1概述
随着发动机技术的不断推进和发动机性能的不断提高，发动机的结构日益复杂，对当前航空发动机系统的可靠性、经济型以及维修保障性提出了重大的挑战。
根据NASA 的统计资料表明，发动机故障在所有飞机机械故障中的比例高达1/3[1]。
同时以传统定期维护方式进行发动机维护存在效率低且消耗不必要资源的情况。
因此，在航空发动机领域提出了健康管理技术研究的需求。
健康管理技术是在早期发动机状态监视基础上逐步发展起来的。
健康管理技术不仅能够对发动机的各个截面的状态进行监测和故障诊断，同时具有趋势预测和发动机寿命管理的功能[2]。
发动机健康管理技术，实现了从传统定期维护方式到视情维护的转变，成为发动机安全性、可靠性的必要保障措施。
2发动机健康管理系统需求分析根据调查表明，国外发动机健康管理系统已经达到工程验证阶段，到21世纪初，欧美等国在B787、A380项目中实施了健康管理概念，同时健康管理系统配备于发动机
F119、F135，得到了成功的应用[3，4]。
上述事实表明健康管理系统能够有效的提高发动机的安全性、可靠性，同时能够大大降低在维修方面的经济成本。
发动机的安全性、可靠性、以及可维修性均是发动机在使用和维护中的重要指标[5]。
目前，我国健康管理系统仍处于初期研制阶段。
结合目前航空发动机与飞机的具体情况，在发动机健康管理系统总体设计中提出了以下需求。
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—作者简介:杨旭（1987-），女，吉林辽源人，工程师，硕士，主要从
事航空发动机健康管理系统设计。
基于认知环的航空发动机健康管理系统设计
杨旭
（中国航空发动机集团有限公司沈阳发动机研究所，沈阳110015）
摘要:健康管理(PHM )技术是保障发动机安全性、可靠性的一项关键技术。
本文首先阐述了发动机健康管理系统的重要性,结合
当前发动机研制需要,分析了PHM 系统需求。
然后,结合OODA 环思想提出了一种基于认知环的健康管理系统架构,根据机载系统和地面系统的特点设计不同的系统功能,并分别进行阐述。
最后,总结了基于认知环的健康管理系统架构的优缺点和未来的发展趋势。
关键词:健康管理;OODA ;认知环
3结语
本次试验通过对同一款喷嘴在不同工况下的水喷雾
与汽油喷雾的喷雾微观特性进行研究，给出了在不同背景
压力、不同喷射压力、不同背景温度、不同喷射温度下的喷
雾的索特平均直径、累积体积分布的变化规律。
试验得到
结论如下：①随着喷射压力的升高，喷雾与环境气体之间的相互作用增强，水与汽油的SMD 减小；随着背景压力的升高，水与汽油喷雾的SMD 先增大后减小。
在相同工况下，水喷雾的SMD 均大于汽油。
水喷雾的平均SMD 比汽油大27.1%。
主要原因是具有更高粘度、密度与表面张力的水滴
较油滴更不易破碎。
②在不同背景压力下，水喷雾与汽油喷雾具有相似的规律。
当背景压力从1bar 提升到2.5bar 时，水与汽油的SMD 随背景压力的升高而增大，喷雾雾化质量变差；当背景压力从2.5bar 提升到3.5bar 时，水与汽油的SMD 随背景压力的升高而减小，喷雾雾化质量变好。
③随着背景温度与流体温度升高，水与汽油的SMD 均减小，喷雾中小尺寸的水滴体积占总体积增多，到达到某一体积百分比的粒子的直径随着背景温度与流体温度的增大而减小，喷雾雾化质量变好，这表明背景温度与流体温度的升高能够改善雾化质量。
参考文献:
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[6]袁璐瑶.喷水技术在发动机中的应用研究[J].内燃机与配件，2017（10）：91-93.图10不同喷射温度下累积体积
分布
Internal Combustion Engine &
Parts
图1OODA 过程
首先，航空发动机在工作状态下能够对发动机各个截面、各个工作状态进行实时监控，及时发现异常或失效情况。
其次，健康管理系统应能够对发动机异常和失效进行分析，对未来可能发生的故障进行提前预警，并给出分析信息。
在对诊断方面应能够实现广范围的故障诊断特征。
再次，健康管理系统应对发动机各部分机械结构的情况进行记录和监控，便于视情维护的实现。
最后，健康管理系统应具备对发动机性能进行评估的功能，提供机务人员可使用的维修建议，实现视情维护的目的。
3基于认知环的健康管理系统架构
根据航空发动机对健康管理系统的需求，结合OODA 环概念，本文提出了一种基于认知环的健康管理系统架构。
OODA （Observe 、Orient 、Decide 、Act ）是人对外部事物认
知、反应的过程，包括观察、判断、决策和行动[6，7]
，如图1所示。
OODA 过程通过观察当前状态，利用知识确定外部事物，并结合知识产生决策，执行动作，反作用于观察，形成自动认知的过程，该过程的核心是知识，知识是事实、规则
和概念的集合，通过知识进行判断和决策[8，9]。
本文描述了基于认知环的PHM 系统架构，即将OODA 环思想应用于PHM 系统中，利用具有包含专家知识经验、故障诊断特征等知识的知识库，将控制系统与PHM 系统进行集成，使PHM 系统具有自动认知、自动执行的特性，实现发动机失效、故障等事件的处理和预防，达到提高发动机可靠性、安全性、可维护性的目的。
基于认知环的PHM 系统架构可以从功能实现上划分为观察层、判断层、决策层、执行层，和核心的知识库组成。
