李新++赵妮妮++周丽

摘 要：航空发动机在工作过程中，滑油系统的健康状况直接影响飞机飞行的安全性，然而在飞机发动机故障中，滑油系统故障又占用相当大的比例。因此本文首先从涡扇发动机滑油系统故障模式分析入手，得到常见滑油故障类型。然后根据实际可测量的信号设计故障诊断算法，包括基于单参数的直接诊断算法、基于单参数趋势分析的故障诊断算法、基于双参数趋势分析的故障诊断算法、基于四参数变化率的故障诊断算法。最后在滑油系统全数字仿真平台上验证了故障诊断算法的有效性，为后续在半物理仿真平台及发动机整机上验证打下了基础。

关键词：滑油系统 故障诊断 航空发动机

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）09（b）-0015-05

Abstract： Aviation engine in the process of work，the oil system of health directly affects the safety of the flight， but in the aircraft engine fault， oil system failure occupies a large proportion.Therefore， this paper analyses the model of turbofan engine oil system， and gives common oil fault types. Then according to the actual measured signal designs fault diagnosis algorithm， including based on single parameter trend analysis and based on four parameter trend analysis， based on double parameter trend analysis and based on four parameter of the rate of change. Finally， on the oil system of all-digital simulation platform， fault diagnosis algorithm is validated by effectively， at the same time， for the subsequent validation on semi physical simulation platform and engine laid the foundation.

Key Words： Oil system； Fault diagnosis； Aviation engine

发动机在工作过程中，滑油系统的工作状况不仅影响发动机的工作性能和寿命，而且由于滑油系统故障导致飞行事故也屡见不鲜，因此研究滑油系统的状态监视及故障诊断算法显得尤为重要，其目的是通过与滑油有关的信息监视滑油系统及发动机中所有接触滑油等零部件的健康状况，从而诊断滑油系统的故障与发动机的故障。

长期以来我国主要偏重于发动机三大部件压气机、燃烧室、涡轮设计及相关故障诊断算法的研究，忽视了对滑油系统相关工作的研究，导致发动机滑油系统的设计及故障诊断算法难以满足现代航空发动机的需求。

近年来，随着中国航空发动机方面的发展，中国学者对滑油系统的研究也越来越深入，在元部件的设计、子系统设计、系统整合和在线故障诊断等方面进行了深入研究。

1 滑油系统概述及故障模式分析

1.1 滑油系统概述

发动机滑油系统是由供油子系统、回油子系统、通风子系统和滑油系统附件组成，其功能是对轴承、齿轮等部件提供温度适宜、洁净的滑油。需要供油的发动机部位有前轴承腔、中轴承腔、后轴承腔、转接齿轮箱、附件传动齿轮箱。在滑油系统设有滑油金属屑传感器、供油路温度传感器、回油路温度传感器、供油压力传感器、供油路油滤压差传感器和回油路油滤压差传感器，实现相应参数的实时监测，以诊断出滑油系统及其零部件可能出现的故障，预测滑油系统及其重要零部件的工作状态等重要信息。

1.2 故障模式分析

根據民用航空发动机滑油系统故障模式分析及影响分析，滑油系统常见17种故障模式。针对这么多故障模式，不可能均设有相关传感器进行监视，只能针对典型故障设计相关监视参数。发动机滑油系统典型7种故障如表1所示，同时表中给出某个发生故障时对应检测参数的变化模式。本文将依据所能检测的信号设计相关的故障诊断算法，并对算法仿真验证。

2 故障诊断算法

本文根据表1中的典型故障类型及现有的测量参数，将故障诊断算法分为以下4类。

2.1 基于参数值的直接诊断算法

依靠检测油滤压差开关量来判断，油滤压差开关量也是最先检测的参数项，一旦供油油滤或回油滤的压差开关量检测到变化（一般以连续3个周期检测到异常），则直接判定信号对应的油滤发生堵塞故障。该方法针对的故障为主供油滤堵塞、主回油滤堵塞。

2.2 基于单参数趋势分析的故障诊断算法

泵轴断裂故障、油气分离器损坏故障由于没有直接的信号用于指示是否发生，但可以通过主要参数供油压力的趋势分析来进行故障诊断，当检测为供油压力急剧下降时诊断为泵轴断裂故障，当检测为供油压力下降时诊断为油气分离器损坏。

2.2.1 数据预处理

定义T为监视系统的一个监视周期，供油压力传感器周期初始的监测值为mt1、周期末的检测值mt2，则：

整个周期变化率为：

定义两个阈值d1、d2，这3个阈值的关系为0

2.2.2 趋势分析及诊断

阈值的设定一般需要试验数据来支撑，在此根据仿真计算结果取为0.09、0.5。其中变化率区间判断模块通过逻辑比较模块（例如大于、小于等于）和判断模块（例如与）实现区间的划分判断。

