航空发动机健康管理综述

第２２卷第ｌ期燃气涡轮试验与研究Ｖ０１．２２，Ｎｏ．１
２００９年２月ＧａｓＴｕｒｂｉｎｅＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＦｅｂ．．２００９５１
摘要：本文在总结国内外有关文献的基础上，简要回顾了航空发动机健康管理的发展历程，表明实施发动机健康管理的价值；详细阐述了发动机健康管理的研究内容，发动机健康管理系统的功能、信息和物理层次结构；指出了开展发动机健康管理研究的关键技术；最后提出了我国实施发动机健康管理的一些建议。

关键词：航空发动机；健康管理；信息融合；预测
中图分类号：Ｖ２３文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－２６２０（２００９）０１－００５１－０８
ＳｕｒｖｅｙｏｎＡｉｒｃｒａｆｔＥｎｇｉｎｅＨｅａｌｔｈＭａｎａｇｅｍｅｎｔ
ＷＡＮＧＳｈｉ，ＷＡＮＧＲｏｎｇ—ｑｉａｏ，ＣＨＥＮＺｈｉ—ｙｉｎｇ，ＦＡＮＪｉａｎｇ，ＳＨＥＮＸｉｕ—ｌｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＪｅｔＰｒｏｐｕｌｓｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔ，ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｓｕｍｍａｒｙｏｆｒｅｌｅｖａｎｔｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｏｆａｉｒｃｒａｆｔｅｎｇｉｎｅｈｅａｌｔｈｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＥＨＭ）ｉｓｒｅｖｉｅｗｅｄ，ａｎｄｂｅｎｅｆｉｔｓｏｆｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇＥＨＭａｒｅｉｎｄｉｃａｔｅｄ．ＴｈｅｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆＥＨＭ，ＥＨＭｓｙｓｔｅｍ’Ｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｎｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｓｉｓｔｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌｈｉｅｒａｒｃｈｙ，ａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ．ＳｏｍｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇＥＨＭａｒｅｐｒｅｓｅｎｔ·ｅｄ．Ａｔｌａｓｔ．ａｆｅｗｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｏｆＥＨＭｉｎＣｈｉｎａａｒｅｂｒｏｕｇｈｔｕｐ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｉｒｃｒａｆｔｅｎｇｉｎｅ；ｈｅａｌｔｈｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ；ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃｓ
１引言
当前大型复杂系统面临的可靠性、可用性、经济性以及维修保障等问题日益突出。

传统的定期维修方式不但耗费资源、效率低下。

而且费用居高不下。

因此．美国国防部在２０世纪９０年代以来进行的国防采办改革中都无一例外地将“经济可承受性”作为首要驱动因素。

视情维修由于具有规模小、效率高、经济可承受性好以及可避免重大灾难性事故等显著优势．非常适合大型复杂系统的维修保障。

实行视情维修的前提之一是要求系统具有对自身的故障进行预测和健康状态进行管理的能力．也由此产生了预测与健康管理（ＰＨＭ）的概念。

ＰＨＭ是指利用传感器获取系统的数据信息．借助各种智能模型和算法来评估系统自身的健康状态。

在系统故障发生前进行预测。

并结合可利用的资源信息提供一系列的维修保障措施建议以实现系统的视情维修【Ｉ棚。

随着性能的不断提升和复杂程度的不断增加，航空发动机同样面临着上述各种问题。

据ＮＡＳＡ的统计资料表明：在民用领域。

发动机故障在所有飞机机械故障中的比例占到１，３。

全世界的航空公司每年要花费的维修费用在３１０亿美元左右．其中发动机的日常维护占到了３ｌ％。

飞机和发动机的翻修占到了２７％。

另外，每年有将近１０％的航班由于非计划维修被取消．航空公司因此承受着巨大的经济压力。

同样，在军用领域。

发动机的维修已经成为影响战备完好性和任务可靠性的首要因素。

美国国防部每年用于采购发动机的费用为１３亿美元左右。

而维护现有发动机的费用却在３５亿美元左右１０３。

作为ＰＨＭ技术在航空发动机上的应用，航空发动机健康管理ｆＥＨＭ）就是在上述背景下，在传统的发动机状态监视、故障诊断的基础上，综合利用信息技术、人工智能等学科的最新研究成果产生的一
收稿日期：２００８—０６一１８；修回日期：２００８一ｌＯ—１７
作者简介：王Ｍ１［（１９８１一），男，满族，辽宁省葫芦岛市绥中县人。

