航空发动机智能建模与故障诊断研究
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摘要
航空发动机建模以及基于模型的航空发动机气路故障诊断等是航空发动机领域的重要研究方向。本文从快速简单、准确实用的角度出发，研究了发动机动态模型的BP、RBF神经网络及小波神经网络的建模方法，同时应用小波分析、小波神经络来诊断发动机气路故障，最后对本文进行了总结以及展望小波变换的相关知识在航空发动机建模与故障诊断中的应用。主要内容如下：
(1)首先探讨了发动机建模原理及其实现方法，介绍了解析法与实验测定法，从神经网络对模型的辨识引出了小波神经网络建立模型的观点。
(2)回顾了BP及RBF神经网络的原理，再应用它们对航空发动机进行辨识建模研究，并就两种网络的训练速度、精度及泛化能力等方面做了比较与探讨。
(3)研究了小波变换与小波神经网络的原理，编程实现了多输入单输出(MISO)小波神经网络，并把多输入单输出小波网络并联组合实现了多输入多输出(MIMO)的小波神经网络。
(4)用MIMO小波神经网络建立了航空发动机的动态模型。根据仿真数据验证模型，与前面BP及RBF神经网络得到的模型各方面做比较，结果表明模型泛化能力强、精度高，具有一定的实用价值。
(5)继续应用小波变换技术及前面建立的小波神经网络来诊断发动机的气路故障。对单故障与复合故障的诊断分别进行了研究，结果表明应用小波神经网络对故障的定性诊断具有较高的正确诊断率。
(6)总结全文，展望小波变换相关的知识在航空发动机建模方面的应用。
Modeling and gas path fault diagnosis based on model are important research areas in aeroengine. In this thesis, from the point of quick, simple, exact and practical views, we have studied the dynamic modeling methods of aeroengine. The models are constructed by BP, RBF neural network and wavelet network, respectively. By use of wavelet analysis and wavelet neural network the diagnosis of the gas path fault is studied also. At last a summary and discuss of the future use of wavelet transform in the aeroengine modeling and fault diagnosis in general are given. The main contents are as follows:
(1) First we discuss the modeling principle of aeroengine component level model and its realization methods, introduce the methods of analysis and experiment, and get the idea of using wavelet neural network to construct aroengine model.
(2) The BP, RBF neural network's theory are introduced. Then apply them to identification of aeroengine, and contrast both methods in the train speed, precision, generalization ability etc.
(3) After study of the wavelet transform and the wavelet neural network theory, we realize the multi-input single-output (MISO) wavelet neural network's program, and parallely connect some MISO wavelet neural networks to get the multi-input multi-output (MIMO) wavelet neural network.
(4) Combine the MIMO wavelet neural network we get the aeroengine dynamic model. The simulation results show that MIMO wavelet neural network has the best generalization ability and precision, the model has a worth of practical use.
(5) Wavelet transform and MIMO wavelet neural network technique are both used to diagnosis the aeroengine gas path components fault. After study of the diagnosis of single and compound fault, it turns out that wavelet neural network has improved the diagnosis accuracy.
(6) Summarize the whole paper and discuss the application of wavelet transform to the aeroengine modeling in the future.
(1)首先探讨了发动机建模原理及其实现方法，介绍了解析法与实验测定法，从神经网络对模型的辨识引出了小波神经网络建立模型的观点。
(2)回顾了BP及RBF神经网络的原理，再应用它们对航空发动机进行辨识建模研究，并就两种网络的训练速度、精度及泛化能力等方面做了比较与探讨。
(3)研究了小波变换与小波神经网络的原理，编程实现了多输入单输出(MISO)小波神经网络，并把多输入单输出小波网络并联组合实现了多输入多输出(MIMO)的小波神经网络。
(4)用MIMO小波神经网络建立了航空发动机的动态模型。根据仿真数据验证模型，与前面BP及RBF神经网络得到的模型各方面做比较，结果表明模型泛化能力强、精度高，具有一定的实用价值。
(5)继续应用小波变换技术及前面建立的小波神经网络来诊断发动机的气路故障。对单故障与复合故障的诊断分别进行了研究，结果表明应用小波神经网络对故障的定性诊断具有较高的正确诊断率。
(6)总结全文，展望小波变换相关的知识在航空发动机建模方面的应用。
Modeling and gas path fault diagnosis based on model are important research areas in aeroengine. In this thesis, from the point of quick, simple, exact and practical views, we have studied the dynamic modeling methods of aeroengine. The models are constructed by BP, RBF neural network and wavelet network, respectively. By use of wavelet analysis and wavelet neural network the diagnosis of the gas path fault is studied also. At last a summary and discuss of the future use of wavelet transform in the aeroengine modeling and fault diagnosis in general are given. The main contents are as follows:
(1) First we discuss the modeling principle of aeroengine component level model and its realization methods, introduce the methods of analysis and experiment, and get the idea of using wavelet neural network to construct aroengine model.
(2) The BP, RBF neural network's theory are introduced. Then apply them to identification of aeroengine, and contrast both methods in the train speed, precision, generalization ability etc.
(3) After study of the wavelet transform and the wavelet neural network theory, we realize the multi-input single-output (MISO) wavelet neural network's program, and parallely connect some MISO wavelet neural networks to get the multi-input multi-output (MIMO) wavelet neural network.
(4) Combine the MIMO wavelet neural network we get the aeroengine dynamic model. The simulation results show that MIMO wavelet neural network has the best generalization ability and precision, the model has a worth of practical use.
(5) Wavelet transform and MIMO wavelet neural network technique are both used to diagnosis the aeroengine gas path components fault. After study of the diagnosis of single and compound fault, it turns out that wavelet neural network has improved the diagnosis accuracy.
(6) Summarize the whole paper and discuss the application of wavelet transform to the aeroengine modeling in the future.
引文
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