引言：
航空發動機被譽為飛機的心髒，能夠為飛機提供推力和動力。然而發動機是一個極其複雜的系統，通常由大量的部件組成，每個部件都具有不同類型的故障模式，部件級别故障可能會引起系統故障，造成經濟損失，嚴重時還會導緻飛行安全隐患。
是以針對航空發動機故障預測與健康管理技術的研究是一項重要任務,受到了學術界的廣泛關注。作為航空發動機控制系統的核心部件之一，燃油計量單元以精确的流量向航空發動機提供所需的燃油流量,FMU的故障會影響航空發動機的工作性能，并限制其整體可操作性,是以其在役可靠性對整個發動機控制系統的性能起着決定性作用。由于FMU必須應對高溫、高壓、強振動和快速變化的工作環境,極易發生故障。
是以對FMU開展故障診斷技術的研究對于確定飛機機載系統的安全性和可靠性是非常必要的，受到了國内外學者的廣泛研究。基于相關向量機算法建立了發動機元件逆模型，通過監測實際資料與模型資料之間的偏差對燃油計量元件進行了故障診斷。
基于馬氏距離對燃油計量裝置的性能衰退進行了檢測，并結合随機森林和支援向量回歸算法實作了剩餘壽命預測。通過極端學習機建立逆模型，實作了對燃油計量裝置執行機構故障和傳感器故障的隔離與定位。通過提取故障特征作為健康名額，在考慮環境和結構不确定性的情況下，驗證燃油計量元件健康名額體系。針對機理分析對發動機燃油系統關鍵部件(燃油計量裝置、壓差控制器、主燃油泵和增壓關斷活門)的健康名額選取政策進行了研究，可為燃油系統部件健康評估提供參考。
然而，系統不确定性、測量噪聲和未知環境因素會影響故障診斷的可靠性,對診斷結果産生影響，在故障名額時應該充分考慮系統不确定性造成的影響。是以綜合考慮燃油計量元件的不确定性因素，通過仿真模型的方式進行不确定傳播，提出了故障特征評估方法，為航空發動機故障預測與健康管理系統健康名額的選取提供理論基礎。
FMU的結構
FMU的主要功能是根據飛行任務需求，按照發動機電子控制器發出的控制指令，以規定的流量向發動機燃燒室輸送燃油，進而滿足不同工況的燃油量需求。主要由計量活門、電液伺服閥、位移傳感器、定壓活門、壓差活門等元件構成，展示了一種典型的FMU結構原理圖。計量活門控制通往發動機燃燒室的燃油流量，而壓差控制活門用來保持計量活門進出口的燃油壓差恒定，是以根據燃油品質流量，在壓差恒定的情況下，通過計量活門的流量隻與計量活門的流通面積有關，這樣就能保證計後燃油由活門開度決定。
燃油品質流量計算公式為：
Q=CA2ρ|Δp|−−−−−−√Q=CA2ρ|Δp|
式(1)中：Q為燃油流量；C為流通系數；A為活門流通面積；ρ為燃油密度；Δp為活門前後壓差。飛行員在駕駛艙中通過控制油門杆，将位置信号傳遞給控制器輸出控制電流給電液伺服閥，伺服閥改變液壓油分布驅動計量活門閥芯移動，進而改變流通面積控制流量。
閥芯移動過程中，通過線性差動位移傳感器将計量活門位移信号傳遞給電子控制器，得到計量活門開度期望值與實際值的內插補點，通過控制算法計算後，輸出控制電流給電液伺服閥，電液伺服閥繼續調整閥芯位置，形成閉環控制，直到計量活門開度達到穩定值。
電液伺服閥
電液伺服閥作為關鍵部件對燃油控制系統的性能有着重要影響。由于其高精度、高內建度的特點，使得其容易發生故障，是以受到了廣泛研究。在衆多類型的伺服閥中，擋闆-噴嘴伺服閥在工業生産中被廣泛使用。當控制線圈内有控制電流通過時，銜鐵産生電磁力矩驅動擋闆發生偏轉，此時兩側噴嘴處可變節流孔液阻發生改變，這将會導緻伺服閥閥芯左右腔室産生壓力差，驅使閥芯向對應方向運動改變流量分布。回報彈簧根據閥芯移動距離産生回報力矩到擋闆處，直到在某一點達到受力平衡時閥芯不再運動。
FMU仿真模組化與驗證
考慮到FMU系統的非線性和複雜性等因素，仿真模型基于AMESim軟體搭建。該軟體是基于直覺圖形界面的平台，為使用者提供了可以直接使用的豐富的元件應用庫。目前，AMESim已經廣泛應用于液壓系統的故障診斷領域中[16]。
定壓活門模型驗證
定壓活門模型所示，1端口為齒輪泵出口高壓油，2端口為出口定壓油。定壓活門閥芯受到彈簧力和出口油壓力的作用，當彈簧力與出口油壓平衡時，閥芯停止運動，出口油壓保持恒定。定壓設計值為2×106 Pa模型驗證時将齒輪泵出口高壓油壓力在10 s内由0提升至9×106 Pa後階躍至5×106 Pa, 模拟齒輪泵不同工況，并且随機改變節流孔直徑模拟後續元件的動作變化，齒輪泵出口壓力、節流孔直徑變化、定壓活門出口壓力如所示。可以看出，定壓活門的出口油壓穩定在設計值附近，符合設計要求。
壓差活門模型驗證
