向 丰，何 旺，董 洋，程 波

（成都飞机工业（集团）有限责任公司，成都 610073）

0 引言

航空发动机作为现代工业最为璀璨的成果，融合了众多学科的技术要点，是一种高度复杂的机械，被誉为“工业皇冠”、“国之重器”[1]，其品质优劣会直接影响飞机的整体性能、可靠性及经济性。近年来随着航空装备产业规模持续扩大，面对日益繁重的试飞任务，海量的飞行数据，急需提高故障判读和监控的能力。

国内外对自动判读和监控技术做了大量研究。林京等[2]从气路分析与性能评价、机械系统故障诊断和多参量信息融合3个方面对国内外航空发动机故障诊断技术进行梳理，剖析存在的主要问题和挑战，并对未来发展趋势进行展望。张宝珍等[3]梳理总结了国外飞机PHM技术的发展应用现状，重点介绍了F-35PHM系统及与其密切相关的ALIS系统近年的研制进展、遇到的问题与挑战和应对措施。曹明等[4]讨论了民用航空发动机中气路故障诊断与健康管理、发动机机械故障诊断与健康管理、发动机FADEC系统故障诊断与健康管理的需求、必要性、现状，及发展方向。崔展博等[5]建立基于量子神经网络和趋势推演的自修正安全预警模型，设计了一种适应多机型的实时飞行安全监控系统。孙昂[6]依托于与中航工业沈阳发动机设计研究所合作研究的“航空发动机数据综合管理、性能评估与故障诊断软件系统”项目，针对传统专家系统的特点，设计并实现了结合相关数据驱动算法的航空发动机故障诊断专家系统。潘鹏飞[7]基于实际试飞数据建立了航空发动机参数预测模型，确立了参数预测模型的自适应告警门限，实现了航空发动机典型故障诊断。上述文献虽然提出了几种先进的故障判读和监控技术，但是目前对大多数试飞一线发动机使用部门并不适用，因而推广性和需求迫切性存在一定问题。

实际应用中使用最为普遍的方法是利用试车或者飞行后卸载和分析飞参数据，人工判读监控与发动机专用判读软件相结合的方式。该方式依赖地面试飞工程师的经验，且存在判读和监控参数不全面、效率低、准确性差等问题。同时，高度依赖发动机专用判读软件的功能设定，仅能运行软件开发者设置的功能，用户无法对飞参数据进行解析和进一步的运用，无法根据一线工作经验和实际需求，及时地建立新的判读和监控规则。

本文提出一种航空发动机参数自动判读和监控系统设计方法，基于飞参报表数据将飞参数据进行参数重构，归纳航空发动机工作状态和主要特征参数，采用专家系统思想进行发动机状态判据的建立，针对参数进行趋势分析监控，实现了参数的自动判读和监控，同时摆脱飞机参数回放软件或者发动机专用判读软件限制，及时地建立新规则，对发动机进行判读和监控。

1 系统技术原理

1.1 航空发动机工作状态的划分

发动机的工作过程中有几个基本工作状态，根据发动机推力和燃油消耗率随转速的变化规律划分，按转速的大小规定了发动机几种基本工作状态：最大、额定、最大连续、巡航和慢车状态[8]。在航空发动机正常使用过程中，由油门杆来控制高压转子转速的变化。当油门杆不动时，发动机高压转子转速应处于稳定位置[9]，因此实际工作中，可以通过看油门杆角度和高压转子转速共同来判断发动机的基本工作状态。

