吳燦,故障診斷終稿

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1、軍事需求與國內外研究狀況（一）軍事需求（-）國外研究現(xiàn)狀（三）國內研究現(xiàn)狀（四）主要差距（五）木單位研究基礎二.研究目標、研究內容與技術指標（-）研究目標木報告以艦用燃氣輪機為研究對象，設計相應的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在分析不同故障機理的基礎上，選擇合適的故障診斷算法，建立艦用燃氣輪機的故障診斷模型，完成艦用燃氣輪機故障診斷方案的設計，以期實現(xiàn)滿足工程要求的故障預診斷準確率，為實現(xiàn)艦用燃氣輪機健康狀態(tài)提供依據(jù)。跟蹤和分析國外先進艦用燃氣輪機健康狀態(tài)監(jiān)測評估及預警技術發(fā)展狀況，根據(jù)燃氣輪機對健康狀態(tài)監(jiān)測評估及預警的

2、要求和技術指標，完成艦用燃氣輪機健丿隸狀態(tài)監(jiān)測評估及預警系統(tǒng)設計技術研究。以某型艦用燃氣輪機為具體研究對象，設計艦用燃氣輪機健康狀態(tài)監(jiān)測評估及預警系統(tǒng)，集成先進的燃氣輪機主機和各系統(tǒng)的故障診斷的關鍵技術，實現(xiàn)艦用燃氣輪機健康狀態(tài)監(jiān)測評估及預警效能。（-）研究內容艦用燃氣輪機故障預測方案的研究是艦用燃氣輪機健康狀態(tài)監(jiān)測評估及預警技術研究的重要部分，主要研究內容如下：1.對故障診斷方法進行探討和研究。選擇艦用燃氣輪機的故障預測算法，常用的如有神經(jīng)集成網(wǎng)絡算法，EMD-AR模型和灰色關聯(lián)度診斷算法，支量向量機算

3、法，研究算法可行性，及誤差級別。2.對故障診斷的模型進行研究，建立多種故障診斷模型，運用合適的算法進行驗證其可靠性，選出最佳故障診斷模型。1.故障診斷機理研究，弄清診斷的原理。2.故障診斷軟件包研究，研究該算法的原理與編程實現(xiàn)，并通過仿真試驗驗證其有效性。(三)關鍵技術對艦用燃氣輪機健康狀態(tài)進行全面監(jiān)測，確定艦用燃氣輪機健康狀態(tài)主要影響因素，綜合分析艦用燃氣輪機結構特性和工作機理，設計先進的故障診斷算法,構建適合工程應用的故障診斷模型，深入分析艦用燃氣輪機常見的故障模式，研究故障形成機理，設計故障推理機與

4、專家系統(tǒng)，實現(xiàn)及時準確的對燃氣輪機進行故障診斷，降低虛警率，提升系統(tǒng)安全性。因此，艦用燃氣輪機故障診斷技術是艦用燃氣輪機健康狀態(tài)監(jiān)測、評估及預警的關鍵技術之一。(四)?考核指標1?艦用燃氣輪機故障診斷準確率大于95%O2.故障檢測率(FDR)：在規(guī)定期限內和規(guī)定條件下用規(guī)定的方法能夠正確檢測出的故障數(shù)與所發(fā)生的故障總數(shù)之比。FDR=DO/D1x100%(這是定義，不是指標；3和4也是)式中：D0為正確檢測出的故障數(shù)；D1為所發(fā)生的故障總數(shù)。3.故障隔離率(FIR)：在規(guī)定的期限內，產品被檢測岀的故障,在規(guī)

5、定的條件卜?用規(guī)定的方法能夠止確隔離到少于或等于I個可更替單位的百分數(shù)。FIR=IO/IlxlOO%式屮：10為故障屮定位到規(guī)定可更換單元的故障數(shù)；II為檢測到的故障數(shù)。4.虛警率(FAR)：在規(guī)定的期限內，測試裝置發(fā)生的虛警次數(shù)與顯示的故障總數(shù)Z比。FAR=N0/N0+N1x100%式中：NO為設備發(fā)生的虛報警數(shù)；N1為實際發(fā)生的故障數(shù)。三、擬采取的研究方法及途徑(—)研究方法為完成航空發(fā)動機預測與健康管理系統(tǒng)總體方案的研究工作，有效解決系統(tǒng)開發(fā)過程中遇到的問題根據(jù)實際需求，木方案擬采用以卜?方法對EP

6、HM系統(tǒng)進行研究:1.統(tǒng)計分析方法：利用統(tǒng)計分析的方法，實現(xiàn)對系統(tǒng)需求，功能設計和結構分析等方面的研究，為給出切實可行的設計方案提供充分的論據(jù)。2.數(shù)學建模方法：采用數(shù)學建模方法對系統(tǒng)的典型故障，壽命變化趨勢和壽命管理功能模塊進行系統(tǒng)建模，為設計有效的算法系統(tǒng)提供基礎；3.模糊關聯(lián)分析法：采用模糊關聯(lián)分析法對EPHM系統(tǒng)整體方案的冇效性和合理性給出判斷和改進。（-）研究方案艦用燃氣輪機故障診斷技術研究方案圖1艦用燃氣輪機故障診斷技術研究方案故障診斷推理機對艦用燃氣輪機的實時健康狀態(tài)信息進行詳細的故障診斷推

7、理。對預處理后的相關信息進行故障案例匹配，若匹配成功則直接輸出診斷結果。否則，對選定的參數(shù)進行特征提取，并通過多種不同的故障診斷算法實現(xiàn)對燃氣輪機的故障診斷效能。由于診斷算法多樣且各冇利弊，選擇多種算法對其進行診斷。支持向量機的決策僅取決于樣木屮的支持向量，能更好地應用于不平衡樣本分類問題，對非線性、高維及小樣本等問題具有特有的優(yōu)勢；EMD能把復雜信號分解為冇限的IMFZ和，每個IMF所包含的頻率成分隨信號本身而變化，非常適合處理非線性、非平穩(wěn)信號；灰色關聯(lián)度診斷是把反映模式的特征向量看作是一維空間的折線

8、，通過計算關聯(lián)度進行幾何相似的比較，從而定量地確定模式間關聯(lián)程度的大??；集成神經(jīng)網(wǎng)絡診斷系統(tǒng)是一種基于信息融合提出的神經(jīng)網(wǎng)絡診斷技術。它通過多種不同的診斷途徑，采用多個了神經(jīng)網(wǎng)絡，從不同的側面診斷故障，并對各子網(wǎng)絡的診斷結果進行融合，最人限度的提高診斷正確率。最后對診斷結果進行融合，可以得到更為精確的診斷結果。經(jīng)綜合分析得到診斷結果的同時，通過案例學習更新案例庫中的相關內容。(三)技術途徑設計合理的分布式傳感器系統(tǒng)，釆集艦用燃