根据健康管理硬件设备物理位置可以分为机载PHM 系统和地面PHM 系统。
（图2）3.1机载PHM 系统结构机载PHM 系统中，观察层主要实现获取发动机及飞机系统的数据的功能。
机载PHM 系统与控制系统集成，共同完成PHM 系统的数据获取功能。
系统不仅接收控制系统发送的控制参数，同时能够通过发动机不同位置安装的专用传感器，使PHM 系统具备获取发动机部件数据的能力，直接获取数据，提高PHM 系统获取数据的完整性。
在机载PHM 系统设计中，需要考虑获取数据的实时性和有效性。
在执行飞行任务过程中，数据的实时性的重要程度高于数据的全面性。
判断层使用实时数据，将数据转化为信息，判断当前发动机的工作状况，实现发动机状态监测、故障诊断、趋势分析、寿命统计的功能[10]。
判断层需要将数据转化为信息，即将数据经过一系列的加工，如分析、归纳、比较、分类、联想或计算等处理。
PHM 系统中，将数据分发到不同的功能模块，将数据经过不同的处理，形成信息。
在状态监测功能上，通过对数据进行参数阈值的计算与比较，判断当前发动机各截面温度、压力等是否异常，将转换后的信息输出。
故障诊断功能主要根据故障特征比对、统计规则和精简模型进行计算，判断当前是否出现发动机故障。
采用大规模的发动机模型计算发动机故障，能够全面的对发动机故障进行分析，但存在时间过长的隐患，在飞行过程中将导致不可估量的损失。
在机载故障诊断功能实现上，考虑飞行过程实时性需求的限制，同时考虑硬件结构、硬件性能、软件效率等因素限制，在设计机载故障诊断功能时，不采用复杂的大规模的发动机模型进行计算，采用多种知识融合的方式，包括故障特征库比对、模型、统计规则等多种知识，作为故障判断的依据，这样能够在保证实时性的同时，尽可能的覆盖发动机故障特征群，保证飞行的安全性。
趋势分析功能在机载PHM 系统中仅完成简单趋势相关参数的存储功能。
寿命统计功能主要为发动机维护提供必要的数据基础，对发动机飞行的时间，飞行中出现的故障进行统计。
决策层通过判断层传递的信息，即机载PHM 系统中通过状态监测、故障诊断、寿命统计等计算结果，利用知识库中的知识，提供保证当前发动机安全应执行的操作，或提供机务人员可使用的操作和维修建议的过程。
决策层生成的告警信息或需要执行的操作均由执行层完成。
这里为使PHM 系统具有自适应性，需要将控制系统与PHM 系统进行交联。
决策层能够对控制系统下达操作的指令，以达到保证发动机安全的目的。
但是由于控制系统直接影响飞行安全，为防止PHM 系统的错误操作，需对执行操作的风险进行评估，若置信度较低，则将信息送给机务人员进行后续操作。
执行层主要对决策层发出的指令进行执行。
主要根据决策层和机务人员的指令对发动机的各执行机构进行操作。
在指令操作完成后，将反作用于观察层，形成闭环，使
发动机PHM 系统具备自适应特性。
知识库是该系统架构的核心，是故障诊断、趋势分析、寿命管理等功能的理论依据。
知识是通过实践认识到的客观世界规律性的东西。
这里的知识主要是发动机故障特征、算法、模型等综合信息的综合。
知识库用于存放知识。
在机载知识库中主要包括各参数的阈值范围、发动机故障特征参数集、发动机模型、专家经验等内容。
3.2地面PHM 系统结构地面PHM 系统结构同机载PHM 系统结构一样，但由于地面PHM 系统不受实时性限制，在观察层以获取全面的发动机数据为主线。
在判断层，地面PHM 系统硬件设备性能制约因素较少，在对数据处理分析方面能力远远高于机载PHM 系统。
这里能够实现高精度的大规模的计算，实现发动机故障诊断、趋势分析和寿命管理的功能，如大数
据分析法、复杂发动机模型计算、蠕变寿命计算等[11]。
地面PHM系统中，判断层除了实现发动机数据的准确分析外，同时还应具有对知识进行提取训练的功能。
这里主要设计了发动机模型训练、故障规则提取、知识分析获取三部分功能。
发动机模型训练，主要通过飞行数据，建立正态模型，用于故障诊断、趋势预测功能的实现。
故障规则提取功能主要通过故障数据，统计分析、形成故障特征规律，并使用数据进行训练。
知识分析获取部分主要利用数据挖掘、关联性分析等手段，提取出具有规律性的知识，用于判断发动机状态。
决策层由离线分析决策器和知识生成决策器两部分组成。
离线分析决策器为维护人员提供维修意见。
知识生成决策器对于将判断层传递的知识，使用历史数据和算法进行验证，通过即将新的知识添加到知识库中，实现知识库的自学习功能。
地面PHM系统知识库是发动机的总知识库，包括历史数据、故障库、模型库等内容，为机载知识库的提供依据。
4总结
本文阐述了基于认知环的航空发动机PHM系统的体系架构，结合OODA环思想，针对机载与地面系统的差异设计一种自主的健康管理系统架构，具备实现PHM系统自适应、自学习的能力，能够提高发动机的安全性和可靠性。
但由于该架构以知识为核心，系统实现功能均依靠知识库，知识的正确与否关系着PHM系统能够正常工作。
如何将经验和大量数据转换为知识，如何保证知识的正确性成为了PHM系统研究的关键技术。
PHM系统需要大量数据的支持，需要知识的积累，随着发动机技术的不断发展，PHM系统也必将在自适应、智能化的道路上不断前行。
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30-32.图2基于认知环的健康管理框架。