由于泵轴断裂和油气分离器损坏这两种故障对供油压力的影响十分明显，且影响程度远大于其他类型故障，所以通过对供油压力的监测即可将这两种故障与其他故障区分开来，一旦监测到供油压力发生下降，即可锁定为泵轴断裂故障或者油气分离器损坏故障，而这两种故障对滑油压力的影响又不相同，泵軸断裂时由于供油泵的增压能力几乎完全丧失，所以供油压力急剧下降，而油气分离器损坏时混入气体，但还不至于供油压力完全丧失，所以诊断泵轴断裂故障和油气分离器损坏故障的方法为：当连续n个监视周期检测到供油压力急剧下降时，判定发生泵轴断裂故障；当连续n个监视周期检测到供油压力下降时，判定发生油气分离器损坏故障。

2.3 基于双参趋势分析的故障诊断算法

燃滑油散热器堵塞、伺服燃油加热器燃油泄漏和燃滑油散热器泄漏故障无法通过简单的开关量检测、单参数趋势分析来判断，所以需要进行双参数，甚至四参数趋势分析并进一步建立故障方程并通过最小二乘法来诊断。

每个监视周期对供油温度、回油温度、供油压力和油位四个参数进行趋势分析，并整理成一个2维趋势变化矩阵X，如表3所示。参数值的变化情况分为5个档：急剧降低、降低、不变、升高、急剧升高，分别用1、2、3、4、5来表示，表3中的X矩阵的每一个元素都由两个数字组成，例如X（1，2）=31表示主供油温度不变、主供油压力急剧下降。

滑油系统专家赋值如表4所示。

当连续n个监视周期检测到供回油温度均急剧升高时，即可判定为燃滑油散热器堵塞故障。但双参数趋势分析无法判断伺服燃油加热器燃油泄漏和燃滑油散热器燃油泄漏，由表4可以看出，这两个故障的双参数特征变化是相同的。

2.4 基于四参数变化率的故障诊断算法

双参数趋势分析法无法区分的伺服燃油加热器燃油泄漏和燃滑油散热器燃油泄漏故障，本节通过四参数变化率列出故障方程，并使用最小二乘法（Least Squares Method）求解并得出故障诊断结果。

以表示的一个估计，=表示m维残差向量，定义RSS为：

式中：为供油温度、回油温度、供油压力和油位参数变化率。

W为对角矩阵，等于各传感器的测量误差方差，在此取为单位阵。

A为故障系数矩阵，定义为发生某类故障时测量参数的偏差百分比，故障系数矩阵可通过故障试验数据采集、故障模型仿真计算或相关故障文献资料等方面获取，本文以计算仿真结果确定故障系数矩阵A，该矩阵如表5所示。

找出使RSS全局最小时的即为最有可能的故障。故障判定准则为当连续n个监视周期最小二乘诊断算法输出同一个故障编号时，即可判定发生了伺服燃油加热器燃油泄漏故障或燃滑油散热器燃油泄漏故障。

3 故障诊断算法验证

以发动机最大连续工况为例，本文设计的故障诊断算法将在如图1所示的滑油系统的数字仿真平台上进行验证。故障模型根据输入的故障类型进行调整参数达到模拟故障的效果，并将结果输出到原模型的故障注入接口，原模型根据故障接口数据和飞行参数、发动机转速及空气系统参数进行滑油系统仿真计算，将仿真计算数据输出到诊断模型，作为诊断模型的故障知识库（即故障评判标准），诊断模型根据测点传感器数据与知识库数据对比计算进行诊断，最后输出故障诊断结果。

3.1 基于单参数故障诊断算法验证

在不同的模拟方式下，调整如表6所示的参数，以模拟器对应的故障类型，通过单参数趋势分析、开关量检查及双参数趋势分析得到诊断结果。

由验证结果可以看出，在泵轴断裂供油泵容积效率下降到原先的[0.05，0.20]区间内、油气分离器损坏供油泵的容积效率下降到原先的[0.40，0.70]区间内、主供油滤堵塞油滤流阻增大倍数为[8，17]区间内、主回油滤堵塞油滤流阻增大倍数为[8，17]区间内、燃滑油散热器堵塞流阻增大倍数在[8，14]区间内，对应的故障均能得到正确的诊断结果。

3.2 基于多参数故障诊断算法验证

伺服燃油加热器燃油泄露故障、燃滑油散热器燃油泄漏故障在不同的模拟方式下，通过四参数最小二乘法得到的诊断结果如表7所示。

由验证结果可以看出，（1）在伺服燃油加热器换热效率下降到原先的[0.80，0.95]、滑油油路流量增大到原先的[0.08，1.14]范围内，均能得到正确的诊断结果；（2）在燃滑油散热器换热效率下降到原先的[0.80，0.95]、滑油油路流量增大到原先的[1.03，1.09]范围内，均能得到正确的诊断结果。

4 结语

本文根据滑油系统的故障模式及现有可利用的测量信号，设计了对应的故障诊断算法，并在滑油系统数字仿真平台中得到了有效的验证，为后续在半物理仿真平台及发动机整机上进一步验证打下基础。

通过滑油金属屑的颜色、尺寸、形状等信息，可诊断发动机的磨损类型、磨损部位及磨损程度等。本文虽然提出滑油系统中设有滑油金属屑传感器，但是未设计基于滑油金属屑的故障诊断算法，故基于滑油金属屑的故障诊断算法研究是今后的一个重要工作。

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