数据驱动发动机性能数字孪生建模与应用

张薇; 孙见忠; 颜子琛; 念锦宸; 唐鹏飞; 王绍华

doi:10.13224/j.cnki.jasp.20240160

数据驱动发动机性能数字孪生建模与应用

doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20240160

1.
南京航空航天大学民航学院，南京 211106
2.
中国航空工业集团有限公司航空动力控制系统研究所，江苏无锡 214063
3.
中国航发湖南动力机械研究所，湖南株洲 412002

基金项目: 国家自然科学基金（52072176）；民航联合基金（U2233204）；南京航空航天大学科研与实践创新计划（xcxjh20230740）

详细信息

作者简介:
张薇（2000-），男，硕士生，主要从事发动机机队维修管理研究。E-mail：zhangvv@nuaa.edu.cn

通讯作者:
孙见忠（1983-），男，教授，博士，主要从事航空发动机健康管理与维修工程研究。E-mail：sunjianzhong@nuaa.edu.cn

中图分类号: V234
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2024-03-21
- 网络出版日期: 2025-08-26

Data-driven engine performance digital twin modeling and interpretability analysis

1.
College of Civil Aviation，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 211106，China
2.
Aviation Motor Control System Institute，Aviation Industry Corporation of China，Limited，Wuxi Jiangsu 214063， China
3.
Hunan Aviation Powerplant Research Institute，Aero Engine Corporation of China，Zhuzhou Hunan 412002，China

摘要

摘要:
提出了一种数据驱动的航空发动机性能数字孪生（PDT）模型及应用框架，用于发动机的性能监测和健康评估。该框架采用半监督深度学习方法构建数据驱动的性能数字孪生模型，用于计算多维特征表征气路性能状态、增强气路性能监测和健康评估的输入特征空间，在此基础上建立基于XGBoost的气路故障监测和隔离模型、基于时序特征的健康状态评估模型。分别在某型民用航空发动机quick access recorder（QAR）数据以及在NASA N-CMAPSS公开数据上验证所提方法的有效性，并结合Shapley加合解释（SHAP）方法探讨PDT模型可解释性。验证结果表明：PDT模型及应用框架气路关键性能参数预测相对误差小于0.6%，基于NASA N-CMAPSS数据的故障检测率达到95%以上且故障隔离准确率达到86%。
- 燃气轮机 /
- 性能数字孪生 /
- 健康监测 /
- 剩余寿命预测 /
- 可解释性
Abstract:
A data-driven gas turbine performance digital twin (PDT) model and its application framework for performance monitoring and health assessment were proposed. In this framework, a data-driven performance digital twin was constructed using semi-supervised deep learning methods, which were used to calculate multidimensional features to characterize the performance status of gas pipelines, and to enhance the input feature space for gas path component fault diagnosis and performance monitoring. Based on this, a gas path fault monitoring and isolation model, a health state assessment model were developed utilizing the XGBoost method. The integrated framework’s performance was tested on quick access recorder (QAR) data from a civil aviation engine model, and NASA N-CMAPSS dataset and relevant indicators were introduced to evaluate the proposed method. The interpretability of the data-driven performance digital twin model was explored using the Shapley additive explanations (SHAP) method. The verification results showed that the proposed data-driven PDT modeling and application framework had a relative error of less than 0.6% in the prediction of key performance parameters of gas paths, and can successfully detect more than 95% faults based on NASA N-CMAPSS data, with the fault isolation accuracy reaching 86%.
- gas turbine /
- performance digital twin /
- health monitoring /
- remaining life prediction /
- interpretability

