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Knowledge and data jointly driven aeroengine gas path performance assessment method

Chinese Journal of Aeronautics 2024年第5期37卷 533-557页

作者： Zhe WANG xuyun fu Rui ZHANG Zhengfeng BAI Xiangzhao XIA Wei JIANG Department of Mechanical Engineering Harbin Institute of TechnologyWeihai 264209China Weihai Key Laboratory of Intelligent Operation and Maintenance Harbin Institute of TechnologyWeihai 264209China Control System Design Laboratory AECC ShenYang Engine Research InstituteShenyang 110015China

Aeroengines,as the sole power source for aircraft,play a vital role in ensuring flight *** gas path,which represents the fundamental pathway for airflow within an aeroengine,directly impacts the aeroengine's performance,fuel efficiency,and ***,timely and accurate evaluation of gas path performance is of paramount *** paper proposes a knowledge and data jointly driven aeroengine gas path performance assessment method,combining Fingerprint and gas path parameter deviation ***,Fingerprint is used to correct gas path parameter deviation values,eliminating parameter shifts caused by non-component performance ***,coarse errors are removed using the Romanovsky criterion for short-term data divided by an equal-length overlapping sliding ***,an Ensemble Empirical Mode Decomposition and Non-Local Means(EEMD-NLM)filtering method is designed to“clean”data noise,completing the preprocessing for gas path parameter deviation ***,based on the characteristics of gas path parameter deviation values,a Dynamic Temporary Blended Network(DTBN)model is built to extract its temporal features,cascaded with Multi-Layer Perceptron(MLP),and combined with Fingerprint to construct a Dynamic Temporary Blended AutoEncoder(DTB-AutoEncoder).Eventually,by training this improved autoencoder,the aeroengine gas path multi-component performance assessment model is formed,which can sufficiently decouple the nonlinear mapping relationship between aeroengine gas path multi-component performance degradation and gas path parameter deviation values,thereby achieving the performance assessment of engine gas path *** practical application cases,the effectiveness of this model in assessing the aeroengine gas path multi-component performance is verified.

关键词： Performance assessment Aeroengine Fingerprint Gas path parameter deviation values Jointly drive

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Reduction rules-based search algorithm for opportunistic replacement strategy of multiple life-limited parts

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Chinese Journal of Aeronautics 2018年第1期31卷 21-30页

作者： xuyun fu Shisheng ZHONG Department of Mechanical Engineering Harbin Institute of Technology at Weihai

The opportunistic replacement of multiple Life-Limited Parts （LLPs） is a problem widely existing in industry. The replacement strategy of LLPs has a great impact on the total maintenance cost to a lot of equipment. This article focuses on finding a quick and effective algorithm for this problem. To improve the algorithm efficiency, six reduction rules are suggested from the perspectives of solution feasibility, determination of the replacement of LLPs, determination of the maintenance occasion and solution optimality. Based on these six reduction rules, a search algorithm is proposed. This search algorithm can identify one or several optimal solutions. A numerical experiment shows that these six reduction rules are effective, and the time consumed by the algorithm is less than 38 s if the total life of equipment is shorter than 55000 and the number of LLPs is less than 11. A specific case shows that the algorithm can obtain optimal solutions which are much better than the result of the traditional method in 10 s, and it can provide support for determining tobe-replaced LLPs when determining the maintenance workscope of an aircraft engine. Therefore, the algorithm is applicable to engineering applications concerning opportunistic replacement of multiple LLPs in aircraft engines.

关键词： Aircraft engine Maintenance occasion Opportunistic replacement Reduction rules Replacement of life-limited parts

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Regression model for civil aero-engine gas path parameter deviation based on deep domainadaptation with Res-BP neural network

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Chinese Journal of Aeronautics 2021年第1期34卷 79-90页

作者： Xingjie ZHOU xuyun fu Minghang ZHAO Shisheng ZHONG Department of Mechanical Engineering Harbin Institute of Technology at WeihaiWeihai 264209China

The variations in gas path parameter deviations can fully reflect the healthy state of aeroengine gas path components and units;therefore,airlines usually take them as key parameters for monitoring the aero-engine gas path performance state and conducting fault *** the past,the airlines could not obtain deviations *** present,a data-driven method based on an aero-engine dataset with a large sample size can be utilized to obtain the ***,it is still difficult to utilize aero-engine datasets with small sample sizes to establish regression models for deviations based on deep neural *** obtain monitoring autonomy of each aero-engine model,it is crucial to transfer and reuse the relevant knowledge of deviation modelling learned from different aero-engine *** paper adopts the Residual-Back Propagation Neural Network(Res-BPNN)to deeply extract high-level features and stacks multi-layer Multi-Kernel Maximum Mean Discrepancy(MK-MMD)adaptation layers to map the extracted high-level features to the Reproduce Kernel Hilbert Space(RKHS)for discrepancy *** further reduce the distribution discrepancy of each aero-engine model,the method of maximizing domain-confusion loss based on an adversarial mechanism is introduced to make the features learned from different domains as close as possible,and then the learned features can be *** the above methods,domain-invariant features can be extracted,and the optimal adaptation effect can be ***,the effectiveness of the proposed method is verified by using cruise data from different civil aero-engine models and compared with other transfer learning algorithms.

