基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

作     者：潘阳 李秋红 王元 PAN Yang;LI Qiu-hong;WANG Yuan

作者机构：南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室江苏南京210016 

出 版 物：《推进技术》 (Journal of Propulsion Technology)

年 卷 期：2017年第38卷第1期

页      面：191-198页

核心收录：

学科分类：082502[工学-航空宇航推进理论与工程] 08[工学] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

主　　题：航空发动机 气路故障诊断 Broyden算法 Kalman滤波器 涡轴发动机 

摘      要：针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。