一种小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法技术

本申请属于航空发动机领域，特别涉及一种小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法。包括步骤一、获取预定运转时间内的发动机排气温度数据；步骤二、对所述发动机排气温度数据进行处理；步骤三、基于处理后的所述发动机排气温度数据构建自回归移动平均联合模型；步骤四、根据所述自回归移动平均联合模型预测发动机排气温度变化趋势，并根据发动机排气温度变化趋势进行发动机性能趋势分析。本申请结合小涵道比航空发动机运转采集数据，针对排气温度变化趋势进行评估，预测发动机未来一定时间内的性能变化情况，并以此给出发动机的维修建议。利用该方法可以达到发动机维修时机的最优化，为发动机最终实现视情维修提供支持。

【技术实现步骤摘要】
一种小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法
本申请属于航空发动机领域，特别涉及一种小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法。
技术介绍
航空发动机性能会随着使用时间的增加而逐渐衰减，发动机性能衰减的主要表现为推力下降、耗油率升高、排气温度升高。发动机排气温度是衡量发动机综合性能的关键参数，当排气温度上升达到控制系统设定的限制值时，继续在此状态下使用可能降低发动机的有效寿命，同时也会降低发动机运转的安全性和可靠性。新一代作战飞机要求发动机具有高性能、高经济可承受能力，这对发动机的可靠性、安全性、经济性以及维护保障等提出了更高的要求。发动机健康管理技术已是当今发动机技术发展趋势，健康管理系统中性能趋势分析功能，通过监控发动机关键参数，评估发动机健康状况，判断发动机的性能衰减程度，由此确定发动机的最佳返修时间。这样既可以提高发动机运转的安全性和可靠性，还可以降低发动机的维修成本、提高维修效率。发动机性能趋势分析功能是先进航空发动机实现视情维修的前提条件。目前在小涵道比航空发动机上还未采用性能趋势分析技术，在役的我国小涵道比军用发动机上，主要采用的维护方式为定期维护，即确定发动机的首翻期，发动机首翻期的制定主要决定因素包括：飞机类型、用户的使用条件(含工作温度压力条件、油门/功率使用历程等)、可接受的风险、发动机允许的性能衰减程度、发动机使用可靠性和维护经济性等，当发动机的使用时间到达首翻期时，进行脱发维修。发动机的首翻期方案，主要的缺点是不能在发动机需要维修的最佳时机进行脱发维修，发动机在首翻期到期后，如果发动机性能衰减较大，则会导致发动机的可靠性下降、作战效能下降，而且在发动机维修时也会带来更多地维修成本；如果发动机性能衰减量较小，则在发动机还具有较好的作战使用效能的情况下进行脱发维修，同样也会增加发动机使用成本。因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
技术实现思路
本申请的目的是提供了一种小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法，以解决现有技术存在的至少一个问题。本申请的技术方案是：一种小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法，包括：步骤一、获取预定运转时间内的发动机排气温度数据，所述发动机排气温度数据包括发动机运转时间，以及各时间点对应的排气温度数值；步骤二、对所述发动机排气温度数据进行处理；步骤三、基于处理后的所述发动机排气温度数据构建自回归移动平均联合模型；步骤四、根据所述自回归移动平均联合模型预测发动机排气温度变化趋势，并根据发动机排气温度变化趋势进行发动机性能趋势分析。在本申请的至少一个实施例中，步骤二中，所述对所述发动机排气温度数据进行处理包括：S201、将所述发动机排气温度数据中的排气温度换算成海平面标准大气条件下的标准排气温度；S202、对换算处理后的发动机排气温度数据采用一阶差分方法进行平稳化处理，去除原始数据序列中排气温度随时间增加而上升的变化趋势。在本申请的至少一个实施例中，步骤三中，所述基于处理后的所述发动机排气温度数据构建自回归移动平均联合模型包括：S301、基于处理后的所述发动机排气温度数据构建q阶移动平均模型MA(q)；S302、基于处理后的所述发动机排气温度数据构建p阶自回归模型AR(p)；S303、根据q阶移动平均模型MA(q)以及p阶自回归模型AR(p)构建(p，q)阶自回归移动平均联合模型ARMA(p，q)。在本申请的至少一个实施例中，S301中，所述q阶移动平均模型MA(q)为：Zt＝at-θ1at-1-θ2at-2-…-θqat-q其中，Zt为t时刻的排气温度数值，at、at-1…at-q为各时间点对应的随机扰动，q为移动平均阶数，θ1…θq为各时间点对应的移动平均系数；引入移动平均算子θ(B)，则表示为：Zt＝θ(B)atθ(B)＝1-θ1B-θ2B2-…-θqBq其中，B为后移算子，BZt＝Zt-1，BjZt＝Zt-1。在本申请的至少一个实施例中，S302中，所述p阶自回归模型AR(p)为：其中，Zt、Zt-1…Zt-p为各时间点对应的排气温度数值，at为t时刻的随机扰动，p为自回归阶数，为各时间点对应的自回归系数；引入自回归算子则表示为：其中，B为后移算子，BZt＝Zt-1，BjZt＝Zt-1。在本申请的至少一个实施例中，S303中，所述(p，q)阶自回归移动平均联合模型ARMA(p，q)为：令：θ(B)＝1-θ1B-θ2B2-…-θqBq则，所述(p，q)阶自回归移动平均联合模型ARMA(p，q)为：在本申请的至少一个实施例中，通过AIC准则和最小二乘法对所述(p，q)阶自回归移动平均联合模型ARMA(p，q)进行求解。在本申请的至少一个实施例中，步骤四中，所述根据所述自回归移动平均联合模型预测发动机排气温度变化趋势，并根据发动机排气温度变化趋势进行发动机性能趋势分析包括：S401、根据所述自回归移动平均联合模型预测预定时间内的发动机排气温度变化趋势；S402、对预测得到预定时间内的发动机排气温度变化趋势进行一阶差分还原处理，获得处理后的预定时间内的发动机排气温度变化趋势；S403、根据处理后的预定时间内的发动机排气温度变化趋势，判断预定时间内，发动机排气温度是否达到阈值；若是，生成事件报告，为发动机是否进行维修提供支持；若否，则返回步骤一获取新增的预定运转时间内的发动机排气温度数据。专利技术至少存在以下有益技术效果：本申请的小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法，利用发动机运转过程中采集的数据，对发动机排气温度的变化趋势进行分析和预测，评估目前发动机排气温度剩余裕度，预估未来一定时间内的发动机排气温度分布趋势，根据变化趋势判断未来发动机运转一定时间内的排气温度是否达到了限制值，从而为发动机是否进行维修给出建议，最终为发动机由定期维护转为视情维修奠定基础。附图说明图1是本申请一个实施方式的小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法流程图。具体实施方式为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法，其特征在于，包括：/n步骤一、获取预定运转时间内的发动机排气温度数据，所述发动机排气温度数据包括发动机运转时间，以及各时间点对应的排气温度数值；/n步骤二、对所述发动机排气温度数据进行处理；/n步骤三、基于处理后的所述发动机排气温度数据构建自回归移动平均联合模型；/n步骤四、根据所述自回归移动平均联合模型预测发动机排气温度变化趋势，并根据发动机排气温度变化趋势进行发动机性能趋势分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法，其特征在于，包括：
步骤一、获取预定运转时间内的发动机排气温度数据，所述发动机排气温度数据包括发动机运转时间，以及各时间点对应的排气温度数值；
步骤二、对所述发动机排气温度数据进行处理；
步骤三、基于处理后的所述发动机排气温度数据构建自回归移动平均联合模型；
步骤四、根据所述自回归移动平均联合模型预测发动机排气温度变化趋势，并根据发动机排气温度变化趋势进行发动机性能趋势分析。