关键词： Civil aero-engine Deep domain adaptation Domain confusion Neural networks Transfer learning

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Aircraft engine fault detection based on grouped convolutional denoising autoencoders

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Chinese Journal of Aeronautics 2019年第2期32卷 296-307页

作者： xuyun fu Hui LUO Shisheng ZHONG Lin LIN Department of Mechanical Engineering Harbin Institute of Technology at Weihai School of Mechatronics Engineering Harbin Institute of Technology

Many existing aircraft engine fault detection methods are highly dependent on performance deviation data that are provided by the original equipment manufacturer. To improve the independent engine fault detection ability, Aircraft Communications Addressing and Reporting System(ACARS) data can be used. However, owing to the characteristics of high dimension, complex correlations between parameters, and large noise content, it is difficult for existing methods to detect faults effectively by using ACARS data. To solve this problem, a novel engine fault detection method based on original ACARS data is proposed. First, inspired by computer vision methods, all variables were divided into separated groups according to their correlations. Then, an improved convolutional denoising autoencoder was used to extract the features of each group. Finally, all of the extracted features were fused to form feature vectors. Thereby, fault samples could be identified based on these feature vectors. Experiments were conducted to validate the effectiveness and efficiency of our method and other competing methods by considering real ACARS data as the data source. The results reveal the good performance of our method with regard to comprehensive fault detection and robustness. Additionally, the computational and time costs of our method are shown to be relatively low.

关键词： Aircraft engines Anomaly detection Convolutional Neural Network(CNN) Denoising autoencoder Engine health management Fault detection

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基于慢特征密度聚类的气路异常检测方法

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航空动力学报 2021年第10期36卷 2218-2229页

作者：孙昊付旭云钟诗胜哈尔滨工业大学(威海)海洋工程学院山东威海264209

在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸... 详细信息

在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸问题,充分利用不同核函数的特点和慢特征分析的优势从气路参数原始值中提取出随时间变化最缓慢的特征作为密度聚类算法的输入,最终筛选出异常值。经实验对比发现,该方法针对某些异常拥有最好的聚类效果和最低的虚警率,尤其是检测可调放气活门系统异常时虚警数量不到样本总数量的0.5%,是一种有效的方法。

关键词：民航发动机气路异常检测慢特征分析核技巧密度聚类

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一种改进的航空发动机剩余寿命预测方法

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哈尔滨工业大学学报 2013年第5期45卷 51-55页

作者：付旭云钟诗胜张慕楠哈尔滨工业大学(威海)机械工程系山东威海264209 中国国际航空股份有限公司工程技术分公司北京101312

针对传统的发动机剩余寿命预测方法因为假定机队中所有发动机有相同的性能衰退模式,导致预测精度不高的问题,在分析发动机排气温度裕度数据的基础上,提出基于性能衰退模式的发动机剩余寿命预测方法.对发动机排气温度裕度粗大误差的处理... 详细信息

针对传统的发动机剩余寿命预测方法因为假定机队中所有发动机有相同的性能衰退模式,导致预测精度不高的问题,在分析发动机排气温度裕度数据的基础上,提出基于性能衰退模式的发动机剩余寿命预测方法.对发动机排气温度裕度粗大误差的处理进行了研究,定义了排气温度裕度时序数据的距离,给出了性能衰退模式挖掘步骤,采用CFM56-5B发动机的排气温度裕度时序数据对提出的方法进行了验证.结果表明,提出的方法与基于机队EGTM平均衰退率的预测方法相比,平均相对误差减少了2.5%。基于性能衰退模式的发动机剩余寿命预测方法可以为发动机拆发期限预测和维修计划制定提供可靠的支持.

