基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型

为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型，提出一种基于神经网络和推进系统矩阵相融合（NN-PSM）的机载自适应稳态模型建模方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机进行线性化来提取推进系统矩阵，用于表征机载模型与发动机之间的输出偏差量。基于神经网络建立发动机基线模型，用于映射飞行条件与发动机输出量之间的关系，利用神经网络的强拟合能力提高机载模型的稳态精度；设计卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数，提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证，并与传统的复合推进系统模型（CPSM）进行对比，结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66%以内，而CPSM的平均精度为2.07%以内，运行时间仅为CPSM的1/10，且具有数据存储量少的特点。      

涡轴发动机简化实时模型研究

涡轴发动机数控系统传感器故障诊断需机载的发动机数学模型,由于缺乏部件特性数据,根据某型发动机地面试车稳态数据和动态数据,建立涡轴发动机慢车以上状态简化数学模型。该模型具有较好的实时性,稳态模型采用插值算法,动态模型针对不同参数分别采用动态系数法和转子动力学方法。数值仿真结果表明：该简化模型具有较高的动态和稳态精度,可以满足传感器故障诊断的需求。     

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

基于遗传算法的发动机气路性能模型修正研究

确定部件修正参数和目标性能参数作为模型修正基础,结合稳态模型的平衡方程,构造修正发动机非线性模型的代价函数,修正发动机稳态模型。计算了在不同工况修正后的特性参数,并与用影响系数矩阵方法所得结果进行对比,经遗传算法修正后参数精度有了较大提高。利用部件修正参数组合对发动机稳态模型进行修正,其结果表明敏感性参数在模型修正中起关键作用。所用修正方法对发动机性能模型修正、提高模型精度有一定指导意义。     

基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制

直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出了基于复合推进系统动态模型-状态变量模型(Compact Propulsion System Dynamic Model-State Variable Model-State Variable Model, CPSDM-SVM)的航空发动机直接推力预测控制方法。CPSDM实时估计出不可测参数（推力、喘振裕度等）的基准值,SVM则根据未来输入实时预测发动机未来响应。由于CPSDM将发动机分为进气道、核心机、喷管、喘振裕度、推力等进行建模,在兼顾精度的同时,提高机载模型的实时性。CPSDM-SVM作为MPC算法中的预测模型,具有较高的精度和实时性。仿真结果表明,在与基于分段线化模型的传统模型预测控制方法实时性基本相同的情况下,所提出方法控制效果有明显的提升,调节时间减小了1.17s。所提出方法稳态控制精度为0.08%,传统方法稳态精度为2.58%。因此,所提出方法在保证实时性的条件下,提升了控制精度和控制效果。     

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。     

基于部件特性的航空发动机性能模型修正

研究了基于部件特性修正的航空发动机稳态性能模型修正方法,并通过对部件特性的研究总结了部件特性修正因子选择原则。以此为基础,提出了基于多状态试验数据的发动机性能模型修正方法,并采用双轴涡扇发动机地面试验节流特性数据对稳态性能模型进行修正。结果表明,采用单个试验状态数据修正后的稳态性能模型不能完全满足工程使用要求,使用基于多状态试验数据修正后的节流特性转速范围内模型计算精度与修正前相比有很大提高,验证了该方法的有效性和实用性。     

传感器故障下的航空发动机机载自适应模型重构

利用航空发动机测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以估计发动机的非额定工作状况,并以此对机载模型进行校正,使其与真实发动机工作状况保持一致。建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型并对其进行了增广,设计了卡尔曼滤波器,根据可测输出偏离量对发动机性能蜕化值进行了估计,并将性能蜕化值用于修正发动机不可测输出参数。考虑了当某一传感器发生故障后,利用一簇卡尔曼滤波器对发生故障的传感器进行诊断并隔离,并依据剩余非故障传感器的信息对自适应模型进行重构。仿真结果表明,重构的自适应模型能够满足精度及实时性要求。      

一种考虑非线性余项的机载发动机自适应模型建立及其在寻优控制中的应用

为了解决传统的机载发动机分段稳态线化模型精度不足的问题,在发动机稳态线化模型中引入了模型各输出参数泰勒展开中的非线性余项,建立了考虑非线性余项的机载发动机稳态模型。为了估计真实发动机部件蜕化情况,建立了基于Kalman滤波的发动机部件性能蜕化估计模块。以考虑非线性余项的发动机稳态模型为核心,结合性能蜕化估计模块构建了机载发动机自适应模型。针对所建立的机载发动机自适应模型,进行了单部件及多部件蜕化参数估计以及最小油耗性能寻优控制模式的仿真。仿真结果表明,考虑非线性余项的机载发动机自适应模型误差在1%以内,且具有优化耗时少 ,建立模型样本数据需求量小的特点。     

基于稀疏自动编码器的发动机机载模型建模方法研究

为解决分段线性化机载模型精度不足的问题,提出并设计了基于稀疏自动编码器的大包线、具有10输入11输出的发动机机载自适应模型,该模型由稳态、动态两部分组合而成。首先基于一种新的相似准则进行建模所需样本数据的压缩,在保留主要信息的同时,大大降低了数据量及采样时间。用BP算法对简化后的样本数据进行了机载模型稳态部分的建模。针对机载模型动态部分所需样本数据量巨大、BP算法难以训练的问题,建立了基于稀疏自动编码器的动态机载模型。引入准稳态判断逻辑,在动态过程使用稀疏自动编码器的动态机载模型,在稳态过程使用基于BP算法的稳态机载模型。仿真结果表明,所建立的发动机机载模型具有优良的动稳态精度,且实时性好、存储量小,其中动态精度小于1%,稳态精度小于0.6%,一次模型计算时间不大于1ms,模型存储量不大于100kB。     

