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基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

车畅畅 王华伟 倪晓梅 洪骥宇

车畅畅, 王华伟, 倪晓梅, 等 . 基于深度学习的航空发动机故障融合诊断[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(3): 621-628. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0197
引用本文: 车畅畅, 王华伟, 倪晓梅, 等 . 基于深度学习的航空发动机故障融合诊断[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(3): 621-628. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0197
CHE Changchang, WANG Huawei, NI Xiaomei, et al. Fault fusion diagnosis of aero-engine based on deep learning[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(3): 621-628. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0197(in Chinese)
Citation: CHE Changchang, WANG Huawei, NI Xiaomei, et al. Fault fusion diagnosis of aero-engine based on deep learning[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(3): 621-628. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0197(in Chinese)

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0197
基金项目: 

国家自然科学基金 71401073

民航联合研究基金 U1233115

详细信息
    作者简介:

    车畅畅 男, 硕士研究生。主要研究方向:可靠性、维修性及维修工程

    王华伟  女, 博士, 教授, 博士生导师。主要研究方向:民航安全工程、民航维修工程、可靠性工程

    通讯作者:

    王华伟, E-mail: wang_hw66@163.com

  • 中图分类号: V263.6;TK418

Fault fusion diagnosis of aero-engine based on deep learning

Funds: 

National Natural Science Foundation of China 71401073

Joint Research Foundation for Civil Aviation U1233115

More Information
  • 摘要:

    通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。

     

  • 图 1  RBM结构

    Figure 1.  Structure of RBM

    图 2  DBN训练流程图

    Figure 2.  Flowchart of DBN training

    图 3  RBM训练过程

    Figure 3.  RBM training process

    图 4  基于深度学习的航空发动机故障融合诊断流程

    Figure 4.  Fault fusion diagnosis folw chart for aero-engine based on deep learning

    图 5  网络结构为[4, 8, 9, 10]的DBN网络重构误差图

    Figure 5.  DBN reconstruction error graph with network structure of [4, 8, 9, 10]

    图 6  BP神经网络误差图

    Figure 6.  Graph of BP neutral network error

    表  1  JT9D发动机故障

    Table  1.   Engine failure of JT9D

    序号 发动机故障类型 性能参数偏差
    ΔEGT/℃ ΔFF/% ΔN1/% ΔN2/%
    F01 风扇效率+1% -1.00 -0.25 -0.25 -0.05
    F02 风扇流量+1% 4.50 0.80 -0.85 0.05
    F03 低压压气机效率+1% -2.00 -0.15 0.10 -0.15
    F04 低压压气机流量+1% -2.00 -0.40 -2.00 -0.05
    F05 高压压气机效率+1% -7.00 -0.85 -0.10 0.10
    F06 高压压气机流量+1% -0.05 -0.10 0 -0.25
    F07 高压涡轮效率+1% -0.85 -1.05 -0.10 0.20
    F08 低压涡轮效率+1% -4.50 0 0.45 0
    F09 3.0+3.5放气活门开度-20% -11.20 -2.40 -0.04 -0.24
    F10 第1级涡轮导向叶片面积+1% 2.50 0.35 0.05 -0.15
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    表  2  DBN网络结构与重构误差

    Table  2.   DBN network structure and reconstruction error

    DBN网络结构 重构误差
    [4, 6, 10] 0.083
    [4, 8, 10] 0.047
    [4, 6, 8, 10] 0.076
    [4, 8, 12, 10] 0.037
    [4, 8, 9, 10] 0.028
    [4, 8, 9, 12, 10] 0.049
    [4, 6, 8, 12, 10] 0.065
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    表  3  故障分类置信度

    Table  3.   Confidence level of fault classification

    故障类型 置信度1 置信度2 置信度3 置信度4 置信度5
    F01 9.00×10-8 1.08×10-6 6.01×10-7 2.35×10-6 4.90×10-5
    F02 2.41×10-7 7.09×10-7 5.39×10-7 3.77×10-7 6.06×10-7
    F03 5.16×10-3 2.60×10-3 3.05×10-3 1.40×10-3 6.57×10-5
    F04 6.30×10-5 2.35×10-4 1.81×10-4 1.15×10-4 2.50×10-5
    F05 2.78×10-1 7.97×10-1 6.44×10-1 9.47×10-1 9.99×10-1
    F06 1.16×10-5 2.05×10-6 3.78×10-6 3.17×10-7 1.91×10-9
    F07 1.01×10-3 7.27×10-4 1.08×10-3 1.88×10-4 1.18×10-5
    F08 1.10×10-5 4.65×10-5 2.30×10-5 8.12×10-5 4.31×10-4
    F09 7.16×10-1 2.01×10-1 3.52×10-1 5.14×10-2 5.54×10-4
    F10 4.66×10-7 4.68×10-7 4.34×10-7 1.40×10-7 3.39×10-8
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    表  4  故障诊断结果

    Table  4.   Results of fault diagnosis

    故障类型 C(F) 诊断结果
    F01 3.9×10-5 0
    F02 7.6×10-7 0
    F03 7.16×10-5 0
    F04 0.38×10-3 0
    F05 0.998 1
    F06 4.32×10-9 0
    F07 3.25×10-5 0
    F08 0.161×10-3 0
    F09 0.129 0
    F10 4.14×10-8 0
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    表  5  故障诊断正确率对比

    Table  5.   Comparison of fault diagnosis accuracy

    模型 正确率/%
    基于深度学习的故障融合诊断模型 99.58
    深度信念网络模型 95.30
    BP神经网络模型 82.13
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-04-05
  • 录用日期:  2017-06-09
  • 刊出日期:  2018-03-20

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