基于遗传算法和BP网络的航空发动机拆换期望值预测

通过使用真实样本实验的方法,在BP神经网络、GA遗传算法与改进的GA-BP复合算法中,找出能迅速精确地预测航空发动机拆换期望值的最佳方法。试验结果证明,GA-BP复合算法在用遗传算法对神经网络的权值进行大致搜索以后,再用神经网络方法进行训练,能很好地模拟发动机拆换期望值,并用实例证明该算法是有效的。      

航空发动机全寿命维修概率建模与仿真

由于生产制造、运行环境和使用条件等个体性差异,航空发动机部件性能/寿命不确定,进一步导致机队送修率和小时维修费率等运维指标不确定.为了量化评估部件设计可靠性、运行环境、维修决策等不确定性因素对机队运维指标(送修率、送修原因、平均拆换时间间隔、小时维修费率等)的影响,提出了一种航空发动机全寿命周期维修概率建模方法.该方法...     

飞机附件供应的可靠性分析

飞机附件控制工作的效果直接影响着飞机的适航性和运营成本,为了对飞机附件的供应进行可靠性分析并预测消耗量,本文介绍了如何利用概率统计方法计算附件拆换率的警戒值。由于飞机附件保证所占用的资金在航空公司的费用中占有很大比重,因此各航空公司都越来越重视飞机附件的监控工作。利用概率统计方法计算附件拆换率的UCL警戒值,由此来进行可靠性分析和预测消耗量,可以为航材库存供应和订货计划提供依据,该方法目前已成为航空公司效益性的需要。通过附件监控比较容易统计出各附件及各系统的计划、非计划拆换次数和拆换率,并作出曲…     

改进的层次分析法在发动机加权评估中的应用

发动机的性能评估可为航空公司安排发动机最佳拆换时间和制定合理维修计划提供可靠的依据。系统工程中的层次分析法(AHP)是一种能将定量分析和定性分析相结合的系统分析方法,并已用于对发动机的性能进行加权评估。而传统的AHP在调整用于给出影响发动机性能各个因素相对重要性的判断矩阵时带有盲目性,有可能多次调整才能通过AHP的一致性检验。本研究利用一种改进的AHP算法对权重向量进行计算,为发动机的加权评估给出更为科学、准确的依据。     

浅谈CFM56-5B4航空发动机状态监控

发动机作为飞机动力装置,它的健康状态直接影响着飞机的安全,因而对于发动机的性能监控是各家航空公司维修单位一项重要的工作。发动机性能监控可以帮助维修人员及时探测发动机内部损伤并在地面采取必要的安全措施以防止空中停车,同时减少发动机非计划拆换,延长发动机的装机时间,降低发动机的维护成本。通常各家航     

军用航空发动机采购决策支持系统研究

通过军用航空发动机采购、大修决策的分析,引入了平均及时拆换保障概率作为决策目标,建立了多目标决策模型,采用逐步法进行求解.对决策部门采购计划制定的科学性、合理性提供了科学的依据.     

航空发动机综合权值排队系统的建立与应用

发动机的状态评估可为航空公司和发动机维修企业安排发动机最佳的拆换时间和制定合理的维修计划提供可靠的依据,因此评估方法的系统化、科学化成为关键所在。利用系统工程的理论,并结合实际问题,提出建立一套科学、完整的发动机状态评估系统,可以为发动机工程师及时了解发动机状态并做出正确决策提供有效的帮助。     

JT8D发动机燃调检修

本文简要介绍JT8D—17A发动机燃油调节器故障分析课题所做的一些工作及进展。通过对燃油调节器的理论分析、实验研究、经验积累,初步掌握了一些调试规律,并使燃调拆换率下降。     

FJ44型发动机状态监控与故障诊断

以FJ44型发动机为研究对象,使用相似换算和十点平滑法绘制了发动机性能参数的状态趋势图,并据此编制了状态监控软件,并介绍了采用BP算法实现发动机故障诊断.     

加强监控管理 预防空中停车

一、概述新疆航空公司自1986年引进图—154型飞机以来,共安全飞行10年,取得了良好的经济效益,截止1994年底,公司图—154机队共累计飞行78264小时,其发动机空中停车率为每千小时0.0652,提前拆换率每千小时为0.175。     

基于遗传算法的民用航空发动机送修方案决策研究

为了给航空发动机在整个使用周期内送修方案的制定提供支持,降低发动机使用周期内的大修成本,针对单元体结构的民用航空发动机,基于制造商的发动机维修管理大纲,同时考虑时寿件寿命和单元体超出软时限导致性能衰退而造成发动机送修的情况,设定大修间隔不超过最大送修间隔,建立了一种以送修时间间隔为优化变量,以单位飞行小时送修成本最小为优化目标的发动机大修成本优化模型。采用遗传算法对模型进行求解,并以V2500发动机为例,对其25年里多次返厂送修方案进行了优化,表明当送修次数为6次时返厂大修成本最低,并给出了相应的各单元体的修理级别,该方法可为航空公司制定发动机送修方案提供参考。      

热循环参数对发动机性能和费用的影响

用统计方法给出了国产喷气发动机全寿命费用的估算模型,提出了全寿命费用率的概念,分别计算了发动机热循环参数和寿命提高后,推力、耗油率和全寿命费用率的变化情况。结果是 :增加涡轮前燃气温度可大幅度提高发动机性能,但费用也迅速增加,为使全寿命费用增加较少,必须提高发动机翻修寿命和总寿命,而单纯提高增压比则使发动机推力下降,全寿命费用率增加。      

