舰船燃气轮机气路测量参数的理论选择方法

针对舰船燃气轮机气路性能监测诊断的有效性要求,归纳总结了气路测量参数选择要求,提出了1套系统完整的燃气轮机气路测量参数的理论选择方法。在可测量和易测量要求及测试精度要求的初步选择基础上,依次采用影响系数、相关系数和条件数对气路测量参数的敏感性、相关性和诊断误差等进行了分析,最终从理论上选择了某舰船3轴燃气轮机气路性能监测诊断的测量参数。实例表明该理论方法具有一定的通用性和工程应用价值,对燃气轮机气路测量参数的选择有一定的指导作用。     

燃气轮机气路测量参数的模糊智能选择

针对燃气轮机气路性能的监测诊断需求,基于气路小偏差分析得到的影响系数矩阵,首先从测量参数选择的相关性要求出发,应用模糊聚类分析方法得到了要求数目的目标聚类;进一步从参数选择的敏感性等要求出发,通过模糊综合评价方法从多元素聚类中筛选出了各自的代表测量参数,从而实现了燃气轮机气路测量参数的模糊智能选择.实例表明:利用模糊聚类分析方法可直接实现测量参数的相关性选择,并可以方便可靠地根据目标要求选择合理的测量参数组合,利用模糊综合评价方法的测量参数的敏感性选择更为有效可靠.     

基于序列工作点的航空发动机过渡态气路分析参数选择研究

为了降低由多工作点分析(MOPA)方法的平均效应所产生的气路分析(GPA)系统误差,提出了基于航空发动机过渡工作过程的序列工作点分析(SOPA)技术,并以此为基础提出了一种系统的气路分析参数选择方法。该方法利用连续小波变换对时间信号的增强解析能力,提取待求健康参数在备选测量传感器上的参数特征,实现了在传感器安装受限条件下必要测量参数的选择。通过对SOPA子系统矩阵进行奇异值分解(SVD),获得了在过渡工作过程中不同时间片段上的健康参数可辨识性。针对大涵道比双轴分排涡扇发动机的参数分析结果表明:通过对待求健康参数的敏感性输出信号进行小波分析所确定的最简传感器布局,具备对全部待求健康参数的可辨识性;而以时间片段矩阵的条件数作为判据评估SOPA子系统的参数辨识能力,能够有效地确定具有高可靠性的SOPA时间片段位置,保证了对发动机气路部件健康状态的估计精度。     

航空发动机尾气静电信号基线模型分析及应用

开展了基于尾气静电信号的航空发动机气路监控技术的应用研究,把尾气静电监测信号EGEMS作为一种新的气路状态参数并建立其基线模型,通过监控尾气静电信号RMS(root mean square)值的偏差值实现对气路部件的实时监控.首先从尾气静电监测的角度总结了尾气碳烟颗粒物的排放特性,分析了尾气静电信号的基线成分、主要影响因素及典型故障静电信号特征,在此基础上分别提出了基于燃油流量单参数的尾气静电信号基线模型(参数化模型)和基于多元状态估计技术的多参数基线模型(非参数化模型)挖掘技术.通过对某型涡轴发动机尾气静电信号的分析表明:所建立的基线模型能够准确反映发动机不同工况下的尾气静电信号的基本特征,有效地监测到气路的异常状态,验证了所提方法的可行性和有效性.      

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%.      

双轴分排涡扇发动机气路故障诊断测量参数选择方法

针对地面台架试车气路故障诊断测量参数的优化选择提出了一种四步优化方法.该方法包括测量参数敏感性分析、部件性能参数相关性分析、影响系数矩阵条件数分析和遗传算法检验.第1步选择出了总空气流量;第2步选择出了风扇出口总温和压气机出口总温;第3步选择出了12种对故障诊断有利的测量参数组合;第4步选择出了最有利于故障隔离的测量参数组合.利用遗传算法进行单一故障辨识的结果表明:所选的12种测量参数组合的适应度都大于0.85,接近于最优的适应度1.对于最有利的测量参数组合,利用遗传算法的故障辨识验证结果表明,其适应度均大于0.9,验证了四步优化方法的有效性.      

