.2 发动机的控制  66-67
  7.3 发动机的建模  67-68
  7.4 发动机系统故障诊断  68-69
    7.4.1 发动机气路故障诊断  68
    7.4.2 燃调系统故障诊断  68-69
    7.4.3 滑油系统故障诊断  69
  7.5 仿真平台的搭建  69-71
    7.5.1 仿真平台结构  69-70
    7.5.2 仿真平台的工作原理  70
    7.5.3 平台通信技术  70-71
  7.6 平台运行演示  71-73
  7.7 本章小结  73-74
8. 总结与展望  74-76
  8.1 文章结论  74-75
  8.2 课题展望  75-76
参考文献  76-81
致谢  81-82
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  82-84

航空发动机燃调系统故障诊断

内容摘要

全文目录

相似论文