一种航空发动机的分段实时线性动态模型

针对喷口不可调涡扇发动机实时线性动态模型的建立问题,提出了一种基于粒子群优化算法小偏差状态空间模型的方法.选取高压转子换算转速为增益调度参数,根据发动机相似原理,建立了发动机全飞行包线分段实时线性模型.全飞行包线内所提出的分段实时线性模型与非线性模型仿真对比结果表明:涡扇发动机高压压气机出口总压、低压涡轮出口温度、高压转子转速和低压转子转速的最大相对误差不超过3.5%,仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于非线性系统平衡流形的某型涡扇发动机建模研究

基于非线性系统平衡流形式建模理论,直接利用涡扇发动机试车数据,通过辨识计算,建立了各主要状态参数与燃油流量和高压转子转速的状态方程关系式,由此建立了某型涡扇发动机的实时动态仿真模型.并且仿真结果与试验吻合好,且其单步计算耗时较短,从而为该涡扇发动机开展实时性仿真、进一步完善发动机性能分析和改进其控制系统设计奠定了良好的基础.      

基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识

针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机（QPSO-ELM）的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明：燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）和反向传播（BP）神经网络。     

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。     

基于辨识法的核心机起动过程数学模型

为了提高航空发动机核心机起动过程数学仿真模型的计算精度,提出了辨识法建模的思路,主要借助核心机试车数据, 通过求解转子扭矩平衡方程和燃气扭矩特性方程,建立核心机起动数学模型。在燃气扭矩特性的计算求解中,创新性地提出了起 动加速过程“虚拟稳态”的概念。利用辨识模型对某型核心机的起动过程进行了仿真计算,并利用试车数据对辨识模型的计算结 果进行了校核。结果表明：辨识法可用于建立核心机起动数学模型,且辨识模型具有较高的计算精度,计算结果与实际试车数据 之间的误差小于2%,因此辨识模型可作为核心机试车调试的辅助手段。随着核心机试车数据库的完善,辨识模型还将进一步发 展,其计算能力和计算精度还将继续提高。     

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.     

飞行试验数据驱动的涡扇发动机模型辨识

为实现航空发动机飞行试验实时监控,分析整理了涡扇发动机实际飞行试验数据,并以三层前向人工神经网络为基础,通过引入输出层反馈至输入层,形成该涡扇发动机的NNARX模型。对包括高压转子转速在内的11个发动机关键参数变化模型进行研究,并在额外架次全程飞行试验数据上验证和讨论辨识模型的推广能力。结果表明,辨识模型样本点上最大相对误差在5%以内,辨识模型可以应用到该型发动机的试飞实时监控中,同时也可为后续建立涡扇发动机的全包线自适应实时监控模型提供参考。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

某型航空发动机低压转子卡滞故障分析研究

针对某型航空发动机起动过程中,高压转子转速N2达到30%左右时,低压转子出现转速N1卡滞(转速小于4%)故障、低压涡轮后温度T6出现超温故障的问题,结合试车数据分析了低压转子卡滞故障的特征,建立了低压转子卡滞的故障树,以故障发动机与未发生故障发动机的相关数据作为样本空间对风扇位置卡滞分析与低涡轮位置卡滞分析,最终确定低压转子卡滞故障的主要原因和解决措施。     

涡扇发动机熄火故障在线检测方法

采用机载可测量的高压转子物理转速、低压转子物理转速和发动机进口总压等参数,建立了基于换算加速率的熄火故障在线检测方法。经全包线发动机工况计算仿真和试验验证,熄火过程的高低压转速加速率幅值为减速和喘振过程的1.5~5.0倍,高压轴断裂过程的高压转子加速率幅值是熄火过程的6.0~10.0倍,低压轴断裂过程的低压转速加速率幅值是熄火过程的2.0~3.5倍。这些特征能够将熄火与减速、喘振和断轴等瞬态过程明确区分。经发动机试车验证,该方法检测时间为0~0.3s,检测率100%,未发现误检和漏检。      

涡扇发动机低压轴断裂故障在线检测方法

针对低压轴断裂易引起涡轮飞转的问题,需在运营环境中进行涡扇发动机低压轴断裂的机载在线检测。采用机载测量的高压物理转速和低压物理转速等参数,建立了基于物理转速变化率和转差关系的低压轴断裂故障在线检测方法。通过发动机工况仿真识别了能够准确区分正常加减速过程、喘振过程和断轴过程的物理参数,设置了检测判定逻辑和判定阈值。结果表明:在断轴后的0.1 s内,低压转速变化率出现瞬间最小值;在0.2 s内,高压转速变化率变为正值。该方法检测响应时间为0~0.5 s,可以实时检测出低压轴断裂故障,有利于控制系统及时采取停车等处理措施以防止核心机被损坏,不会由于发动机正常停车、加减速、喘振和高压轴断裂而导致虚警,检测可靠性高,具有较高的工程实用性。     

Vector deflection stability control of aero-engine based on linear active disturbance rejection

