基于非线性约束模型的发动机部件性能衰退研究

引入流量因子和效率因子,通过在稳态模型中修改流量因子和效率因子,模拟几种性能失效形式,分析了它们引起压气机和涡轮测量参数的变化.以发动机稳态模型为基础,构建优化部件性能参数的非线性约束模型,得到部件性能参数的衰退过程.在得到的性能参数基础上,代入到发动机稳态模型,得到对应的测量参数,同时滤掉噪声的干扰.又运用雅克比矩阵建立部件性能参数与测量参数的对应关系,得到的测量参数与非线性结果进行比较,证明了非线性约束模型计算发动机测量参数的优越性     

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.      

液体火箭发动机启动过程实时在线故障检测算法

利用神经网络技术实现了液体火箭发动机启动过程的非线性辩识；提出并实现了一种基于辩识误差检验的故障检测策略。经大量实际发动机热试车数据验证表明，所提出的检测算法十分有效。由于算法所利用的监测参数均系实际发动机地面试车中所测量的参数，且检测算法在线工作时计算量十分小，因而所提出并实现的检测算法可以直接应用于工程实际。     

基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象,构建了基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断方法。卡尔曼滤波器根据发动机可测参数偏离额定特性时的变化量,对发动机性能参数进行了估计。当传感器存在测量偏差时,会使滤波器估计结果偏离真实情况。遗传算法以机载模型输出与发动机测量参数之间的误差最小为目标,通过优化计算,找出存在测量偏差的传感器,确定其偏差,并最终消除测量偏差对性能诊断的影响。     

基于卡尔曼滤波-遗传算法的航空发动机性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象,提出了基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断方法.根据发动机可测参数偏离额定特性时的变化量,利用卡尔曼滤波器对发动机性能参数进行了估计.当传感器存在测量偏差时,会使滤波器估计结果偏离真实情况.遗传算法以机载模型输出与发动机测量参数之间的误差最小为目标,通过优化计算,找出了存在测量偏差的传感器,确定其偏差,并最终消除了测量偏差对性能诊断的影响.     

某型飞机发动机的安装推力计算

本文主要研究了一种计算涡扇发动机安装推力的方法。将INSTAL标准进气道/尾喷管设计参数与实际飞机进气道/尾喷管的设计参数相比较,根据INSTAL资料库中介绍的特性数据转换方法,将标准进气道/尾喷管特性参数转换为实际进气道/尾喷管特性参数。再结合飞机发动机的非安装推力计算程序,计算出飞机发动机的安装阻力和安装推力。经过与实际安装推力的资料数据对比,说明本文所用方法误差小,并且充分考虑了不同飞机之间的差异,比一般利用经验公式的方法更可靠。     

涡扇发动机空气流量测量飞行试验

以某型涡扇发动机科研试飞为平台,设计搭建了发动机空气流量测量试验系统,进行了各种飞行工况及涡扇发动机工作状态下的空气流量测量试验研究.通过对试验数据的分析和研究,评估了各计算参数对涡扇发动机空气流量测量结果的影响规律,验证了一种简化流量测量方法的可行性和结果的准确性.获得了空气流量测量、计算方面的若干重要结论,为后续型号流量测量和计算提供了工程参考依据.应用试验数据对三维数值计算模型进行修正,并计算了相应工况下的空气流量,计算数据和试验数据进行比较,发现吻合良好,误差较小.      

研发阶段涡扇发动机模型自适应方法

为了实现研发阶段涡扇发动机整机试验数据的快速评估和模型自适应,提出一种发动机模型自适应方法。该方法以整机试验数据为输入,结合气动热力过程约束方程和发动机整机匹配约束条件,重构出各部件的性能参数。文中提出了按照高压涡轮导向器喉部流通能力确定核心机流量的方法,并以载荷系数为媒介实现叶轮机械部件参数修正计算,完成了小涵道比涡扇发动机的自适应建模计算。计算结果表明,17个测量参数与计算结果完全一致,该方法完成单个状态点自适应计算的平均时间约为1.44ms,主要部件特性的修正系数在0.95～1.05。采用该方法计算的部件特性参数自适应修正系数可为发动机性能调试和故障诊断提供依据。     

三坐标测量整体叶盘技术方法

依据航空发动机整体叶盘设计技术要求,开展整体叶盘叶型参数检测技术研究。结合近年来对整体叶盘零件的测量与评价实际经验,对三坐标测量整体叶盘叶型参数的测量中存在的问题以及测量不确定度进行讨论。     

某航空涡轴发动机健康状况监视与分析

为了及时掌握某涡轴发动机的健康状况，设计了机载发动机参数监视仪，发动机的热力参数，滑油参数及振动参数进行了监视，编制了地面分析软件，给出了用于诊断发动机单元体故障的测量参数和部件性能评估参数，探讨了利用故障因子概念诊断单元体故障的方法，运用发动机的实际无故障数据和模拟故障数据进行了仿真，结果表明，诊断结论可信，该系统在对役涡轴发动机的健康监视具有实用性。     