最大状态：发动机推力最大，通常发动机的转速和涡轮前燃气温度也为最大，使用中应防止发动机超温和超转。

额定状态：通常规定推力为最大推力的90%时为发动机的额定工作状态。

最大连续状态：这是发动机可长时间连续发出推力80%的工作状态，该状态使用时间不受限制。

巡航状态：通常规定推力小于等于最大推力的70%～75%时的工作状态，该状态用于飞机巡航飞行，是最经济、最省油的工作状态。

慢车状态：发动机起动以后能够稳定工作的最小转速工作状态，通常其推力约为最大推力的5%。

1.2 航空发动机的主要监控特征参数

在发动机工作中，常利用参数来判断发动机是否在规定的工作状态，反过来，发动机工作状态对应着一定的参数和特征[10]。

（1）主要气路监控参数

低压转子转速Nl：在工程应用与状态监控中Nl一般用来表征涡扇发动机的推力，低压涡轮与风扇单元体性能相关的故障在Nl上能较为敏感地反映出变化。

高压转子转速Nh：Nh在涡扇发动机核心机性能衰退或几何部件控制失效等故障发生时，会有明显的漂移，对于监控发动机整机性能趋势与故障识别效果明显。

低压涡轮后排气温度Tt：航空发动机随着飞行小时数的积累，性能会有所衰退下降，为了维持最大状态推力不变，发动机会增加供油，使发动机Nl、Nh、Tt都相应增加。然而涡轮进口温度受到材料的限制，Tt不能过高，否则会导致发动机超温，当Tt达到限制值时，发动机将保证不超温而停止增加供油，推力将随之减小。因此监控Tt，Tt与限制值之间的差值具有十分重要的意义。

（2）振动监控参数

振动值：对转子系统、轴承和附件齿轮等机械部件的振动值进行监测，可以反映机械性质劣化。

（3）滑油监控参数

对于转子高速旋转的航空发动机来说，滑油系统工作状况的好坏，直接影响着转子系统的工作。滑油参数不仅代表着系统本身的工作状态是否正常，也反映发动机的健康状况[11]。

常见的滑油参数如滑油压力、滑油温度、滑油滤堵塞等。对滑油进行油样分析，可以检查光谱、磨粒、污染度、理化指标（主要是闪点、酸值、粘度、含水量）等。

1.3 专家系统

专家系统是一个具有相关领域内大量专家知识的智能程序系统，根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识进行推理，模拟人类专家做决定的过程来解决那些需要专家才能解决的复杂问题[12]，是当前故障诊断系统中运用最广泛的方法之一[13]。专家系统提供了一个自动诊断和处理知识数据的高效手段，将其应用于航空发动机故障判读和监控领域，可以提高判读和监控的效率以及判读率，降低虚警率。

1.4 趋势分析法

趋势分析可以用来判断和预测发动机运行健康状态，是现代航空保障部门广泛采用的一种分析技术。发动机趋势分析的步骤如下。

（1）利用人工记录或自动记录方式采集参数数据，将数据导入发动机监控系统。

（2）将采集的参数进行相似转换，换算到海平面标准大气条件下。换算公式：

式中：X为Nl、Nh、Tt等参数；T01为发动机进口总温。

（3）根据发动机维护手册、已有数据结果建立不同参数的基线模型，设定不同发动机的初始值。

（4）将相似换算后的数据减去基线值，求得各参数的偏差值。

（5）将偏差值进行平滑处理。

（6）将平滑后的偏差值绘制性能趋势图，并依据趋势图对发动机状态趋势进行分析。

2 系统设计

2.1 系统架构

本文采用Matlab编程软件建立飞机数据模块、自动判读模块、综合监控模块，利用飞机参数回放软件所导出的飞参数据报表作为数据输入，进行报表参数重构，运行相关模块程序，对发动机参数数据进行自动判读和综合监控。系统架构如图1所示。

图1 系统架构

2.2 飞机数据模块

飞机数据模块可以满足整个程序对参数数据的需求，特别是对飞参报表数据进行重构。包括飞机履历数据、飞机标定数据、飞机监控数据、飞参报表数据重构4个子模块。

飞机监控数据子模块提供用户录入、修改、删除根据综合监控模块建立的监控数据的功能，包括滑油系统的光谱Fe元素、光谱Cu元素、闪点、酸值、黏度、含水量等信息。

飞参报表数据重构子模块由自定义参数文件和程序组成，自定义参数文件定义了自定义参数符号、自定义参数名称等信息。用自定义参数名称依次匹配飞参报表参数名称，将相应参数的数据赋给自定义参数，从而实现数据重构。飞参报表数据重构子模块是本系统进行自动判读和综合监控的基础。利用该模块，可以让用户任意选择飞机参数回放软件中相关连续量和离散量参数，程序都能够识别飞参报表数据中参数名称，转换为用户自定义参数符号和自定义参数名称，摆脱了飞机参数回放软件或者厂家的专用软件限制，实现了数据为我所用。

