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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。 相似文献
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为提高航空发动机健康参数实时估计的精度,结合非线性卡尔曼滤波器从底层模型方面进行改进。以航空发动机部件
级模型为基础,提取运行数据,采用线性拟合法求解系数矩阵,建立传统状态空间模型;采用BP神经网络拟合调度参数,建立设计
点处包含健康因子的平衡流形展开(EME)模型。基于EME模型分别采用扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器进行多种参数
退化模式下的数值仿真估计。仿真结果表明:得益于EME模型对非线性系统的良好近似性,各参数退化模式下的估计结果准确,
稳态误差不超过3%;与采用部件级模型作为底层模型的方案相比,该方案的估计速度提升了1个量级。验证了基于航空发动机
EME模型结合非线性卡尔曼滤波器进行健康参数估计方法的实际可行性。 相似文献
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前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。 相似文献
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基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度. 相似文献
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基于NARMAX辨识航空发动机起动过程数学模型 总被引:1,自引:0,他引:1
《航空科学技术》2016,(5)
建立准确的数学模型对于航空发动机的设计开发有十分重要的作用。航空发动机是一种非常复杂的非线性系统,基于外源输入下的非线性自回归滑动平均模型(NARMAX)可以很好地逼近任意非线性。为此,提出了采用改进的直交化最小二乘法并结合误差下降速率(ERR)算法,辨识航空发动机起动过程的NARMAX模型。结果表明,与最小二乘法辨识得到的结果相比,航空发动机起动过程的NARMAX模型更准确,收敛速度更快,能够满足发动机模型的精度与实时性要求,可以实时反映发动机性能。 相似文献
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为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动
的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明:利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。 相似文献
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结合统计的模型辨识在发动机故障诊断中应用 总被引:3,自引:1,他引:2
以一个双轴分排涡扇发动机为例,研究了数理统计和模型辨识组合方法诊断发动机双故障的可行性和效果.模型辨识法基于发动机性能仿真模型,在辨识的过程中利用了发动机平衡技术,考虑了模型的非线性.运用数理统计方法对辨识法得到的结果进行再处理,弥补了单纯以拟合程度为标准进行故障隔离的不足,定义和选择合适的故障指标,可以在多重故障模型下得到良好的故障隔离效果. 相似文献
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针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息实时反馈给各回路的控制器,保证了单神经元网络控制器对各回路的准确控制,最终实现对发动机多回路的解耦控制。通过在飞行包线内的仿真,结果表明,该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的解耦控制,而且具有良好的动静态性能,将其应用于航空发动机多变量解耦控制是行之有效的。 相似文献
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