（航空宇航推进理论与工程专业论文）飞机辅助动力装置状态监控系统的开发.pdf

中国民航大学硕士学位论文 摘要 辅助动力装置( a u x i l i a r yp o w e ru n i t ，a p u ) 作为现代飞机的重要组成部分， 其状态监控技术已成为制约飞机经济性提高的一个重要因素。而目前有关飞机a p u 状态监控的研究很少，需要借鉴成熟的航空发动机状态监控技术，并对a p u 的结 构及性能进行深入分析，开发出适用于a p u 的状态监控系统。 飞机a p u 包含大量的状态参数，且参数之间存在显著的相关性。论文以 b 7 7 7 2 0 0 飞机选装的g t c p 3 3l - 5 0 0 型a p u 为研究对象，通过对其状态参数进行散 点图描绘及线性回归分析，论证了排气温度( e x h a u s tg a st e m p e r a t u r e ，e g t ) 与其它 状态参数的相关性，并建立起回归方程j 同时，对a p u 多个工作状态下的状态参 数进行分析，将a p u 的重复故障进行分类统计，并在此基础上完成a p u 的排队。 由于直接采集了空地链的飞机状态监视系统( a i r c r a f tc o n d i t i o nm o n i t o rs y s t e m ， a c m s ) 报告，做到了a p u 状态监控的实时性，因而可以做到及时指导a p u 的使用 和维护工作，使之更准确、“更及时，促进了监控丁段的现代化。 本文的研究和开发是对现代a p u 机队状态监控和机队鹤；弹技术的一次探索， 并引领了航空公司对a p u 机队符理的新趋势，为今后全面提高航空公司对机队运 营成本的控制打下了良好的技术基础。 关键词：辅助动力装置、状态监控、回归分析、性能趋势报告 a b s t r a c t a sap a r to fm o d e r na i r c r a f t ，a u x i l i a r yp o w e ru n i t ( a p u ) i sv e r yi m p o r t a n t ，a n dt h e c o n d i t i o n m o n i t o r i n gt e c h n o l o g yo fa p u h a sb e c o h a eag r e a tf a c t o r - o fr e s t r i c t i o n t o a i r c r a f te c o n o m i c a lp r o m o t i o n w i t hf e wr e s e a r c ho na p u c o n d i t i o n 。m o n i t o r i n g ，i no r d e r t od e v e l o pac o n d i t i o n m o n i t o r i n gs y s t e ma p p l i c a b l et oa p u ，i ti sn e c e s s a r yt or e f e rt 0 m a t u r ec o n d i t i o n m o n i t o r i n gt e c h n o l o g yo fa v i a t i o ne n g i n e ，a n da n a l y z e t h es t r u c t u r ea n d p e r f o r m a n c eo f a p u a p uh a sm a n yc o n d i t i o np a r a m e t e r s a m o n gw h i c ha r e r e m a r k a b l y c o r r e l a t i v e r e s e a r c h i n gi n t oat y p eo f a p u ，g t c p 3 3 15 0 0 ，i n s t a l l e do nb 7 7 7 _ 2 0 0 ，a n dd r a w i n gt h e d i s c r e t ec h a r to fc o n d i t i o np a r a m e t e r sf o rl i n e a rr e g r e s s i o na n a l y s i s ，t h o s ed e m o n s t r a t e t h ec o r r e l a t i v i t yb e t w e e ne g t ( e x h a u s tg a st e m p e r a t u r e ) a n do t h e rc o n d i t i o np a r a m e t e r s t ob u i l du pr e g r