博士研究生，主要研究方向航空发动机可靠性、健康管理、综合保障等。

万方数据
５２燃气涡轮试验与研究第２２卷种全新的解决方案：ＥＨＭ建立在对发动机信息的辨热力参数、性能参数、几何可调部件的位置参数来监识、获取、处理和融合基础上，采取积极主动的措施视发动机及其气路部件的健康状况，当发现部件工作监视发动机的健康状态。

预测发动机性能变化趋势、异常或发生故障时，及时向机组人员告警并分析故障部件故障发生时机及剩余使用寿命，采取必要的措原因。

虽然发动机的故障成因很多，但是大部分故障施缓解发动机的性能衰退、部件故障／失效的决策和都将导致发动机气路性能参数如转予转速、发动机压执行过程１７－１０ｌ。

比、排气温度等的变化。

因此气路性能监视和部件故在高性能涡轮发动机综合技术（ＩＨＰＴＥＴ）计划成障诊断是发动机状态监视和故障诊断的重点内容，也功结束后。

美国国防部、能源部、ＮＡＳＡ、工业界联合发是目前研究比较多的方面。

常用的方法分为两类：一起了多用途经济可承受先进涡轮发动机（ＶＡＡＴＥ）计类是基于线性模型的方法，包括参数估计、小偏差方划。

该计划的目的是在提高发动机性能的同时改善发程、卡尔曼滤波、主因子分析等；另一类是基于非线性动机的经济可承受性。

即降低发动机的寿命周期费模型的方法，包括遗传算法、神经网络、粗糙集、模糊用。

在该计划采用的众多新技术中。

ＥＨＭ被视为支逻辑、专家系统、决策树、支持向量机等【肛切。

柱技术进行重点研究开发。

同时。

在由美国海军发起，（２）性能趋势预测
波音公司牵头．包括夏威夷大学、Ｒｅｆｅｒｅｎｔｉａ系统一随着发动机的使用，发动机的性能必然下降，这体化公司及ＩｍｐａｃｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ公司参与的综合飞就需要对发动机性能的衰退程度进行预测评估。

精机健康管理（ＩＡＨＭ）计划和ＮＡＳＡ的航空安全计划确的发动机性能趋势预测是判断发动机是否发生故（ＡｖＳＰ）Ｔ的综合飞行器健康管理（ＩＶＨＭ）项目中，ＥＨＭ障的基础。

使用精确的性能趋势预测结果及时更新都占有非常重要的地位【ｌｌ阍。

由此可以看出，ＥＨＭ在机载故障诊断算法中的发动机基准性能，可以提高研制高性能、低成本的先进发动机中占有非常重要的诊断的准确率，减少虚警的发生。

进行性能趋势预测地位。

实施ＥＨＭ已经成为缓解发动机向高性能、低的基础是发动机数学模型和发动机的历史使用、维成本这两个相互矛盾的方向发展的不可或缺的途径。

修数据。

由于发动机是一个复杂的非线性系统，使用从上述计划的相关资料看。

目前国外的ＥＨＭ传统的时间序列方法进行预测存在较大误差，且容已经发展到工程验证阶段。

许多技术已经在Ｃ—１７、错性较差，因此目前多采用以神经网络为代表的人Ｆ／Ａ一１８等平台上进行过验证演示，并且表明实旌工智能方法进行预测，但由于神经网络在结构设计ＥＨＭ能够显著提升发动机的性能。

