基于变尺度寻优混合求解算法的航空发动机状态变量模型建立方法

为了克服小扰动方法精度不高、稳态终值响应法动态过程不一致以及传统拟合法的随着维数增加精度下降和拟合时间长等缺点,综合了3种算法(小扰动法、稳态终值响应法和传统拟合法)的优点,设计了基于变尺度法的混合求解方法建立了航空发动机状态变量线性模型。仿真结果表明:建立的航空发动机状态变量线性模型与非线性部件级模型在动态过程响应中吻合良好,而且具有较高的稳态精度,能够保证航空发动机最终稳定值的一致性。     

一种建立航空发动机状态变量模型的新方法

本文提出了一种用于建立航空发动机状态变量模型的新方法—拟合法：即用发动机部件级模型在稳态工作点处的非线性动态响应数据拟合该点处的小偏离状态变量模型。并应用这种方法建立了某型涡扇发动机在高空稳态工作点处的小偏离状态变量模型,以及地面加速过程的大偏离状态变量模型。通过动态仿真研究,可以看出：与偏导数法比较,拟合法明显提高了建摸精度。     

航空发动机状态变量模型的QPSO寻优混合求解法

针对航空发动机控制和故障诊断中的状态变量模型求解存在的系数矩阵精度不高的问题,结合阶跃响应法和拟合法的基础上,提出了一种基于量子粒子群寻优（QPSO）求取发动机状态变量模型的混合求解法。QPSO优化算法求解A,C矩阵使得状态变量模型和非线性模型在动态过程具有较好的吻合,阶跃响应法求取B,D矩阵保证了模型稳态响应一致。利用混合求解法建立了某型涡轴发动机在某一稳态工作点下的小偏离状态变量模型。仿真结果表明,这种方法不仅增强了状态变量模型的求解精度,相对于单纯的拟合法缩短了求解时间,精确的状态变量模型为进一步的故障诊断和控制系统设计提供了条件。     

航空发动机小偏差状态变量模型的建立方法

采用最小二乘拟合法建立用于航空发动机鲁棒控制系统设计的小偏差状态变量模型，即根据发动机非线性模型的小偏差动态响应数据直接拟合出其小偏差状态变量模型。由于建模误差在最小二乘意义下最小，因而应用该方法可以保证所建模型具有较高精度。此外该方法亦不受模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡记扇发动机的小偏差状态变量模型，具有较高的精度，从而验证了该方法的有效性。     

基于改进拟合法的涡扇发动机状态变量模型建立方法

为解决拟合法建立涡扇发动机状态变量模型时初值难以选取的问题和有效提高模型的精度,研究了一种改进的优化拟合方法.针对拟合法初值难以选取的问题,采用改进偏导数法获得的优化迭代初值;根据发动机稳态工作点线性化模型的动态响应与该点处的非线性模型动态响应一致的原则,采用线性最小二乘优化拟合法建立某型涡扇发动机状态变量模型.通过在不同状态工作点、采用不同模型结构,与改进偏导数法和非线性部件级模型仿真结果相比较表明:该方法能有效保证模型收敛性,具有较高的建模精度,并适用于高阶系统建模.     

基于改进粒子群算法的航空发动机状态变量建模

为了克服现有航空发动机状态变量建模过程中的不足,采用了一种改进粒子群算法建立航空发动机状态变量模型。首先改进了粒子群算法,提出一种每个粒子根据自身适应值动态调整其惯性系数方法来平衡搜索性能;对群体最优位置进行实时的代内更新以提高搜索速度;为避免陷入局部最优,在最优个体附近进行随机搜索。其次利用该算法建立航空发动机状态变量模型,根据航空发动机在稳态点处的线性化模型应与在该同一稳态工作点处的非线性模型响应一致的原则构造适应值函数,仿真结果表明所建立的状态变量模型不论是稳态过程还是动态过程都与非线性模型响应基本一致,建模精度较高,建立过程简便。     

基于遗传算法的航空发动机状态变量模型建立方法

提出了一种采用遗传算法建立用于航空发动机控制系统设计的小偏差状态变量模型的方法,即根据发动机稳态工作点处的线性化数学模型的动态响应应该与该稳态工作点处的非线性数学模型动态响应一致的原则来构造遗传算法的适应度函数,通过优化算法,得出系统的状态变量模型。该方法不受系统模态及模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,具有较高的建模精度,根据该状态变量模型设计鲁棒控制器取得了良好的控制效果,从而验证了该方法的有效性。      

1 种航空发动机增广模型的建立方法

精确完整的发动机线性模型对于现代航空发动机控制系统的设计与故障诊断至关重要。提出了1种用差分进化算法提取包含发动机主要特征量及其执行机构状态变量的增广发动机状态变量模型的方法,其状态变量包括发动机转速、执行机构位移、速度、控制压力等特征,并包含了执行机构的输入饱和限制,与实际系统相一致。仿真结果表明:利用该方法建立的增广发动机状态变量模型与非线性模型动态响应过程吻合良好且稳定终值一致,可用于具有工程应用价值的控制器设计及包含执行机构的发动机故障诊断。     

线性拟合法建立航空发动机状态变量模型

针对非线性拟合法建立航空发动机状态变量模型过程中的初值问题,提出了一种能够避免该问题的线性拟合法,即在离散域情况下,利用已知的状态序列来构建系统矩阵与模型响应之间呈线性关系的目标函数,从而使非线性最小二乘问题转化为线性最小二乘问题.应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,并与非线性拟合法进行了对比研究,结果表...     