e s s i o nm o d e l m e a n w h i l e ，a n a l y s i so fp a r a m e t e r so fa p u o nd i f f e r e n t c o n d i t i o n sd r o v i d e sc l a s s i f i c a t i o ns t a t i s t i co fr e c u r r e df a u l t sa n df i n a lq u e u i n go fa p u b e c a u s eo fc o l l e c t i o no fa i r - t o g r o u n da c m s ( a i r c r a f tc o n d i t i o nm o n i t o rs y s t e m ) r e p o r t ， i ti sr e a lt i m et om o n i t o rt h ea p u c o n d i t i o nt oi n s t r u c tt h eu t i li z a t i o na n dm a i n t e n a n c eo f a p ui nt i m ea n dp r o m o t et h em o d e r n i z a t i o no fm o n i t o r i n gm e a n s r e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n ti nt h et h e s i si sa ne x p l o r a t i o no fc o n d i t i o n m o n i t o r i n g a n dm a n a g e m e n tt e c h n o l o g yo fm o d e r na p uf l e e tt ol e a dt h e n e wt r e n do f a i r l i n e sa p u f l e e tm a n a g e m e n t ，a n dt os e tu paf i r mf o u n d a t i o no fc o n t r o l l i n gt h e f l e e to p e r a t i o nc o s t k e yw o r d s ：a f t x i l i a r y p o w e ru n i t ；c o n d i t i o n m o n i t o r i n g ；r e g r e s s i o na n a i y s i s ； p e r f o r m a n c et r e n dr e p o r t 中国民航大学硕士学位论文 中国民航大学学位论文独创性声明 本人声明所旱交的学位论文足我个人在导师指导下进ij ：的研究丁作及取得的研究成果。尽 我所知，除了文一f ，特别加以标注和致谢的地力。外，论文1 1 4 o 时，称y 与x 正相关；当f 0 时，称y 与x 负相关。当r 的绝对值接近0 时，则可认为y 与x 之间不存在线性相关关系，这里有两 种可能的情形：或者y 与x 不相关，或者y 与x 之间存在非线性相关关系。 然后样本相关系数r 的绝对值究竟应当多大，才能认为y 与x 之间的线性相关关 系显著呢? 这个问题可以根据上述线性回归方差分析的结果得到解决，我们有 ，2，2 一 d 盟逸：堕：竺壅：型 ( 3 8 ， b e t 。?i 1 0 、一r 纷i 。 i l x 。l w 由此得 厂1 _ 怍五 ，( 3 - 9 ) 对于给定的显著性水平a ，不难由f 的临界值f 。计算得到相关系数r 的临界值乞。 因为这里f 分布的第一自由度恒为i ，f 的临界值f a 既有第二自由度n 2 来确定，所以 相关系数r 的临界值r a 依赖于自由度n 一2 ，记作r 。( n 2 ) 。可靠性试验用表( 增订本) 给 出了相关系数的显著性检验表，表中的数值是对应于自由度n 2 的相关系数的临界值 r a ( n 2 ) ，其中n 为样本容量( 即试验次数) ，对于表申没有的n 值，进行了线性插值。 由实验数据计算出样本相关系数r 的值，于是1 3 0 j ： 1 当h r o 。；( 珂一2 ) 时，则认为y 与x 之间的线性相关关系不显著，或者不存在 线性相关关系； 2 当0 5 仰一2 ) sh r o 川( 刀一2 ) 时，则认为y 与x 之间的线性相关关系显著； 中国民航大学硕士学位论文 3 当l ，| r o 。( n - 2 ) i 耐，则认为y 与x 之间的线性相关关系特别显著。 利用最d , - - 乘法和相关系数的显著性检验法对a p u 仟意两状态参数组合进行 一元线性回归，并进行相关性检验，结果如表3 一l 。 