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图 1 数据驱动的性能数字孪生建模及其应用场景

Figure 1. Data driven PDT modeling and application scenarios

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图 2 基于LSTM-AE的PDT模型构建过程

Figure 2. Construction process of PDT model based on LSTM-AE

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图 3 一次飞行任务中典型参数的时序数据

Figure 3. Time-series data of typical parameters during one flight

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图 4 基于PDT的关键性能参数重构结果

Figure 4. Key performance parameters reconstruction results based on PDT

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图 5 基于PDT的发动机故障监测与隔离流程

Figure 5. Engine fault monitoring and isolation process based on PDT

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图 6 故障监测结果

Figure 6. Fault monitoring results

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图 7 故障隔离结果

Figure 7. Fault isolation results

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图 8 基于PDT的发动机性能退化状态评估流程

Figure 8. Process for evaluating engine performance degradation status based on PDT

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图 9 健康指标HI预测结果对比

Figure 9. Comparison of health indictor HI prediction results

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图 10 各参数的SHAP值（DS01故障监测模型）

Figure 10. SHAP value of each parameter （DS01 fault monitoring model）

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图 11 SHAP单样本解释图

Figure 11. SHAP single-sample interpretation diagram

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图 12 ∆T50的变化对故障概率预测值分布的影响

Figure 12. Impact of changes in ∆T50 on distribution of predicted fault probability values

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图 13 故障隔离模型预测结果的解释

Figure 13. Explanation of prediction results for fault isolation model

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图 14 ∆P50部分依赖图

Figure 14. ∆P50 partial dependency graph

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表 1 发动机PDT模型输入参数

Table 1. PDT model input parameters of engine

参数名称及简写符号	单位
大气静温（SAT）	℃
飞行高度（ALT）	ft
马赫数（MH）
发动机低压转子转速（N1）	%
发动机高压转子转速（N2）	%
HPC进口温度（T25）	℃
HPC出口温度（T3）	℃
HPC出口压力（PS3）	kPa
发动机排气温度（EGT）	℃
燃油计量活门开度（FMV）	%
燃油质量流量（FFKG）	kg/h
油门杆角度（TRA）	（°）
滑油压力选择（OILP）
可调静子叶片位置（VSVP）	（°）
可变放气活门位置（VBV）	（°）

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表 2 LSTM-AE 网络结构

Table 2. LSTM-AE network structure

网络层	输入维度	激活函数
输入层	（None, 20, 15）	0
LSTM	（None, 20, 150）	Sigmoid
LSTM	（None, 20, 50）	Sigmoid
LSTM	（None, 20, 50）	Sigmoid
LSTM	（None, 20, 150）	Sigmoid
LSTM	（None, 1）	Linear

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表 3 关键性能参数的重构误差

Table 3. Reconstruction errors of key performance parameters

参数		数值
EGY	RMSE/℃	3.0578
EGY	RE/%	0.36
N1	RMSE/%	0.0795
N1	RE/%	0.07
N2	RMSE/%	0.0836
N2	RE/%	0.06
PS3	RMSE/kPa	0.8036
PS3	RE/%	0.42
T3	RMSE/℃	3.0931
T3	RE/%	0.28
T25	RMSE/℃	1.0146
T25	RE/%	0.57

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表 4 工况条件及其物理量

Table 4. Operating conditions and physical measurement

参数名称及简写符号	单位
高度（ALT）	ft
马赫数（MH）
油门杆角度（TRA）	%
风扇进口总温（T2）	°R
燃油质量流量（Wf）	pph
风扇转速（Nf）	r/min
核心机转速（Nc）	r/min
LPC出口总温（T24）	°R
HPC出口总温（T30）	°R
HPT出口总温（T48）	°R
LPT出口总温（T50）	°R
风扇出口总压（P21）	psia
LPC出口总压（P24）	psia
HPC出口总压（Ps30）	psia
燃烧室出口总压（P40）	psia
LPT出口总压（P50）	psia

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表 5 N-CMAPSS部分关键性能参数重构误差

Table 5. Reconstruction error of partial key performance parameters for N-CMAPSS

参数		数值
T48	RMSE/°R	1.27
T48	RE/%	0.05
Wf	RMSE/pps	0.006
Wf	RE/%	0.1
Nf	RMSE/（r/min）	0.30
Nf	RE/%	0.01
Nc	RMSE/（r/min）	1.55
Nc	RE/%	0.02