2.根据权利要求1所述的小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法，其特征在于，步骤二中，所述对所述发动机排气温度数据进行处理包括：
S201、将所述发动机排气温度数据中的排气温度换算成海平面标准大气条件下的标准排气温度；
S202、对换算处理后的发动机排气温度数据采用一阶差分方法进行平稳化处理，去除原始数据序列中排气温度随时间增加而上升的变化趋势。


3.根据权利要求2所述的小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法，其特征在于，步骤三中，所述基于处理后的所述发动机排气温度数据构建自回归移动平均联合模型包括：
S301、基于处理后的所述发动机排气温度数据构建q阶移动平均模型MA(q)；
S302、基于处理后的所述发动机排气温度数据构建p阶自回归模型AR(p)；
S303、根据q阶移动平均模型MA(q)以及p阶自回归模型AR(p)构建(p，q)阶自回归移动平均联合模型ARMA(p，q)。


4.根据权利要求3所述的小涵道比航空燃气发动机性能趋势分析方法，其特征在于，S301中，所述q阶移动平均模型MA(q)为：
Zt＝at-θ1at-1-θ2at-2-…-θqat-q
其中，Zt为t时刻的排气温度数值，at、at-1…at-q为各时间点对应的随机扰动，q为移动平均阶数，θ1…θq为各时间点对应的移动平均系数；
引入移动平均算子θ(B)，则表示为：
Zt＝θ(B)at
θ(B)＝1-θ1B...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘旭，王琳，陈伟博，
申请(专利权)人：中国航发沈阳发动机研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21