基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识

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.      

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.      

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

基于蒙特卡洛的航空发动机试飞数据模型误差容限分析

将发动机实时趋势监控中的误差容限划分成两部分,一部分由发动机工作包线内的模型建模误差导致,一部分由发动机工作参数的不确定性导致。建模误差的影响采用包线内最大预测误差,由参数不确定性引起的误差采用蒙特卡洛分析确定。将不同概率分布下的测量参数作为发动机模型的输入参数,采用蒙特卡洛策略分析模型预测值的均值和标准差分布,采用3σ置信水平作为因测量不确定性引起的误差容限。选取未参与发动机模型辨识的整个飞行架次的试验数据进行验证,结果表明考虑输入参数不确定性后,模型误差带的分布更为合理。该技术可用于航空发动机飞行试验中,提前发现发动机工作中的异常现象,可提高发动机飞行试验的质量和效率。     

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.      

基于平衡流形展开模型的航空发动机健康参数估计

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。     

基于Volterra-Laguerre扩展模型的发动机加速过程辨识

提出了航空发动机的动态非线性Voherra-Laguerre扩展模型的辨识建模方法.应用Laguerre序列简化线性系统的原理,将Volterra级数模型拓展为Volterra-Laguerre扩展模型,该模型较传统Volterra级数模型减少了辨识量,提高了辨识速度.采用航空发动机地面试车数据辨识建立了其加速过程非线性Volt-erra-Laguerre扩展模型,通过递推最小二乘法辨识了模型参数.仿真结果表明,模型精度高,高低压转子相对转速误差均小于1%,涡轮后燃气温度误差小于3℃,满足发动机控制仿真的需要.     

基于发动机非线性响应的辨识线性模型方法

研究利用航空发动机的非线性响应，辩识多个基准状态下线性模型的方法。将发动机的非线性动态模型描述为Volterra级数模型，利用一种鲁棒的自适应辨识算法实现它的辩识，将模型的高阶部分去掉，就得到了发动机的小偏差脉冲响应函数模型，然后可将其转化为其它形式的线性动态模型。利用某型涡扇发动机仿真对方法进行检验，求出若干基准状态下的线性模型，对比表明，得到的线性模型比较准确。可实现利用飞参数据辨识发动机多状态的线性模型。     

建模不确定性下变循环发动机自适应控制器设计

针对变循环航空发动机存在建模不确定情况下的多变量控制器设计问题,给出了一种最优律下的增广模型参考自适应跟踪补偿设计方法,阐明变循环发动机建模不确定性并引出LQR(Linear Quadratic Regulator)基准控制器动态跟踪不足的问题,进而在基准控制器反馈控制结构框架下,分别实现以下技术突破:确定期望闭环动态的参考模型、基于李亚普诺夫函数严格稳定证明下建立存在建模不确定性的自适应律等,最终以达到系统跟踪误差渐进为零的目标,改善系统不确定性的动态跟踪问题。对变循环航空发动机的控制器仿真结果表明:增广模型参考自适应控制方法改善了原LQR基准控制器对存在建模不确定性时的控制问题,有效地实现了控制指令跟踪,达到了所期望的动态响应,且自适应参数一致渐进稳定。同时,各标称点的稳态控制误差均小于0.3%,系统超调量小于0.8%,调节时间小于1s,符合航空发动机控制系统技术要求。     

基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模控制

针对涡扇发动机内部状态大范围变化条件下,单点线性控制器控制效果不佳而线性变参数控制器求解困难的问题,提出了一种基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模变结构控制。首先,采用多入多出平衡流形展开模型辨识技术,获得仿射型的涡扇发动机数学模型。随后,利用反馈线性化将平衡流形展开模型解耦,经过坐标变换获得可用于控制系统设计的线性结果,考虑了具有误差项和饱和函数的指数趋近滑模控制律来提高控制系统的鲁棒性,完成了基于平衡流形展开模型的多变量涡扇发动机反馈线性化滑模控制器设计。最后,在非线性部件级模型上开展了控制器验证。在平衡流形展开模型设计工况,增益控制和滑模控制的控制效果表明,基于平衡流形展开模型的反馈线性化方法能够获得涡扇发动机良好的控制效果。同时,在平衡流形展开模型稳定但精度无法保证的非设计飞行工况,反馈线性化滑模控制器能够进一步抑制不确定性的影响,保证转子转速和发动机压比的跟踪控制效果。     

基于二阶鲁棒滑模观测器的民用涡扇发动机气路故障诊断

针对状态估计器在航空发动机气路参数估计中响应迟缓、鲁棒性不强等问题,以未知输入重构的思路,提出了一种基于Super-twisting滑模观测器的航空发动机气路故障诊断方法。通过将健康参数考虑为未知输入,设计滑模切换项重构健康参数的变化量,由于避免了状态估计器设计中健康参数导数为零的假设,本文的方法在处理突变故障时拥有更快的响应速度。针对鲁棒性问题,提出了一种新的故障向量增广形式,通过将扰动项增广至健康参数向量中,观测器的重构信号能够同时估计出健康参数变化量以及扰动项的大小,实现扰动与部件故障的解耦,从而避免了不确定项对健康参数估计结果的影响。本文建立了民用涡扇发动机包线范围内的线性变参数模型,通过不同故障模式下的数值仿真,并与状态估计器比较,验证了方法的有效性。结果表明,设计的滑模观测器具有小于0.5%的估计误差,有效地提高了气路健康参数的估计速度,增强了对不确定性的鲁棒性。     