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表 6 N-CMAPSS数据集故障模式

Table 6. N-CMAPSS dataset failure modes

故障模式	数据集	单元数量	运行条件	Fan		LPC		HPC		HPT		LPT
故障模式	数据集	单元数量	运行条件	E	F	E	F	E	F	E	F	E	F
1	DS01	10	1, 2, 3							√
2	DS02	9	1, 2, 3							√		√	√
3	DS03	15	1, 2, 3							√		√	√
4	DS04	10	2, 3	√	√
5	DS05	10	1, 2, 3					√	√
6	DS06	10	1, 2, 3			√	√	√	√
7	DS07	10	1, 2, 3									√	√
8	DS08	54	1, 2, 3	√	√	√	√	√	√	√	√	√	√

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表 7 混淆矩阵

Table 7. Confusion matrix

真实标签	预测标签
真实标签	阴性（Negative）	阳性（Positive）
阴性（Negative）	真阴性（TN）	假阳性（FP）
阳性（Positive）	假阴性（FN）	真阳性（TP）

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表 8 故障监测模型评价结果

Table 8. Evaluation results of fault monitoring model

数据集	故障监测准确率（FDA）	AUC	精确率（PPV）	灵敏度（TPR）	虚警率（FPR）	漏警率（FNR）
DS01	0.92	0.92	0.95	0.92	0.09	0.08
DS02	0.78	0.7	0.75	1	0.61	0
DS03	0.88	0.86	0.9	0.92	0.20	0.08
DS04	0.82	0.75	0.88	0.89	0.4	0.11
DS05	0.86	0.81	0.84	0.97	0.35	0.03
DS06	0.86	0.80	0.85	0.96	0.36	0.04
DS07	0.9	0.87	0.90	0.96	0.21	0.04
平均结果	0.86	0.82	0.87	0.95	0.32	0.05

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表 9 Tsfresh输入参数

Table 9. Input parameters of Tsfresh

序号	参数名称
1	T30 偏差值
2	T48偏差值
3	P40偏差值
4	P50偏差值
5	Nf偏差值
6	Nc偏差值
7	Wf偏差值
8	Id编号
9	爬升时间

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表 10 利用Tsfresh提取并筛选的时序特征

Table 10. Extracting and filtering temporal features using Tsfresh

特征名称	描述	p值/10⁻³⁰
T48_delta__abs_energy	T48偏差值的平方和	1.37
T48_delta__mean_n_absolute_max__number_of_maxima_7	T48偏差值绝对最大值的算术平均值	1.37
T48_delta__absolute_maximum	T48偏差值的最大值	1.57
T48_delta__root_mean_square	T48偏差值的方均根值	2.52
P40_delta__cwt_coefficients__coeff_12__w_10__widths_（2, 5, 10, 20）	P40偏差值的时频率分析（连续小波变换）	3.52
P40_delta__cwt_coefficients__coeff_11__w_10__widths_（2, 5, 10, 20）		3.64
P40_delta__cwt_coefficients__coeff_9__w_10__widths_（2, 5, 10, 20）		3.64
P40_delta__cwt_coefficients__coeff_10__w_10__widths_（2, 5, 10, 20）		3.64
P40_delta__cwt_coefficients__coeff_8__w_10__widths_（2, 5, 10, 20）		3.76
P40_delta__cwt_coefficients__coeff_13__w_10__widths_（2, 5, 10, 20）		4.02

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表 11 HI计算模型评估结果

Table 11. Evaluation results of HI calculation model

测试用数据集	单调性	可预测性	趋势性
DS03（涡轮故障）	0.5	1	0.94
DS04（风扇故障）	0.33	0.88	0.86
DS05（压气机故障）	0.39	1	0.97
总体水平（均值）	0.4	0.96	0.92

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表 12 不同故障模式监测模型的参数贡献度（SHAP值）

Table 12. Parameter contribution of different fault mode monitoring models （SHAP value）