2.3 自动判读模块

自动判读模块由自定义判据文件、判读统计报表文件和程序组成。

自定义判据文件根据专家系统的思想，可由用户根据发动机维护手册、工作经验、排故总结等进行相关判据的建立和修改。判读的参数应包含航空发动机的主要监控特征参数，如主要气路监控参数，振动值，滑油参数等。

为提高程序运行效率，本文将航空发动机参数判读这样一个复杂庞大的工程，分解成对发动机进行全过程，工作状态标志和具体的工作状态3种判据判读。其中发动机工作状态细划分为9种：静态、地面起动、慢车、暖机、中间、最小加力、最大、过渡态、停车。

判读统计报表文件定义了事件序号、事件名称、告警识别、记录信息、处置方法等信息，同自定义判据文件一样，判读统计报表文件的建立也利用了专家系统的思想。自动判读程序流程如图2所示。

图2 自动判读程序

2.4 综合监控模块

根据航空发动机的主要监控特征参数，以及发动机调试与维护工作的经验总结，本文选取了时间、温度、压力、振动值、滑油等14个参数进行监控，利用用户录入数据和自动判读保存数据两种方式作为数据来源，主要运用性能参数的趋势分析法，通过可视化图形和告警设计，进行参数的综合监控。综合监控程序流程如图3所示。

图3 综合监控程序

3 系统运用

3.1 自动判读运用

以某型航空发动机为例，飞参数据记录该发动机参数共计108个，本系统建立自定义判据文件后，需要进行判读的判据或参数达到了200余个，扩大了参数判读范围，判读统计报表的事件序号共有120余个。与传统的人工判读方式进行对比，人工判读108个参数需要30 min，而本系统仅需要5 min，且判读内容包含了飞参数据记录的航空发动机的全部信息，飞参数据漏判误判率为0，此外根据专家系统思想扩大了判读范围，使参数判读更加全面、有针对性。判读统计结果如图4所示。

图4 判读统计报表

3.2 综合监控运用

以滑油光谱元素Cu的监控为例，展示趋势分析法在本系统中的运用。

对于摩擦副零件的磨损过程，其正常使用期间，其磨损量随着时间的增长近似呈现线性变化，设给定n个油样采样点（t1,y1）,（t2,y2）,…,（tn,yn），这些数据满足以下关系：

式中：yi为磨损金属元素的浓度值（10-6）；ti为发动机运行小时（h）；a、b分别为回归方程的截距和系数。通常元素的浓度值由光谱检测设备测得。

进一步考虑滑油的消耗量（消耗的滑油由添加的新滑油补充），计算后得到修正浓度值。其计算公式如下：

式中：yt为本次取样后算得的修正浓度值；y't为上次取样后所算得的修正浓度值；y为本次取样后测得的浓度值；y'为上次取样后测得的浓度值；V为发动机滑油系统总油量；ΔV为上次取样后滑油的添加量。

为了表征摩擦副刚开始发生异常磨损征兆，引入磨损率的概念，其计算公式如下：

式中：Wr为磨损率；yt为本次样品的某种磨损金属的修正浓度值；y't为上次样品测得的同种磨损金属的修正浓度值；t为本次取样时滑油在发动机里的总工作时间；t'为上次取样时滑油在发动机里的总工作时间。

用户通过每次录入滑油金属Cu元素的浓度值、上次取样后滑油添加量、发动机运行时间等信息，程序自动算出Cu元素的修正浓度值和磨损率，进一步计算出Cu元素浓度值、磨损率与发动机维护手册告警值的差值，根据差值大小进行相关告警和报故，同时绘制近20次取样的数据，得到Cu元素的趋势曲线。Cu元素监控画面如图5所示。

图5 Cu元素监控

4 结束语

本文指出目前实际应用中航空发动机参数判读和监控存在的缺陷和问题，通过分析现有技术发展和功能需求，完成系统软件的设计。

本文归纳航空发动机工作状态和主要特征参数，通过飞参报表进行二次开发，采用专家系统思想建立判据，运用趋势分析方法进行监控。通过对飞行参数数据进行运行试验，验证了本系统能够提高发动机参数判读准确率、效率，消除故障漏判风险，同时对多个重要参数进行监控。

本技术对于试飞一线部门有良好推广价值，能够提升航空发动机安全性，加快试飞效率。在判读和监控方法上，可以进一步向知识获取全自动化、智能评价以及参数预测等方面研究。