壓差活門模型，1端口為齒輪泵出口燃油(計量前燃油),2端口為計量後燃油。定壓活門閥芯受到彈簧力、計量前燃油壓力、計量後燃油壓力的作用，當三力平衡時，閥芯停止運動，計量前後的燃油壓力差近似等于彈簧力，保證了計量前後壓差恒定。壓差設計值為3×105 Pa, 模型驗證時與定壓活門類似，将齒輪泵出口燃油流量在8 s内由0提升至40 L/min後保持不變，将計量後壓力10 s内從0增壓至2×106 Pa後保持不變，壓差始終保持在設計值左右，符合設計要求。
FMU整體模型驗證
由于FMU屬于液壓、機械、電氣組成的非線性複雜系統，各元件之間功能互相耦合，為滿足其工程精度要求，需要對模型進行整體性能驗證與評估。油門杆的輸入信号由注入高斯噪聲的線性信号源模拟，由于比例-積分-微分控制器結構簡單、易于實作、理論分析成熟等優點，用于計算伺服閥控制電流。展示了FMU整體仿真模型。通過不斷改變油門杆控制信号模拟發動機不同工況，顯示了控制信号和燃油計量活門滑閥位移之間的對比圖，剖面的上升和下降斜率表現出良好的一緻性。壓差和定壓所示，經過0.5 s的穩定後，壓差在3.00～3.04範圍内波動，定壓在19.83～20.05波動，均滿足設計要求。是以，仿真模型已被驗證滿足工程精度要求。
故障模式分析
通過對FMU以及電液伺服閥的結構及原理分析，參考以往的研究結合專家經驗，選擇如下6種故障模式組成故障集，故障模式的介紹及仿真方法。本文中，對于考慮不确定性的複雜系統的參數化模型，使用函數f表示為：
Yn×h=f(Un×k,ρ1,ρ2,…,ρp)
式(2)中：Yn×h表示模型的輸出矩陣；Un×k代表模型的輸入矩陣；n表示每次運作時采樣的次數；h表示輸出參數的個數；k表示模型的輸入參數個數，輸入參數是指在一次模拟的過程中不是常數的參數(如控制電流)。(ρ1,ρ2,…,ρp)表示模型中的p個不确定參數，不确定性參數定義為一次模拟過程中是常數，但是它的值在不同的模拟過程中不一定相同。将研究對象的不确定參數分為3類。
環境參數：表征系統的工作環境，如溫度；經驗參數：通過工程實踐總結得到的或者是規範标準推薦使用的，如作動筒直徑；故障參數：引起系統故障的參數，如：洩露直徑。其中經驗參數和故障參數都屬于結構參數。由于不确定性，可以對不确定性參數機率分布函數随機抽樣，從确定性模型中得到随機輸出參數的分布。這種操作稱為不确定性傳播。目前工程中使用較多、研究相對成熟的不确定性傳播分析方法主要基于機率論與統計方法。采用基于機率的方法來度量變量的不确定性，通過給定變量的分布類型以求解不确定性傳播問題。
在這裡，根據專家經驗和參數分布為依據，确定了9個不确定性參數的機率分布以及故障門檻值。為了通過抽樣準确建構參數空間，有必要進行實驗設計。試驗設計的思想是在完成實驗目标的基礎上，通過選取相對最少的樣本點，以節省實驗成本，并使擷取的關于未知空間的資訊量最大化的方法。拉丁超立方抽樣是一種流行的現代DOE方法。拉丁超立方抽樣結合了随機抽樣和分層抽樣的許多理想特征，與經典随機抽樣(蒙特卡洛方法)相比，這種方法能夠通過重複更少的抽樣準确地重建輸入分布0。
拉丁超立方抽樣包括如下步驟：
将p維向量的每個分量都根據累計機率等分成n份，n為所需采樣點的數量，p為不确定參數的個數。從每一維的n個小區間中随機抽樣構成n×p的初始矩陣。式中：元素R表示從每個小區間中抽樣的随機數。對初始矩陣中每一列的元素進行随機排列，以模拟不确定參數的随機組合，即式中：元素R的下标X11,X21,…,Xn1表示對M矩陣列向量元素的随機排列，最終得到拉丁超立方抽樣矩陣，每一個行向量是一個p維試驗樣本，元素L表示實驗樣本中的不确定參數值。根據得到的DOE矩陣，每次取一個p維試驗樣本，進行不确定性仿真，模拟實際工作環境下系統的不同工作狀況。
基于ROC曲線的特征評估
速度增益曲線
為了解決傳感器數量限制導緻的故障資訊不充分的問題，受伺服閥流量增益曲線的啟發，将LVDT位移信号與伺服閥控制電流相結合，得到速度增益曲線用于反映FMU系統整體性能。
在表征伺服閥性能的不同方法中應用比較廣泛的是流量增益曲線，因為它能同時表現靜态和動态特性。但伺服閥隻是FMU中的一個子系統，是以流量增益曲線不能刻畫整個液壓機械回路的特性。是以本文以控制電流為自變量，利用計量活門的閥芯移動速度代替伺服閥出口流量作為因變量，擷取整個回路的速度增益曲線。該曲線隻需同時測量控制電流Icon和閥芯速度Vspool即可得到。Vspool由LVDT傳感器測得的閥芯位置Xspool差分得到。所示為正常狀态與6種故障狀态的速度增益曲線對比，可以看出故障與正常狀态的增益曲線之間存在不同類型的差異。