降低发动机的使和理论上的缺陷。

使神经网络模型的推广能力较差。

用、维修保障费用，提高发动机的可靠性和安全性。

近些年发展起来的支持向量机方法采用新型学习机目前。

国内对ＥＨＭ的研究刚刚起步，基本处在跟踪制，实现了结构风险最小化原理，并同时最小化经验国外技术和概念探索研究阶段。

虽然已经意识到开风险与ＶＣ维的界，得到的实际风险较小。

因此基于展ＥＨＭ研究可以带来的巨大收益。

对于ＥＨＭ的基支持向量机的预测方法具有很强的推广能力，即便本概念和研究范围等已经明确．但还没有具体的实在较长区间预测中仍可保证具有相当高的精度【１嘲。

施方案和技术途径。

因此。

要使我国的发动机水平不２．２结构健康管理
被拉开更大的差距，必须抓紧开展对ＥＨＭ的研究。

（１）振动监视
２ＥＨＭ的研究内容
ＥＨＭ的研究对象是航空发动机这样一个复杂的系统，涉及到材料、结构、气动热力、控制等多个学科。

具体而言，ＥＨＭ的研究内容包括以下５个方面：２．１气路健康管理
（１）气路性能监视和部件故障诊断
发动机气路部件发生故障时，其效率和流通能力将发生变化，从而引起沿发动机气路的气动热力参数和性能参数的变化。

因此．气路性能监视和部件故障诊断的目的就是通过传感器测量发动机的气动
振动监视旨在监视发动机的结构系统。

识别发动机在所有工作转速下的危险振动状态，避免由发动机部件退化引起的二次损伤。

通过振动监视可实现发动机损伤的早期检测．分析振动参数的变化率和变化趋势并据以发现潜在的故障，从而保证发动机的结构完整性。

提高飞行的安全性。

振动监视由机载和地面两部分组成：机载部分负责实时监视。

将测得的振幅与预先规定的阀值进行比较，如果超限，就触发一告警信息．传给座舱显示系统和监控系统。

地面部分负责对机上记录的振动数据进行深入分析。

利用更复杂的算法和模型对机上记录的数据做进一
万方数据
第１期王施等：航空发动机健康管理综述５３步处理。

分析振动趋势，对异常情况如失衡、磨损和２．３机械系统健康管理
摩擦提出早期告警。

以便维修人员及时采取措施。

目前，对由大量齿轮、轴承、传动轴等机械旋转（２）气路碎屑监视部件组成的机械系统的健康状态管理主要采用滑油气路碎屑监视是一种基于对发动机气路碎屑携监视的方法。

滑油监视的目的是利用滑油系统工作带的静电进行监测的新技术。

目前联合攻击机上已采参数来监视滑油本身的理化性能以及发动机中所有用这种技术。

发动机在正常状态下工作时，尾气中的接触滑油的零部件的健康状况，从而提供有关发动总体静电荷会保持在一个正常水平．只是随着发动机机健康状态的信息［２３１。

滑油监视是发动机状态监视工作条件的不同会有所不同。

因此可以将这个正常水与故障诊断的重要手段，主要包括以下３部分：
平作为发动机性能衰退的一个阀值。

当气路部件发生（１）滑油系统工作状态监视
表面故障时。

就会在尾气中产生额外的碎屑，导致总滑油系统工作状态的监视参数有滑油压力、滑体静电荷水平超过阀值，从而根据该变化所表现出的油温度、滑油量和滑油消耗量以及油滤堵塞指示，监不同特征判断出故障类型，并做出预警。

通过气路碎视方法是超限告警和趋势分析。

例如，造成滑油压力屑监视可以实现对发动机气路部件ｆ如压气机和涡轮增高的原因可能有滑油喷嘴堵塞、油滤堵塞或调压叶片、燃烧室、喷管等）的表面故障（如外物打伤、摩擦、器工作不正常；而泄漏、油管破裂、油泵故障、调压活磨损、侵蚀和烧伤等）的实时监视和诊断。