表3 1 线性相关关系特别显著的变罱组合表 因变量 l 自变量 参数a 。l 参数b 相关系数 mc m d 。 mp o s ni 7 2 2 6 9 3 6 6 7 2 3 3 2 41 0 6 6 7 0 5 0 9 7 4 4i4 79 9 9 4 0 5 4 2l2 6 8 4 3 7 a p u c y c a p u h o u3 2 9 乃i3 0 5 9 5 6 4 6 8 8 6 9 5 0 2l | 6 8 5 7 5 0 0 29 9 9 1 1 2 6 4 4 7 i l1 7 7 10 it m pso i lt e8 2 2 6 9 5 6 8 6 9 8 2 9 49 2 8 0 6 3 3 5 0 6 4 5 6 1 99 9 5 7 7 8 9 914 7 2 6 9 6 mp a c kr hmm a nr h一3 3 8 4 3 5 1 0 17 0 6 2 8 6 6 6 4 9 3 9 2 7 4 2 7l6 6 59 7 8 8 8 ( ) 8 ( ) 2 2 3 0l li ，jo it m pst e m p6 0 5 9 9 4 4 8 9 0 9 2 2 7 4i | 1 4 7 1 4 8 4 7 5 0 5 8 59 6 5 9 5 7 8 7 5 6 2 4 8 8 3 s0 l lt est e m p1 5 7 5 4 3 5 8 6 0 5 5 6l1 17 4 3 4 7 3 6 9 7 2 9 6 6 9 4 8 4 3 0 7 8 9 9 813 3 il g vp o s n s p d s n s r - 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8 0 1 2 2 9 5 3 2 9 5 2 8 2 61 9 1 6 5 5 3 4 8 8 5 8 ( ) 5 4 3 8 5 5 9 5 9 5 0 0 1 4 2 1 7 sp 2 1 me g te o r l ll2 0 7 3 5 0 0 5 8 9 0 8 9 81 3 3 7 7 9 9 7l9i8 6 2 0 2 e 一0 3 3 8 3 5 3 4 6 0 5 3 3 6 4l3 mp 2 l s 丁e m pfl3 3 7 2 4 0 9 4 4 6 6 0 2 31 2 9 3 3 8 3i4 6 2 3 5 5 2 3 e 0 31 3 7 9 3 5 5 2 6 8 6 6 4l2 2 mp a c kl hi mg e nl o a d | l1 7 4 6 6 8 2 7 2 8 5 8 5 81 8 6 7 6 4 9 8 7 8 6 7 3 4 1 81 3 7 6 9 0 9 3 6 0 3 3 4 3 2 l ：mo it m p i st e m pf 8 2 5 4 4 4 4l3 3 2l2 2 61 16 8l3 2 2 5 5 4 9 0 8 4 5i 3 7 418 2 0 4 3 7 3 8 l l8 ：mp 21 10 it m p1 1 3 3 6 2 6 4 1 4 5 7 1 4 6 51 2 4 6 7 8 8 9 9 5 8 71 8 9 5 e 一0 3i 3 6 8 2 4 9 6 5 4 0 3 2 2 3 l mt a t i st e m p1 2 0 0 5 8 8 7 8 7 4 5 8 6 7 21 1 8 9 7 9 5 0 6 4 1 0 2 4 6 3| 3 6 2 8 4 6 6 7 4 3 2 9 5 9 i ：mt 2i le g tc o r r1 1 7 5 4 8 7 9 8 2 7 3 2 1 3 41 1 1 3 6 5 5 9 6 1 5 6 8 8 91 3 5 9 8 6 2 5 2 5 2 7 0 2 5 ：mp 2 i so i lt ell3 3 8 5 9 7 4 7 0 0 2 8 9 41 2 19 4 9 0 0 3i l8 3l le 0 31 3 5l4l2 0 8 5 6 8 4 2 7 3 ml g vp o s nsp 22 8 5 6 4 8 9 8 3i l8 8 8 2 2 2 5 5 0i4 4 0 7 3 0 5 2 41 3 4 4 9 5 7 0 0 2 8 6 0 0 0 9 mp a l tmt a t13 2 3l6 0 6 9 6 3 3 7 8 38 0 9 7 8 5 0 7 9 6 6 5 8 9 33 4 3 8 1 9 5 9 1 1 3 0 0 1 2 1 一g e n l o a d st e m p- 2 8 7 215 3 8 6 4 7 9 5 515 6 9 4 9 1 4 1 3 4 0 1 4 83 4i3 2 6 8 4 5 9 7 5 7 0 6 ；mt