发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。     

一种不需要迭代的发动机辅助变量建模方法

现代航空发动机建模计算时常用牛顿迭代法求解非线性方程组,但由于发动机模型非线性太强且十分复杂而不易在全包线收敛。本文针对这一不足之处提出了一种不需要迭代就可以求解此非线性方程组的方法:引入航空发动机容积动力学中的变量及方程作为辅助变量及辅助方程,从而使整个非线性方程组闭合而可以直接求解。本文将此方法成功应用于某涡扇发动机,取得了良好的效果,验证了本方法的可行性。      

基于粒子群算法的发动机部件模型求解

传统求解航空发动机部件模型中的非线性方程和共同工作方程组的方法因对初值的依赖使得模型并不总能收敛。首先针对模型中的非线性方程求解的特点,在带邻域的粒子群算法的基础上,将收敛因子、被动聚集压力因子和自适应惯性权重引入算法,提出一种混合粒子群算法HPSO1。而对模型中的共同工作方程组的求解,则是在基本粒子群算法的基础上,将收敛因子和被动聚集压力因子引入基本粒子群算法,提出另一种混合粒子群算法HPSO2。实验仿真表明HPSO1和HPSO2均克服了对初值的依赖性,因而对发动机部件模型求解是有效的。     

基于符号序列联合熵的航空发动机健康监控方法

引入信息熵理论,结合对多参数时间序列的符号化处理,探讨其在航空发动机健康监控中的应用.利用符号序列联合熵对航空发动机性能参数无序程度的描述,分析航空发动机健康状态及其演化方向.对两组实际飞行数据的实验分析表明,该方法描述的航空发动机的健康发展趋势与实际情况相吻合,能够较好反映航空发动机的健康状态,可以为航空发动机的健康...     

基于实数编码量子进化算法和模态区间数学的航空发动机设计

本文将实数编码量子进化算法和模态区间数学相结合用于解决模态区间数学中的某些难以求解的问题。应用量子进化算法进行了模态区间数学方程组的求解和模态区间矩阵的求逆,将量子进化算法和模态区间数学用于航空发动机的设计,给出了基于模态区间数学的航空发动机总体性能设计方法。这种设计方法能够考虑设计的不确定性。并以某型涡喷发动机为例进行计算,设计结果更符合实际情况。     

浅论状态监控及故障诊断技术在航空发动机中的应用

论述了状态监控及故障诊断技术研究的基本方法及其在现代航空发动机上的应用,对现代航空发动机的状态监控及故障诊断具有一定理论和工程应用价值。     

涡扇发动机故障诊断硬件在回路实时仿真平台

硬件在回路仿真是发动机故障诊断算法由理论转向实际工程应用的重要阶段,但目前航空发动机故障诊断算法的研究多数处于软件数字仿真阶段。构建民用涡扇发动机故障诊断算法硬件在回路实时仿真验证平台,开发考虑健康退化的民用涡扇发动机多维调度分段线性化模型,分析并模拟仿真民用涡扇发动机的四类典型常见故障。经过对相关诊断算法进行实验验证,表明该平台及使用的模型和方法都是行之有效的,具有一定的工程使用价值。     

发动机亚定故障方程组整体优化解分布函数模型

提出了求解发动机亚定故障方程组整体优化解的分布函数模型.该模型利用一种可以控制自变量数值在整体解中分布的分布函数与亚定故障方程组的残差平方和构成复合目标函数,同时以物理合理性准则作为约束条件,构成一个非线性规划问题.分布函数模型可以在小于、等于特别是大于故障方程个数的各种复杂情况下给出全面的故障诊断信息,从而为目前迫切需要解决的发动机性能监控与故障诊断中在测量参数不足的情况下,对发动机进行全面性能诊断的技术难题提供出一种切实可行而又十分有效的数学模型.首次提出了作为评价发动机全面性能诊断算法有效性指标的相似度的概念,并且以JT9D发动机全面性能诊断问题为例,利用Monte Carlo随机模拟方法确定了分布函数模型可以达到的相似度值.研究结果表明,分布函数模型的相似度可达0.9以上.还利用JT9D发动机的实际故障样本对分布函数模型进行了检验.     

航空发动机状态监控系统研究

航空发动机的维修方式正在由定期维修向视情维修转变,可以在保证发动机可靠性的前提下,降低发动机的维护费用。状态监控系统的研究是开展航空发动机视情维修的关键步骤。借鉴国外典型的发动机状态监控系统,提出了发动机状态监控系统的结构、功能需求、监控事件的选择,实现了机载状态监控系统的原理样机及其仿真平台,对状态监控系统的研究有一定意义。     

基于半随机滤波-期望最大化算法的剩余寿命在线预测

剩余寿命(RL)预测是设备预测维护的关键环节。准确在线预测能够为维护策略的实时安排提供更加精确的技术支持,有效避免失效的发生。工程实际中,反映设备退化过程的性能指标往往不能直接监测,为解决隐含退化过程的剩余寿命在线预测问题,提出一种基于半随机滤波-期望最大化(EM)算法的预测方法。首先以剩余寿命为隐含状态,构建状态空间模型描述直接监测数据与设备剩余寿命间的随机关系。为实现单个设备剩余寿命的在线预测,依据到当前时刻为止的监测数据,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)与期望最大化算法相互协作的方法实时估计与更新模型未知参数和剩余寿命分布。最后,将该方法用于惯性测量组合(IMU)剩余寿命在线预测问题,实验结果表明该方法能够提高预测的准确性并减少预测的不确定性。     

