基于试飞数据的航空发动机加力瞬态过程模型辨识

为了对某航空发动机慢车至最大以及最大至慢车加力瞬态过程的工作状态进行监控,在该发动机实际飞行试验数据基础上,基于三层前向人工神经网络,辨识得到了该型发动机加力瞬态过程模型,对模型预测精度进行了分析讨论,利用额外的飞行试验数据对模型进行了检验。结果表明,辨识模型能够指示加力燃烧室工作状态,模型计算模拟参数与实际飞行试验数据吻合良好。该辨识模型可应用至该型发动机飞行试验的实时监控中,也可为其他型号发动机模型辨识提供参考。     

涡扇发动机主燃油流量监控模型的建立及验证

单发飞机装配新型发动机试飞具有较高的风险,作为发动机重要性能参数的燃油流量,可在一定程度上反映发动机的潜在故障。为确保某型涡扇发动机飞行试验安全,需对发动机主燃油流量建立监控模型。利用地面台架试验数据,结合主燃烧室喷嘴和主燃油计量装置的工作特性,建立了主燃油流量监控模型,并与装机后的地面试验数据进行对比。结果表明,该监控模型有较高的准确性和通用性,能及时发现发动机可能存在的问题和故障,确保飞行试验安全。     

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.     

某型双轴加力涡扇发动机实时性能仿真模型

对飞行模拟机用的多变量控制的双轴加力涡扇发动机实时性能仿真模型进行了研究。根据某型发动机的控制规律、各部件间的共同工作关系及大量的实验数据 ,结合飞行模拟机的发动机模型的特点 ,研究了数据拟合 ,表格插值 ,公式推导 ,正交设计等数学方法在发动机模型中的应用 ,采用 C++语言 ,在计算机上实现了一台双轴混排加力涡扇发动机的实时仿真 ,模拟了发动机的工作状况。稳态模型误差小于 2 % ,动态模型误差小于 5 % ,完成一次计算任务时间小于 4ms      

单轴航空涡扇发动机数学模型辨识

依据某型单轴航空涡扇发动机试车数据辨识建立了发动机的全包线、全工况实时动态数学模型。由于试车数据所含噪声较大,辨识方法采用了先建立稳态模型,进而建立实时动、静态数学模型的方法,这种方法可以通过辨识稳态点来消除噪声。验模表明,所建模型精确度很高,且能准确反映发动机性能,并满足实时性需求。     

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。     

基于粒子群核极限学习机的涡扇发动机加速过程模型辨识

针对解析法建立涡扇发动机加速过程模型精度和实时性不高的问题,提出了一种基于粒子群核极值学习机(PSO-KELM)的涡扇发动机加速过程模型数据驱动辨识方法,构建涡扇发动机加速过程模型,结合加速过程试车数据,利用PSO-KELM方法对该加速模型进行辨识。试验结果表明:低压转子转速、高压转子转速和低压涡轮出口燃气总温都较好地逼近了试车数据,最大相对误差均值分别为1.013%,0.355%和1.055%,平均计算时间为0.04ms。精度和实时性均优于反向传播神经网络和粒子群支持向量回归方法,可用于发动机状态监控和性能优化控制。     

涡扇发动机加速过程转速预测模型

以某型涡扇发动机为研究对象,深入研究了不同条件下加速瞬态过程的飞行试验数据,通过分析转速的变化特性,建立了该型发动机加速瞬态过程的转速预测模型,同时结合飞行试验数据对发动机预测模型进行了验证,结果表明预测模型计算与飞行试验数据吻合度较高,可用于该型发动机加速瞬态过程的转速预测。     

发动机进口附面层测量试验与数值模拟

以某型涡扇发动机科研试飞为平台,设计搭建发动机附面层测量试验系统,进行了多种飞行工况及涡扇发动机工作状态下的附面层测量试验。通过试验数据分析和研究,评估了各计算参数对涡扇发动机进口附面层厚度的影响。建立三维数值模型,计算了相应工况下的附面层特性,计算数据与试验数据吻合良好。研究结果表明:随着发动机状态的增大,进气道出口的附面层物理厚度增大、附面层位移厚度减小,附面层对空气流通能力的影响降低。     

某型涡扇发动机全包线实时仿真模型

介绍了实时仿真模型在数字电调半物理模拟试验中的作用和国内外目前的发展现状,并且给出了某型军用涡扇发动机的全包线实时仿真模型的仿真计算曲线。简单地叙述了发动机实时仿真模型的基本方程和建模方法,并且强调了进行部件特性试验和发动机高空台试验以及建立发动机部件特性和试车数据数据库的重要性。