【技术实现步骤摘要】
本申请涉及航空发动机故障识别，尤其涉及一种航空发动机气路故障诊断方法和装置。
技术介绍
1、作为航空器的核心组成部分，发动机的健康状态直接关系到飞机飞行的安全性和出勤准时性。由于发动机具有复杂的非线性系统结构，并且长时间在各种极端环境中工作，这使得其在飞行过程中发生各种突发故障的可能性大大增加。
2、目前，航空发动机气路故障诊断方法主要分为三类：基于模型的故障诊断方法、基于知识推理的故障诊断方法和基于数据驱动的故障诊断方法。且基于模型的故障诊断方法、基于知识推理的故障诊断方法需要建立发动机物理模型，会受到发动机复杂程度的影响、以及需要大量的先验知识和经验，而基于数据驱动的故障诊断方法虽然在解决前两种方法不足的基础上还具有很好的非线性处理能力，但是在故障诊断分析时仍然存在不足，识别的准确度仍有待提高。
3、因此，正确诊断和定位发动机故障、提高其工作可靠性以及延长使用寿命，成为一项技术上的挑战，在监测信息有限的情况下，有效地利用故障数据进行发动机故障诊断，变得尤为重要。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供航空发动机气路故障诊断方法和装置，可提高故障诊断工作的准确率和效率。
2、具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：
3、本申请第一方面提供一种航空发动机气路故障诊断方法，所述方法包括：
4、以发动机气路参数实际数值的集合作为参评序列、以发动机故障气路参数参考值的集合作为参考序列，计算参评序列和各个参考序列的第一灰色关联度；
5、其中，所述气路参数实际数值和所述气路参数参考值为多个气路参数的每个气路参数在不同状态下的值；
6、基于各个第一灰色关联度筛选待优化气路参数实际数值；
7、基于所述待优化气路参数实际数值构建发动机气路故障层次结构模型，所述发动机气路故障层次结构模型用于描述所述待优化气路参数的类型对各个故障的敏感度高低水平；
8、计算所述待优化气路参数实际数值中各类气路参数的权重；
9、根据所述参评序列和所述参考序列计算所述发动机气路故障层次结构模型中最底层的灰色关联度；
10、根据所述权重和所述最底层的灰色关联度从底层往上计算所述发动机气路故障层次结构模型中各层的灰色关联度，获得最顶层的灰色关联度；
11、根据所述最顶层的灰色关联度和所述第一灰色关联度确定发动机参数实际数值对应的气路故障诊断结果。
12、本申请第二方面提供一种航空发动机气路故障诊断装置，所述装置包括获取模块、构建模块、计算模块和处理模块，其中，
13、所述获取模块，用于以发动机气路参数实际数值的集合作为参评序列、以发动机故障气路参数参考值的集合作为参考序列，计算参评序列和各个参考序列的第一灰色关联度；
14、其中，所述气路参数实际数值和所述气路参数参考值为多个气路参数的每个气路参数在不同状态下的值；
15、所述构建模块，用于基于各个第一灰色关联度筛选待优化气路参数实际数值；
16、所述构建模块，还用于基于所述待优化气路参数实际数值构建发动机气路故障层次结构模型，所述发动机气路故障层次结构模型用于描述所述待优化气路参数的类型对各个故障的敏感度高低水平；
17、所述计算模块，用于计算所述待优化气路参数实际数值中各类气路参数的权重；
18、所述计算模块，还用于根据所述参评序列和所述参考序列计算所述发动机气路故障层次结构模型中最底层的灰色关联度；
19、所述计算模块，还用于根据所述权重和所述最底层的灰色关联度从底层往上计算所述发动机气路故障层次结构模型中各层的灰色关联度，获得最顶层的灰色关联度；
20、所述处理模块，用于根据所述最顶层的灰色关联度和所述第一灰色关联度确定发动机参数实际数值对应的气路故障诊断结果。
21、本申请提供的航空发动机气路故障诊断方法和装置，在传统灰色关联度分析的基础上，将满足预设条件的灰色关联度筛选出来进行待识别实际数值的优化，从而通过层次分析法进一步准确计算部分数值与参考序列的灰色关联度，仅需对部分实际数值进行优化处理，减少了数据处理的工作量，提高了故障诊断识别的效率；同时对于筛选出来的与多个气路参数参考值灰色关联度较接近的实际数值进行二次优化处理，拉大与各个气路参数参考值灰色关联度之间的差距，从而提高故障诊断的准确性。最终，实现了无需事先训练模型的数据驱动式航空发动机气路故障的快速、准确识别。
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1.一种航空发动机气路故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待优化气路参数实际数值构建发动机气路故障层次结构模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述待优化气路参数实际数值中各类气路参数的权重包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述判断矩阵进行归一化处理得到中间矩阵，具体包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述气路参数实际数值中各类气路参数的权重之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以发动机气路参数实际数值的集合作为参评序列、以发动机故障气路参数参考值的集合作为参考序列，具体包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据每个评价项的最优值规范参评序列矩阵中的各个元素，具体包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最底层的灰色关联度的计算方法包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重和所述最底
10.一种航空发动机气路故障诊断装置，其特征在于，所述装置包括获取模块、构建模块、计算模块和处理模块，其中，
...【技术特征摘要】
1.一种航空发动机气路故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待优化气路参数实际数值构建发动机气路故障层次结构模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述待优化气路参数实际数值中各类气路参数的权重包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述判断矩阵进行归一化处理得到中间矩阵，具体包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述气路参数实际数值中各类气路参数的权重之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以发动机气路参数实...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶永，薛蛟，刘海涛，张宇帆，高赫，陈硕，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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