【摘要】：為適應(yīng)我國大飛機產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,保障飛機的安全性,控制飛機的維修成本,實現(xiàn)安全與效益的雙贏,對航空發(fā)動機剩余壽命進行準(zhǔn)確預(yù)測成為發(fā)動機健康管理中的核心工作。本文基于空地數(shù)據(jù)鏈獲取了發(fā)動機健康監(jiān)測參數(shù),分析了發(fā)動機的性能衰退趨勢,建立了衰退模型,設(shè)計了預(yù)測算法,實現(xiàn)了發(fā)動機剩余壽命的預(yù)測。首先,介紹了空地數(shù)據(jù)鏈傳遞監(jiān)測數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)與協(xié)議,實現(xiàn)了監(jiān)測數(shù)據(jù)的譯碼與預(yù)處理,選取了多個關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù),為后續(xù)的預(yù)測工作提供了準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。其次,設(shè)計了基于Kalman濾波估計的發(fā)動機剩余壽命預(yù)測算法。該算法采用分階段的處理方式對多監(jiān)測參數(shù)進行了融合,基于狀態(tài)空間方法建立了發(fā)動機的性能衰退趨勢模型,借助Kalman濾波實現(xiàn)了模型參數(shù)的估計。對比了基于單階段線性融合的Kalman濾波預(yù)測以及基于分階段線性融合的Kalman濾波預(yù)測。實例分析表明,基于分階段線性的Kalman濾波預(yù)測具有較準(zhǔn)確的壽命分布以及較好的預(yù)測演化過程。再次,鑒于發(fā)動機健康狀態(tài)與多個監(jiān)測參數(shù)之間存在著非線性的映射關(guān)系,設(shè)計了基于粒子濾波的發(fā)動機剩余壽命預(yù)測算法。該算法將分階段處理與非線性處理組合起來對多個監(jiān)測參數(shù)進行融合,基于狀態(tài)空間方法建立了發(fā)動機性能衰退模型,借助粒子濾波實現(xiàn)了模型的參數(shù)估計。對比了基于單階段線性融合的粒子濾波預(yù)測、基于分階段線性融合的粒子濾波預(yù)測以及基于分階段非線性融合的粒子濾波預(yù)測三種預(yù)測算法。實例分析表明,基于分階段非線性的粒子濾波預(yù)測具有較準(zhǔn)確的壽命分布以及較好的預(yù)測演化過程。最后,本文基于MATLAB設(shè)計了可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合、性能衰退建模以及預(yù)測實施功能的發(fā)動機剩余壽命預(yù)測系統(tǒng)。
[Abstract]:In order to adapt to the rapid development of large aircraft industry in our country, ensure the safety of aircraft, control the maintenance cost of aircraft, and realize the win-win situation of safety and benefit, Accurate prediction of the remaining life of aero-engine has become the core work in engine health management. In this paper, the engine health monitoring parameters are obtained based on the air-to-ground data link, the performance decline trend of the engine is analyzed, the recession model is established, the prediction algorithm is designed, and the prediction of the residual life of the engine is realized. Firstly, the standards and protocols of air-to-ground data link transmission monitoring data are introduced, the decoding and preprocessing of monitoring data are realized, and several key monitoring parameters are selected, which provides accurate data for subsequent prediction work. Secondly, a residual life prediction algorithm based on Kalman filter estimation is designed. In this algorithm, the multi-monitoring parameters are integrated in stages, the performance decline trend model of the engine is established based on the state space method, and the estimation of the model parameters is realized by Kalman filter. The Kalman filter prediction based on single-stage linear fusion and the Kalman filter prediction based on phased linear fusion are compared. The example analysis shows that the prediction based on phased linear Kalman filter has more accurate life distribution and better prediction evolution process. Thirdly, in view of the nonlinear mapping relationship between the health state of the engine and several monitoring parameters, an algorithm for predicting the residual life of the engine based on particle filter is designed. The algorithm combines phased processing with nonlinear processing to integrate multiple monitoring parameters. Based on the state space method, the engine performance decay model is established, and the parameter estimation of the model is realized by particle filter. Three prediction algorithms, particle filter prediction based on single-stage linear fusion, particle filter prediction based on phased linear fusion and particle filter prediction based on phased nonlinear fusion, are compared. The example analysis shows that the particle filter prediction based on phased nonlinear has more accurate life distribution and better prediction evolution process. Finally, based on MATLAB, an engine residual life prediction system is designed, which can realize data fusion, performance degradation modeling and prediction implementation function.
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V23

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本文編號：2492459