气路碎屑监门工作不正常则会引起滑油压力下降。

过高的滑油视的最大好处是对故障的实时识别：只要有碎屑产温度同其它滑油系统监视参数一起，可指出发动机生，便可被探测到，从而识别何种部件发生故障。

气路子系统的故障。

监视滑油量和滑油添加量可以得到碎屑监视在保证早期预警和故障跟踪的同时．还可以有关滑油消耗量过高及滑油泄漏的信息。

跟踪后期的故障发展情况，这就为维修计划的安排带（２）滑油碎屑监视
来很大的自由度。

这是其它监视技术难以实现的［２３．２４１。

滑油除起到润滑和冷却作用外，同时也是碎屑（３１部件寿命管理的运输媒介。

滑油碎屑监视的主要任务是监视接触对发动机部件特别是像涡轮盘、叶片这样的关键滑油的发动机零部件的健康状况，及时发现这些零部件进行寿命管理是ＥＨＭ的一项重要内容。

部件寿部件由于表面故障产生的碎屑，避免造成发动机二命管理包括机载和地面两部分。

其中机载部分负责跟次损伤。

滑油碎屑监视包括机载监视和地面监视两踪部件的使用和损伤状况．地面部分负责预测部件的部分：机载监视部分使用传感器进行实时分析，对超剩余寿命并据此做出管理决策。

随着计算方法的改进限事件进行告警；地面监视部分对地面采集的滑油和对载荷谱、部件累积损伤模型的深入研究，以及对样品中的碎屑进行分析。

部件材料在疲劳、蠕变、腐蚀等方面的力学性能数据（３）滑油理化性能监视
的准确测定。

目前的发展趋势是利用传感器的测量结对滑油进行理化性能监视，可以提供滑油的状果并且综合部件设计模型和历史使用数据对部件的态以及某些发动机工作异常的信息。

影响滑油理化剩余寿命进行比较精确的预测。

保证部件剩余寿命预性能降低速率和程度的因素有通气、温度、滑油消耗测的绝对可靠是目前面临的主要问题．这需要研制更量、滑油系统容量和滑油成分。

可对滑油的氧化性、有效的传感器、设计更精确的模型与算法．加强对疲附加损耗、胶体杂质含量、被燃油稀释、闪点和总酸劳、蠕变、氧化等这些损伤机理以及它们之间交互作值等理化性能进行测试，以确定滑油的可使用性。

用的深入研究，获取更准确的材料力学性能数据，减２．４影响缓解
少由于材料等因素带来的不确定性。

影响缓解是指在空中进行的针对发动机出现的部件寿命管理应与发动机维修保障相结合．应能各种异常状态采取的相应措施。

ＥＨＭ不仅要求能够及时根据部件寿命消耗或剩余寿命做出维修保障决检测到发动机使用过程中各类安全隐患的存在、发策并保证备件及其它保障资源的供应。

通过精确的部生位置、严重程度以及最终影响，而且要求能够实时件使用、损伤状况跟踪评估和剩余寿命预测，可以实地对不安全因素进行主动控制和修复，使发动机各现对部件寿命的科学管理，最大限度地利用部件的使种不利状态产生的影响最小，持续保证飞行安全和用寿命。

提高发动机的安全性并改善经济性，同时可飞机的安全降落。

影响缓解的实施要建立在对发动以大幅简化维修活动。

优化维修保障资源配置［２３，２５－劫。

机各种异常状态影响评估的基础上，在具体措施的
万方数据
篓箕竺型黧篓答竺全叠亨李苎望苎塑考塑型芸层孟妄某舌羞动机传感器系统的数据和发动维修活动、凳妻要要望，竺妻竺兰苎苎宝竺竺堡嬖釜机控蔷篡磊磊磊天蓓；：。

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篓篓篓娄竺篓苎竺墨曼登烹航线维修效率，从而面为是基磊ｉ西茹减≥算孬菜磊谳≥茹甚给航空公司带来可观的经济效益。

””ｉ；ｆ“茹磊““…”一”……“”“”一。

３
ＥＨＭ系统
ＥＨＭ系统是ＥＨＭ各研究内容在发动机实际工作应用的集成体现。

ＥＨＭ系统采用柔性、可扩展的
体系结构保证ＥＨＭ各部分内容的顺利实施．支持ＥＨＭ系统的机载部件和地面部件．并且与机载控制系统、维修保障系统和任务管理系统有接口。

ＥＨＭ系统实行以信息为依据的运行和决策。

即获取、处理及融合发动机的健康信息．进而做出以信息为依据的决策，确保发动机安全和任务成功。

从本质上说，ＥＨＭ系统是一个层次化的分布式信息系统。

３．１
ＥＨＭ系统的信息层次结构１１０．３１１
从信息处理的角度．可以将ＥＨＭ系统划分为６
该层的功能是继续对来自状态监视层及其它健
康评估部分的信息进行融合．诊断并报告指定部件和予系统的健康状态．并据此进行故障隔离。