发动机性能量与输入量的相关性研究

展开了相关性研究，讨论了一种相关性分析的算法，并在此基础上进行了大量的数字仿真实验，结果表明通过相关性分析不但可减少计算工作量，而且即使在传感器有限的情况下，模型也可很好的跟踪发动机，两者的匹配效果较好     

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。     

航空发动机电液伺服系统机载模型监控设计

为了监控航空发动机电液伺服系统中不易通过机内测试电路诊断的异常或故障,提出一种机载模型监控方法,采用AMESim工具进行系统的建模,之后对模型进行校准、实时化和线性化处理。在对监控算法进行了设计与仿真之后,用C代码编程实现了模型监控算法,并运行于发动机电子控制器中。对某发动机燃油计量装置的试验表明:机载模型监控可以有效监测系统中因元部件性能衰减、卡滞、零偏漂移等引起的异常或故障,并能补偿电液伺服阀的零偏漂移和容错运行,避免控制功能失效或过快降级。可为航空发动机及相关领域的电液伺服系统机载模型监控设计提供参考。     

New model-based method for aero-engine turbine blade tip clearance measurement

Active control of aero-engine turbine tip clearance is one of the best chances for engine performance uplift currently. To do that, the first requirement is real-time measurement of tip clearance in aero-engine working environment. However, turbine complexity makes it unlikely for tip clearance sensors to be loaded. In recognition of that, this paper proposed a model-based method for tip clearance measurement. Firstly, by considering previously wrongly neglected factors such as load deformation, a mathematical model to monitor dynamic tip clearance changes is built to improve calculation accuracy. Then, after clarifying the coupling relationship between engine models and tip clearance models, this paper builds a component-level mathematical model integrating dynamic characteristics of turbine tip clearance, which helps realize accurate measurement of tip clearance in working environment. How tip clearance affects turbine efficiency is studied afterwards and reported to aero-engine model, so as to mitigate performance difference between aero-engine model and real engines caused by turbine tip clearance. Lastly, by hardware-in-the-loop simulation, tip clearance model demonstrates 15.9% better accuracy than previously built models in terms of turbine centrifugal deformation calculation. As tip clearance measurement model takes averagely 0.34 ms in calculation, meeting the operation requirement, it proves to be an effective new way.     

基于试飞数据的涡轴发动机性能建模技术

为了实现军用涡轴发动机在装机状态下的虚拟预测试飞，通过罚函数法求解超定非线性方程组的最小二乘解，并采用回归分析对部件特性耦合因子进行曲线拟合，优化基准稳态模型，构建了某型涡轴发动机稳态性能计算模型；在此基础上，应用发动机加减速试飞数据，综合考虑部件容腔效应、转动部件的转子动力学和高温部件的传热效应，开发了涡轴发动机部件级过渡态性能计算模型。采用该模型对包线范围内不同工况的发动机稳态和过渡态工作过程进行了仿真预测，结果表明：与真实装机试验结果相比，发动机各工作参数的稳态预测精度在4.2%以内，过渡态预测精度在9.2%以内，满足工程精度要求。该模型能够满足虚拟预测试飞的技术需求，对涡轴发动机的设计、试飞和使用具有重要作用。     

基于改进混合卡尔曼滤波器的航空发动机机载自适应模型

提出了基于改进混合卡尔曼滤波器的航空发动机机载自适应模型方法,即以机载非线性模型的输出作为分段线性卡尔曼滤波器的稳态基准值,将性能蜕化因子作为该滤波器的增广状态量进行在线估计,并反馈给机载非线性模型使其完成在线更新.同时,根据工作模式切换机制使该模型获得有效输出.通过将该方法应用于某型涡扇发动机进行一系列仿真表明,在全飞行包线内、不同工作状态以及性能蜕化严重的情况下,该模型能够始终与实际发动机相匹配,满足实际应用需求.      

一种超声速状态下机载推进系统模型的建模方法

为了满足机载航空推进系统模型对精度、实时性及数据存储量的苛刻要求，提出了一种机载模型建模方法.对传统的机载稳态模型建立过程中使用的相似准则进行了充分讨论，得出了一种具备更高建模精度的相似准则.在新的相似准则基础上，建立了包含泰勒展开式中非线性2阶项的高精度稳态变量模型，有效解决了分段线性稳态变量模型在大包线、变状态条件下精度难以保证的问题；为了解决超声速状态下安装推力与发动机净推力差别较大的问题，建立了考虑外流特性的简化进气道模型，给出了一种计算安装推力的方法，即由简化发动机模型计算安装推力中符合相似准则的部分，由进气道模型计算溢流阻力、放气阻力及发动机推力中不符合相似准则的部分.仿真结果表明:基于新的相似准则所建立的机载模型具有大包线、变状态适应性，输出参数误差均在0.5%以内.