a t 10 it m p 1 9 6 8 5 1 3 4 8 7 1 2 5 5 7 i5 2 8 0 1 8 9 9 4 1 4 5 7 23 3 7 1 1 0 7 3 6 1 8 0 0 6 7 ：mt a tso i lt e2 1 0 1 3 5 0 4 6 0 8 6 2 6i3 9 5 6 4 3 8 7 3 2 9 8 7i3 3 0 3 7 2 4 1 7 5 9 7 1 5 3 ：mp 2lt 2l3 - 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l9 2 3 4 2 3l8 5 2 8 9 8 21 1 5 8 3 0 2 4 4 1 9 8 2 7 72 8 6 0 3 2 0 6 4 7 3 5 5 5 4 mp a c kl h m e g t c o r r 2 9 9 9 0 2 5 4 0 2 2 4 6 818 6 4 9 2 8 9 3 2l i4 2 8 42 8 5 7 6 1 9 1 2 4 8 9 8 2 2 mo lp r i e g t c o r r 6 7 4 7 3 7i ii2 8 5 9 6 42 2 7 3 2 2 2 9 8l9 8 5 9le 0 22 8 2 9 5 6 5 7 1 9 31 4 5 7 mt 2sp a l t 2 4 4 6 4 0 5 5 0 4 6 6 4 4 58 8 5 8 4 4 0 5 4 9 8 3 8 8 5 e - 0 32 7 9 3 3 5 7 4 0 5 6 0 6 9 4 ：mp o s nmo it m p2 9 8 3 8 9 2 9 2 3 4 6 2 9 96 5 3 2 7 1 7 0 7 2 9 7 1 1 72 7 8 3 1 0 6 5 9 4 2 9 1 3 6 mm a nl h mg e n l o a d2 8 2 8 9 7 4 7 7 3l7 6 5 6 8 9 1 4 5 7 2 0 1 8 6 0 1 0 3 e 0 22 7 8 0 5 6 5 7 2 2 7 6 9 2 9 m o i q t y sm a c h6 3 6 9 4 4 4 4 1 3 0 3 0 1 37 3 0 5 5 5 5 9 9 9 2 5 6 ( ) 22 7 7 5 2 9 2 3 2 4 4 9 0 9 l - o i q t y mp o s n 4 9 0 8 0 3 7 9 5 3 5 2 5 8 58 3 9i6 5 4 8 8 2 9 7 8 6 6 e 0 32 7 5 9 3 9 4 0 6l6 2 2 3 7 m o l q t y mc m d5 7 4 9 8 8 9 3 4 5 9 4 18 27 8 4 8 3 5 2 3 4 6 6 3 5 4 6 e 0 32 7l3 8 2 6 5 5 8 2 3 7 7 m i g v p o s n m e 舒一c o n = - 5 6 4 2 51 8 9 7 0 5 0 7 4 6 1 5 3 7 4 4 8 7 0 1 0 2 1 2 5 e - 0 22 6 7 0 3 0 9l8 7 0 0 3 0 3 mc m dmo it m p3 2 8 5 3 0 9 1 2 7 1 8 7 5 36 6 5 3 9 3 6 1 6 1 7 1 3 7 32 6 5 5 9 0 1 4 1 9 7 5 4 2 i m b l e e d t o t pmp 2 6 6 1 1 8 7 1 5 1 6 2 i3 5 9 1 9 8 5 5 9 0 1 0 5 22 6 5 0 2 0 8 0 7 4l6 9 3 6 因为数据太多，不利于选择利用。经过整理，将其中线性相关关系比较显著的 变量进行重新组合，见表3 2 。 2 4 中国民航大学硕士学位论文 表3 2 线惟相关关系显著f 内变量组合表 ，- 圜变量1 。 自变量：参数a | ，参数b 1 ： 相关系数 j ；i - o i q t ym e g c - c o r r 5 8 0 3 5 6 3 8 6 7i5 89 1 l4 6 8 8 4 2 0 9 3 9 6 9 e - 0 32 3 0 8 3 4 5 3 6 1 7 0 1 0 6 mp 2 i e g s o r r l2 9 2 5 0 4 5 0 4 2 7 2 0 9i 3 7 5 6 1 7 4 1 1 31 6 7 6 e - 0 32 2 9 7 5 4 0 3 0 3 8 9l l9 mp a l tmp o s n 3 7 6 3 8 8 3 7 5 9 8 7 3 7 2 6 5 2 4 8 4 5 3l9 0 7 8 62 2 7 0 8 2 6 9 9 1 3 1 5 6 2 ：sm a c hio ip r1 4 1 0 2 5 2 8 5 3 4 4 