健康评估的节点应能面向测试或健康评估策略实现诊断。

以及命令控制系统动作以处理未知故障或断续发生的事件。

控制动作包括对状况监视器或健康评估节点报告的控制．以及对数据收集和任务优先级的控制。

此外。

健康评估节点也可以将资源管理能力包括在内。

以充分利用数据存储、处理和通讯的资源。

（４）预测层
该层的功能是综合利用前面几个层次的信息，评估、预测发动机未来的健康状态，指出发动机的性
能趋势．估算关键部件在不同载荷谱下的剩余使用
万方数据
第１期王施等：航窄发动机健康管理综述５５寿命．并根据以上结果预报可能的备件需求和维修
保障活动。

预测是ＥＨＭ区别于以往监视诊断系统
的显著特征之一。

（５）决策支持层
该层处理来自状态监视、健康评估和预测层的
数据，从而产生更换、修理等维修措施建议。

包括执
行和支持系统，具有执行能力评估和规划、维修活动
推理以及维修资源管理的能力．同时，该层为维修资
源管理和其它层次的处理过程提供支持。

（６）人机交互层
该层是ＥＨＭ系统与发动机维修保障系统的接
口。

主要包括人一机接口和机一机接口。

具备与其它
所有层次进行通讯的能力。

人一机接口主要面向机
组人员和地面维修人员以及机群管理者。

机一机接
口负责保证ＥＨＭ系统各模块之间以及ＥＨＭ系统
与其它外部系统之间的数据信息交换。

３．２ＥＨＭ系统的物理分布结构【ｍ·跚
从物理分布角度看．ＥＨＭ系统可以分为机载子系统和地面子系统两大部分。

如图２所示。

机载子系统主要负责发动机工作过程中数据的收集、健康状态的实时监视和评估：地面子系统则主要负责预测分析、决策支持、维修推理等。

机载子系统和地面子系统通过飞机的通信系统保持联系．及时通报发动机健康状态，使维修保障系统有充足的准备时间。

在ＥＨＭ系统的６个层次中。

信号处理、状态监视、健康评估这三个层次通常配置在机载子系统上：而预测、决策支持和人机交互这三个层次需要更强的计算处理资源，以及更加广泛、完整、全局性的数据资料和历史性档案，因此需要配置在地面子系统上。

４ＥＨＭ的关键技术
ＥＨＭ不仅涉及发动机的多个学科。

而且包含很多方面的技术，如传感器、数据管理、各种建模方法和算法、信息融合、预测技术、系统集成技术等。

这里主要介绍使得ＥＨＭ区别于传统的状态监视以及故障诊断的关键技术。

４．１数据管理
数据管理是实施ＥＨＭ的基础。

ＥＨＭ面向的对象可能是来自不同部门、不同型号的商用或军用飞机的发动机。

其中战斗机、大型军用运输机以及民航干线客机的发动机是典型代表。

ＥＨＭ系统需求和产生的数据种类多、逻辑结构复杂、诊断和预测数据需求大，且对数据的实时性和安全性要求高。

为了提高
图２ＥＨＭ系统物理分布结构
Ｆｉｇ．２
ｎｅ
ｐｈｙｓｉｃａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＥＨＭｓｙｓｔｅｍ
ＥＨＭ系统的通用性和使用效率．降低成本，实现跨平台的ＥＨＭ．对来自不同平台的发动机数据进行管理十分必要。

