Page 247 - 当代控制理论及应用技术概论

第六章 故障诊断与容错控制研究

断中可以 PCA 分析法对故障进行分析。PCA 信号诊断方法主要是通过将实际信
号与标准信号进行对比诊断，通过与参照信号数据之间的对比差异来显示当前航
空发动机中是否存在问题。具体分析方法为：首先，建立正常航空发动机状态下
的 PCA 数据模型。其次，当航空发动机产生故障时信号与数据模型对比产生异常，

在将航空发动机故障信息通过数据总线传出。最后，通过 PCA 数据分析，分析
航空发动机产生故障的部位。信号诊断中还可以采用小波变换诊断方式对故障进
行诊断。小波变换诊断方式主要是通过信号波动进行诊断，将产生非稳定状态下
的小波动转换为数据信号，在通过输入变换端中的异常部位检查波段中异常点的

位置，从而对故障点进行诊断。此外，在信号诊断中还可以采用 δ 算子分析法
对航空发动机故障进行诊断。此方法主要是利用 δ 算子在特定的空间内构造出
的最小投影向量集的方式进行诊断，其定空间主要是指 Hibert 空间。通过将完整
的格形的滤波器，将误差向量与首位元素之间进行残差的比较。同时应用降噪技

术的配合来实现故障噪音敏感检测，从而诊断航空发动机故障发生点。
（二）智能检测方法
智能检测方式主要是依靠当前智能操作系统对航空发动机故障进行诊断，
其主要优点在于使用人工智能可以更加准确的对故障部位进行确定，提高诊断精

确度。智能检测方式主要依据以下三种方法进行故障诊断：第一，模糊伦理智能
分析法。模糊伦理智能分析法主要是通过在特定的环境下，进行精度确定，从而
给出的一种非线性函数诊断。通过事先对故障征兆和故障类型等进行模型的建立，
将故障征兆与故障类型之间的原因与现实的结果进行关系建立，通过二者之间的

模糊关系建立一种非线性函数关系。根据航空发动机领域中的相关特点和常识特
点进行人工智能问题推导，最终诊断出故障的来源及故障原因。第二，神经网络
诊断。神经网络诊断主要是指一种基于网络神经的智能化诊断技术。一般采用计
算机能力较高的测试系统对故障进行排查，通过计算机中高速的数据演算功能将

航空发动机中可能或存在的问题进行分析，最终将故障进行总结。由于是利用智
能化人工神经网络进行诊断，因此被称之为神经网络诊断。第三，粗糙集模型诊
断。粗糙集模型诊断主要使用数学计算手段进行演算和诊断。由于此种诊断方式
不需要事先对航空发动机故障经验进行模型建立，因此被称之为粗糙模糊诊断。

此种诊断方式主要是通过 RS 理论进行的一种简化故障维度系数的诊断方式。通
过将航空发动机故障诊断进行最小范围内的缩进，最终进行诊断的一种程序。

239
239