[发明专利]对曲线上用于检测发动机异常的相关点进行估算的方法以及用于实施该方法的数据处理系统

说明书

技术领域

本发明总体上涉及对发动机的运行状况进行监测的领域。

更具体地，本发明涉及一种对曲线上用于检测发动机异常的相关点进行估算的方法并涉及用于实施该方法的数据处理系统。

背景技术

在航空领域中，能够监测航空发动机的运行状况以便预测并计划对该发动机的维护操作很重要。发动机的运行状况实际上可能随时间而改变，适当的监测可以给出检测操作异常、监测发动机的劣化以及提前计划可能的维护操作的可能性。这尤其给出了避免航班延误、在劣化太显著之前进行维修、相互对维修操作进行分组等的可能性。

已经开发出监测工具，以便根据对发动机的状况进行描述的物理参数的测量值来识别使发动机的运行发生改变的异常。

此外，已经描述了一些方法，这些方法能够监测发动机的运行参数的测量值，计算代表发动机的运行状况的指标以及根据所述指标识别发动机的操作异常。申请人的FR2939924和FR2942001专利中描述了这种方法的示例。这些指标是由发动机行为领域的专家定义的。因此，对于检测妨碍发动机启动的异常，可以定义下述指标，这些指标例如有启动阀的打开时间，高压压缩机到达最大加速度的时间，第一启动阶段、第二启动阶段和第三启动阶段的时刻t1、t3和t3，发动机的点火时间，启动阀的关闭时间，废气的温度梯度或者发动机的停止时间。图1示出了高压压缩机的速度随时间的变化1、废气的温度EGT(Exhaust Gas Temperature，废气温度)随时间的变化2、送往喷射器的燃料流率随时间的变化3以及压力随时间的变化4，以及持续时间t1、t3和t3。

可以根据发动机的运行参数的测量曲线上的相关时刻来计算这些指标。这种相关时刻是由专家标记在这些曲线上的。

这些方法具有下述缺点：专家必须系统性参与来标记这种时刻，因此使得只要专家还没有进行这种标记，就必须存储全部的这些测量曲线。

为了克服这些缺点，开发出下述工具，这些工具给出了在不求助于专家的情况下实现自动检测这种相关时刻的可能性。这种工具的使用尤其给出了下述可能性：不再需要长时间地存储大量的数据，只要最后存储从自动确定的相关时刻计算的指标就可以。

其中的一些工具可以在工具的开发过程中从专家提供的对这种时刻的描述来特别提取特定的相关时刻。然而，这样的解决方案需要针对待检测的每种类型的相关时刻来开发不同的工具。这样的解决方案还具有下述缺点：将以工具设计者能充分理解的方式来准确描述相关时刻的特性的负担强加给专家，以便使得工具设计者能够以算法的形式重新转录这些特性。

为了摆脱这些限制，已经开发出通用的工具，这些通用的工具给出了在不需要修改工具并且不需要专家对相关时刻的特性做出任何详细描述的情况下检测任何类型的曲线上的相关时刻的可能性。例如，现有的这种类型的工具可以基于模式识别。这些工具的原理是在曲线上识别已知的特性形状，该已知的特性形状是通过待检测的相关时刻附近的曲线假定的，如图2所示，图2示出了当试图在曲线上确定诸如形状5的特性形状的位置时的情形。

然而，用这种工具在曲线上检测相关点的时间特别漫长。实际上，会覆盖整个曲线以便提取通过曲线局部假定的形状6、7和8，然后将这些形状与所寻找的形状进行比较。此外，必须以不同的尺度(scale)来进行这样的分析以便在曲线中检测到所寻找的形状而不管该形状以何种尺度出现在曲线中。这样的处理操作实施了大量的计算，降低了在曲线上检测相关点的速度。

此外，这种工具都专注于检测兴趣点附近的特定形状，而忽略了曲线的总体形状所负载的信息。

因此，存在对能给出下述可能性的通用工具的需求：在不进行昂贵的多尺度分析的情况下快速检测曲线上的相关点，且同时考虑到整个所述曲线并且限制要存储的数据量。

发明内容

因此，根据第一方面，本发明涉及一种对曲线上用来检测发动机异常的相关点进行估算的方法，所述曲线表示发动机的物理运行参数随时间的变化，所述发动机的物理运行参数是由所述发动机上的至少一个传感器所测量的，

由连接到第一存储装置的计算机来实施所述方法，

所述第一存储装置存储包括二进制代码、模型和过滤器的至少一个轮廓图，所述二进制代码的每个元素对至少一个学习曲线的两个连续的特征点之间的变化方向进行编码，模型使得能够从曲线的一组特征点来估算相关点，

所述方法包括：

a/选择所述第一存储装置中存储的轮廓图；

b/将所选择的所述轮廓图的过滤器应用到所述曲线；