基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法

提出一种基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法,根据压气机一维设计理论,通过对满足流量及压比设计指标的反问题求解快速得出压气机的气动布局方案,在此基础上结合非设计点损失和落后角模型通过正问题求解得出全工况压气机特性,再根据预测特性与目标的偏差调整气动布局方案,以此通过对正反问题的耦合求解实现对压气机特性的合理快速预测...     

基于多项式平方和规划的航空发动机鲁棒LPV/PI控制

针对航空发动机常规(proportion integration,PI)控制器设计过程中难以保证鲁棒性及参数适应性差等问题,提出了一种基于线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型及多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的控制器设计方法.结合传递函数模型下的鲁棒稳定条件及弱对偶定理给出了多项式描述的LPV模型鲁棒稳定条件,并转化为便于求解的SOS规划问题.根据发动机非线性模型获取不同转速下的传递函数模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机LPV模型.根据所提出的定理构造出SOS规划问题,并求解得出LPV/PI控制器.最终以某型双轴涡扇发动机为被控对象,在包线内不同点进行了阶跃仿真,结果表明:高压转子转速控制系统的稳态误差为0,调节时间小于3s.      

航空发动机结构系统的可靠性模型

为使航空发动机可靠性模型误差更小,对航空发动机传统可靠性模型进行误差分析,指出可靠性指标扩张的原因,建立了考虑航空发动机结构系统及其失效力学特征的基于结构系统失效模式的航空发动机可靠性模型,并给出了各层的可靠度计算方法.所建立的基于失效模式的航空发动机结构系统可靠性模型考虑了失效模式的相对独立性、时效性和失效率的时变性,可以避免重要失效模式的遗漏、可靠性指标的过度扩张等问题,具有较强的工程适用价值.      

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

航空发动机低压转子系统的动力学相似设计方法

提出了航空发动机转子系统动力学相似设计方法,以便采用模型替代实际结构对其动力学特性进行研究。基于转子系统的动力学等效原则,通过动力学优化方法建立全尺寸原型的相似等效模型。综合采用方程分析和量纲分析推导转子系统的动力学相似准则,并根据转子设计参数的相似关系建立相似等效模型的缩比模型。基于模型修正方法对三维设计模型的相似误差进行修正,得到预测精度较高的动力学相似模型。以双转子发动机低压转子试验模型的动力学相似设计为例,通过有限元仿真对动力学相似设计方法的有效性进行了验证。结果表明:在设计转速范围内,通过该方法得到的动力学相似模型能够有效预测全尺寸原型的临界转速和不平衡响应,前三阶临界转速的相似误差分别为3.09%、1.75%和0.31%,对应振型的相关性均大于0.93。该方法具有较高的实用价值,可为发动机整机动力学相似设计提供参考。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

基于改进SWT模型的FGH96合金低周疲劳寿命预测

针对SWT（Smith-Watson-Topper）模型未考虑材料对平均应力影响的灵敏度以及忽略平均应力对材料塑性变形影响的问题,利用材料的屈服强度和抗拉强度,对Walker指数γ的计算公式进行了改进,并将其引入到SWT模型中对损伤控制参数进行了修正。同时结合M-H（Manson-Halford）模型塑性部分平均应力修正方法对SWT模型中的塑性变形参数进行了修正,从而提出了一种基于改进SWT模型的FGH96粉末高温合金低周疲劳寿命预测方法。利用不同材料的γ试验计算值对改进的Walker指数计算方法进行了验证,计算平均相对误差为10.25%。并利用FGH96合金和其他航空发动机材料的低周疲劳试验数据,对改进SWT模型的寿命预测精度及适用范围进行了评估,并与M-H、SWT和Lv模型进行了对比。结果表明,改进SWT模型对不同材料的预测结果基本位于±2倍分散带之内,其寿命预测能力要高于其他3种模型。     

环境激励下基于chirplet变换的线性时变系统参数识别

提出了针对时变系统响应的短时频率线性时变假设,通过将时变响应拟合成多分量线调频信号,根据线调频信号互相关理论推导了随机白噪声激励下时变系统的物理参数识别方法。该识别方法只需基于结构的加速度响应,便能识别结构的时变质量和刚度。由于引入了调频斜率刻画响应信号的短时频率线变特征,该方法相比传统识别方法能更好地追踪快变甚至突变参数,对实际工程中的时变问题具有重要的应用价值。仿真算例中构造了1个3自由度时变结构模型,针对线性时变、周期时变和突变等情况进行了物理参数的识别,误差分析显示识别误差均在5%以内,仿真结果验证了方法的正确性和适用性。