基于快速原型的涡扇发动机气路部件在线健康监控系统设计

为实现涡扇发动机全包线范围内具有较高精度的快速实时仿真,结合快速原型技术和发动机非线性模型设计了一种气路部件在线健康监控系统。该系统采用涡扇发动机非线性模型模拟真实发动机进行实时计算,并将基于优化拟合法获得最优的发动机线性化模型融入扩展Kalman滤波算法,对气路部件健康参数进行实时跟踪,将该跟踪方法运用于基于CompactDAQ和CompactRIO平台设计的发动机在线故障诊断原型系统进行仿真试验验证。仿真结果表明,基于快速原型技术与发动机非线性模型构建的在线健康监控系统能够实现对气路部件故障的有效诊断,平均正确率达到98.28%。     

航空发动机增强型机载自适应模型气路故障诊断方法

针对航空发动机在工程应用中气路健康状态的评估问题,提出一种基于增强型机载自适应模型的气路故障诊断方法。 该方法在机载模型中加入神经网络补偿算法,在线修正机载模型的输出误差,提高了卡尔曼滤波器估计精度,以此为基础建立了 发动机增强型自适应模型和性能基线模型。增强型自适应模型可实时评估健康参数状态,并指导性能基线模型跟踪发动机正常 性能降级趋势,确保剪裁精准的故障信息用于检测和诊断。基于发动机性能仿真模型模拟故障特征数据库,采用RBF神经网络训 练样本,完成了故障模式判定和故障隔离。通过构建某型涡轴发动机气路故障诊断平台进行仿真验证,结果表明：该方法能够有 效监视发动机在全包线、全寿命周期的气路健康状况,在实际工作流程中具备可行性。     

基于状态感知的航空发动机变基线模型建模方法研究

机载模型是先进航空发动机控制方法的基础,基线模型作为机载模型的重要组成部分,其建模准确度决定了机载模型的精度。针对传统单一基线模型在局部飞行包线精度高,而难以用于发动机全包线、全状态稳态性能预测的问题,提出了一种基于状态感知的发动机变基线模型建模方法。首先在小波变换滤波的基础上,提出基于状态感知的最优稳态数据筛选阈值计算方法,以减少稳态数据的错选或遗漏;其次,提出基于高斯混合模型（GMM）的变基线模型建模方法,利用GMM实现飞行数据自主聚类,并结合回归分析法,构建全包线、全状态的高精度变基线模型。仿真结果表明：本文提出的稳态数据筛选方法能有效避免数据错选或遗漏,相比于常规的单一基线模型,所提出的变基线模型可使高、低压转子转速的相对均值误差分别减小45%,30%以上。该方法能显著提升基线模型精度,同时实现了稳态数据自动化提取,避免了过多依赖人工经验且难以获得最优阈值的问题。     

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

航空发动机全飞行包线稳态划分方法研究

航空发动机在鲁棒控制器设计过程中存在飞行包线区域难以系统划分的问题,为此,提出基于推力耗油率特性和基于动压耗油率特性的航空发动机飞行包线划分法。根据某型涡扇发动机在全包线范围内稳态工作时的推力、耗油率及动压特性,结合大气条件的客观规律,通过两种划分方法将飞行包线划分为65 个区域,用每个区域对应标称点的参数代替其周围小偏差区域和边界点参数。通过对该发动机全包线内各区域标称点与边界点参数的对比,证明两种方法均对全飞行包线划分有效,可为后续航空发动机控制器设计提供理论基础。     

基于混合区域极点配置的航空发动机全包线鲁棒变参数控制器设计

针对航空发动机全包线多变量鲁棒变增益控制器设计问题,提出了一种基于混合区域极点配置的鲁棒变参数控制方法。利用Jacobian方法建立多调度参数下的发动机仿射线性变参数(Linear parameter varying,LPV)模型,用于描述发动机全包线内的非线性动态特性;针对上述LPV模型,采用仿射参数依赖Lyapunov函数设计具有H∞鲁棒性能的状态反馈控制器,给出了控制系统全局稳定性的证明;并利用混合区域极点配置方法,将闭环系统极点配置到左半平面指定位置,以保证控制系统的动态特性及稳定裕度;进而引入凸多胞技术,将参数依赖线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)方程转化为有限维LMI进行控制器求解,并得到了全局解。针对涡扇发动机的仿真结果表明:存在复杂量测噪声干扰条件下,鲁棒变参数控制器可以实现发动机全包线内控制指令的精确跟踪,系统阶跃响应的调节时间不超过1.5s,系统无超调,对控制期望的稳态跟踪误差在0.02%以内,符合发动机控制系统技术要求。     

涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真

为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础.      

基于切换多胞LPV的涡扇发动机全包线中间状态控制

针对航空发动机全包线内参数变化范围较大,单一控制器很难保证全包线内的控制效果的问题,提出了基于切换多胞线性变参数（LPV）的发动机全包线中间状态控制方法.根据发动机的进口条件将飞行包线分为相互重叠的子区域,将多胞理论及状态重置切换方法引入控制器求解,给出了能够保证切换多胞LPV系统鲁棒稳定的线性矩阵不等式（LMI）条件;利用求解出的Lyapunov矩阵设计各子区域的LPV控制器,并结合几何位置调度策略实现子区域LPV控制;利用局部重叠的滞后切换策略和状态重置切换律实现全包线内各控制器的切换,并证明了该闭环切换系统的稳定性.最终以某型涡扇发动机为研究对象进行仿真验证,结果表明:采用该控制方法稳态误差能够控制在0.1%以内,超调量不大于0.5%.      