关键词：航空发动机剩余寿命排气温度裕度性能衰退聚类

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基于动态集成算法的航空发动机气路参数预测

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航空动力学报 2018年第9期33卷 2285-2295页

作者：张一震钟诗胜付旭云林琳哈尔滨工业大学机电工程学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(威海)船舶与海洋工程学院山东威海264209

针对单一学习机对航空发动机气路参数预测困难的问题,提出了基于动态加权核密度估计(DWKDE)组合方法的集成预测算法,该组合方法选择测试样本的近邻样本,通过评估学习机在近邻样本的局部性能动态确定各学习机的权值,并基于该权值利用加... 详细信息

针对单一学习机对航空发动机气路参数预测困难的问题,提出了基于动态加权核密度估计(DWKDE)组合方法的集成预测算法,该组合方法选择测试样本的近邻样本,通过评估学习机在近邻样本的局部性能动态确定各学习机的权值,并基于该权值利用加权核密度估计实现数据序列的集成预测。该组合方法不易受离群值和样本不对称分布的影响,将该组合方法用于***和AdaBoost.R2算法,获得了改进后的集成学习算法。实验证明:相比于神经网络和原始集成学习算法,改进后的集成学习算法较好地提高了航空发动机气路参数序列的预测精度,方均根误差(RMSE)指标至少可降低27%。

关键词：气路参数预测局部性能评估动态集成算法加权核密度估计时间序列

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一种多寿命件机会更换策略启发式搜索算法

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航空动力学报 2017年第8期32卷 1971-1977页

作者：付旭云田亚鹏钟诗胜林龙祥哈尔滨工业大学(威海)机械工程系山东威海264209 中国国际航空股份有限公司工程技术分公司北京101312

针对多寿命件机会更换问题缺乏快速有效求解算法的难题,提出了一种启发式搜索算法。以全生命周期寿命件总成本最低为优化目标,建立了多寿命件机会更换问题优化模型,将问题解空间表达为树结构;为了提高搜索算法的效率,提出了子节点生成... 详细信息

针对多寿命件机会更换问题缺乏快速有效求解算法的难题,提出了一种启发式搜索算法。以全生命周期寿命件总成本最低为优化目标,建立了多寿命件机会更换问题优化模型,将问题解空间表达为树结构;为了提高搜索算法的效率,提出了子节点生成方法和单层节点数量控制方法;在此基础上,提出了启发式搜索算法;最后,采用数值实验和应用案例对提出算法进行了评估和验证。结果表明:算法的消耗时间、求解效果与子节点生成系数α、单层节点最大数量β存在关系;当选取合适的α和β时,算法能够在较短时间内取得较好的效果;算法能够适用于设备总寿命为200000时间单位、包含100个寿命件的较大规模的多寿命件机会更换问题。

关键词：机会更换启发式搜索维修时机寿命件更换航空发动机

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基于双隐层径向基过程神经网络的润滑油金属含量预测

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润滑与密封 2009年第2期34卷 17-20,51页

作者：付旭云丁刚钟诗胜边旭哈尔滨工业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001

润滑油金属含量是航空发动机摩擦件健康状态的重要表征,通过对其进行预测可提前发现相应部件的机械故障,避免造成严重的发动机二次损伤。在航空发动机的实际运行期间,润滑油金属含量受许多复杂因素影响,用传统方法难以有效预测其变化趋... 详细信息

润滑油金属含量是航空发动机摩擦件健康状态的重要表征,通过对其进行预测可提前发现相应部件的机械故障,避免造成严重的发动机二次损伤。在航空发动机的实际运行期间,润滑油金属含量受许多复杂因素影响,用传统方法难以有效预测其变化趋势。提出一种基于双隐层径向基过程神经网络的润滑油金属含量预测方法,并开发一种基于软竞争学习算法和BP学习算法的混合学习算法。将该方法用于某型航空发动机润滑油铁金属含量预测,取得了满意的结果。

关键词：航空发动机状态监控金属含量双隐层径向基过程神经网络

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民用航空发动机水洗效果量化评价方法

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航空工程进展 2015年第3期6卷 347-353页

作者：付旭云钟诗胜姜海波毛浩权哈尔滨工业大学(威海)船舶与海洋工程学院威海264209 哈尔滨工业大学机电工程学院哈尔滨150001 中国国际航空股份有限公司工程技术分公司北京101312

为了掌握水洗对民用航空发动机性能的改善效果,实现从定时水洗向视情水洗的转变,并为航空公司评估节能减排工作成效提供支持,提出一种发动机水洗效果量化评价方法。该方法选择延长在翼时间和节省燃油量作为评价发动机水洗效果的两个主... 详细信息

为了掌握水洗对民用航空发动机性能的改善效果,实现从定时水洗向视情水洗的转变,并为航空公司评估节能减排工作成效提供支持,提出一种发动机水洗效果量化评价方法。该方法选择延长在翼时间和节省燃油量作为评价发动机水洗效果的两个主要指标,给出评价指标的计算方法;建立基于成本的发动机水洗效果评价模型,基于该模型对水洗效果进行评价;采用某台水洗后发动机的实际数据对所提出的方法进行验证。最后,基于所提方法开发发动机水洗管理系统。结果表明:所提方法能够实现发动机水洗效果的定量评价,为视情水洗的实现和航空公司评估节能减排工作成效提供支持。

关键词：民用航空发动机水洗在翼时间燃油量效果评价

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