航空发动机参数不确定模型辨识方法

针对航空发动机线性模型在工况点附近使用范围较小的问题,提出一种航空发动机不确定性模型辨识方法。该方法使用非线性规划处理航空发动机模型辨识问题,求解过程考虑线性模型中矩阵参数不确定性的影响,以期获得一个具有适用范围大、形式简单的航空发动机模型。使用该方法对DGEN380发动机在某一稳态点进行辨识,定义实际工况偏差参数和模型最大偏差参数分析DGEN380发动机参数不确定模型的误差范围。使用实验数据与参数不确定模型仿真结果进行比较,结果表明油门杆角度变化小于22%时,参数不确定模型与实际发动机状态的偏差量较小,能够在1%误差范围内模拟实际发动机状态。     

涡轴发动机部件特性修正及更新方法

针对由航空发动机零部件制造、装配及性能退化引起的发动机模型与实际发动机之间的性能不匹配问题,提出1种基于粒子群优化算法(PSO)的发动机部件特性自动修正及更新方法。根据发动机部件级模型的输出数据和发动机性能分析软件GasTurb计算结果,以发动机关键测量参数所定义的目标函数最小为优化目标,利用PSO获取不同相对换算转速下的部件特性修正因子,并在线完成特性图的自动更新。并以某型涡轴发动机为对象进行仿真验证,结果表明:该方法可有效提高涡轴发动机部件级模型的精度,并直接输出更新后的部件特性。     

航空发动机机载实时自适应模型研究

航空发动机的性能蜕化会导致其可测参数的变化,因此传感器测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以表征发动机的性能蜕化程度。文中首先建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型,并将性能蜕化参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测的输出偏离量经滤波器状态估计得到发动机性能蜕化值,最后将性能蜕化值用于状态变量模型中不可测参数的修正,从而使机载模型适应发动机的非额定工作状况。     

某核心机重要性能参数测量误差初探

从某高推重比核心机的主要性能评定参数单位循环功、单位循环功耗油率和涡轮进口温度等间接测量参数的精度要求出发,充分利用燃油流量、转速、温度、压力测试传感器和测试系统的误差结果及误差统计原理,进行分离测量参数和数学模型的误差分析。通过测试传感器、测量系统（含二次仪表）的校准结果、核心机地面台试验参数测量数据,以及核心机性能诊断数学模型,分析了核心机的重要测量参数误差,减小核心机空气流量、单位循环功、单位循环功耗油率和涡轮进口温度的误差。     

数控系统传感器故障检测隔离及适应技术

介绍一种发动机传感器故障的检测、隔离及适应方法,并给出某型涡轴发动机的数字仿真实例,说明该方法的有效性和实用性。     

大涵道比涡扇发动机核心机试验性能评定方法

为了在试验验证阶段准确、全面地剖析涡扇发动机核心机性能，基于核心机多次试验结果，提出在工程中易实现的核心 机性能评定方法。通过试验确定测量参数，介绍核心机性能评定工作流程，论述性能评定关键参数的测量和计算方法。分析部件 流量、效率等参数变化对核心机循环功及油耗的影响，以涡轮为例阐述部件试验与核心机试验差异的原因包含气动构型、工作环 境、测量不确定度、冷气4个维度的因素，论述了通过减少漏气、优化工作线等手段提升部件效率，讨论核心机流量、循环功、耗油 率对整机的支撑作用。核心机与部件偏离的合理范围应参照测量不确定度，超出合理范围的偏离采用了单因素敏感性分析方法 分解到部件层级。结果表明：该方法适用于大涵道比涡扇发动机核心机试验性能评定，对其他构型的核心机也有一定借鉴作用。     

推进剂利用系统对液体火箭发动机性能的影响分析

建立了带有推进剂利用系统的泵式压液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型，用非线性优化方法和小偏差方法计算分析了推进剂利用系统调节阀所控制的燃料流量对液体火箭发动机性能的影响，并对比分析了计算结果。所得结论可用于泵压式液体火箭发动机的控制和调节、试验结果分析、可靠性分析、故障分析，也可用于揭示发动机参数随各种干扰因素的变化规律。     

基于机载自适应模型的航空发动机控制

航空发动机的性能蜕化会导致其性能变差，传统的控制方法使其不能满足飞机的推力需求。机载的发动机自适应模型利用卡尔曼滤波器，能准确估计发动机的性能蜕化，对机载模型进行修正使其输出与真实发动机保持一致。建立了发动机机载自适应模型，并将其加入控制回路，形成推力闭环控制，消除发动机性能蜕化对飞机性能的影响。仿真结果表明，机载模型能准确估计发动机额定特性情况以及性能蜕化情况下的推力，对发动机推力的直接控制克服了性能蜕化带来的影响。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。