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

基于特征值和特征向量的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断中测量参数如何选择的问题。利用发动机故障诊断矩阵，提出了基于特征值和特征向量比较不同测量参数选择系统之间优劣的简易快速算法，该算法可以从几何角度直观地展现整体解空间和解矢量的方向等变化情况。通过一个单轴涡喷发动机测量系统对比案例有效地表明:地面测试系统的最大与最小特征值比为33，机载系统的最大与最小特征值比为1008，在该单轴涡喷发动机气路故障诊断方面，地面测试系统比机载系统明显更有利于气路故障诊断。该算法可用于优化机载发动机测量传感器布局、台架测量系统中测量传感器布局，指导工程中测量参数的选择等。      

无控飞行器气动参数估值

本文是我们用数值积分法从无控气行器飞行试验数据换算气动系数的总结报告。对于俯仰和偏航静、动导数的换算,文中给出以攻角(姿态角)、过载、角速率为状态参数的三组估值方程组;我们还建立了以角速率为状态参数的静稳定度的估值方程组;为换算法向力导数,我们提出以攻角为状态参数,计及角速率零位漂移,相位迟后,同时对攻角和法向力导数进行状态估值和参数估值的系统鉴定方程组。估值过程采用改进牛顿-拉夫逊的叠代公式并以回归分析提供叠代初值。采用六自由度数字模拟验证了这些算法的正确性和适用范围,以及对遥测仪表测量精度的要求。模拟结果表明本法可用于从飞行试验和风洞实验数据换算非轴对称无控飞行器的俯仰和偏航静、动导数,法向力导数、静稳定度和阻力系数。     

基于整机试验数据辨识的雷诺数对涡扇发动机的性能影响

为了研究雷诺数对涡扇发动机性能的影响并提升稳态性能模型在工作包线内的计算精度,提出了一种基于整机试验数据辨识的计算分析方法。选取用于气路分析的测量参数,提升辨识算法的收敛性和计算结果的有效性;结合非线性气路分析算法辨识计算出各试验点的部件性能修正因子,统计分析雷诺数和各部件性能修正因子的变化关系,定量得到雷诺数对发动机各部件性能的影响程度;修正基线稳态性能模型,并对计算精度进行验证对比。结果表明:对比试验结果,修正后的稳态性能模型各参数计算偏差不大于2.5%。对比基线稳态性能模型各参数计算结果,计算精度平均提升2.3%,最大提升9.2%。      

某型涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法

本文是涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法研究的结果。根据监控功能要求 ,应用气路参数分析法 ,确定反映部件性能参数变化的测量参数 ,建立故障诊断模型 ,探讨分别应用 6个和 4个测量参数诊断气路部件故障的方法     

综合采用GPS和地面雷达测量数据评估制导系统精度

仅用地面雷达跟踪数据评估制导系统的精度,其效果受客观条件限制。研究表明,把GPS(全球定位系统)作为外测资源在精度分析工作中加以利用,则效益显著。本文探讨综合利用GPS和地面雷达测量数据评估制导系统精度的问题。即对飞行试验的导弹,除了采用地面雷达进行跟踪测量外,还假设其装有弹载接收机。该高动态接收机通过弹载天线接收从四颗(以上)卫星发射的信号,该信号提供伪距和伪距变化率数据及广播星历资料。将这些外测数据(GPS数据和雷达数据)与遥测信息结合起来,选定合适的状态参数后,即可建立状态方程和观测方程。本文采用先进的估计技术(尤指U-D型卡尔曼滤波器)可分离出制导系统惯性器件等误差。由于把导弹的遥测速度和位置(修正了已知误差)转化成相应的外测数据并与之求差产生观测量,同时形成相应的测量矩阵。而U-D型卡尔曼滤波器又能将观矢量进行标量化处理,因此综合利用GPS数据和地面跟踪数据,实际上增大了观测矢量的阶数,从而提高了状态估计精度。当仅有其中一种测量手段时,该滤波器仍能正常运算。     

