民航发动机气路故障诊断技术探析

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摘要：目前，随着科技日新月异的发展，我国航空运输业也得到了快速的发展。作为民航的核心所在，民航发动机的正常运行是飞机正常飞行的保障。一直以来发动机故障在飞行故障中占有相当大的比例，是影响飞行安全的主要因素。因此，加强对民航发动机的故障诊断技术的研究就显得尤为重要了。本文根据民航的现状，介绍了航空发动机的监控技术、航空发动机气路故障类型以及常用的故障诊断技术。希望能对民航的发展起到一定的指导意义。

关键词：发动机故障；故障类型；诊断技术

中图分类号：V263.6 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）052-085-01

虽然我国的航空运输业现在正在迅速的发展，但是其同时也是一个高投入、高风险、低回报的行业。作为民航的核心部分，航空发动机直接影响着飞机的正常飞行。然而，航空发动机因其结构的复杂性以及其恶劣的工作环境，导致航空发动机时刻都有可能发生故障。据国际民航组织统计，1988年至1993年的6年间，由于发动机起火、叶片故障、发动机脱离机翼等原因而发生的飞行事故达34起。根据惠普公司的统计结果显示，因为发动机出现故障而产生的维修费用、航班延迟、取消造成的损失以及因为发动机性能降低而造成耗油量增加而造成的损失费用基本上在航空公司的全部成本中占27%。根据有关资料显示，通过对发动机进行故障检测诊断不仅能显著提高发动机运行的可靠性，保障飞行安全；而且可以降低发动机服役期的维护费用；节省地面排故和调整试车的燃油消耗；缩短维修时间；减少备件；缩短飞机再次出动时间，提高部队战斗力等。因此，航空发动机状态监控和故障诊断技术已经愈来愈受到全世界各航空公司制造商的重视。本文接下来将就航空发动机的监控技术、航空发动机气路故障类型以及常用的发动机气路故障诊断技术进行阐述。

1 国内外相关的研究

利用气路参数对法定级气路性能和传感器进行诊断、利用振动、滑油以及孔探信号对机械性能进行诊断、利用专家系统或数据融合技术对发动机进行综合性能评估和故障诊断以及基于动态系统以及发动机过渡态数据进行故障诊断等是目前航空发动机诊断研究主要集中的领域。

气路故障诊断开始于1972年由Urban提出，该种方法要求测量参数的数量要大于或者至少等于故障种类数。至此之后，国外关于发动机故障诊断技术的研究正式拉开序幕。80年代开始，一些监控诊断系统已经被研究出来并且已陆续的投入使用，而这也更加方便了对发动机状态进行监控。但是这个时期的监控系统耗费较大，并且对相关检测人员的技术要求比较高，因此进一步的研究又继续展开。90年代后，基于人工智能的监控系统，尤其是神经网络开始广泛的应用于气路诊断领域。而这一技术的应用也进一步促进了对民航发动机气路故障诊断技术的研究。我国关于民航发动机气路故障诊断技术的研究起步较晚。80年代起，我国有关民用航空公司以及相关的重点院校分别针对国内的B747、B767/JT9D等飞机和发动机进行了发动机状态近视与故障诊断的研究，并且目前也已经取得了初步的进步。但总的来看，国内外关于该工作的看展以及所取得的成果还有待更进一步的提高，需要在借鉴国外成功经验的基础上，发展和推广我们自己的发动机气路诊断技术，一辩适应飞机和发展的需要。

2 航空发动机状态监控的主要技术

目前航空发动机状态监控的主要技术手段有三类：1）气路性能监控。该种监控技术主要用于对发动机的气路参数进行监控，通过查看气路参数的值的变化情况来判断气路状态是否正常，以及发动机是否能够产生所必需的功率。2）机械性能监控。机械性能监控包括对飞机的滑油和飞行时的振动进行监控。对于滑油的监控主要在于对滑油本身的所受到的压力、飞机运行以及闲置时滑油的温度、耗油量以及飞机运行时滑油其他方面的性能进行分析来判定发动机是否产生故障。振动监控主要在于对飞机运行时的转动频率进行监控，通过振动量对发动机的机械性能进行分析。3）无损探伤。无损探伤监控是近几年才新提出来的一种监控技术，这种技术主要利用飞机本身的孔缝对发动机的整体性能进行探查。上述3中诊断手段都有各自的使用范围，在实际中可以优势互补。但是同时也存在着另一个问题就是，航空公司的航线遍布世界各地，规模大点的航空公司又拥有很多小的航空分公司，如果在每个航空公司内部都建立一个完整的监控诊断系统的话就要耗费大量的资金。因此，2007年一种新的监控技术一民航发动机远程故障诊断软件通过有关部门的鉴定并已经投入使用。这项成果能够缩短航空发动机故障诊断时间、提高维修效率，在提高我国现有发动机使用安全性和保障飞行安全的同时，可以为航空公司节约维修费用、提高经济效益。

3 民航发动机气路故障诊断技术

3.1 民航发动机气路故障诊断所面临的困难

目前，我国民航发动机气路故障诊断技术所遭遇到的困难主要表现在以下几个方面：①现在对于大部分的民航机所测量的参数个数少于气路故障诊断所需要的个数，因此不能够准确的对故障类型进行判断以及发现潜在的故障；②大部分故障产生的机理很相似，因此没有细微的数据就很难进行区分；③通过擦亮所得到的参数中的噪音与故障造成的测量参数偏差级别基本上相同，进而导致故障判定有误；④发动机的非线性及复杂性。

3.2 发动机气路诊断方法以及发展发向

目前常用的民航发动机气路故障诊断技术有三种：基于线性模型的小偏差故障方程法、基于非线性稳态模型的方法以及基于人工智能的方法。

基于线性模型的诊断方法主要适用于当发动机在某稳态点附近，测量参数的变化量Z与部件性能变化量X之间可用线性函数来进行表示：Z=K*X，K为具体的实参。基于线性模型的诊断技术不仅可以同时进行故障的检测、隔离以及区分；而且能够对多种发动I就故障类型进行诊断，而这也是基于线性模型的故障诊断技术优于基于人工智能的故障诊断技术的关键所在。但是基于线性模型的故障诊断方法存在一个很大的不足之处就是基于线性模型的故障诊断技术只是针对故障误差较小的情况，不具有广泛性，并且其诊断的结果在很大程度上依赖于所选用模型的精度。

基于人工智能的故障诊断方法相对来说应用范围就比较广泛一些，常用的网络模型有BP网、RBF网、概率神经网络等。但是该种诊断方法事先收集的故障样本所需要的种类比较多，收集过程比较困难，并且对于模型的选取等需要很高的技术。特别是如果诊断故障种类较多的时候整个组织就会变得很复杂，不容易进行区分。

随着对民航发动机气路故障诊断技术的进一步研究，未来在工程实践中，需要对发动机的气路趋势、振动量以及孔探信息等进行综合诊断，通过融合这些诊断技术以期得到更为精确的信息。然后再加大对数据信息的挖掘，得到具体的故障类型和潜在的故障。

4 结束语

发动机是飞机的心脏，应用发动机气路故障诊断技术可以有效的降低航空公司的发动机维修费用，降低飞机发生故障的频率，延长飞机的使用寿命等。目前，民航发动机气路故障诊断技术在我国已经得到一定的成效。相信在相关研人员的进一步研究下，未来的民航将会更加经济、实惠和安全。