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基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测

刘君强 胡东斌 潘春露 雷凡 赵倩茹

刘君强, 胡东斌, 潘春露, 等 . 基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(1): 56-64. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0647
引用本文: 刘君强, 胡东斌, 潘春露, 等 . 基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(1): 56-64. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0647
LIU Junqiang, HU Dongbin, PAN Chunlu, et al. Remaining useful life prediction of multi-stage aero-engine based on super statistics[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2021, 47(1): 56-64. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0647(in Chinese)
Citation: LIU Junqiang, HU Dongbin, PAN Chunlu, et al. Remaining useful life prediction of multi-stage aero-engine based on super statistics[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2021, 47(1): 56-64. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0647(in Chinese)

基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0647
基金项目: 

国家自然科学基金 U1533128

南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金 kfjj20190716

中央高校基本科研业务费专项资金 NS2020050

详细信息
    作者简介:

    刘君强  男, 博士, 副教授。主要研究方向:交通信息工程及控制、交通运输规划与管理

    胡东斌  男, 硕士研究生。主要研究方向:交通信息工程及控制

    通讯作者:

    刘君强, E-mail: liujunqiang@nuaa.edu.cn

  • 中图分类号: V267

Remaining useful life prediction of multi-stage aero-engine based on super statistics

Funds: 

National Natural Science Foundation of China U1533128

The Open Funds of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics kfjj20190716

the Fundamental Research Funds for the Central Universities NS2020050

More Information
  • 摘要:

    针对传统航空发动机剩余寿命(RUL)预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于RUL预测精度不高的问题, 提出了一个新的多阶段航空发动机RUL预测模型, 包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波(UKF)与非线性预测4部分内容。提出了基于超统计理论的多阶段分割滤波(BS-MSF)算法。首先, 该算法采用超统计理论进行突变点检测, 将航空发动机的健康数据划分为多个退化阶段;其次, 应用UKF对融合的时变参数进行滤波处理;最后, 通过非线性拟合对发动机RUL进行预测, 实验采用美国NASA发布的航空发动机数据进行数据分析和验证。结果表明:所提算法在发动机性能退化中的预测具有更好的适应性和更小的拟合误差, 能更准确地预测发动机的RUL, 预测精度比单阶段方法提高5.5%。

     

  • 图 1  BS-MSF算法

    Figure 1.  BS-MSF algorithm

    图 2  归一化的监测序列

    Figure 2.  Normalized monitoring sequence

    图 3  T24的突变点与退化量

    Figure 3.  Mutation point and degradation quantity of T24

    图 4  多阶段非线性融合HI序列

    Figure 4.  Multi-stage nonlinear fusion of HI sequence

    图 5  滤波结果比较

    Figure 5.  Comparison of filtering results

    图 6  寿命演化过程

    Figure 6.  Life evolution process

    表  1  用于发动机RUL预测的重要监测参数

    Table  1.   Major monitoring parameters for prediction of engine RUL

    符号 含义 单位
    T24 低压压气机出口总温
    T30 高压压气机出口总温
    T50 低压涡轮出口总温
    P30 高压压气机出口总压 kPa
    Nf 风扇转子转速 r/min
    Nc 核心转子转速 r/min
    T48 高压涡轮出口总温
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    表  2  T24突变点的显著性

    Table  2.   Significance of mutation point of T24

    分割点 1 2 3 4 5
    显著性 1 1 1 1 0.982
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    表  3  各特征参数的对应突变点

    Table  3.   Corresponding mutation point of each characteristic parameter

    特征参数 突变点1 突变点2 突变点3 突变点4
    T24 141 192 219 252
    T30 86 173 215 270
    T50 122 191 218 263
    P30 122 182 215 245
    Nf 142 191 228 243
    Nc 131 209 234 268
    T48 104 181 218 253
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    表  4  拟合误差

    Table  4.   Fitting errors

    方法 寿命演化过程
    0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
    单阶段KF 45 -25 21 11 -7 8
    多阶段KF 35 -20 9 19 -5 3
    多阶段UKF 17 -10 11 15 -2 -1
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    表  5  预测误差

    Table  5.   Prediction errors

    实验次数 单阶段KF 多阶段KF 多阶段UKF
    1 0.227 0.161 0.153
    2 0.173 0.131 0.145
    3 0.191 0.158 0.136
    4 0.189 0.167 0.131
    5 0.182 0.143 0.121
    均值 0.192 0.152 0.137
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-12-26
  • 录用日期:  2020-04-19
  • 网络出版日期:  2021-01-20

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