某型涡桨发动机气动热力仿真计算

文章计算了各气路部件之间的气动热力参数和总体性能参数大小,分析相互关系,进而对发动机的设计提供理论依据。针对某型涡桨发动机的气路结构进行了气动热力仿真计算研究,利用设计手册给定的发动机设计点主要工作参数数据进行气动热力仿真计算,对比计算得到的发动机总体性能参数数据与设计点给定的总体性能参数数据,验证了仿真计算算法的有效性以及准确性。针对气动热力仿真计算结果所产生的误差,初步分析并验证了算法优化需要考虑的部件特性的耦合系数以及引气对发动机性能的影响等因素。     

基于过渡工作过程的航空发动机气路分析方法

为对发动机机动性能的退化程度进行估计,开展了基于过渡工作过程的气路分析研究。针对气路传感器数目较少的情况,采用序列工作点方法对大量的健康参数进行分析,在增加可用信息量的同时,降低了由多工作点方法的平均效应引入的参数估计系统误差。为解决发动机大偏差性能退化健康参数估计中的计算收敛性问题,提出了间接递归牛顿-拉夫逊法强化非支配分类差分进化算法。针对某型双轴分排涡扇发动机的气路分析结果表明：采用本文所提出的方法能够在气路传感器数目有限的条件下,利用发动机过渡态数据实现对大偏差范围内大量健康参数的高效、准确估计。     

发动机故障诊断主因子模型的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断的测量参数选择的问题.基于发动机故障诊断的主因子模型,结合预测平方残差和(prediction error sum of squares,简称PRESS)准则,建立了一种选择风扇流量、风扇出口压力、压气机出口压力、压气机出口温度、涡轮后温度和燃油流量这6个测量参数进行单轴涡扇发动机故障诊断的方法.大量的实例表明,合理运用该方法选择测量参数的种类和数量,既能取得比较满意的诊断效果,又能利用发动机控制系统已有的测量参数,降低诊断成本,具有一定的工程应用价值.      

基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN进一步地相似故障区分后,诊断准确率提升到100%.     

速度状态参数的最优观测几何

本文指出飞行器速度状态参数的测量也存在最优观测几何。对三维球面测速定位系统分析的结果是:测量飞行器速度状态参数的最优布站几何与测量飞行器位置状态参数的最优布站几何完全一致。基线长度则分两种情况,由速度观测元素(距离变化率R)误差传播系数ε_(V1)导出的最优基线长度与测量飞行器位置状态参数的最优基线长度完全一致;而由位置观测元素(距离R)误差传播系数ε_(V2)导出的最优基线长度只在满足β=(x~2 z~2)/y~2<1.5的条件下存在。同时,飞行器速度矢量的模以正比例关系影响位置观测元素误差传播系数的值,速度矢量的方向只影响笛氏坐标系中各速度分量间的精度分配值。     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

航空发动机健康参数的卡尔曼滤波估计方法分析

针对航空发动机气路部件健康参数估计问题,研究了基于线性和非线性模型的卡尔曼滤波估计方法.通过对气路部件渐变故障的仿真,比较了卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无味卡尔曼滤波(UKF)三种方法对健康参数的估计效果,对EKF在常增益条件下的仿真用时与估计结果进行了研究.结果表明,EKF可根据需要求取卡尔曼增益,能在较少计算量下得到较好的估计结果,是一种实用的非线性参数估计方法.     

基于二次指数平滑的发动机气路参数偏差值平滑

利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化.通过实例应用验证该方法对于发动机气路参数具有很好的平滑效果,满足工程使用的要求.