图３为针对ＥＨＭ的特点采取的数据管理方案。

来自不同平台的发动机数据通过数据转换器。

按照同一转换规范被转换成统一格式，并以标准数据文件和数据库的形式存储．供各种诊断、预测算法以及可视化等各种处理程序使用。

４．２信息融合
信息融合是在多个层次上对多源信息进行综合处理的过程．其中每个层次反映对原始观测数据不同级别的抽象闯。

在ＥＨＭ中进行信息融合的目的是提高发动机故障诊断、性能预测以及关键部件剩余寿命估计等内容的精确性和可信度。

发动机的状态信息来自多种数据源。

其中包括传感器系统测量结果、部件设计模型、发动机历史维修记录、ＦＡＤＥＣ系统产生的故障代码、机组和维修人员的报告等。

从信息处理角度来说．ＥＨＭ的最终目标是通过信息融合最大限度地从不同数据源中提取有用信息，从而得到关于发动机健康状态的全面的诊断和预测认识，最终做出最优决策。

目前比较成熟的ＥＨＭ信息融合系统是德莱顿飞行研究中心和普惠公司联合为Ｃ—１７的Ｆｌｌ７发动机开发的．其体系结构如图４所
示【捌。

该系统采用一个基于组件的、开放式、层次化
万方数据
５６
燃气涡轮试验与研究
第２２卷
图３ＥＨＭ数据管理方案
Ｆｉｇ．３’１１ＩｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｄａｔａｍａｎａｇｅｍｅｎｔｆｏｒＥＨＭ
／孙
Ｌ传蓐嚣／
ＦＡＤＥＣｆ结构评估、，振动故障代码ｌ【传寤嚣Ｊ
Ｉ传感器
结构评估传感嚣
ｌ振动ｔ专感嚣数据数据分析和特征提取ｌ
１分析和特征提取
气路１ｆ滑油、燃油
传癌器ＪＩ传盛器
竺竺竺查！兰ｉ竺竺竺查竺兰
高级诊斯特征信息融合模块
故障鞴鼻推理模块
图４
ＥＨＭ信息融合体系结构
Ｆｉｇ．４
ＴｈｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｆｏｒＥＨＭ
的体系结构，可以完成信号处理、数据分析、健康评估、故障诊断推理、维修活动建议等内容。

４．３预测技术
预测技术是ＥＨＭ中最高层次的推理．是对诸如故障检测、故障隔离等内容的结果的进一步融合。

就ＥＨＭ范围而言．预测主要包括预报部件故障发生的时机。

计算关键部件的剩余寿命。

分析发动机性能衰退的趋势。

预测技术与状态监视、故障诊断的最大区别在于预测更强调定量分析。

预测技术从本质上可以分成３类：
（１）基于模型的预测
采用基于模型的预测的前提条件是必须有精确的发动机数学模型和部件的失效模型。

基于模型的预测的最突出优点是能够满足实时性要求．因此基
于模型的预测通常用在机载ＥＨＭ系统上。

如Ｃ—１７的Ｆ１１７发动机采用的增强的自适应机载实时发动机模型（ｅＳＴＯＲＭ）。

由于发动机是一个复杂的非线性系统。

难以建立精确的数学模型。

因此基于模型的预测在实际应用中的范围和效果都受到一定的限制。

（２）基于知识的预测
基于知识的预测的特点是不需要精确的数学模型．能够充分利用发动机各个学科的专家知识和经验。

基于知识的预测的最典型的两种应用形式是专家系统和模糊逻辑。

故障诊断是专家系统一个传统的应用领域。

近年来专家系统也被引入到预测中来。

并且经常是与其它技术如神经网络等相结合。

然而。

由于专家系统存在着知识获取和知识表示的“瓶颈”问题．使其有一定的局限性。

模糊逻辑提供了表达和
竺警
机人一一历
万方数据
弟ｌ删王施等：肮仝芨动机健康冒理绿述５７
处理模糊概念的机制，具有处理不确定性信息的能（３）与其它机载系统的集成
力。

模糊预测可以利用专家知识构建模糊规则库。

能其它机载系统如座舱显示系统、飞行管理系统、够充分利用专家的知识和经验．而且一个适当设计任务管理系统等也和ＥＨＭ系统中的多个环节发生的模糊逻辑系统可以在任意精度上逼近某个给定的联系。

利用数字系统和数据总线，可以使ＥＨＭ系统非线性函数。

由于模糊预测目前尚处于研究阶段。

有和其它机载系统实施一体化设计，从而提高各系统些问题还需着重解决。

的开发效率，降低成本，减少所占空间和重量。

（３）基于数据的预测
基于数据的预测的最大优点是不需要精确的发５ＥＨＭ实施建议
动机数学或物理模型，最典型的代表是神经网络。

神
５．１加强基础研究
譬翌堂苷弯孽？钡！中．的．应。

用毖较广置ｊ而且还经常（１）加快先进硬件产品的研究
妻荸它技誊结合，衍主皇｝种形式的奠譬网络结构。

≤件产品是实施ＥＨＭ的物质基础。

传感器作呤麓经！蹩之夕７．，至孽苎亨～些差三聱搀的预测方为采集发动机数据的设备，是ＥＨＭ各靠内容所需法，如墨叶．斯窟聱，、鬯尊苎尔可夫模掣、数据挖掘等。

信息的源泉。

为了更全面ｉ获取发动机的信息，应该对亏誊动机这样的复杂系统而言，由于预测研根据ＥＨＭ晶需求，研制新型传感器以便测ｉ当前謇的困难性，使用单一方法进行预测往往难以保证不能测量并且对』面评估发动机健康状态起关键作
其应用效果。