自寻优求解法建立涡轴发动机状态变量模型

采用自寻优求解法建立小偏差状态变量模型(SVM),即先任意给定A,B,C,D矩阵,然后根据发动机非线性模型与状态变量模型的小偏差动态响应对比直接寻优A,B,C,D矩阵.求解目的为使状态变量模型与非线性模型的小偏差动态响应吻合,因而应用该方法可以保证所建模型具有较高的精度.此外该方法不受模型阶次的限制.应用该方法建立了某型涡轴发动机的小偏差状态变量模型,通过与非线性模型仿真结果比较,验证了该方法的有效性和准确性,所建立的状态变量模型可用于航空发动机控制系统设计与故障诊断.      

非线性偏最小二乘回归法在均匀设计响应面法中的应用

 针对目前多维变量可靠度分析中广泛应用的均匀设计响应面法(RSM),指出了使用最小二乘(LS)法拟合拟线性回归模型时存在的局限性,并提出采用拟线性偏最小二乘(PLS)法来回归响应面系数。由于拟线性回归法限制了模型的形式,精度提高有限,结果也很不稳定,因此又提出用基于样条变换的偏最小二乘回归模型代替拟线性回归模型并用于结构失效概率的计算,既能处理最小二乘法无法解决的变量间多重相关性的问题,又能避开拟线性回归中预先对模型形式的假定。通过算例验证了基于样条变换的偏最小二乘法的适用性和有效性,尤其对于多维变量非线性程度较高的可靠度分析,与普通最小二乘法拟合的响应面相比,其模型更加精确,失效概率精度更高。     

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。      

基于自抗扰理论的小型四旋翼飞行器姿态控制

针对四旋翼飞行器的强耦合性、非线性、易受外界干扰等控制难点,研究利用自抗扰控制器对四旋翼飞行器进行姿态控制的技术问题。通过牛顿-欧拉方程建立四旋翼飞行器动力学模型,将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为"总和干扰",利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用非线性反馈抑制补偿残差,进行四旋翼飞行器姿态控制仿真实验。结果表明:在存在模型参数摄动和外界扰动的情况下,扩张状态观测器很好地实时估计和补偿了四旋翼飞行器的总和干扰,基于自抗扰的四旋翼飞行器姿态控制系统具有较好的动态品质、稳态精度以及较强的鲁棒性。     

机载实时模型稳态基准值的修正方法研究

发动机机载实时模型稳态基准值反映了当前发动机的工况,决定着实时模型的稳态精度。提出一种利用传感器测量数据修正机载实时模型稳态基准值的方法,具体采用多项式线性拟合技术、利用传感器近期测量数据修正机载实时模型的基准值,以适应发动机稳态特性的改变、提高模型稳态精度。针对某民用大涵道比涡扇发动机构建的在线故障诊断仿真系统研究表明,在发动机发生性能退化的情况下,修正后的机载实时模型的稳态误差降低近1.8%。     

直升机飞行动力学高阶线性系统建模

针对常规单旋翼带尾浆直升机,从复杂的飞行动力学非线性数学模型入手,采用数值方法在平衡点处求出线性模型;该线性模型包括传统的６自由度刚性机体模型,还包括主桨和尾浆动力入流、主桨和尾桨挥舞自由度,其状态空间形式具有２５个状态变量（５简称２５状态模型）。以某型直升机为例,对线性模型与非线性模型的时域动态响应,及２５状态高阶线性模型和传统６自由度９状态模型的特征值进行了比较,验证了建模方法的可靠性和精度。     

一种求取发动机状态变量模型的改进拟合法

采用的拟合辨识方法是直接对根据状态变量模型中各变量间的线性关系对系数矩阵进行拟合,并且实现对稳态过程和瞬态过程进行分步拟合,从而消除瞬态误差对稳态精度的影响.本方法有接近传统最小二乘法的精度,并且无需求解状态变量模型微分方程或使用迭代算法,只需要进行简单的矩阵运算即可得到各系数矩阵,因此计算效率远高于传统最小二乘法.同时,该方法也可与其他拟合方法结合使用从而进一步提高拟合精度.最后,应用该方法建立了某涡轴发动机的小偏差状态变量模型,通过与非线性模型仿真结果比较,验证了该方法的有效性,即使对象非线性较强,该方法也能得到精度较高的拟合效果.      

基于动态系数的涡轴发动机平衡流形模型建模方法

以涡轴发动机线性模型为基础,通过分析状态变量对不同参数的影响,建立简化的传递函数模型。将传递函数转换成状态空间形式,推导出动态系数法模型的平衡流形展开形式,确定了建模要素。然后进行离散化分析,结合平衡流形原理,获取了分别基于加减速试验和阶跃辨识试验求取动态系数的方法,根据试验数据计算出动态系数,并分析了两种方法计算结果的一致性。最后对模型精度进行验证,结果表明所采用的动态系数计算及建模方法是正确的,模型稳态误差小于1%,动态误差小于4%,能够满足工程需要。