航空燃气涡轮发动机气路故障诊断进展

航空发动机健康管理是提高当代先进航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术,是实现发动机视情维 修的重要方法之一。航空发动机气路故障诊断作为健康管理系统的重要支撑技术,在先进航空发动机发展过程中具有重要的研 究价值与前景。基于航空发动机气路故障诊断50余年的发展成果,梳理了航空发动机气路故障诊断的总体实施流程,包括气路 测量参数的选择及参数预处理方法、基线值的计算及基线模型的构建方法;介绍了基于模型和数据驱动的气路故障诊断方法的基 本原理和典型成果并对不同方法的特点进行了评述;对气路故障诊断未来发展方向,包括性能预测、在线气路故障诊断、信息融合 以及过渡态气路故障诊断的基本思想和研究现状进行了分析。国内外研究表明：航空发动机气路故障诊断已经形成了以基于模 型和基于数据驱动为基础的诊断方法体系,得到了较全面且系统的发展。中国在已有研究成果的基础上,应进一步完善航空发动 机全寿命周期数据的收集与整理,建立航空发动机健康管理系统的设计体系,增强产、学、研、用等多方协作,为先进航空发动机健 康管理系统提供有力技术支撑。     

民用涡扇发动机预测控制器设计

对一定包线范围内的稳态预测控制器和加速减速过渡态控制器设计展开研究.针对某大涵道比民用涡扇发动机,根据发动机进口参数的相对变化指标对控制区域进行划分,以标称点处发动机线性模型为对象设计了相应的预测控制器,利用提出的多层参数调度方案实现了不同飞行条件及不同发动机状态下预测控制器参数的自适应调整.仿真结果表明:所设计的发动机预测控制系统在控制区域内的设计点和非设计点均具有良好的性能,为全包线设计提供了有效方法.     

基于Matlab/Simulink的直/发一体化建模 与故障诊断

针对目前航空发动机控制系统设计仅以单一的发动机为对象,没有考虑直升机与发动机之间的动态耦合的问题,基于Matlab/Simulink高级图形的仿真条件,建立了1种适用于快速控制原型的UH60直升机/T700发动机一体化综合模型,从而为发动机故障诊断提供可靠仿真平台。仿真结果表明:在直升机与涡轴发动机耦合因素影响条件下,基于改进卡尔曼滤波器,可实现发动机气路部件的故障诊断,并验证了其有效性。     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断

针对航空发动机气路部件故障诊断中存在的严重故障诊断问题,提出基于变权重最小二乘法进行发动机故障诊断.该方法在发动机仿真实验的基础上采用加权最小二乘法进行故障诊断,并对算法进行了改进,根据初期诊断结果对故障权重系数矩阵进行修正,使诊断结果更加合理可信.仿真表明,基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断能快捷有效地诊断气路部件严重故障.      

一种航空发动机性能监控的免疫神经网络模型

提出了一种基于免疫神经网络的航空发动机性能监控与故障检测模型.利用人工免疫系统的识别机理,并结合人工神经网络,确定发动机性能偏离正常值的程度(异常度),实现发动机性能趋势的监控.该方法能够灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大.通过对某型涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效.      

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.      

人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障

为了提高诊断的准确性,提出了一种利用人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障的新算法.由4个子系统有机结合起来建立了神经网络融合诊断系统,对从飞参数据中得到的气路故障数据进行预处理之后,分别输入广义回归神经网络子系统和BP神经网络子系统进行诊断,然后研究了一种新的信息融合算法对两者的诊断结果进行融合,使诊断结果的故障特征更加明显,提高了诊断的准确性.通过测试表明,该信息融合算法十分有效,具有较高的实用价值.      

航空发动机故障诊断装置硬件在环实时仿真平台

硬件在环仿真是将算法由理论转为实际应用的重要步骤,而针对航空发动机故障诊断算法的硬件在回路仿真平台的研制目前还处于初级阶段。基于已有的民用大涵道比涡扇发动机非线性模型,利用基于x PC的自动代码生成技术,搭建了基于工控机与DSP的故障诊断装置硬件在回路实时仿真系统,并对平台的性能参数、使用流程进行了说明。提出了1种故障诊断算法并进行了硬件在回路验证。针对搭建的平台,提出1种故障诊断算法的评价标准。     

基于LMI的涡扇发动机抗积分饱和PI控制

针对航空发动机控制计划中加减速供油线对主燃油限制的控制计划,基于状态空间理论和线性矩阵不等式LMI(Linear Matrix Inequality)的方法,提出了用于解决航空发动机控制中由于主燃油供油量超加减速供油线后导致控制效果明显变差甚至出现震荡问题的抗积分饱和IWP(Integral Wind-up Protection)算法,给出了同时保证闭环稳定性和饱和抑制性的LMI解。以某涡扇发动机为被控对象,基于LMI方法在已有的控制器上进行了IWP的设计,并进行了发动机非线性动态系统性能仿真验证。结果表明,在已设计的PI控制器结构中嵌入IWP补偿器构成具有抗积分饱和作用的PI控制器,能提高控制系统的动静态性能。     

燃气涡轮发动机的状态监控与故障诊断

 为了提高燃气涡轮发动机的可靠性,耐久性并降低直接使用成本,近年来发展了发动机状态监控与故障诊断系统。大量试验和使用经验证明了这个系统的有效性。目前,该系统已在航空燃气轮机,工业燃气轮机和车辆用燃气轮机上广泛应用。 本文介绍了这个系统的功能,技术要求,并着重介绍了用气动热力参数,振动和滑油分析进行状态监控及故障诊断的原理及其应用。最后,文章讨论了今后发展中的问题。