基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制

提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

抑制飞控系统舵机间隙影响的非线性补偿器设计

通过对舵机间隙非线性特性的分析和极限环的定义及产生条件的讨论,在飞控系统中采用非线性补偿的方法,设计了间隙补偿器,并介绍了其工程实现方法,进行了相应的数字仿真和半物理仿真试验以及试验结果的对比分析。结果表明,此方法有效地解决了飞控系统由于舵机间隙引起的超调与极限环振荡现象,使飞控系统对舵机的频率特性以及间隙各方面要求大大降低,其工程实现方法简单实用、普遍性较强,具有较高的工程应用价值。     

基于改进滑动时间窗口的国产民用飞机APM参数筛选研究

合适的飞行性能监测（APM）参数筛选方法可实现国产民用巡航飞机性能监控参数的高效筛选,为飞机性能分析计算提供可靠的数据基础。在无迹卡尔曼滤波（UKF）中引入 Sage-Husa 噪声估计器,构造自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）,利用 AUKF 对快速存取记录器（QAR）数据进行降噪;给出稳定巡航参数筛选的标准,采用改进滑动时间窗口算法对稳定巡航参数进行筛选,并通过国产 ARJ21 飞机的样本数据进行验证。结果表明：自适应无迹卡尔曼滤波算法能够提高数据的可靠性,改进滑动时间窗口算法使筛选效率提高约 50%。     

虚构解方法程序验证

对求解偏微分方程问题的程序的严格验证,一直以来由于其精确解有限,较难进行,针对这种情况,本文给出了一种新的程序验证方法,虚构解方法,该方法旨在解决大型科学计算程序如何较严格地进行程序验证这一问题;该方法通过构造虚构解,修改原控制方程,然后通过对计算结果的分析处理达到对程序的精确验证;文中给出了一组通用的虚构解的选取办法,解决了虚构解方法验证过程中确定虚构解的问题;同时还给出了运用该方法对非结构二维Euler计算程序进行验证的具体例子,网格收敛分析结果表明该方法是一种有效的程序验证方法,并且具有较好的通用性。     

卫星自主完好性相关峰监视

卫星自主完好性监测（SAIM）技术是地面完好性监测手段的重要技术补充,可以有效缩短告警时间,有助于从根本上提高完好性性能。从SAIM技术出发提出多通道相关峰监测算法,实现多点异步采样,恢复相关峰。通过MATLAB软件仿真验证算法并给出典型异常模型及监测结果,并用普通接收机验证工程可实现性。通过软件仿真和实测结果对比论证了方法的可行性,采用成熟的商业星载接收机进行软件修改有效地降低了卫星完好性接收装置的研发难度。     

CCSDS近地LDPC译码算法研究

针对CCSDS（空间数据系统咨询委员会）推荐的近地LDPC（低密度奇偶校验）码技术进行了研究,建立了和积译码算法、对数似然和积译码算法、最小和译码算法的数学模型,并对上述译码算法的译码复杂度和译码性能进行了仿真分析.分析结果表明,和积译码算法与对数似然和积译码算法的译码性能距离香农限1.2 dB,最小和译码算法的译码性能距离香农限1.45 dB.因此,提出基于最小和译码算法的改进算法——偏移最小和译码算法与归一化最小和译码算法,并分析了这2种译码算法的译码复杂度,同时进行了大量仿真实验.实验结果表明,当偏移因子β=0.15时,偏移最小和译码算法性能达到最优,译码性能距离香农限1.25 dB;当归一化因子α=0.741 2时,归一化译码算法的译码性能达到最优,译码性能距离香农限1.2 dB.归一化译码算法具有优异的译码性能和合理的复杂度,可以遴选作为CCSDSLDPC的译码算法用于工程实现.此外,还研究了迭代次数对译码性能的影响,结果表明,当迭代次数大于10次时,译码性能提升不再明显,故工程实现时迭代次数应设置为10次.     

Sequential ensemble optimization based on general surrogate model prediction variance and its application on engine acceleration schedule design

The Efficient Global Optimization (EGO) algorithm has been widely used in the numerical design optimization of engineering systems. However, the need for an uncertainty estimator limits the selection of a surrogate model. In this paper, a Sequential Ensemble Optimization (SEO) algorithm based on the ensemble model is proposed. In the proposed algorithm, there is no limitation on the selection of an individual surrogate model. Specifically, the SEO is built based on the EGO by extending the EGO algorithm so that it can be used in combination with the ensemble model. Also, a new uncertainty estimator for any surrogate model named the General Uncertainty Estimator (GUE) is proposed. The performance of the proposed SEO algorithm is verified by the simulations using ten well-known mathematical functions with varying dimensions. The results show that the proposed SEO algorithm performs better than the traditional EGO algorithm in terms of both the final optimization results and the convergence rate. Further, the proposed algorithm is applied to the global optimization control for turbo-fan engine acceleration schedule design.     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

基于树形马氏链模型的可靠性分析方法

复杂系统的极限状态函数非线性程度较高，在进行可靠性分析时，易导致失效概率的计算误差大、效率低，针对上述问题，提出了树形马氏链（TMC）算法和基于该算法的可靠性分析方法。树形马氏链是对原始马尔可夫链的改进，其状态转移过程更加灵活，具备局部多链并行和自适应探索失效域边界的特性。树形马氏链通过多候选状态点扩大对失效域信息的收集，生成能充分反映失效分布特征的样本，对该样本进行自适应核密度估计得到近似最优的重要抽样分布密度函数，从而提高计算结果的准确度。文末的数值算例和工程算例验证了算法性能，计算结果表明算法对设计点、抽样起点的位置不敏感，处理强非线性及复杂串联系统问题时，能在少样本量下得到相对高准确度的计算结果，且在样本量改变时，计算结果相对稳定可靠；工程算例给出了所提方法在实际问题下的效率，体现了所提方法的工程应用价值。