0 1 6i 8 7 0 0 0 4 4 4 4l8 1 l m o ip rit 27 5 14 0 2 4 4 0 9 7 2 7 7 60 4 0 8 6 4 4l2 7 8 4i ；mo ip rmt 2 7 4 8 6 0 2 7 5 3 4 5 6 0 0 45 2 5 5 3 9 4 3 9 0 9 6 ；l o i q t y sm a c h5 5 6 8 5 1 翟5 3 9 2 6 2i5 31 4 81 5 9 5 8 6 9 2 sm a c ha p u h o u - 1 6 8 5 5 0 i o l 0 6 2 5 4 71 2 6 4 9 1 8 8 7 5 1 0 3 sm a c ha p u c y c- 1 6 0 0 9 6 8 1 4 1 0 6 6 2 4i 7 9 4 21 4 4 6 4 9 8l 0 l e - 0 31 2 1 6 6 1 7 7 7 1 1 3 3 4 7 9 一一- t - 二一 9 7i 2 0 9 5 5 4 2 1 9 3 1 5 1 0 3 r - - l一一 8ie 0 2 1 2 0 6 6 0 3 9 6 7 7 9 9 3 7 2 h 1 _ - 。- _ _ - _ - - 一一一一。一一 5 21 2 0 4 9 3l5 7 3 6 2 9 5 2 3 8 9 e 0 51 2 0 4 4 9 5 6 0 2 5 4i7 9 4 7 8 e 0 5i 2 0 1 7 8 0 51 7 1 5 2 5 0 3 一m ( 面o i 二亍j 丽匿丽汀 丽；面丽丽面丽夏蒜撕j 于f 4 猛0 3 r i 9 9 8 9 7 6 3 3 0 4 3 8 8 7 一 l mm a nr h m e g l c o r r 2 3 2 5 5 0 4 7 4 7 7 0 5 6 79 9 4 7 9 9 9 2 0 5 6 9 6 6 8 e 0 219 6 5 9 3 7 7 6 4 4 3 2 3 1 l 9 i q t y mp a c kl h 5 1 9 0 0 8 1 0 1 4 4 i1 3 22 4 8 4 0 8 8 8 4 5 7 7 0 8 4 e - 0 31 9 0 4 i5 4 4 1 6 7 1 2 7 6 1 mp a l tit 27 5 6 3 3 2 9 1 4 2 3 2 5 2 64 3 4 6 2 3 7 4 7 0 3 9 0 8 718 7 7 3 2 9 2 6 2 2 2 4 9 9 ：mp a c kr h m _ e g lc o r r - l7 3 8 4 9 9l9 3 5 0 6 5 66 3 5 1 1 9 2 6 ( ) 1 3 6 1 1 91 8 4 7 7 2 4 1 3 8 9 2 1 2 4 i mb l e e dt o t p! 一e g t c o r r 4 9 2 4 5 0 2 6 6 0 2 6l6 8 1 4 7 7 5 9 0 3 5 7 5 6 6 0le 0 21 8 2 0 8 l i1 7 3 8 0 8 0 4 ；ii g vp o s nmp o s n5 9 8 9 7 0 3l5 2 0 0 3 0 71 4 3 0 6 7 7 0 8 4 7 4 4 1 31 8 0 8 0 6 2 8 7 3 6 1 7 4 7 通过一元回归分析可以看出a p u 状态参数之间存在着大量的相关性， me g tc o r r 与mg e nl o a d 、a p u c y c 、mc m d 、mp o s n 、sp 2 、lt 2 、 s p a l t 、m b l e e d t o t p 、m i g v p o s n 、m p a l t 、i o l q t y 、s t e m p 、 io it m p 、so i lt e 、mm a nr h 、mp a c kr h 等参数均线性相关，并且这些 参数之间也存在显著的线性相关关系。为了进一步分析各参数对me g tc o r r 的 影响，以me g tc o r r 为因变量进行多元线性回归分析。 3 3a p u 参数的多元线性回归方法选择 以上讨论了随机变量y 与一个变量x 的回归分析，通常称为一元线性回归分析。 在实际问题中j 某个随机变量可能和多个变量有相关关系。研究随机变量y 与m ( m 2 ) 个变量x l ，x 2 ，x m 之间的相关关系，需要利用多元回归分析。 若随机变量y 与变量x i ，x 2 ，x m 之间存在线性相关关系，则我们可以用多 元线性方程 夕= a + b l 一+ 6 2 x 2 + + 6 。 ( 3 1 0 ) 来描述。设对于变量x l ，x 2 ，x m 的仟意一组实数值( x l ，x 2 ，x m ) ， 随即变量 2 5 、， 2 盯 一包 。矧 +