Aimed at the problem of instability in engine control caused by vector deflection in experiment of turbofan engines with Axisymmetric Vectoring Exhaust Nozzle (AVEN), a vector deflection stability control method of aero-engine based on Linear Active Disturbance Rejection Control (LADRC) is proposed. Firstly, based on CFD numerical simulation, aerodynamic performance model of AVEN is established, and the aerodynamic load change rule of the nozzle throat area actuator during vector deflection is revealed. Subsequently, the integrated model of AVEN/turbofan engine is established by Simulink/AMESim co-simulation. Finally, the nozzle throat area control loop based on LADRC is designed. The simulation results show that the integrated model can reflect the influence of vector deflection on the stability of the control system. The accuracy comparison between the fan rotor speed and the test data during vector deflection is larger than 1%, indicating a high degree of confidence. Compared with the conventional PID control, the designed LADRC control loop reduces the speed of the low-pressure rotor during vector deflection by 70%, which effectively improves the control stability of the vector deflection. Meanwhile, the fuel flow ratechange during the vector deflection process is smaller and more economical, which provides an important reference for engineering applications.     

涡扇发动机加减速特性显式与隐式计算方法

为了探索一种便于进行涡扇发动机过渡态控制规律设计的性能计算模型,提出了基于部件法的涡扇发动机加减速的显式格式和隐式格式计算方法,该方法通过在发动机计算模型中直接给定喘振裕度限制值、燃烧室油气比限制值和涡轮进口总温的限制值,计算出最优的加减速特性,进而获得发动机的最优加减速控制规律。计算模型针对不同的给定值,选择了不同的燃烧室容积效应模型。证明了对一般的涡扇发动机,隐式格式计算模型中,给定压气机喘振裕度算法的解是唯一的。以某涡扇发动机在地面的加减速过程为例,按最优加减速控制规律计算,显式格式算法和隐式格式算法的结果误差小于1.3%.对给定高压转子转速加速率的加速特性也进行了验算,计算结果与最优加速过程的结果误差小于1.7%.本文提出的加减速特性计算方法可为涡扇发动机的过渡态开环和闭环控制规律设计提供便捷的手段。     

含支承松动故障的弹用涡扇发动机整机振动建模与机匣响应特征

针对某型弹用涡扇发动机结构特点,建立了一种转子-支承-机匣整机模型,对转子与机匣采用有限元梁模型,支承采用集总质量模型,引入支承松动故障模型,利用数值积分方法求解耦合系统的响应.基于机匣加速度信号,研究了对称刚度以及不对称刚度模型下松动故障的冲击特征分析.结果表明:①松动故障所引发的机匣加速度时域波形具有上下不对称性冲击特征以及频谱中出现倍频特征;②仿真计算结果与实际弹用涡扇发动机试车数据时域波形特征以及频谱特征非常一致,而且验证了不对称刚度松动故障模型更适合弹用涡扇发动机的松动故障建模.      

某型涡扇发动机起动过程数值模拟

基于发动机设计点参数和压气机、涡轮高转速特性数据,完善了一种计算风扇、高压压气机和高、低压涡轮小转速特性近似方法,并进一步基于涡扇发动机部件匹配技术,建立了某型涡扇发动机起动过程计算模型及相应算法,给出了比较合理的发动机起动过程模拟结果.      

涡扇发动机加减速控制规律设计的定状态法

为便于开展涡扇发动机过渡态控制规律的正向设计,提出了一种基于模型的定状态控制规律设计方法。通过固定发动机加减速过程中的转速状态量,逆向求解满足物理约束条件的最优燃油量,获得发动机最优加减速控制规律。以某涡扇发动机为例,使用该方法基于部件级模型动态仿真分别设计了发动机过渡态开环油气比控制规律与闭环转子加速度控制规律,结果表明:两种控制规律仿真结果基本一致,满足最短加减速时间的要求,发动机高、低压转速仿真曲线与设计状态一致,发动机涡轮出口总温、燃烧室余气系数和喘振裕度等主要参数均未超限,验证了所提出的涡扇发动机加减速控制规律定状态设计方法的正确性和有效性。      

利用SQP控制涡扇发动机加速过程的多目标最优化研究

在涡扇发动机加速过程控制中引入多目标评价函数法中的线性加权和法,实现发动机加速过程的双变量控制。研究过程中,充分考虑了涡扇发动机加速过程中的各项约束条件。仿真结果表明,应用多目标最优化方法来进行发动机加速最优控制是可行的,能充分发挥发动机的潜力。      

基于遗传算法的涡扇发动机最大状态性能寻优

对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值.寻优过程由基于GAlib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现.在此基础上,对遗传算法的主要运行参数进行分析和优化.在地面状态下进行仿真,其剩余推力值与设计点相比提高了4.84%.研究结果表明:遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,适合于像涡扇发动机最大非加力状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题;通过对遗传算法运行参数的优化,能有效的提高寻优速度并减小计算量,提高运算效率.     

基于N-dot的涡扇发动机加速控制器设计

针对双转子民用涡扇发动机,进行基于转子加速度的加速控制器设计研究。采用常规的PI控制器结构,针对结构中所需的转子加速度指令,给出了1种满足要求的设计方法,并将PI控制参数的求解过程转化为带约束的非线性优化问题,利用模式搜索算法求解。构建包含稳态控制器和加速控制器的涡扇发动机闭环控制回路,进行加速过程仿真测试。结果表明:所设计的加速控制器满足涡扇发动机加速过程的性能要求,对于工程设计与应用具有一定的参考价值。