发动机振动趋势预测模型研究

党菲

摘要：趋势预测是指在获得当前时刻设备运行状态评估信息的基础上，利用各种推理算法对系统未来某时刻的状态进行评估。因此，趋势预测作为故障诊断中一个重要环节倍受重视。其中，一项重要的功能指标是“对性能状况和机械状况参数进行趋势分析和预测，实现故障预测，给出维修建议”。这表明，对振动故障趋势的预测已成为亟待攻克的关键技术之一。本文分析了发动机振动趋势预测模型。

关键词：发动机；振动趋势；预测模型

我国发动机从仿制到自主研制的发展过程中，几乎所有机型都受到了振动超标、故障频发的困扰。经过几十年的积累，传统的振动分析方法也解决了一些工程中的问题。

一、发动机振动预测的作用

1.长期预测。长期预测的数据最小长度可以是一小时或一日甚至一周以来发动机振幅的平均值。对发动机进行长期预测可以得到发动机未来的宏观振动趋势。开展长期预测有助于保障以下工作顺利进行。一是指导维修安排。根据长期预测的振动趋势判断发动机未来健康状态，及时视情维修，保障发动机正常工作，降低维修费用。二是制定计划。根据长期预测结果判定发动机健康状态，有助于合理的安排计划。三是总结该型号发动机寿命规律，为延寿奠定基础。统计总结该型发动机的振动规律，结合长期振动预测值，分析发动机恶性振动形成的原因，有助于在发动机型号改进时提供工程支持。安全保障评估。统计总结发动机长期以来的振动实测值与预测值，分析数据，统计发动机常见故障，评估发动机状态，保障飞机安全可靠。

2. 短期预测。短期预测一般用于发动机工作时，根据发动机预测结果，辅助发动机控制决策，实时的调整发动工作状态，可避免进一步恶化发动机的工作环境。一是为最优控制提供技术依据。由于发动机工作在气构耦合、结构耦合等多种耦合环境下，最优控制是发动机设计追求的最终目标。振动幅值是最优控制的一个理想控制目标，例如目前广泛应用的主动间隙控制技术。二是为振动主动控制提供技术依据。发动机振动主动控制是近年结构动力学研究的热点和难点，比较有代表性的有弹支干摩擦阻尼器、可变参数挤压油膜阻尼器和电磁轴承等。振幅的正确预测将有可能改善上述振动主动控制方法的时延指标。

二、发动机振动趋势预测模型

1.工况稳定条件下的预测。将发动机整机振动时序描述为如下数学表达式：，其中，每一项都有明确的物理意义。St 表示发动机整机振动特征量的趋势项。当发动机处于正常状态时，该项为幅值为均值的水平直线，可以采用零点均值平移消除；当发动机处于故障状态时，将因为故障类型不同而发生不同的趋势变化。长时趋势项由发动机的突发性、失稳性和共振性结构故障引发。该项是预测的关键与核心，如果简单地利用差分运算将该项剔除，结果就是正常状态预测效果尚可，发动机一旦故障，预测立刻失效。本文下一节将主要讨论趋势项的建模和判别。d t 表征发动机随机振动特性。鉴于气流、燃烧等因素的随机激振，发动机整机振动响应是一个典型的随机过程，导致下一个时刻的振动无法用准确的函数描述，只符合数据的统计特性规律。因此随机振动特性是和预测时刻以前的历史数据密切相关的。表示噪声影响。这一项主要来源于振动测试系统和信号离散数字化。

2.基于知识的预测模型。基于知识的预测的特点是不需要精确的数学模型，能够充分利用发动机各个学科的专家知识和经验。基于知识的预测的最经典的两种应用形式是专家系统和模糊逻辑。专家系统的缺点是知识库覆盖故障模式有限，当知识库中没有相应的与征兆匹配的规则时，易造成误诊或诊断失败。模糊预测可以利用专家知识构建模糊规则库，能够充分利用专家的知识和经验，而且一个适当设计的模糊逻辑系统可以在任意精度上逼近某个给定的非线性函数。由于模糊预测目前尚处于研究阶段，实际应用中还有很多问题需要解决。

3.振幅突变模型。发动机也会经常出现振幅突变的现象。例如，发动机转子出现突加不平衡，或是由于挤压油膜阻尼器和支承动刚度引发的双稳态振动现象。该模型仅适用于发动机短期趋势预测。由于振幅突变事先不能预知，故此判断准则是滑动的，可以为发动机早期故障辨识提供技术途径，为预先准备发动机转速控制、振动主动控制等提供支撑手段。

4.数据预测模型。基于数据的预测的最大优点是不需要精确的发动机数学或物理模型，最典型的代表是时间序列分析和神经网络。时间序列分析预测可以说是迄今为止理论上最为完善的预测方法，它起初起源于市场经济预测，后来随着时序方法的发展及其应用领域的扩大，时间序列分析被成功的用于工程系统的预测，该预测方法可以和其它技术结合，衍生多种形式的时间序列分析。基于航空发动机系统的非线性问题，人工神经网络预测难以对发动机复杂时变非线性问题进行有效预测，会产生网络规模大和泛化能力弱的问题。除以上两种方法外，支持向量机、贝叶斯网络，隐式马尔科夫模型和数据挖掘等也应用于数据的预测方法中。

5.其他模型。除了上述建立的模型之外，典型的还有幂函数模型和指数函数模型。幂函数模型一般适用于长期趋势预测，而指数函数模型常适用于发动机短期趋势预测。建立数学模型、讨论预测的方法以及模型适用性准则研究方法与前述相同。新的模型可以不断被采用，这正表现出基于模型振动预测方法的开放性的特点，符合发动机振动分析逐步积累的发展过程。信号经过分解、滤波与重构后，再进行时域、频域、幅值、时—频域特性分析后，对信号进行适当外推，即可用于预测目的。国内外对此研究很多，但除了技術成熟性不足之外，主要的制约是发动机故障诊断具有很强的针对性，造成单一使用时的推广能力和适用性问题。

三、基于模型的振动预测的流程

基于模型的振动预测的过程如下。

1.当发动机转速稳定在某一转速范围时，即转速变化小于Δ N ≤ 50 r/min，可认为发动机转速稳定，通过连续采集和信号处理获取振幅的有效值以及高低压基频幅值，构成振动时序xt 进入第2步。如果当50 r/min < Δ N ≤ 300 r/min，采用幅值推移x′t+ 1 = xt 进行预测后，跳入第6 步。当发动机转速变化超过Δ N > 300 r/min 时，不满足振动预测的条件，只能密切关注后续发展。

2.通过一段时间时序的采集，判断采集到的点数是否满足短时预测所需点数N，若不满足则返回第1 步继续采集。若满足上述要求，则继续判断采集到的点数是否满足长时预测所需点数M。若满足跳入第3 步，若不满足跳入第4 步。

3. 提取长时趋势项，根据模型适用性准则选择适用模型构建长时预测模型。

4.提取短时趋势项，根据模型适用性准则（POM 准则、LVM 准则、SCM 准则）选择适用模型构建短时预测模型。

5.确定模型及参数估计，进行长时预测或短时预测。

6.判断振幅是否超限，超限则报警，并继续密切关注后续发展，跟踪预测误差。

发动机整机振动趋势类型多样，特征明显，且多数故障趋势都表现出非平稳的特性。国内外对此研究很多，但除了技术成熟性不足之外，主要的制约是发动机故障诊断具有很强的针对性，造成单一使用时的推广能力和适用性问题。

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