基于双重卡尔曼滤波器的发动机故障诊断

提出了一种基于双重卡尔曼滤波器的航空发动机健康参数估计方法,实现了传感器发生故障情况下发动机故障的准确诊断.采用发动机动态工作点的测量数据,解决了可测量参数偏少导致故障诊断困难的问题;球面采样平方根UKF(UnscentedKalmanfilter)故障诊断滤波器具有更好的滤波稳定性与更低的计算量的要求,提高了故障诊断算法的效率与精度.某型双轴涡扇发动机故障诊断仿真结果表明,该方法可以准确的同步实现气路部件与传感器的故障诊断,是一种有效的航空发动机故障诊断方法.      

基于模型的液体推进系统故障诊断算法

给出串联双涡轮结构以泵作为供应系统的液体火箭发动机系统故障仿真的准动态数学方法和基于灰色关联度分析的实时诊断算法。该算法对于调整计算确定的具体系统和预先设定的典型故障模式进行仿真计算、事先形成该发动机系统的故障模式样本集。试车时, 利用诊断算法对采集的发动机性能参数进行实时分析, 从而给出发动机所处的健康状况, 以便及时采取措施, 提高发动机的安全性和可靠性。      

基于遗传算法的涡喷发动机身份证模型建立

为建立发动机身份证模型,针对发动机个体差异和寿命期内性能蜕化引起的发动机模型与真实发动机之间的失配问题,提出1种基于遗传算法的发动机部件级模型自动修正方法。在发动机部件级模型中,引入能反映个体发动机部件特性的性能调节因子。根据发动机试车数据与待修正部件级模型输出数据,以发动机关键测量参数残差最小为优化目标,采用遗传算法获得不同换算转速下的特性修正系数,建立发动机身份证模型。以某型涡喷发动机为对象进行试验验证,结果表明该方法能有效提高发动机部件级模型精度,适用于建立发动机身份证模型。     

基于性能参数残差序列分析的发动机性能衰退研究

为研究发动机在使用过程中的性能衰退,提出了一种发动机部件性能参数残差序列分析方法。利用发动机模型进行发动机测量参数对部件性能参数的敏感度分析,优化选取充分表征发动机性能衰退的部件性能参数,建立性能参数多元线性回归模型,得到了性能参数的残差序列,通过对残差序列的统计量分析,成功地确定了发动机性能突变时刻,为发动机的维护起到了一定的指导作用。     

小波网络在某型航空发动机故障诊断中的应用

分析了用小波网络替代神经网络进行模型辨识的优点,在误差反向传播算法(Error back prop-agation)的基础上,结合小波分析理论,设计了一种小波网络算法.通过对某型航空发动机的仿真实验,小波网络能够及时准确地预测出发动机的输出.同时利用小波变换对残差的分析可以有效地检测出系统所发生的故障.      

基于复合模型及FSQP算法的发动机性能寻优控制试验

提出了一种在保证优化效果前提下提高发动机在线性能寻优实时性的方法,即一方面基于相似理论建立了适用于非加力状态的发动机复合稳态模型,在优化过程中替代原部件级模型以缩短优化计算时间,另一方面采用先进的可行性序列二次规划算法寻求全局最优解,以提高优化精度。最终实现了上述方案在最小油耗模式及最大推力模式下的数字仿真及半物理模拟验证,相比于传统的基于发动机部件级模型进行性能寻优控制,其优化精度相当,但优化实时性得到大幅度提高,从仿真结果可以看出上述方案的有效性及可行性。     

全流量补燃循环发动机系统的响应特性

以全流量补燃循环氢氧发动机系统为研究对象,对其的动态响应特性进行了研究。建立了描述全流量补燃循环发动机动态特性的非线性数学模型,将免疫策略算法同龙格-库塔法结合起来,提出了求解含有隐式项的常微分方程组的变步长龙格-库塔方法,并应用该方法对全流量补燃循环发动机系统的动态响应特性进行了仿真计算。计算结果表明,当发动机在某一个稳定工况工作时,发动机入口推进剂压强的变化对发动机性能参数的影响不大,发动机的参数都能比较平稳的过渡到一个新的稳定工况;当发动机在短时间内进行小范围的推力调节时,发动机参数的过渡过程的曲线也比较平稳,但是当在短时间内进行大范围推力调节时,参数的过渡过程的曲线振动比较剧烈,因此应当在进行大范围推力调节时,应当对调节时间进行适当延长,或者分级进行推力调节。      

基于超球体平方根无迹Kalman滤波算法的涡扇发动机气路部件故障诊断

研究了一种超球体平方根无迹Kalman滤波算法用来有效跟踪涡扇发动机气路部件发生渐变性和突变性故障的健康参数.该算法通过超球体单形采样来降低算法的计算量,采用测量残差协方差阵的平方根代替方差阵进行递推运算,提高了算法的计算效率和数值稳定性.分别采用扩展Kalman滤波算法、无迹Kalman滤波算法和超球体平方根无迹Kalman滤波算法对某型涡扇发动机进行仿真,结果表明:超球体平方根无迹Kalman滤波算法的滤波时间减少50%左右,能够实现渐变性和突变性故障中健康参数的准确估计,是一种有效的涡扇发动机气路部件参数估计和故障诊断方法.