采用混合预测方法不仅能充分吸收各
用的参数。

如国外已经研制成功的光纤传感器和微自方法的优点，同时也能弥补其各自的不足。

因此，
波传感器可以分别监视发动机的静子和转子的结构将多种不同的预测方法有机结合，进一步提高预测
健康状况。

在ＥＨＭ系统工作过程中，需求和产生的的综合性能，是预测技术发展的一个必然趋势㈣为一。

信息将是海量的。

这对信息处理和存储设备尤其是４．４集成技术
机载设备如机载计算机、存储器、通信设备提出了很
（１）ＥＨＭ系统自身的集成
高的要求：需要有能在恶劣环境下可靠工作的计算
ＥＨＭ系统是一个复杂的信息系统，需要用不同
机和大容量高速存储设备以及通信设备来保证学科的专家知识、技术、模型来分析和开发。

ＥＨＭ系
ＥＨＭ对于实时性的要求。

不但要大幅提升硬件产品统由各种不同的模块组成，但它们的数据流程大体
的性能。

而且在可靠性、鲁棒性、严酷环境适应性等相同，例如从信号源、信号调节、数据处理、数据存贮
方面都要加强。

同时也要对各种硬件资源进行优化到数据检索。

通过集成可以提高ＥＨＭ系统开发效
调度．使其能够得到充分合理的利用．并实现整个硬率，实现各模块能力共享，使ＥＨＭ系统各模块和系
件体系的最优总体性能【翊。

统都获得好处。

集成可以把ＥＨＭ系统作为一个整
（２）加深基础理论的研究
体对待，有助于权衡分析系统满足不同功能需求、不芫分掌握材料性能中有关疲劳、断裂、蠕变、腐
同配置或体系结构。

集成为ＥＨＭ系统满足不同需
蚀等方面的力学性能数据．并与发动机研制的先进
求提供了一组选择和解决方案。

性、可靠性和安全性紧密联系在一起。

材料的力学性
（２）ＥＨＭ系统与发动机控制系统的集成
能数据对是发动机关键部件寿命计算中不可缺少的
当前先进发动机基本上都采用全权限数字电子
组成部分。

发动机关键部件的疲劳断裂过程是在交
控制口ＡＤＥＣ）系统。

ＥＨＭ系统与ＦＡＤＥＣ系统之间的
变载荷作用下累积损伤的过程。

因此，分析确定部件
联系非常密切。

ＥＨＭ系统所必须的参数大部分也是
承受的载荷谱和深入研究部件的失效机理是取得精
ＦＡＤＥＣ系统所必须的，如高低压转子转速、排气温
确可信的预测结果的关键。

只有这样。

才能建立准确度、燃油流量、发动机进气总温等。

ＥＨＭ系统的有些
的预测模型。

根据环境条件、发动机的运行情况以及
功能在ＦＡＤＥＣ系统中也是必须的，如传感器故障诊
部件的当前状态来描述故障随时间的发展趋势。

断和超限检查。

在ＥＨＭ系统中超限检查用于向机组
５．２将ＥＨＭ融入发动机设计
人员和地勤人员告警，而ＦＡＤＥＣ系统则根据ＥＨＭ
虽然实施ＥＨＭ的大部分活动都在发动机的使
系统输出的发动机健康状态报告改变控制规律，缓
用与维修保障阶段进行，但是从并行工程角度看，应
解异常状态的影响，以保证发动机工作安全。

鉴于两
该将ＥＨＭ作为发动机设计的一个组成部分。

在发动
者之间的密切联系，ＥＨＭ系统和ＦＡＤＥＣ系统的综
机设计和研制阶段。

将ＥＨＭ作为发动机的一项设计万方数据。