DS01	DS02	DS03	DS04	DS05	DS06	DS07
2.38 （∆T50）	2.27 （∆T48）	2.84 （∆T48）	2.26 （∆P40）	1.73 （∆Nf）	1.77 （∆P40）	3.17 （∆T50）
1.19 （∆Nc）	1.21 （∆Nc）	0.99 （∆T50）	1.22 （∆P50）	1.5 （∆T48）	1.58 （∆T50）	1.49 （∆T48）
0.94 （∆T48）	0.88 （∆T50）	0.81 （∆Nf）	0.75 （∆P21）	1.02 （∆P40）	1.12 （∆P24）	0.73 （∆P24）
0.43 （∆Ps30）	0.74 （∆P40）	0.71 （∆P40）	0.66 （∆T50）	0.99 （∆Nc）	0.91 （∆T48）	0.5 （∆P21）
0.4 （∆P40）	0.41 （∆P24）	0.61 （∆P40）	0.55 （∆T48）	0.7 （∆T50）	0.9 （∆Nc）	0.42 （∆T30）
0.37 （∆P50）	0.4 （∆P21）	0.59 （∆P24）	0.46 （∆Ps30）	0.63 （∆Ps30）	0.49 （∆Nf）	0.4 （∆Nc）
0.33 （∆P21）	0.28 （∆Nf）	0.49 （∆P50）	0.39 （∆Wf）	0.55 （∆T30）	0.35 （TRA）	0.38 （∆Wf）
0.27 （∆Wf）	0.26 （∆Ps30）	0.46 （T48）	0.35 （∆T30）	0.35 （Nf）	0.29 （∆T30）	0.31 （∆Ps30）
0.25 （Nc）	0.24 （TRA）	0.3 （∆Ps30）	0.34 （∆Nf）	0.24 （T24）	0.25 （Nf）	0.3 （∆P40）

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表 13 故障隔离模型的参数贡献度（SHAP值）

Table 13. Parameter contribution of fault isolation model （SHAP value）

正常样本	DS01	DS02和DS03	DS04	DS05	DS06	DS07
0类	1类	2类	3类	4类	5类	6类
1.9 （∆Ps30）	0.73 （∆Wf）	1.51 （∆Nc）	1.07 （∆Wf）	2.29 （∆P50）	1.48 （∆P50）	0.93 （∆P50）
0.93 （∆P21）	0.55 （∆Nc）	1.11 （∆Wf）	0.51 （∆Nc）	0.46 （∆P40）	1.03 （∆P24）	0.89 （∆Wf）
0.47 （∆T50）	0.48 （∆P24）	0.65 （∆T50）	0.29 （∆T50）	0.37 （∆P24）	0.76 （∆T30）	0.57 （∆P24）
0.11 （∆T30）	0.4 （∆T30）	0.4 （∆P50）	0.24 （∆P50）	0.19 （∆Nf）	0.28 （∆Wf）	0.48 （∆Nc）
0.08 （∆T48）	0.32 （∆T50）	0.3 （∆T24	0.14 （∆Nf）	0.17 （∆P21）	0.07 （∆T50）	0.41 （∆T48）
0.06 （∆T24）	0.31 （∆T48）	0.29 （∆T48））	0.07 （∆P24）	0.16 （∆Nc）	0.06 （∆P21）	0.36 （∆T50）
0.03 （∆Nf）	0.28 （∆T24）	0.24 （∆P24）	0.05 （∆P21）	0.09 （∆Ps30）	0.02 （∆Nc）	0.14 （∆Ps30）
0.03 （∆P40）	0.24 （∆P50）	0.23 （∆Ps30）	0.04 （∆T48）	0.08 （∆T48）	0.02 （∆T24）	0.12 （∆T30）
0.02 （∆Wf）	0.08 （∆P21）	0.09 （∆Nf）	0.02 （∆T24）	0.08 （∆T24）	0.02 （∆Ps30）	0.08 （∆Nf）

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